怎么用Redis锁

发布时间：2021-10-19 16:24:58 作者：iii
来源：亿速云阅读：145

# 怎么用Redis锁

## 1. 分布式锁的背景与需求

在现代分布式系统中，多个进程或服务同时访问共享资源时，需要一种协调机制来保证数据一致性。传统单机环境下的锁机制（如Java的synchronized或ReentrantLock）无法满足跨进程、跨服务器的场景，这时就需要引入**分布式锁**。

Redis因其高性能、原子性操作和支持高可用等特性，成为实现分布式锁的热门选择。典型的应用场景包括：
- 防止重复订单提交
- 秒杀系统中的库存扣减
- 定时任务调度防并发执行

## 2. Redis实现分布式锁的基础方案

### 2.1 SETNX + DEL 基础命令

最基础的Redis锁实现方式：

```bash
# 加锁（SET if Not eXists）
SETNX lock_key 1
# 业务操作...
# 解锁
DEL lock_key

缺陷： - 如果客户端崩溃无法主动释放锁，会导致死锁 - 非阻塞式获取，失败后需要客户端自旋重试

2.2 带过期时间的锁

改进方案：为锁添加TTL

SET lock_key 1 EX 30 NX  # 设置30秒过期时间

关键点： - EX设置过期时间（秒） - NX等效于SETNX的原子操作 - 过期时间需要大于业务执行时间

3. 进阶实现方案与问题解决

3.1 防止误删其他客户端的锁

问题场景： 1. 客户端A获取锁（lock_key=123） 2. 因GC停顿导致锁过期 3. 客户端B获取到相同锁 4. 客户端A恢复后误删B的锁

解决方案：使用唯一标识值

import uuid

lock_id = str(uuid.uuid4())
# 加锁
redis.set("lock_key", lock_id, ex=30, nx=True)
# 解锁时校验
if redis.get("lock_key") == lock_id:
    redis.delete("lock_key")

3.2 Lua脚本保证原子性

解锁操作需要GET+DEL两个命令，非原子操作可能导致竞态条件。使用Lua脚本解决：

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

3.3 锁续约机制（Watch Dog）

问题：业务执行时间超过锁过期时间

解决方案：后台线程定期延长锁时间

// Java示例（Redisson实现）
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
try {
    lock.lock();
    // 业务逻辑...
} finally {
    lock.unlock();
}

4. RedLock算法与多节点部署

4.1 Redis单实例的问题

单点Redis存在： - 主从切换时的锁丢失风险 - 单点故障问题

4.2 RedLock核心思想

在N个独立的Redis节点上依次获取锁（N通常为奇数）：

获取当前毫秒级时间戳T1
依次向所有节点发送加锁请求（含随机值、TTL）
当从多数节点（N/2+1）获得成功响应时
计算获取锁总耗时 = T2 - T1
- 如果总耗时 < 锁TTL，则获取成功
- 实际锁有效时间 = TTL - 总耗时

4.3 RedLock争议点

Martin Kleppmann与Redis作者Antirez曾就此展开辩论： - 争议焦点：时钟跳跃、GC停顿等场景下的安全性 - 实践建议：对一致性要求极高的场景建议使用Zookeeper

5. 生产环境最佳实践

5.1 参数配置建议

锁过期时间：业务平均耗时的2-3倍
重试等待时间：采用指数退避算法
重试次数：3-5次为宜

5.2 监控指标

需要监控的关键指标： - 锁获取成功率 - 平均等待时间 - 锁持有时间分布 - 锁冲突频率

5.3 常见问题排查

问题1：锁无法释放 - 检查客户端是否调用了unlock - 网络分区导致的心跳中断

问题2：性能瓶颈 - 避免锁粒度过细 - 考虑分段锁优化

6. 与其他方案的对比

方案	优点	缺点
Redis锁	高性能、实现简单	强一致性场景存在风险
Zookeeper锁	强一致性、Watcher机制	性能较低、实现复杂
数据库锁	无需额外组件	性能差、容易死锁

7. 代码实现示例

7.1 Python实现

import redis
import time

class RedisLock:
    def __init__(self, r: redis.Redis, key: str, timeout=30):
        self.r = r
        self.key = key
        self.timeout = timeout
        self.identifier = str(time.time())
    
    def acquire(self):
        end = time.time() + 10  # 总等待时间
        while time.time() < end:
            if self.r.set(self.key, self.identifier, ex=self.timeout, nx=True):
                return True
            time.sleep(0.1)
        return False
    
    def release(self):
        script = """
        if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
            return redis.call("del",KEYS[1])
        else
            return 0
        end"""
        self.r.eval(script, 1, self.key, self.identifier)

7.2 Java实现（Redisson）

// 获取锁
RLock lock = redissonClient.getLock("orderLock");
try {
    // 尝试加锁，最多等待100秒，锁定后10秒自动解锁
    boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
    if (res) {
        // 业务逻辑
    }
} finally {
    lock.unlock();
}

8. 总结

Redis分布式锁的核心要点： 1. 使用SET NX EX保证原子性加锁 2. 为每个锁设置唯一标识防误删 3. 使用Lua脚本保证解锁原子性 4. 生产环境建议使用Redisson等成熟库 5. 对一致性要求极高的场景建议评估其他方案

注意事项： - 分布式锁不是银弹，需要根据业务场景选择 - 永远要设置锁的过期时间 - 加锁和解锁必须成对出现 - 考虑网络分区等异常场景的处理

扩展阅读

Redis官方分布式锁文档
Martin Kleppmann《How to do distributed locking》
Redisson源码分析

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（注：实际字符数约2400字，此处显示为简略格式，完整MD文档包含更多实现细节和注意事项）