JDK 原生的锁可以让不同线程之间以互斥的方式来访问共享资源，但如果想要在不同进程之间以互斥的方式来访问共享资源，JDK 原生的锁就无能为力了。此时可以使用 Redis 来实现分布式锁。

Redis 实现分布式锁的核心命令如下：

SETNX 命令的作用是：如果指定的 key 不存在，则创建并为其设置值，然后返回状态码 1；如果指定的 key 存在，则直接返回 0。如果返回值为 1，代表获得该锁；此时其他进程再次尝试创建时，由于 key 已经存在，则都会返回 0 ，代表锁已经被占用。

当获得锁的进程处理完成业务后，再通过 del 命令将该 key 删除，其他进程就可以再次竞争性地进行创建，获得该锁。

通常为了避免死锁，我们会为锁设置一个超时时间，在 Redis 中可以通过 expire 命令来进行实现：

这里我们将两者结合起来，并使用 Jedis 客户端来进行实现，其代码如下：

上面的代码存在原子性问题，即 setnx + expire 操作是非原子性的，如果在设置超时时间前，程序被异常终止，则程序就会出现死锁。此时可以将 SETNX 和 EXPIRE 两个命令写在同一个 Lua 脚本中，然后通过调用 Jedis 的 eval() 方法来执行，并由 Redis 来保证整个 Lua 脚本操作的原子性。这种方式实现比较繁琐，因此官方文档中推荐了另外一种更加优雅的实现方法：

[官方文档]( Distributed locks with Redis) 中推荐直接使用 set 命令来进行实现：

这里我们主要关注以下四个参数：

这四个参数从 Redis 2.6.12 版本开始支持，因为当前大多数在用的 Redis 都已经高于这个版本，所以推荐直接使用该命令来实现分布式锁。对应的 Jedis 代码如下：

此时一条命令就可以完成值和超时时间的设置，并且因为只有一条命令，因此其原子性也得到了保证。但因为引入了超时时间来避免死锁，同时也引出了其它两个问题：

针对问题二，我们可以在创建锁时为其指定一个唯一的标识作为 Key 的 Value，这里假设我们采用 UUID + 线程ID 来作为唯一标识：

然后在删除锁前，先将该唯一标识与锁的 Value 值进行比较，如果不相等，证明该锁不属于当前的操作对象，此时不执行删除操作。为保证判断操作和删除操作整体的原子性，这里需要使用 Lua 脚本来执行：

这段脚本的意思是如果 value 的值与给定的值相同，则执行删除命令，否则直接返回状态码 0 。对应使用 Jedis 实现的代码如下：

接着再看问题一，问题一最简单的解决方法是：你可以估计业务的最大处理时间，然后保证设置的过期时间大于最大处理时间。但是由于业务会面临各种复杂的情况，因此可能无法保证业务每一次都能在规定的过期时间内处理完成，此时可以使用延长锁时效的策略。

延长锁时效的方案如下：假设锁超时时间是 30 秒，此时程序需要每隔一段时间去扫描一下该锁是否还存在，扫描时间需要小于超时时间，通常可以设置为超时时间的 1/3，在这里也就是 10 秒扫描一次。如果锁还存在，则重置其超时时间恢复到 30 秒。通过这种方案，只要业务还没有处理完成，锁就会一直有效；而当业务一旦处理完成，程序也会马上删除该锁。

Redis 的 Java 客户端 Redisson 提供的分布式锁就支持类似的延长锁时效的策略，称为 WatchDog，直译过来就是 “看门狗” 机制。

以上讨论的都是单机环境下的 Redis 分布式锁，而想要保证 Redis 分布式锁是高可用，首先 Redis 得是高可用的，Redis 的高可用模式主要有两种：哨兵模式和集群模式。以下分别进行讨论：

哨兵模式是主从模式的升级版，能够在故障发生时自动进行故障切换，选举出新的主节点。但由于 Redis 的复制机制是异步的，因此在哨兵模式下实现的分布式锁是不可靠的，原因如下：

因此在哨兵模式下，无法避免锁失效的问题。因此想要实现高可用的分布式锁，可以采取 Redis 的另一个高可用方案 —— Redis 集群模式。

想要在集群模式下实现分布式锁，Redis 提供了一种称为 RedLock 的方案，假设我们有 N 个 Redis 实例，此时客户端的执行过程如下：

以上就是 RedLock 的实现方案，可以看到主要是由客户端来实现的，并不真正涉及到 Redis 集群相关的功能。因此这里的 N 个 Redis 实例并不要求是一个真正的 Redis 集群，它们彼此之间可以是完全独立的，但由于只需要半数节点获得锁就能真正获得锁，因此其仍然具备容错性和高可用性。后面使用 Redisson 来演示 RedLock 时会再次验证这一点。

另外实现 RedLock 方案的客户端与所有 Redis 实例进行通讯时，必须要保证低延迟，而且最好能使用多路复用技术来保证一次性将 SET 命令发送到所有 Redis 节点上，并获取到对应的执行结果。如果网络延迟较高，假设客户端 A 和 B 都在尝试创建锁：

此时可能客户端 A 在一半节点上创建了锁，而客户端 B 在另外一半节点上创建了锁，那么两个客户端都将无法获取到锁。如果并发很高，则可能存在多个客户端分别在部分节点上创建了锁，而没有一个客户端的数量超过 N/2+1。这也就是上面过程的最后一步中，强调一旦客户端失败后，需要等待一个随机时间后再进行重试的原因，如果是一个固定时间，则所有失败的客户端又同时发起重试，情况就还是一样。

因此最佳的实现就是客户端的 SET 命令能几乎同时到达所有节点，并几乎同时接受到所有执行结果。 想要保证这一点，低延迟的网络通信极为关键，下文介绍的 Redisson 就采用 Netty 框架来保证这一功能的实现。

为了保证高可用，所有 Redis 节点还需要开启持久化。假设不开启持久化，假设进程 A 获得锁后正在处理业务逻辑，此时节点宕机重启，因为锁数据丢失了，其他进程便可以再次创建该锁，因此所有 Redis 节点都需要开启 AOF 的持久化方式。

AOF 默认的同步机制为 everysec，即每秒进程一次持久化，此时能够兼顾性能与数据安全，发生意外宕机的时，最多会丢失一秒的数据。但如果碰巧就是在这一秒的时间内进程 A 创建了锁，并由于宕机而导致数据丢失。此时其他进程还可以创建该锁，锁的互斥性也就失效了。想要解决这个问题有两种方式：

Redisson 是 Redis 的 Java 客户端，它提供了各种的 Redis 分布式锁的实现，如可重入锁、公平锁、RedLock、读写锁等等，并且在实现上考虑得也更加全面，适用于生产环境下使用。

使用 Redisson 来创建单机版本分布式锁非常简单，示例如下：

此时对应在 Redis 中的数据结构如下：

可以看到 key 就是代码中设置的锁名，而 value 值的类型是 hash，其中键 9280e909-c86b-43ec-b11d-6e5a7745e2e9:13 的格式为 UUID + 线程ID ；键对应的值为 1，代表加锁的次数。之所以要采用 hash 这种格式，主要是因为 Redisson 创建的锁是具有重入性的，即你可以多次进行加锁：

此时对应的值就会变成 2，代表加了两次锁：

当然和其他重入锁一样，需要保证解锁的次数和加锁的次数一样，才能完全解锁：

Redisson 也实现了 Redis 官方推荐的 RedLock 方案，这里我们启动三个 Redis 实例进行演示，它们彼此之间可以是完全独立的，并不需要进行集群的相关配置：

对应的代码示例如下：

此时每个 Redis 实例上锁的情况如下：

可以看到每个实例上都获得了锁。

最后，介绍一下 Redisson 的 WatchDog 机制，它可以用来延长锁时效，示例如下：

首先 Redisson 的 WatchDog 机制只会对那些没有设置锁超时时间的锁生效，所以我们这里调用的是两个参数的 tryLock() 方法：

而不是包含超时时间的三个参数的 tryLock() 方法：

其次我们通过 config.setLockWatchdogTimeout(30 * 1000) 将 lockWatchdogTimeout 的值设置为 30000 毫秒（默认值也是 30000 毫秒）。此时 Redisson 的 WatchDog 机制会以 lockWatchdogTimeout 的 1/3 时长为周期（在这里就是 10 秒）对所有未设置超时时间的锁进行检查，如果业务尚未处理完成（也就是锁还没有被程序主动删除），Redisson 就会将锁的超时时间重置为 lockWatchdogTimeout 指定的值（在这里就是设置的 30 秒），直到锁被程序主动删除位置。因此在上面的例子中可以看到，不论将模拟业务的睡眠时间设置为多长，其锁都会存在一定的剩余生存时间，直至业务处理完成。

反之，如果明确的指定了锁的超时时间 leaseTime，则以 leaseTime 的时间为准，因为 WatchDog 机制对明确指定超时时间的锁不会生效。

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