这篇文章将为大家详细讲解有关Redis分布式锁该怎么实现续期，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
Redis分布式锁如何续期
Redis分布式锁的正确姿势
据肥朝了解,很多同学在用分布式锁时,都是直接百度搜索找一个Redis分布式锁工具类就直接用了.关键是该工具类中还充斥着很多System.out.println();等语句.其实Redis分布式锁比较正确的姿势是采用redisson这个客户端工具.具体介绍可以搜索最大的同性交友网站github.
如何回答
首先如果你之前用Redis的分布式锁的姿势正确,并且看过相应的官方文档的话,这个问题So easy.我们来看
坦白说,如果你英文棒棒哒那么看英文文档可能更好理解
By default lock watchdog timeout is 30 seconds and can be changed through Config.lockWatchdogTimeout setting.
但是你如果看的是中文文档
看门狗检查锁的超时时间默认是30秒
这句话肥朝从语文角度分析就是一个歧义句,他有两个意思
看门狗默认30秒去检查一次锁的超时时间
看们狗会去检查锁的超时时间,锁的时间时间默认是30秒
看到这里,我希望大家不要黑我的小学体育老师,虽然他和语文老师是同个人.语文不行,我们可以源码来凑!
源码分析
我们根据官方文档给出的例子,写了一个最简单的demo,例子根据上面截图中Ctr+C和Ctr+V一波操作,如下
public class DemoMain { public static void main(String[] args) throws Exception { Config config = new Config(); config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379"); RedissonClient redisson = Redisson.create(config); RLock lock = redisson.getLock("anyLock"); lock.lock(); //lock.unlock(); }}create
从这里我们知道,internalLockLeaseTime 和 lockWatchdogTimeout这两个参数是相等的.
lockWatchdogTimeout默认值如下
public class Config {private long lockWatchdogTimeout = 30 * 1000;public long getLockWatchdogTimeout() {return lockWatchdogTimeout;}//省略无关代码}从internalLockLeaseTime这个单词也可以看出,这个加的分布式锁的超时时间默认是30秒.但是还有一个问题,那就是这个看门狗,多久来延长一次有效期呢?我们往下看
lock
从我图中框起来的地方我们就知道了,获取锁成功就会开启一个定时任务,也就是watchdog,定时任务会定期检查去续期renewExpirationAsync(threadId).
这里定时用的是netty-common包中的HashedWheelTimer,肥朝公众号已经和各大搜索引擎建立了密切的合作关系,你只需要把这个类在任何搜索引擎一搜,都能知道相关API参数的意义.
从图中我们明白,该定时调度每次调用的时间差是internalLockLeaseTime / 3.也就10秒.
真相大白
通过源码分析我们知道,默认情况下,加锁的时间是30秒.如果加锁的业务没有执行完,那么到 30-10 = 20秒的时候,就会进行一次续期,把锁重置成30秒.那这个时候可能又有同学问了,那业务的机器万一宕机了呢?宕机了定时任务跑不了,就续不了期,那自然30秒之后锁就解开了呗.
Redis分布式锁的5个坑
一、锁未被释放
这种情况是一种低级错误，就是我上边犯的错，由于当前线程 获取到redis 锁，处理完业务后未及时释放锁，导致其它线程会一直尝试获取锁阻塞，例如：用Jedis客户端会报如下的错误信息
redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool
redis线程池已经没有空闲线程来处理客户端命令。
解决的方法也很简单，只要我们细心一点，拿到锁的线程处理完业务及时释放锁，如果是重入锁未拿到锁后，线程可以释放当前连接并且sleep一段时间。
public void lock() { while (true) { boolean flag = this.getLock(key); if (flag) { TODO ......... } else { // 释放当前redis连接 redis.close(); // 休眠1000毫秒 sleep(1000); } } }二、B的锁被A给释放了
我们知道Redis实现锁的原理在于 SETNX命令。当 key不存在时将 key的值设为 value ，返回值为 1；若给定的 key已经存在，则 SETNX不做任何动作，返回值为 0 。
SETNX key value我们来设想一下这个场景：A、B两个线程来尝试给key myLock加锁，A线程先拿到锁（假如锁3秒后过期），B线程就在等待尝试获取锁，到这一点毛病没有。
那如果此时业务逻辑比较耗时，执行时间已经超过redis锁过期时间，这时A线程的锁自动释放（删除key），B线程检测到myLock这个key不存在，执行 SETNX命令也拿到了锁。
但是，此时A线程执行完业务逻辑之后，还是会去释放锁（删除key），这就导致B线程的锁被A线程给释放了。
为避免上边的情况，一般我们在每个线程加锁时要带上自己独有的value值来标识，只释放指定value的key，否则就会出现释放锁混乱的场景。
三、数据库事务超时
emm~ 聊redis锁咋还扯到数据库事务上来了？别着急往下看，看下边这段代码：
@Transaction public void lock() { while (true) { boolean flag = this.getLock(key); if (flag) { insert(); } } }给这个方法添加一个@Transaction注解开启事务，如代码中抛出异常进行回滚，要知道数据库事务可是有超时时间限制的，并不会无条件的一直等一个耗时的数据库操作。
比如：我们解析一个大文件，再将数据存入到数据库，如果执行时间太长，就会导致事务超时自动回滚。
一旦你的key长时间获取不到锁，获取锁等待的时间远超过数据库事务超时时间，程序就会报异常。
一般为解决这种问题，我们就需要将数据库事务改为手动提交、回滚事务。
@Autowired DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager; @Transaction public void lock() { //手动开启事务 TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition); try { while (true) { boolean flag = this.getLock(key); if (flag) { insert(); //手动提交事务 dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus); } } } catch (Exception e) { //手动回滚事务 dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus); } }四、锁过期了，业务还没执行完
这种情况和我们上边提到的第二种比较类似，但解决思路上略有不同。
同样是redis分布式锁过期，而业务逻辑没执行完的场景，不过，这里换一种思路想问题，把redis锁的过期时间再弄长点不就解决了吗？
那还是有问题，我们可以在加锁的时候，手动调长redis锁的过期时间，可这个时间多长合适？业务逻辑的执行时间是不可控的，调的过长又会影响操作性能。
要是redis锁的过期时间能够自动续期就好了。
为了解决这个问题我们使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上。
redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可。
RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");redisson在加锁成功后，会注册一个定时任务监听这个锁，每隔10秒就去查看这个锁，如果还持有锁，就对过期时间进行续期。默认过期时间30秒。这个机制也被叫做：“看门狗”，这名字。。。
举例子：假如加锁的时间是30秒，过10秒检查一次，一旦加锁的业务没有执行完，就会进行一次续期，把锁的过期时间再次重置成30秒。
通过分析下边redisson的源码实现可以发现，不管是加锁、解锁、续约都是客户端把一些复杂的业务逻辑，通过封装在Lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。
@Slf4j@Servicepublic class RedisDistributionLockPlus { private static final long DEFAULT_LOCK_TIMEOUT = 30; private static final long TIME_SECONDS_FIVE = 5 ; private Map<String, LockContent> lockContentMap = new ConcurrentHashMap<>(512); private static final Long EXEC_SUCCESS = 1L; private static final String LOCK_SCRIPT = "if redis.call('exists', KEYS[2]) == 1 then ARGV[2] = math.floor(redis.call('get', KEYS[2]) + 10) end " + "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then " + "local t = redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'EX', ARGV[2]) " + "for k, v in pairs(t) do " + "if v == 'OK' then return tonumber(ARGV[2]) end " + "end " + "return 0 end"; private static final String UNLOCK_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " + "local ctime = tonumber(ARGV[2]) " + "local biz_timeout = tonumber(ARGV[3]) " + "if ctime > 0 then " + "if redis.call('exists', KEYS[2]) == 1 then " + "local avg_time = redis.call('get', KEYS[2]) " + "avg_time = (tonumber(avg_time) * 8 + ctime * 2)/10 " + "if avg_time >= biz_timeout - 5 then redis.call('set', KEYS[2], avg_time, 'EX', 24*60*60) " + "else redis.call('del', KEYS[2]) end " + "elseif ctime > biz_timeout -5 then redis.call('set', KEYS[2], ARGV[2], 'EX', 24*60*60) end " + "end " + "return redis.call('del', KEYS[1]) " + "else return 0 end"; private static final String RENEW_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) else return 0 end"; private final StringRedisTemplate redisTemplate; public RedisDistributionLockPlus(StringRedisTemplate redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; ScheduleTask task = new ScheduleTask(this, lockContentMap); // 启动定时任务 ScheduleExecutor.schedule(task, 1, 1, TimeUnit.SECONDS); } public boolean lock(String lockKey, String requestId, long expire) { log.info("开始执行加锁, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId); for (; ; ) { // 判断是否已经有线程持有锁，减少redis的压力 LockContent lockContentOld = lockContentMap.get(lockKey); boolean unLocked = null == lockContentOld; // 如果没有被锁，就获取锁 if (unLocked) { long startTime = System.currentTimeMillis(); // 计算超时时间 long bizExpire = expire == 0L ? DEFAULT_LOCK_TIMEOUT : expire; String lockKeyRenew = lockKey + "_renew"; RedisScript<Long> script = RedisScript.of(LOCK_SCRIPT, Long.class); List<String> keys = new ArrayList<>(); keys.add(lockKey); keys.add(lockKeyRenew); Long lockExpire = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(bizExpire)); if (null != lockExpire && lockExpire > 0) { // 将锁放入map LockContent lockContent = new LockContent(); lockContent.setStartTime(startTime); lockContent.setLockExpire(lockExpire); lockContent.setExpireTime(startTime + lockExpire * 1000); lockContent.setRequestId(requestId); lockContent.setThread(Thread.currentThread()); lockContent.setBizExpire(bizExpire); lockContent.setLockCount(1); lockContentMap.put(lockKey, lockContent); log.info("加锁成功, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId); return true; } } // 重复获取锁，在线程池中由于线程复用，线程相等并不能确定是该线程的锁 if (Thread.currentThread() == lockContentOld.getThread() && requestId.equals(lockContentOld.getRequestId())){ // 计数 +1 lockContentOld.setLockCount(lockContentOld.getLockCount()+1); return true; } // 如果被锁或获取锁失败，则等待100毫秒 try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { // 这里用lombok 有问题 log.error("获取redis 锁失败, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId, e); return false; } } } public boolean unlock(String lockKey, String lockValue) { String lockKeyRenew = lockKey + "_renew"; LockContent lockContent = lockContentMap.get(lockKey); long consumeTime; if (null == lockContent) { consumeTime = 0L; } else if (lockValue.equals(lockContent.getRequestId())) { int lockCount = lockContent.getLockCount(); // 每次释放锁， 计数 -1，减到0时删除redis上的key if (--lockCount > 0) { lockContent.setLockCount(lockCount); return false; } consumeTime = (System.currentTimeMillis() - lockContent.getStartTime()) / 1000; } else { log.info("释放锁失败，不是自己的锁。"); return false; } // 删除已完成key，先删除本地缓存，减少redis压力, 分布式锁，只有一个，所以这里不加锁 lockContentMap.remove(lockKey); RedisScript<Long> script = RedisScript.of(UNLOCK_SCRIPT, Long.class); List<String> keys = new ArrayList<>(); keys.add(lockKey); keys.add(lockKeyRenew); Long result = redisTemplate.execute(script, keys, lockValue, Long.toString(consumeTime), Long.toString(lockContent.getBizExpire())); return EXEC_SUCCESS.equals(result); } public boolean renew(String lockKey, LockContent lockContent) { // 检测执行业务线程的状态 Thread.State state = lockContent.getThread().getState(); if (Thread.State.TERMINATED == state) { log.info("执行业务的线程已终止,不再续约 lockKey ={}, lockContent={}", lockKey, lockContent); return false; } String requestId = lockContent.getRequestId(); long timeOut = (lockContent.getExpireTime() - lockContent.getStartTime()) / 1000; RedisScript<Long> script = RedisScript.of(RENEW_SCRIPT, Long.class); List<String> keys = new ArrayList<>(); keys.add(lockKey); Long result = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(timeOut)); log.info("续约结果，True成功，False失败 lockKey ={}, result={}", lockKey, EXEC_SUCCESS.equals(result)); return EXEC_SUCCESS.equals(result); } static class ScheduleExecutor { public static void schedule(ScheduleTask task, long initialDelay, long period, TimeUnit unit) { long delay = unit.toMillis(initialDelay); long period_ = unit.toMillis(period); // 定时执行 new Timer("Lock-Renew-Task").schedule(task, delay, period_); } } static class ScheduleTask extends TimerTask { private final RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock; private final Map<String, LockContent> lockContentMap; public ScheduleTask(RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock, Map<String, LockContent> lockContentMap) { this.redisDistributionLock = redisDistributionLock; this.lockContentMap = lockContentMap; } @Override public void run() { if (lockContentMap.isEmpty()) { return; } Set<Map.Entry<String, LockContent>> entries = lockContentMap.entrySet(); for (Map.Entry<String, LockContent> entry : entries) { String lockKey = entry.getKey(); LockContent lockContent = entry.getValue(); long expireTime = lockContent.getExpireTime(); // 减少线程池中任务数量 if ((expireTime - System.currentTimeMillis())/ 1000 < TIME_SECONDS_FIVE) { //线程池异步续约 ThreadPool.submit(() -> { boolean renew = redisDistributionLock.renew(lockKey, lockContent); if (renew) { long expireTimeNew = lockContent.getStartTime() + (expireTime - lockContent.getStartTime()) * 2 - TIME_SECONDS_FIVE * 1000; lockContent.setExpireTime(expireTimeNew); } else { // 续约失败，说明已经执行完 OR redis 出现问题 lockContentMap.remove(lockKey); } }); } } } }}五、redis主从复制的坑
redis高可用最常见的方案就是主从复制（master-slave），这种模式也给redis分布式锁挖了一坑。
redis cluster集群环境下，假如现在A客户端想要加锁，它会根据路由规则选择一台master节点写入key mylock，在加锁成功后，master节点会把key异步复制给对应的slave节点。
如果此时redis master节点宕机，为保证集群可用性，会进行主备切换，slave变为了redis master。B客户端在新的master节点上加锁成功，而A客户端也以为自己还是成功加了锁的。
此时就会导致同一时间内多个客户端对一个分布式锁完成了加锁，导致各种脏数据的产生。
至于解决办法嘛，目前看还没有什么根治的方法，只能尽量保证机器的稳定性，减少发生此事件的概率。
小结一下：上面就是我在使用Redis 分布式锁时遇到的一些坑，有点小感慨，经常用一个方法填上这个坑，没多久就发现另一个坑又出来了，其实根本没有什么十全十美的解决方案，哪有什么银弹，只不过是在权衡利弊后，选一个在接受范围内的折中方案而已。
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