Redis 分布式锁的 5个坑，真是又大又深

引言

最近项目上线的频率颇高，连着几天加班熬夜，身体有点吃不消精神也有些萎靡，无奈业务方催的紧，工期就在眼前只能硬着头皮上了。脑子浑浑噩噩的时候，写的就不能叫代码，可以直接叫做Bug。我就熬夜写了一个bug被骂惨了。

由于是做商城业务，要频繁的对商品库存进行扣减，应用是集群部署，为避免并发造成库存超买超卖等问题，采用 redis 分布式锁加以控制。本以为给扣库存的代码加上锁lock.tryLock就万事大吉了

 
   public String stockLock() { 
        RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock"); 
        try { 
             
            if (lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) { 
                 
                Integer stock = Integer.valueOf(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")); 
                 
                if (stock > 0) { 
                    stock = stock - 1; 
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", stock.toString()); 
                    LOGGER.info("库存扣减成功，剩余库存数量：{}", stock); 
                } else { 
                    LOGGER.info("库存不足~"); 
                } 
            } else { 
                LOGGER.info("未获取到锁业务结束.."); 
            } 
        } catch (Exception e) { 
            LOGGER.info("处理异常", e); 
        } finally { 
            lock.unlock(); 
        } 
        return "ok"; 
  } 

结果业务代码执行完以后我忘了释放锁lock.unlock()，导致redis线程池被打满，redis服务大面积故障，造成库存数据扣减混乱，被领导一顿臭骂，这个月绩效~ 哎·~。

随着 使用redis 锁的时间越长，我发现 redis 锁的坑远比想象中要多。就算在面试题当中redis分布式锁的出镜率也比较高，比如：“用锁遇到过哪些问题?” ，“又是如何解决的?” 基本都是一套连招问出来的。

今天就分享一下我用redis 分布式锁的踩坑日记，以及一些解决方案，和大家一起共勉。

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 
@Service 
public class RedisDistributionLockPlus { 
 
     
    private static final long DEFAULT_LOCK_TIMEOUT = 30; 
 
    private static final long TIME_SECONDS_FIVE = 5 ; 
 
     
    private Map 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 script = RedisScript.of(LOCK_SCRIPT, Long.class); 
                List 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 script = RedisScript.of(UNLOCK_SCRIPT, Long.class); 
        List 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 script = RedisScript.of(RENEW_SCRIPT, Long.class); 
        List 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 lockContentMap; 
 
        public ScheduleTask(RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock, Map lockContentMap) { 
            this.redisDistributionLock = redisDistributionLock; 
            this.lockContentMap = lockContentMap; 
        } 
 
        @Override 
        public void run() { 
            if (lockContentMap.isEmpty()) { 
                return; 
            } 
            Set> entries = lockContentMap.entrySet(); 
            for (Map.Entry 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。

总结

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。