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
/** * @author xiaofu * @description 扣减库存 * @date 2020/4/21 12:10 */ public String stockLock() { RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock"); try { /** * 获取锁 */ if (lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) { /** * 查询库存数 */ Integer stock = Integer.valueOf(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")); /** * 扣减库存 */ 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。
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 { /** * 加锁超时时间，单位毫秒， 即：加锁时间内执行完操作，如果未完成会有并发现象 */ private static final long DEFAULT_LOCK_TIMEOUT = 30; private static final long TIME_SECONDS_FIVE = 5 ; /** * 每个key的过期时间 {@link LockContent} */ private Map lockContentMap = new ConcurrentHashMap<>(512); /** * redis执行成功的返回 */ private static final Long EXEC_SUCCESS = 1L; /** * 获取锁lua脚本， k1：获锁key, k2：续约耗时key, arg1:requestId，arg2：超时时间 */ 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"; /** * 释放锁lua脚本, k1：获锁key, k2：续约耗时key, arg1:requestId，arg2：业务耗时 arg3: 业务开始设置的timeout */ 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"; /** * 续约lua脚本 */ 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); } /** * 加锁 * 取到锁加锁，取不到锁一直等待知道获得锁 * * @param lockKey * @param requestId 全局唯一 * @param expire 锁过期时间, 单位秒 * @return */ 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; } } } /** * 解锁 * * @param lockKey * @param lockValue */ 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); } /** * 续约 * * @param lockKey * @param lockContent * @return true:续约成功，false:续约失败（1、续约期间执行完成，锁被释放 2、不是自己的锁，3、续约期间锁过期了（未解决）） */ 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。
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