引言

最近專案上線的頻率頗高，連著幾天加班熬夜，身體有點吃不消精神也有些萎靡，無奈業務方催的緊，工期就在眼前只能硬著頭皮上了。腦子渾渾噩噩的時候，寫的就不能叫程式碼，可以直接叫做Bug。我就熬夜寫了一個bug被罵慘了。

由於是做商城業務，要頻繁的對商品庫存進行扣減，應用是叢集部署，為避免併發造成庫存超買超賣等問題，採用 redis 分散式鎖加以控制。本以為給扣庫存的程式碼加上鎖lock.tryLock就萬事大吉了

    /**
     * @author xiaofu
     * @description 扣減庫存
     * @date 2020/4/21 12:10
     */
   public String stockLock() {
        RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");
        try {
            /**
             * 獲取鎖
             */
            if (lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) {
                /**
                 * 查詢庫存數
                 */
                Integer stock = Integer.valueOf(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount"));
                /**
                 * 扣減庫存
                 */
                if (stock > 0) {
                    stock = stock - 1;
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", stock.toString());
                    LOGGER.info("庫存扣減成功，剩餘庫存數量：{}", stock);
                } else {
                    LOGGER.info("庫存不足~");
                }
            } else {
                LOGGER.info("未獲取到鎖業務結束..");
            }
        } catch (Exception e) {
            LOGGER.info("處理異常", e);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return "ok";
  }
 

結果業務程式碼執行完以後我忘了釋放鎖lock.unlock()，導致redis執行緒池被打滿，redis服務大面積故障，造成庫存資料扣減混亂，被領導一頓臭罵，這個月績效~ 哎·~。

隨著 使用redis 鎖的時間越長，我發現 redis 鎖的坑遠比想象中要多。就算在面試題當中redis分散式鎖的出鏡率也比較高，比如：“用鎖遇到過哪些問題？” ，“又是如何解決的？” 基本都是一套連招問出來的。

今天就分享一下我用redis 分散式鎖的踩坑日記，以及一些解決方案，和大家一起共勉。

一、鎖未被釋放

這種情況是一種低階錯誤，就是我上邊犯的錯，由於當前執行緒 獲取到redis 鎖，處理完業務後未及時釋放鎖，導致其它執行緒會一直嘗試獲取鎖阻塞，例如：用Jedis

客戶端會報如下的錯誤資訊

redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool

redis執行緒池已經沒有空閒執行緒來處理客戶端命令。

解決的方法也很簡單，只要我們細心一點，拿到鎖的執行緒處理完業務及時釋放鎖，如果是重入鎖未拿到鎖後，執行緒可以釋放當前連線並且sleep一段時間。

  public void lock() {
      while (true) {
          boolean flag = this.getLock(key);
          if (flag) {
                TODO .........
          } else {
                // 釋放當前redis連線
                redis.close();
                // 休眠1000毫秒
                sleep(1000);
          }
        }
    }
 

二、B的鎖被A給釋放了

我們知道Redis實現鎖的原理在於 SETNX命令。當 key不存在時將 key的值設為 value ，返回值為 1；若給定的 key 已經存在，則 SETNX不做任何動作，返回值為 0 。

SETNX key value

我們來設想一下這個場景：A、B兩個執行緒來嘗試給key myLock加鎖，A執行緒先拿到鎖（假如鎖3秒後過期），B執行緒就在等待嘗試獲取鎖，到這一點毛病沒有。

那如果此時業務邏輯比較耗時，執行時間已經超過redis鎖過期時間，這時A執行緒的鎖自動釋放（刪除key），B執行緒檢測到myLock這個key不存在，執行 SETNX命令也拿到了鎖。

但是，此時A執行緒執行完業務邏輯之後，還是會去釋放鎖（刪除key），這就導致B執行緒的鎖被A執行緒給釋放了。

為避免上邊的情況，一般我們在每個執行緒加鎖時要帶上自己獨有的value值來標識，只釋放指定value的key，否則就會出現釋放鎖混亂的場景。

三、資料庫事務超時

emm~ 聊redis鎖咋還扯到資料庫事務上來了？彆著急往下看，看下邊這段程式碼：

   @Transaction
   public void lock() {
   
        while (true) {
            boolean flag = this.getLock(key);
            if (flag) {
                insert();
            }
        }
    }

給這個方法新增一個@Transaction註解開啟事務，如程式碼中丟擲異常進行回滾，要知道資料庫事務可是有超時時間限制的，並不會無條件的一直等一個耗時的資料庫操作。

比如：我們解析一個大檔案，再將資料存入到資料庫，如果執行時間太長，就會導致事務超時自動回滾。

一旦你的key長時間獲取不到鎖，獲取鎖等待的時間遠超過資料庫事務超時時間，程式就會報異常。

一般為解決這種問題，我們就需要將資料庫事務改為手動提交、回滾事務。

    @Autowired
    DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;

    @Transaction
    public void lock() {
        //手動開啟事務
        TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
        try {
            while (true) {
                boolean flag = this.getLock(key);
                if (flag) {
                    insert();
                    //手動提交事務
                    dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            //手動回滾事務
            dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);
        }
    }

四、鎖過期了，業務還沒執行完

這種情況和我們上邊提到的第二種比較類似，但解決思路上略有不同。

同樣是redis分散式鎖過期，而業務邏輯沒執行完的場景，不過，這裡換一種思路想問題，把redis鎖的過期時間再弄長點不就解決了嗎？

那還是有問題，我們可以在加鎖的時候，手動調長redis鎖的過期時間，可這個時間多長合適？業務邏輯的執行時間是不可控的，調的過長又會影響操作效能。

要是redis鎖的過期時間能夠自動續期就好了。

為了解決這個問題我們使用redis客戶端redisson，redisson很好的解決了redis在分散式環境下的一些棘手問題，它的宗旨就是讓使用者減少對Redis的關注，將更多精力用在處理業務邏輯上。

redisson對分散式鎖做了很好封裝，只需呼叫API即可。

  RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");

redisson在加鎖成功後，會註冊一個定時任務監聽這個鎖，每隔10秒就去檢視這個鎖，如果還持有鎖，就對過期時間進行續期。預設過期時間30秒。這個機制也被叫做：“看門狗”，這名字。。。

舉例子：假如加鎖的時間是30秒，過10秒檢查一次，一旦加鎖的業務沒有執行完，就會進行一次續期，把鎖的過期時間再次重置成30秒。

通過分析下邊redisson的原始碼實現可以發現，不管是加鎖、解鎖、續約都是客戶端把一些複雜的業務邏輯，通過封裝在Lua指令碼中傳送給redis，保證這段複雜業務邏輯執行的原子性。

 
@Slf4j
@Service
public class RedisDistributionLockPlus {
 
    /**
     * 加鎖超時時間，單位毫秒， 即：加鎖時間內執行完操作，如果未完成會有並發現象
     */
    private static final long DEFAULT_LOCK_TIMEOUT = 30;
 
    private static final long TIME_SECONDS_FIVE = 5 ;
 
    /**
     * 每個key的過期時間 {@link LockContent}
     */
    private Map<String, LockContent> lockContentMap = new ConcurrentHashMap<>(512);
 
    /**
     * redis執行成功的返回
     */
    private static final Long EXEC_SUCCESS = 1L;
 
    /**
     * 獲取鎖lua指令碼， k1：獲鎖key, k2：續約耗時key, arg1:requestId，arg2：超時時間
     */
    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";
 
    /**
     * 釋放鎖lua指令碼, k1：獲鎖key, k2：續約耗時key, arg1:requestId，arg2：業務耗時 arg3: 業務開始設定的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";
    /**
     * 續約lua指令碼
     */
    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);
        // 啟動定時任務
        ScheduleExecutor.schedule(task, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);
    }
 
    /**
     * 加鎖
     * 取到鎖加鎖，取不到鎖一直等待知道獲得鎖
     *
     * @param lockKey
     * @param requestId 全域性唯一
     * @param expire   鎖過期時間, 單位秒
     * @return
     */
    public boolean lock(String lockKey, String requestId, long expire) {
        log.info("開始執行加鎖, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId);
        for (; ; ) {
            // 判斷是否已經有執行緒持有鎖，減少redis的壓力
            LockContent lockContentOld = lockContentMap.get(lockKey);
            boolean unLocked = null == lockContentOld;
            // 如果沒有被鎖，就獲取鎖
            if (unLocked) {
                long startTime = System.currentTimeMillis();
                // 計算超時時間
                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) {
                    // 將鎖放入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("加鎖成功, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId);
                    return true;
                }
            }
            // 重複獲取鎖，線上程池中由於執行緒複用，執行緒相等並不能確定是該執行緒的鎖
            if (Thread.currentThread() == lockContentOld.getThread()
                      && requestId.equals(lockContentOld.getRequestId())){
                // 計數 +1
                lockContentOld.setLockCount(lockContentOld.getLockCount()+1);
                return true;
            }
 
            // 如果被鎖或獲取鎖失敗，則等待100毫秒
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                // 這裡用lombok 有問題
                log.error("獲取redis 鎖失敗, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId, e);
                return false;
            }
        }
    }
 
 
    /**
     * 解鎖
     *
     * @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();
            // 每次釋放鎖， 計數 -1，減到0時刪除redis上的key
            if (--lockCount > 0) {
                lockContent.setLockCount(lockCount);
                return false;
            }
            consumeTime = (System.currentTimeMillis() - lockContent.getStartTime()) / 1000;
        } else {
            log.info("釋放鎖失敗，不是自己的鎖。");
            return false;
        }
 
        // 刪除已完成key，先刪除本地快取，減少redis壓力, 分散式鎖，只有一個，所以這裡不加鎖
        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);
 
    }
 
    /**
     * 續約
     *
     * @param lockKey
     * @param lockContent
     * @return true:續約成功，false:續約失敗（1、續約期間執行完成，鎖被釋放 2、不是自己的鎖，3、續約期間鎖過期了（未解決））
     */
    public boolean renew(String lockKey, LockContent lockContent) {
 
        // 檢測執行業務執行緒的狀態
        Thread.State state = lockContent.getThread().getState();
        if (Thread.State.TERMINATED == state) {
            log.info("執行業務的執行緒已終止,不再續約 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("續約結果，True成功，False失敗 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);
            // 定時執行
            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();
                // 減少執行緒池中任務數量
                if ((expireTime - System.currentTimeMillis())/ 1000 < TIME_SECONDS_FIVE) {
                    //執行緒池非同步續約
                    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 {
                            // 續約失敗，說明已經執行完 OR redis 出現問題
                            lockContentMap.remove(lockKey);
                        }
                    });
                }
            }
        }
    }
}

五、redis主從複製的坑

redis高可用最常見的方案就是主從複製（master-slave），這種模式也給redis分散式鎖挖了一坑。

redis cluster叢集環境下，假如現在A客戶端想要加鎖，它會根據路由規則選擇一臺master節點寫入key mylock，在加鎖成功後，master節點會把key非同步複製給對應的slave節點。

如果此時redis master節點宕機，為保證叢集可用性，會進行主備切換，slave變為了redis master。B客戶端在新的master節點上加鎖成功，而A客戶端也以為自己還是成功加了鎖的。

此時就會導致同一時間內多個客戶端對一個分散式鎖完成了加鎖，導致各種髒資料的產生。

至於解決辦法嘛，目前看還沒有什麼根治的方法，只能儘量保證機器的穩定性，減少發生此事件的概率。

總結

上面就是我在使用Redis 分散式鎖時遇到的一些坑，有點小感慨，經常用一個方法填上這個坑，沒多久就發現另一個坑又出來了，其實根本沒有什麼十全十美的解決方案，哪有什麼銀彈，只不過是在權衡利弊後，選一個在接受範圍內的折中方案而已。

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