HotFrameLearning(简称 HFL) Redis_12_redis分布式锁的3种实现方式

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一、大致介绍

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1、昨天介绍完redis的数据结构后，有小伙伴让本人讲讲redis的分布式锁，因此才有了此篇的由来，只是把我的节奏提前了而已；

2、接下来我就通过几种方式介绍一下分布式锁的使用；

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二、源码分享

2.1 获取redis锁且快速失败

图1 - 获取redis锁且快速失败

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1、图1中，我们首先区分的是单机模式还是集群模式；

2、通过简单的 set 操作，但是要注意一点，set 时需要设置 expiryTimeMills 超时时间，而且设置key与设置expiryTimeMills需要是在一条原子语句里面，如果不是的话则会引起不必要的死锁问题；

3、至于为什么会引起死锁，假设 set key 与 set expiryTimeMills 是两条代码语句，当 set key 成功后，程序立马宕机了，那么这个 key 就没有失效时间，相当于永久有效，那么下次再次竞争获取该 key 时就永远都是失败的，因此要特别注意key与expiryTimeMills需要在同一条原子语句里面被执行；

4、当时又有人说，尝试一次就失败了，岂不是太不让调用方省心了，调用方想尝试多次还得自己写个代码玩玩，因此就有了下面尝试多次获取锁的操作；

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2.2 尝试数次获取锁，获取不到则返回失败

图2 - 尝试数次获取锁，获取不到则返回失败

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1、图2中，同样我们首先区分的是单机模式还是集群模式；

2、通过在 tryLockFailFast 外面再套一层 while 循环处理，让入参多传入尝试次数retryTimes、尝试间隔时间retryIntervalMills 两个字段，即可满足多次尝试获取锁的诉求，这样调用方就能省心了；

3、虽然加锁是完事了，但是解锁呢，是不是直接删掉就完事了呢？请接着看~

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2.3 释放redis锁且快速失败

图3 - 释放redis锁且快速失败

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1、图3中，同样我们首先区分的是单机模式还是集群模式；

2、只是在解锁的时候，有点点不同，我们需要先看看我们解锁的key对应的内存值是不是我们当初加锁的那个入参值？

3、为什么要这么判断呢？原因就是假设A线程加锁了，但是A的任务还没有执行完，此时key超时过期了，然后B线程又成功抢到了该锁，但是当B前脚抢到锁后A后脚就执行完了任务准备释放锁，那么就会将B已经获取到的锁释放掉，这么一操作已不是把不该释放的释放了，最终都会导致相应业务功能执行出问题的；

4、因此才会在解锁的时候，看下锁对应的值是不是当初加锁的那个值，如果一致则删除，否则删除失败；

5、但是这么一连串的 get del 是两个命令语句，但是解锁的真实诉求需要保证原子性，因此我们就需要 redis 给我们提供的 lua 脚本原子性执行多个命令语句；

6、但是但是，说到这，又会有小伙伴会问，怕担心任务执行太久导致redis超时，有啥好的方式处理呢？接着看~

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2.4 阻塞获取redisson锁

图4 - 阻塞获取redisson锁

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1、图4中，用的redisson框架版本号为 redisson-3.11.2.jar，具体maven坐标大家去中央仓库看吧；

2、大家会想，这个redisson和之前的 tryUnLockFailFast 的加锁有啥区别呢？不也是执行加锁么？

3、答案当然不一样，redisson 底层会有一个续命线程，每到过期时间的的1/3时就自动重新将过期时间置为入参的过期时间值，所以即使业务线程的任务执行很久，也不会因为锁自动过期一事而烦恼，岂不快哉；

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2.5 redisson知识扩展

图5 - redisson知识扩展

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1、图5中，我们稍微多看一眼 redisson 框架，然后我们会发现底层提供了很多的锁操作；

2、然而稍微再认真的同学仔细看看，会发现我们 JUC 有的类，这里都差不多实现了一番，可见 redisson 为分布式做了很多封装，方便调用方尽情的使用；

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