锁超时问题

在redis分布式锁中，如果线程A加锁成功了，但是由于业务功能耗时时间很长，超过了设置的超时时间，这时候redis会自动释放线程A加的锁。通常我们加锁的目的是：为了防止访问临界资源时，出现数据异常的情况。比如：线程A在修改数据C的值，线程B也在修改数据C的值，如果不做控制，在并发情况下，数据C的值会出问题。为了保证某个方法，或者段代码的互斥性，即如果线程A执行了某段代码，是不允许其他线程在某一时刻同时执行的，我们可以用synchronized关键字加锁。但这种锁有很大的局限性，只能保证单个节点的互斥性。如果需要在多个节点中保持互斥性，就需要用redis分布式锁。做了这么多铺垫，现在回到正题。

假设线程A加redis分布式锁的代码，包含代码1和代码2两段代码。

由于该线程要执行的业务操作非常耗时，程序在执行完代码1的时，已经到了设置的超时时间，redis自动释放了锁。而代码2还没来得及执行。

此时，代码2相当于裸奔的状态，无法保证互斥性。假如它里面访问了临界资源，并且其他线程也访问了该资源，可能就会出现数据异常的情况。那么，如何解决这个问题呢？如果达到了超时时间，但业务代码还没执行完，需要给锁自动续期。我们可以使用TimerTask类，来实现自动续期的功能：

Timer timer = new Timer();
timer.schedule(new TimerTask() {@Overridepublic void run(Timeout timeout) throws Exception {//自动续期逻辑}
}, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);

获取锁之后，自动开启一个定时任务，每隔10秒钟，自动刷新一次过期时间。这种机制在redisson框架中，有个比较霸气的名字：watch dog，即传说中的看门狗。

当然自动续期功能，我们还是优先推荐使用lua脚本实现，比如：

if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);return 1;
end;
return 0;

需要注意的地方是：在实现自动续期功能时，还需要设置一个总的过期时间，可以跟redisson保持一致，设置成30秒。如果业务代码到了这个总的过期时间，还没有执行完，就不再自动续期了。

主从复制的问题

redis实现分布式锁，对单个redis实例是没有问题的。如果redis存在多个实例。比如：做了主从，或者使用了哨兵模式，基于redis的分布式锁的功能，就会出现问题。具体是什么问题？假设redis现在用的主从模式，1个master节点，3个slave节点。master节点负责写数据，slave节点负责读数据。

本来是和谐共处，相安无事的。redis加锁操作，都在master上进行，加锁成功后，再异步同步给所有的slave。突然有一天，master节点由于某些不可逆的原因，挂掉了。这样需要找一个slave升级为新的master节点，假如slave1被选举出来了。

如果有个锁A比较悲催，刚加锁成功master就挂了，还没来得及同步到slave1。这样会导致新master节点中的锁A丢失了。后面，如果有新的线程，使用锁A加锁，依然可以成功，分布式锁失效了。那么，如何解决这个问题呢？redisson框架为了解决这个问题，提供了一个专门的类：RedissonRedLock，使用了Redlock算法。RedissonRedLock解决问题的思路如下：

需要搭建几套相互独立的redis环境，假如我们在这里搭建了5套。
每套环境都有一个redisson node节点。
多个redisson node节点组成了RedissonRedLock。
环境包含：单机、主从、哨兵和集群模式，可以是一种或者多种混合。

在这里我们以主从为例，架构图如下：

RedissonRedLock加锁过程如下：

获取所有的redisson node节点信息，循环向所有的redisson node节点加锁，假设节点数为N，例子中N等于5。
如果在N个节点当中，有N/2 + 1个节点加锁成功了，那么整个RedissonRedLock加锁是成功的。
如果在N个节点当中，小于N/2 + 1个节点加锁成功，那么整个RedissonRedLock加锁是失败的。
如果中途发现各个节点加锁的总耗时，大于等于设置的最大等待时间，则直接返回失败。

从上面可以看出，使用Redlock算法，确实能解决多实例场景中，假如master节点挂了，导致分布式锁失效的问题。但也引出了一些新问题，比如：

需要额外搭建多套环境，申请更多的资源，需要评估一下成本和性价比。
如果有N个redisson node节点，需要加锁N次，最少也需要加锁N/2+1次，才知道redlock加锁是否成功。显然，增加了额外的时间成本，有点得不偿失。

由此可见，在实际业务场景，尤其是高并发业务中，RedissonRedLock其实使用的并不多。在分布式环境中，CAP是绕不过去的。CAP指的是在一个分布式系统中：

一致性（Consistency）
可用性（Availability）
分区容错性（Partition tolerance）

这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。如果你的实际业务场景，更需要的是保证数据一致性。那么请使用CP类型的分布式锁，比如：zookeeper，它是基于磁盘的，性能可能没那么好，但数据一般不会丢。如果你的实际业务场景，更需要的是保证数据高可用性。那么请使用AP类型的分布式锁，比如：redis，它是基于内存的，性能比较好，但有丢失数据的风险。

Redis分布式锁和@transactional一起使用失效

大家看下这块伪代码:

@Transactional
public void updateDB(int lockKey) {boolean lockFlag = redisLock.lock(lockKey);if (!lockFlag) {throw new RuntimeException(“请稍后再试”);}doBusiness //业务逻辑处理redisLock.unlock(lockKey);
}

在事务中,使用了Redis分布式锁.这个方法一旦执行,事务生效，接着就Redis分布式锁生效，代码执行完后,先释放Redis分布式锁,然后再提交事务数据，最后事务结束。在这个过程中,事务没有提交之前,分布式锁已经被释放，这样就间接导致分布式锁失效了。

spring的Aop，会在updateDB方法之前开启事务，之后再加锁，当锁住的代码执行完成后，再提交事务，因此锁住的代码块执行是在事务之内执行的，可以推断在代码块执行完时，事务还未提交，锁已经被释放，此时其他线程拿到锁之后进行锁住的代码块，读取的库存数据不是最新的。正确的实现方法,可以在updateDB方法之前就上锁，即还没有开事务之前就加锁，那么就可以保证线程的安全性.

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