redis分布式锁，Lua，Lua脚本，lua redis，redis lua 分布式锁，redis setnx,redis分布式锁， Lua脚本在redis分布式锁场景的运用。
锁和分布式锁
锁是什么？
锁是一种可以封锁资源的东西。这种资源通常是共享的，通常会发生使用竞争的。
为什么需要锁？
需要保护共享资源正常使用，不出乱子。
比方说，公司只有一间厕所，这是个共享资源，大家需要共同使用这个厕所，所以避免不了有时候会发生竞争。如果一个人正在使用，另外一个人进去了，咋办呢？如果两个人同时钻进了一个厕所，那该怎么办？结果如何？谁先用，还是一起使用？特别的，假如是一男一女同时钻进了厕所，事情会怎样呢？反正我是不懂……
如果这个时候厕所门前有个锁，每个人都没法随便进入，而是需要先得到锁，才能进去。而得到这个锁，就需要里边的人先出来。这样就可以保证同一时刻，只有一个人在使用厕所，这个人在上厕所的期间不会有不安全的事情发生，不会中途被人闯进来了。
Java中的锁
在 java 编码的时候，为了保护共享资源，使得多线程环境下，不会出现“不好的结果”。我们可以使用锁来进行线程同步。于是我们可以根据具体的情况使用synchronized 关键字来修饰一个方法，或者一段代码。这个方法或者代码就像是前文中提到的“受保护的厕所，加锁的厕所”。也可以使用 java 5以后的 Lock 来实现，与 synchronized 关键字相比，Lock 的使用更灵活，可以有加锁超时时间、公平性等优势。
分布式锁
上面我们所说的 synchronized 关键字也好，Lock 也好。其实他们的作用范围是啥，就是当前的应用啊。你的代码在这个 jar 包或者这个 war 包里边，被部署在 A 机器上。那么实际上我们写的 synchronized 关键字，就是在当前的机器的 JVM在执行代码的时候发生作用的。假设这个代码被部署到了三台机器上 A,B,C。那么 A 机器中的部署的代码中的synchronized 关键字并不能控制 B,C 中的内容。
假如我们需要在 A,C 三台机器上运行某段程序的时候，实现“原子操作”，synchronized 关键字或者 Lock 是不能满足的。很显然，这个时候我们需要的锁，是需要协同这三个节点的，于是，分布式锁就需要上场了，他就像是在A,C的外面加了一个层，通过它来实现锁的控制。
redis 如何实现加锁
在redis中，有一条命令，可以实现类似 “锁” 的语法是这样的：
SETNX key value
他的作用是，将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。设置成功，返回 1 ；设置失败，返回 0 。
使用 redis 来实现锁的逻辑就是这样的
线程 1 获取锁 -- > setnx mylock lockvalue
-- > 1 获取锁成功
线程 2 获取锁 -- > setnx mylock lockvalue
-- > 0 获取锁失败 （继续等待，或者其他逻辑）
线程 1 释放锁 -- >
线程 2 获取锁 -- > setnx mylock lockvalue
-- > 1 获取成功
锁超时
在这个例子中，我们梳理了使用 redis setnx 命令 来实现锁的逻辑。这里还需要考虑的是，锁超时的问题 ，因为当线程 1 获取了锁之后，如果业务逻辑执行很长很长时间，那么其他线程只能死等，这可不行。所以需要加上超时，结合这些考虑的情况，实际的 Java 代码可以这样写：
public static boolean lock(String key,String lockValue,int expire){
if(null == key){
return false;
}
try {
Jedis jedis = getJedisPool().getResource();
String res = jedis.set(key,lockValue,"NX","EX",expire);
jedis.close();
return res!=null && res.equals("OK");
} catch (Exception e) {
return false;
}
}
retry
这里执行加锁，不一定能成功。当别人正在持有锁的时候，加锁的线程需要继续尝试。这个“继续尝试”通常是“忙等待”，实现代码如下：
/**
* 获取一个分布式锁,超时则返回失败
* @param key 锁的key
* @param lockValue 锁的value
* @param timeout 获取锁的等待时间，单位为 秒
* @return 获锁成功 - true | 获锁失败 - false
*/
public static boolean tryLock(String key,int timeout,int expire){
final long start = System.currentTimeMillis();
if(timeout > expiredNx) {
timeout = expiredNx;
}
final long end = start + timeout * 1000;
boolean res = false; // 默认返回失败
while(!(res = lock(key,expire))){ // 调用了上面的 lock方法
if(System.currentTimeMillis() > end) {
break;
}
}
return res;
}
redis 如何释放锁
根据上面所述，我们在加锁的时候执行了：setnx mylock lockvalue,这种加锁的本质其实就是 “占座位”，我把一本书放在自习室第一排的第一个座位上，别人就不能坐了，就得等着我走了，把东西拿走了，他就可以使用这个座位了。所以很容易想到，在我们需要释放锁的时候，只需要调用 del mylock 就行了，这样别的线程想去执行加锁的时候执行就可以执行 setnx mylock lockvalue 了。
不该释放的锁
但是，直接执行del mylock 是有问题的，我们不能直接执行 del mylock 为什么？—— 会导致 “信号错误”，释放了不该释放的锁 。假设如下场景：
| 时间线 | 线程1 | 线程2 | 线程3 |
|---|---|---|---|
| 时刻1 | 执行 setnx mylock val1 加锁 | 执行 setnx mylock val2 加锁 | 执行 setnx mylock val2 加锁 |
| 时刻2 | 加锁成功 | 加锁失败 | 加锁失败 |
| 时刻3 | 执行任务... | 尝试加锁... | 尝试加锁... |
| 时刻4 | 任务继续（锁超时，自动释放了） | setnx 获得了锁（因为线程1的锁超时释放了） | 仍然尝试加锁... |
| 时刻5 | 任务完毕，del mylock 释放锁 | 执行任务中... | 获得了锁（因为线程1释放了线程2的） |
| ... |
上面的表格中，有两个维度，一个是纵向的时间线，一个是横线的线程并发竞争。我们可以发现线程 1 在开始的时候比较幸运，获得了锁，最先开始执行任务，但是，由于他比较耗时，最后锁超时自动释放了他都还没执行完。 因此，线程 2 和线程3 的机会来了。而这一轮，线程2 比较幸运，得到了锁。可是，当线程2正在执行任务期间，线程1 执行完了，还把线程2的锁给释放了。这就相当于，本来你锁着门在厕所里边尿尿，进行到一半的时候，别人进来了，因为他配了一把和你一模一样的钥匙！这就乱套了啊
因此，我们需要安全的释放锁——“不是我的锁，我不能瞎释放”。所以，我们在加锁的时候，就需要标记“这是我的锁”，在释放的时候在判断 “ 这是不是我的锁？”。这里就需要在释放锁的时候加上逻辑判断，合理的逻辑应该是这样的：
1. 线程1 准备释放锁 ， 锁的key 为 mylock 锁的 value 为 thread1_magic_num
2. 查询当前锁 current_value = get mylock
3. 判断 if current_value == thread1_magic_num -- > 是 我（线程1）的锁
else -- >不是 我（线程1）的锁
4. 是我的锁就释放，否则不能释放（而是执行自己的其他逻辑）。
为了实现上面这个逻辑，我们是无法通过 redis 自带的命令直接完成的。如果，再写复杂的代码去控制释放锁，则会让整体代码太过于复杂了。所以，我们引入了lua脚本。结合Lua 脚本实现释放锁的功能，更简单，redis 执行lua脚本也是原子的，所以更合适，让合适的人干合适的事，岂不更好。
通过Lua脚本实现锁释放
Lua是啥，Lua是一种功能强大，高效，轻量级，可嵌入的脚本语言。其官方的描述是：
Lua is a powerful,efficient,lightweight,embeddable scripting language. It supports procedural programming,object-oriented programming,functional programming,data-driven programming,and data description.
Lua 调用 redis 非常简单，并且 Lua 脚本语法也易学，对于有别的编程语言基础的程序员来说，在不学习Lua脚本语法的情况下，直接看 Lua 的代码 也是可以看懂的。例子如下：
if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1]
then
return redis.call('del',KEYS[1])
else
return 0
end
上面的代码，逻辑很简单，if 中的比较如果是true,那么 执行 del 并返回del结果；如果 if 结果为false 直接返回 0 。这不就满足了我们释放锁的要求吗？——“ 是我的锁，我就释放，不是我的锁，我不能瞎释放”。
其中的KEYS[1],ARGV[1] 是参数，我们只调用 jedis 执行脚本的时候，传递这两个参数就可以了。
使用redis + lua 来实现释放锁的代码如下：
private static final Long lockReleaSEOK = 1L;
static String luaScript = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";// lua脚本，用来释放分布式锁
public static boolean releaseLock(String key,String lockValue){
if(key == null || lockValue == null) {
return false;
}
try {
Jedis jedis = getJedisPool().getResource();
Object res =jedis.eval(luaScript,Collections.singletonList(key),Collections.singletonList(lockValue));
jedis.close();
return res!=null && res.equals(lockReleaSEOK);
} catch (Exception e) {
return false;
}
}
如此，我们便实现了锁的安全释放。同时，我们还需要结合业务逻辑，进行具体健壮性的保证，比如如果结束了一定不能忘记释放锁，异常了也要释放锁，某种情况下是否需要回滚事务等。总结这个分布式锁使用的过程便是：
- 加锁时 key 同，value 不同。
- 释放锁时，根据value判断，是不是我的锁，不能释放别人的锁。
- 及时释放锁，而不是利用自动超时。
- 锁超时时间一定要结合业务情况权衡，过长，过短都不行。
- 程序异常之处，要捕获，并释放锁。如果需要回滚的，主动做回滚、补偿。保证整体的健壮性，一致性。
用redis做分布式锁真的靠谱吗
上面的文字中，我们讨论如何使用redis作为分布式锁，并讨论了一些细节问题，如锁超时的问题、安全释放锁的问题。目前为止，似乎很完美的解决的我们想要的分布式锁功能。然而事情并没有这么简单，用redis做分布式锁并不“靠谱”。
不靠谱的情况
上面我们说的是redis，是单点的情况。如果是在redis sentinel集群中情况就有所不同了。关于redis sentinel 集群可以看这里。在redis sentinel集群中，我们具有多台redis，他们之间有着主从的关系，例如一主二从。我们的set命令对应的数据写到主库，然后同步到从库。当我们申请一个锁的时候，对应就是一条命令 setnx mykey myvalue ，在redis sentinel集群中，这条命令先是落到了主库。假设这时主库down了，而这条数据还没来得及同步到从库，sentinel将从库中的一台选举为主库了。这时，我们的新主库中并没有mykey这条数据，若此时另外一个client执行 setnx mykey hisvalue,也会成功，即也能得到锁。这就意味着，此时有两个client获得了锁。这不是我们希望看到的，虽然这个情况发生的记录很小，只会在主从failover的时候才会发生，大多数情况下、大多数系统都可以容忍，但是不是所有的系统都能容忍这种瑕疵。
redlock
为了解决故障转移情况下的缺陷，Antirez 发明了 Redlock 算法，使用redlock算法，需要多个redis实例，加锁的时候，它会想多半节点发送 setex mykey myvalue 命令，只要过半节点成功了，那么就算加锁成功了。释放锁的时候需要想所有节点发送del命令。这是一种基于【大多数都同意】的一种机制。感兴趣的可以查询相关资料。在实际工作中使用的时候，我们可以选择已有的开源实现，python有redlock-py，java 中有Redisson redlock。
redlock确实解决了上面所说的“不靠谱的情况”。但是，它解决问题的同时，也带来了代价。你需要多个redis实例，你需要引入新的库 代码也得调整，性能上也会有损。所以，果然是不存在“完美的解决方案”，我们更需要的是能够根据实际的情况和条件把问题解决了就好。
至此，我大致讲清楚了redis分布式锁方面的问题（日后如果有新的领悟就继续更新）。
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