Redisson 如何實現分布式鎖？（核心原理與思考）

Redisson 是一個功能強大的 Redis 客戶端，它提供了許多分布式對象和服務，其中就包括分布式鎖。Redisson 的分布式鎖是基于 Redis 的 Lua 腳本實現的，這保證了操作的原子性。

我們來一步步拆解 Redisson 鎖的實現原理

4.1 最基礎的 Redis 鎖（存在的問題）

如果只用 SETNX 和 DEL：

1. 加鎖： SETNX mylock_key my_client_id
   • my_client_id 是一個唯一標識，比如 UUID，用來標識是哪個客戶端加的鎖。
2. 解鎖： DEL mylock_key

問題：

• 死鎖： 如果客戶端加鎖后，還沒來得及 DEL 就宕機了，那么 mylock_key 永遠不會被刪除，其他客戶端就永遠拿不到鎖了。
• 誤刪： 如果客戶端A加鎖，但因為網絡延遲等原因，鎖過期了（被Redis自動刪除了），然后客戶端B加鎖成功。此時客戶端A恢復，執行 DEL mylock_key，它刪除了客戶端B的鎖！

4.2 Redisson 的改進：過期時間 + 唯一ID + Lua 腳本

Redisson 解決了上述問題，它的核心思想是：

1. 加鎖時設置過期時間： 避免死鎖。
2. 加鎖時設置唯一ID： 避免誤刪。
3. 使用 Lua 腳本： 保證加鎖和解鎖操作的原子性。

Redisson 加鎖的 Lua 腳本（簡化版）：

-- KEYS[1]: 鎖的名稱 (e.g., "myLock")
-- ARGV[1]: 鎖的過期時間 (e.g., 30000 毫秒)
-- ARGV[2]: 客戶端的唯一ID (e.g., UUID + 線程ID)-- 如果鎖不存在，或者鎖是當前客戶端加的
if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1 then-- 設置鎖，并設置過期時間-- HINCRBY: 將哈希表中字段的值增加指定增量。這里是記錄重入次數redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); -- 設置過期時間 (毫秒)return nil; -- 表示加鎖成功
end;
return redis.call('pttl', KEYS[1]); -- 返回鎖的剩余過期時間，表示加鎖失敗

Redisson 解鎖的 Lua 腳本（簡化版）：

-- KEYS[1]: 鎖的名稱
-- ARGV[1]: 客戶端的唯一ID-- 如果鎖不存在，或者不是當前客戶端加的鎖
if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 thenreturn nil; -- 表示解鎖失敗或鎖不存在
end;-- 減少重入次數
local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], -1);
-- 如果重入次數歸零，說明完全釋放了鎖
if counter > 0 then-- 重新設置過期時間redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); -- ARGV[2] 是新的過期時間return 0; -- 表示鎖還在，只是重入次數減少
else-- 重入次數歸零，刪除鎖redis.call('del', KEYS[1]);return 1; -- 表示鎖已完全釋放
end;
return nil;

思考：為什么用 Hash 類型？

• HINCRBY：這實現了可重入鎖。同一個客戶端（同一個線程）可以多次獲取同一個鎖，每次獲取都會增加哈希表中對應字段的值（重入次數）。釋放鎖時，每次減少重入次數，直到為0才真正釋放鎖。
• 哈希表的字段是客戶端的唯一ID，值是重入次數。

4. 鎖的類型：
   • 可重入鎖 (Reentrant Lock)： 最常用，上面已解釋。
   • 公平鎖 (Fair Lock)： 保證獲取鎖的順序。
   • 聯鎖 (MultiLock)： 同時獲取多個 Redis 實例上的鎖，只要有一個實例加鎖失敗，所有已加的鎖都會被釋放。用于解決 Redis 單點故障問題。
   • 紅鎖 (RedLock)： Redisson 實現了 Redis 官方推薦的 RedLock 算法。它需要多個獨立的 Redis Master 節點（至少3個，通常5個）。客戶端嘗試在大多數（N/2 + 1）Redis 實例上獲取鎖，才能算成功。這提供了更高的可用性和容錯性，但實現更復雜，性能開銷也更大。
   • 讀寫鎖 (ReadWriteLock)： 允許多個讀操作同時進行，但寫操作是獨占的。
   • 信號量 (Semaphore)： 控制并發訪問資源的數量。
   • 閉鎖 (CountDownLatch)： 類似 Java 的 CountDownLatch。