前言
在分布式系統中，多個進程或線程可能會同時訪問同一個共享資源，這就可能導致數據不一致的問題。為了保證數據的一致性，我們通常需要使用分布式鎖。Redis 作為高性能的內存數據庫，提供了一種簡單高效的方式來實現分布式鎖。本文將深入探討如何使用 Redis 來實現分布式鎖，并介紹一些優化技巧和最佳實踐。
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一、為什么需要分布式鎖？
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在單機環境下，我們可以使用 synchronized、Lock 等方式來控制并發訪問。但在分布式系統中，多個服務可能同時操作數據庫或緩存，傳統的線程鎖無法跨多個實例工作，這時候就需要用分布式鎖來保證資源的互斥訪問。
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應用場景包括：
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防止并發訂單超賣
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控制定時任務的并發執行
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限制用戶重復提交請求
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二、使用 Redis 實現分布式鎖
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1. 基礎實現
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最簡單的方式是使用 Redis 的 SETNX 命令（SET if Not eXists）。
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SETNX lock_key value
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但是，僅使用 SETNX 存在問題：
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如果程序崩潰，鎖可能不會釋放
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不能設置鎖的自動過期時間
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因此，我們需要改進實現方式：
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SET lock_key value NX PX 5000 # 設置過期時間 5 秒
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解釋：
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NX：只有 key 不存在時才創建
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PX 5000：設置過期時間為 5000 毫秒（5 秒）
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這樣可以確保鎖在進程意外退出時不會永遠存在。
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2. 釋放鎖
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要釋放鎖，我們不能直接 DEL，因為如果鎖過期后被其他線程重新獲取，DEL 可能會誤刪新的鎖。因此，正確的方式是使用 Lua 腳本：
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if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
? ? return redis.call("DEL", KEYS[1])
else
? ? return 0
end
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Python 代碼示例（使用 redis-py）：
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import redis
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client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
lock_key = "lock:resource"
lock_value = "unique-id"
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# 釋放鎖
lua_script = """
if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
? ? return redis.call("DEL", KEYS[1])
else
? ? return 0
end
"""
client.eval(lua_script, 1, lock_key, lock_value)
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這樣可以確保只有持有鎖的進程才可以釋放它。
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三、改進方案：RedLock 算法
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盡管 SETNX 結合過期時間能解決基本問題，但仍然存在網絡分區等問題。因此，Redis 官方推薦 RedLock 算法：
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核心思想：
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1. 在多個獨立的 Redis 實例上嘗試加鎖
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2. 只有在大多數節點成功獲取鎖，才算加鎖成功
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3. 計算鎖的有效時間，防止時間偏移影響鎖的有效性
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4. 釋放鎖時依次刪除所有 Redis 實例上的鎖
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實現示例（Python）：
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from redis import Redis
from redis_lock import RedLock
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lock = RedLock("resource_name", connection_list=[
? ? Redis(host='redis1.example.com', port=6379),
? ? Redis(host='redis2.example.com', port=6379),
? ? Redis(host='redis3.example.com', port=6379)
])
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if lock.acquire():
? ? try:
? ? ? ? print("成功獲取分布式鎖")
? ? ? ? # 執行業務邏輯
? ? finally:
? ? ? ? lock.release()
else:
? ? print("獲取鎖失敗")
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RedLock 適用于高可靠性場景，但由于需要多個 Redis 節點，部署成本更高，適用于分布式集群環境。
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四、總結
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基礎鎖： 使用 SETNX + 過期時間
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釋放鎖： 使用 Lua 腳本確保安全性
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高可用方案： 采用 RedLock 算法提高可靠性
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在實際項目中，選擇適合的鎖方案可以有效提高系統的穩定性和并發控制能力。希望本文能幫助你更好地理解 Redis 分布式鎖的實現方式！
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如果你有更好的想法，歡迎留言交流！
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