Redis如何实现分布式锁

本文主要是介绍Redis如何实现分布式锁，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

   今天我们来聊一聊分布式锁的那些事。

   相信大家对锁已经不陌生了，我们在多线程环境中，如果需要对同一个资源进行操作，为了避免数据不一致，我们需要在操作共享资源之前进行加锁操作。在计算机科学中，锁(lock)或互斥(mutex)是一种同步机制，用于在有许多执行线程的环境中强制对资源的访问限制。

   比如你去相亲，发现你和一大哥同时和一个女的相亲，那怎么行呢...，搞不好还要被揍一顿。

   那什么是分布式锁呢。当多个客户端需要争抢锁时，我们就需要分布式锁。这把锁不能是某个客户端本地的锁，否则的话，其它客户端是无法访问的。所以分布式锁是需要存储在共享存储系统中的，比如Redis、Zookeeper等，可以被多个客户端共享访问和获取。今天我们就来看一下如何使用Redis来实现分布式锁。

一、前言

   在正式开始之前，我们先来了解两个Redis的命令：

SETNX key value

   这个命名的含义是，当key存在时，不做任何赋值操作；当key不存在时，就创建key，并赋值成value，即（不存在即设置）。

SET key value [EX seconds | PX milliseconds] NX

   SET后加NX选项，就和SETNX命令类似了，也实现不存在即设置的功能。此外，这个命令在执行时，可以通过EX或者PX设置键值对的过期时间。

二、正文

   开始之前，我们先引入一个场景：

   假设要给某个商品举行秒杀活动，我们事先把库存数据100已经存入到了redis中，我们现在需要来进行库存扣减。

   如图所示，我们假设有1000个客户端来进行库存扣减操作，那我们该如何做，才能保证库存扣减顺序一致且不会超扣呢。

    我们首先想到的就是加锁，在进行库存扣减之前，我们先拿到锁，然后进行扣减，最后再释放锁。在redis中我们创建一个key来代表一个锁变量，然后对应的值来表示锁变量的值。我们来看一下如何进行加锁。

   假设1000个客户端同时进行加锁请求。因为redis使用单线程来处理请求，所以redis会串行执行他们的请求操作。假设redis先处理客户端2的请求，读取lock_key的值，发现lock_key为0，所以客户端2就把lock_key的value设置成1，表示已经进行了加锁操作。如果此时客户端3被处理，发现lock_key的值已经为1了，所以就返回加锁失败的信息。

   当拿到锁的客户端2处理完共享资源后，就要进行释放锁的操作，释放锁很简单，就是将lock_key重新设置为0。

   由于加锁操作包含了三个操作（读取锁变量、判断锁变量的值以及把锁变量的值设置成1），而这三个操作在执行的过程中需要保证原子性。那怎么保证原子性呢？

   我们可以使用SETNX命令来实现加锁操作，SETNX命令表示key不存在时就创建，key存在时就不做任何赋值操作，当加锁时候，我们执行

SETNX lock_key 1

    对于释放锁操作来说，我们可以使用DEL命令来删除锁变量。比如客户端2进行加锁，执行SETNX lock_key 1，如果lock_key不存在，则会创建lock_key，返回加锁成功，此时客户端2可以进行共享资源的访问。如果这时客户端1来发起请求加锁操作，而此时lock_key已经存在，SETNX lock_key 1不做任何赋值操作操作，返回加锁失败，所以客户端1加锁失败。当客户端2执行完共享资源访问后，执行DEL命令来释放锁。此时当有其它客户端再来访问时，lock_key已经不存在了，就可以进行正常的加锁操作了。所以，我们可以使用SETNX和DEL命令组合来进行加锁和释放锁的操作。

  不过这里有两个问题：

  1.当某个客户端执行完SETNX命令、加锁后，此时发生了异常，结果一直没有执行DEL操作命令来释放锁。因此，这个客户端一直占用着这个锁，其它客户端无法拿到锁。

   解决这个问题，一个有效的方法就是，给锁变量设置一个过期时间。这样一来，即使持有锁的客户端发生了异常，无法主动的释放锁，Redis也会根据锁变量的过期时间把它删除。其它客户端在锁变量过期后，就可以重新进行加锁操作了。

  2.如果客户端1执行了SETNX 命令加锁后。如果此时客户端2执行DEL命令删除锁，这时，客户端A的锁就被误释放了。这是我们不能接受的。

   为了解决这个问题，我们需要能区分来自不同客户端的锁操作。我们该如何做呢？我们可以给每个客户端生成一个唯一值，在进行加锁时，我们把锁变量赋值成这个唯一值。这样在释放锁的时候，客户端需要判断，当前锁变量的值是否和自己的唯一标识相等，在相等的情况下，才能释放锁。

   下面来看一下如何在Redis中进行实现。我们可以使用SET加EX/PX和NX选项，来进行加锁操作。

SET lock_key uuid NX PX 100

　其中lock_key是锁变量，uuid表示客户端的唯一标识，PX 100表示100ms过期。由于我们在释放锁时需要对比客户端的标识和锁变量的值是否一致，这包含了多个操作，为了保证原子性，我们需要使用lua脚本，下面是lua脚本的实现。

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then   
   return redis.call("del",KEYS[1])
else  
   return 0
end

    其中KEY[1]表示lock_key，ARGV[1]表示当前客户端的唯一标识，这两个值是我们在执行lua脚本时作为参数传入的。下面我们来看一下完整的代码实现。

import redis
import traceback
import uuid
import time

class Inventory(object):
    def __init__(self):
        pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
        client = redis.StrictRedis(connection_pool=pool, max_connections=20)
        self.client=client
        self.uuid=str(uuid.uuid1())
        print(self.uuid)
        self.key="lock_key"
        self.inventory_key="inventory"
    def unlock(self):
        unlock_script="" \
                      "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1] then" \
                      "   return redis.call(\"del\",KEYS[1])" \
                      "else" \
                      "   return 0 " \
                      "end"
        try:
            unlock_cmd=self.client.register_script(unlock_script)
            result=unlock_cmd(keys=[self.key],args=[self.uuid])
            if result==1:
                print("释放成功")
            else:
                print("释放出错")
        except:
            print(traceback.format_exc())

    def lock(self):
        try:
          while True:
             result=self.client.set(self.key,self.uuid,px=100,nx=True)
             print(result)
             if result==1:
                 break

             print("sleep 1s")
             time.sleep(1)
          print("加锁成功")
          return True
        except:
          print(traceback.format_exc())
    def inventory(self):
        if self.lock():
           print("库存扣减")
           self.client.decr(self.inventory_key)
           print("扣减完成")
           self.unlock()


inv=Inventory()
inv.inventory()

   到此，我们就把Redis实现分布式锁就聊完了。既然都读到了这里，不妨给个「三连」吧，你的三连就是我最大的动力。

三、后记

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    我们下期见。

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