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Redis 分布式锁的实现方式

news 2025/8/28 8:58:52

一般来说，在对数据进行“加锁”时，程序首先需要通过获取（acquire）锁来得到对数据排他性访问的能力，然后才能对数据执行一系列操作，最后还要将锁释放（release）给其他程序。

对于能够被多个线程访问的共享内存数据结构（shared-memory data structure）来说，这种“先获取锁，然后执行操作，最后释放锁”的动作非常常见。Redis 使用 WATCH 命令来代替对数据进行加锁，因为 WATCH 只会在数据被其他客户端抢先修改了的情况下，才通知执行了这个命令的客户端，而不会阻止其他客户端对数据进行修改，所以被称为乐观锁（optimistic lock）。

分布式锁也有类似的“首先获取锁，然后执行操作，最后释放锁”动作，但这种锁既不是给同一个进程中的多个线程使用，也不是给同一台机器上的多个进程使用，而是由不同机器上的不同 Redis 客户端进行获取和释放的。何时使用以及是否使用 WATCH 或者锁取决于给定的应用程序：有的应用不需要使用锁就可以正确地运行，而有的应用只需要使用少量的锁，还有的应用需要在每个步骤都使用锁。

分布式锁在业务中非常常见，能够避免在分布式环境中同时对同一个数据进行操作，进而避免并发问题。

锁出现不正确行为的原因，以及锁在不正确运行时的症状

持有锁的进程因为操作时间过长而导致锁被自动释放，但进程本身并不知晓这一点，甚至还可能会错误地释放掉了其他进程持有的锁
一个持有锁并打算执行长时间操作的进程已经崩溃，但其他想要获取锁的进程并不知道哪个进程持有锁，也无法检测出持有锁的进程已经崩溃，只能白白地浪费时间，等待锁被释放
在一个进程持有的锁过期后，其他多个进程同时尝试去获取锁，并且都获得了锁
上面提到的第一种情况和第三种情况同时出现，导致有多个进程获得了锁，并且每个进程都以为自己是唯一一个获得锁的

以下代码省去了一些程序的上下文环境描述。

// io-redis获取redis所有key
async getKeys(match, count = 100) {const { app: { redis }, ctx: { helper: { _ } } } = this;let keys = [];const scanStream = await redis.scanStream({ match, count });const result = await new Promise(resolve => {scanStream.on('data', data => {keys = keys.concat(data);});scanStream.on('end', () => {resolve(_.uniq(keys));});});return result;
}

// 获取redis所有key
async getKeys(pattern, count = 100) {const { app: { redis }, ctx: { helper: { _ } } } = this;let result = [];const _getKeys = async (cursor = 0) => {// redis scan迭代获取, 默认取100const apiResult = await redis.scan(cursor, 'match', pattern, 'count', count);result = result.concat(apiResult[1]);// 新游标返回0则表示迭代已结束if (Number(apiResult[0]) === 0) {return;}// 继续迭代await _getKeys(apiResult[0]);}await _getKeys();// 去重return _.uniq(result);
}

// redis获取锁
async lock(key, count) {const { app: { redis }, config: { cacheKey } } = this;const result = await redis.set(key, count, 'EX', cacheKey.lock.expireTime, 'NX');return result === 'OK';
}// redis释放锁
async unlock(key, count) {const { app: { redis } } = this;const script = `ifredis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]thenreturn redis.call('del', KEYS[1])elsereturn 0end`;const result = await redis.eval(script, 1, key, count);return Boolean(result);
}