Redis实现自定义分布式锁（redis 自定义锁）

Redis是一种流行的key-value存储系统，它以其高速率、可伸缩性、稳健性和高可靠性而闻名。作为一个分布式数据库，Redis被广泛用于构建数据密集型应用程序和服务。在分布式环境中，如何确保数据的一致性和可靠性是至关重要的。如果多个进程同时访问共享资源，可能会导致数据不一致或者出现并发问题。这个时候，分布式锁就是一个好的选择。

本文将介绍如何使用Redis实现自定义分布式锁。在实现自定义锁之前，我们需要清楚以下三点：

1.锁应该具有原子性：锁应该是原子操作，多个线程或进程同时请求锁时，只有一个可以拿到锁。

2.锁应该是可重入的：在多个线程或进程同时请求锁的情况下，如果同一个线程或进程再次请求锁，应该允许它获取锁。

3.锁应该具有“超时”机制：如果获取锁的线程或进程崩溃或网络中断，应该允许其他线程或进程获取锁。同时，如果获取锁的线程或进程在一段时间内没有完成任务，则也应该释放锁。

下面是基于Redis的分布式锁实现。

1.使用SETNX（SET if Not Exists）命令获取锁。

使用Redis的SETNX命令可以很容易地实现分布式锁。SETNX命令接受两个参数 key和value。它会先检查一个key是否存在。如果这个key不存在，则创建它并设置它的值为value。如果这个key已经存在，则命令不会执行任何操作。对于分布式锁，key是唯一的锁标识符。

我们可以通过以下代码片段使用SETNX命令获取锁：

String lockKey = "mylock";
String requestId = UUID.randomUUID().toString();
boolean lock = jedis.setnx(lockKey, requestId) == 1;

2.使用EXPIRE命令设置超时时间

我们可以使用Redis的EXPIRE命令设置锁的超时时间。EXPIRE命令需要两个参数：key和超时时间（以秒为单位）。超时时间过期后，Redis会自动删除这个key。

我们可以通过以下代码片段设置锁的超时时间：

if (lock) {
 jedis.expire(lockKey, LOCK_EXPIRE_TIME);
 return true;
}

3.释放锁

当线程或进程完成任务后，需要释放锁。为了避免其他线程或进程意外或恶意地释放锁，我们可以使用Lua脚本：

private static final String RELEASE_LOCK_SCRIPT =
 "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1] then\n" +
 "    return redis.call(\"del\",KEYS[1])\n" +
 "else\n" +
 "    return 0\n" +
 "end";

完整的代码如下：

public static boolean acquireLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, long expireTime) {
    String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
    String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "EX";
    String lock = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
    return StringUtils.isNotBlank(lock);
}

public static boolean releaseLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
    String script = "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1] then\n" +
            "    return redis.call(\"del\",KEYS[1])\n" +
            "else\n" +
            "    return 0\n" +
            "end";
    Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
    return RELEASE_SUCCESS.equals(result);
}

以上是使用Redis实现简单的分布式锁的方法。虽然这个方法足够简单，但在高并发场景下可能会出现其它问题，例如死锁、意外解锁等。为了避免这些问题，我们还需要在此基础上进一步优化。