redis分布式锁原理

Redis分布式锁原理剖析：掌握核心机制，轻松应对面试

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🔍 什么是分布式锁？

在分布式系统中，多个服务实例可能同时操作共享资源（比如库存扣减），而分布式锁就是协调这些并发操作的“守门员”。它的核心目标是保证同一时刻只有一个客户端能访问关键资源，避免数据错乱。

（分布式系统并发场景示意图）

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🤔 为什么需要Redis实现分布式锁？

传统单机锁（如Java的synchronized）在分布式环境下失效，而Redis凭借高性能、原子操作支持（如SETNX）和高可用特性（如Redis Cluster），成为分布式锁的首选。其核心原理是通过操作Redis的键值对实现互斥性。

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⚙️ Redis分布式锁的实现原理

步骤1：加锁机制

客户端通过SET key value NX PX 30000命令尝试获取锁：

• NX：仅当key不存在时才设置（互斥性）
• PX：设置锁自动过期时间（避免死锁）

# 示例命令：为订单ID:123加锁，超时30秒  
SET order_lock:123 client1 NX PX 30000  

关键点：

1. 若返回OK，表示加锁成功；
2. 若返回nil，表示锁已被占用，需等待或重试。

步骤2：解锁机制

通过Lua脚本保证原子性删除：

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

为什么用Lua？防止误删其他客户端的锁（如因网络延迟导致锁过期后误删）。

步骤3：锁续期（WatchDog机制）

若业务执行时间超过锁过期时间，需自动续期。例如用Redisson的lockWatchdogTimeout，后台线程定期检测并延长锁时间。

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🚨 常见问题与解决方案

问题1：锁过期导致并发突破

场景：客户端A加锁后阻塞超时，锁自动释放，客户端B加锁成功，此时A恢复后继续操作资源。
解法：

• 用唯一标识（如UUID）作为value，确保操作前校验持有者身份。
• 业务代码需设计为幂等（多次执行结果一致）。

问题2：Redis主从切换导致锁失效

场景：主节点写入锁后宕机，从节点提升为主，但锁数据未同步。
解法：

• 使用RedLock算法（需部署多个独立Redis实例，多数节点加锁成功才算生效）。
• 或改用更稳定的分布式协调服务（如ZooKeeper）。

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💡 面试高频问题示例

1. Redis分布式锁和ZooKeeper锁的区别？

   • Redis：AP模型，性能高但可能丢锁（主从切换）。
   • ZooKeeper：CP模型，强一致性但性能较低。

2. 超时时间设置多少合理？

   • 根据业务平均耗时的2-3倍设定，避免续期逻辑失效导致问题。

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📌 总结关键点

• Redis分布式锁的本质：通过SETNX+过期时间实现互斥；
• 安全核心：Lua脚本保证原子操作 + 唯一ID防误删；
• 高可用方案：RedLock算法应对主从故障。

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（系统架构中分布式锁的应用场景）