redis里面的分布式锁的作用和分布式锁的实现

分布式锁在 Redis 中的作用

在分布式系统中，多个服务实例或进程可能会同时访问和操作共享资源，若缺乏有效的同步机制，就会引发数据不一致、并发冲突等问题。
1、保证数据一致性：在分布式环境下，多个客户端可能同时对同一数据进行读写操作。使用 Redis 分布式锁可以确保同一时间只有一个客户端能够修改数据，避免出现数据冲突和不一致的情况。例如，在电商系统中，多个订单处理服务可能同时处理库存扣减操作，如果不使用分布式锁，可能会导致库存超卖的问题。通过使用 Redis 分布式锁，只有获取到锁的服务才能进行库存扣减，从而保证库存数据的准确性。
2、避免并发问题：多个客户端可能会同时执行相同的业务逻辑，如定时任务、数据更新等。Redis 分布式锁可以避免这些任务在不同的节点上同时执行，从而避免并发问题。例如，在分布式系统中，每天凌晨需要对数据进行备份操作，如果不使用分布式锁，可能会导致多个节点同时进行备份，造成资源浪费和数据混乱。通过使用 Redis 分布式锁，只有一个节点能够获取到锁并执行备份任务，其他节点则等待锁释放。
3、提高系统可靠性：Redis 是一个高性能、高可用的内存数据库，使用 Redis 作为分布式锁的存储介质可以提高系统的可靠性。Redis 支持主从复制和集群模式，可以在节点故障时自动进行故障转移，确保分布式锁的正常使用。

分布式锁的实现方式

1、SETNX + EXPIRE：setnx+ expire命令。即先用setnx来抢锁，如果抢到之后，再用expire给锁设置一个过期时间，防止锁忘记了释放。

if（jedis.setnx(key_resource_id,lock_value) == 1）{ //加锁
    expire（key_resource_id，100）; //设置过期时间
    try {
        do something  //业务请求
    }catch(){
  }
  finally {
       jedis.del(key_resource_id); //释放锁
    }
}

2、SETNX + value值是(系统时间+过期时间)：解决方案一，发生异常锁得不到释放的场景，过期时间放到setnx的value值里面。如果加锁失败，再拿出value值校验一下即可。

long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系统时间+设置的过期时间
String expiresStr = String.valueOf(expires);

// 如果当前锁不存在，返回加锁成功
if (jedis.setnx(key_resource_id, expiresStr) == 1) {
        return true;
} 
// 如果锁已经存在，获取锁的过期时间
String currentValueStr = jedis.get(key_resource_id);

// 如果获取到的过期时间，小于系统当前时间，表示已经过期
if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {

     // 锁已过期，获取上一个锁的过期时间，并设置现在锁的过期时间（不了解redis的getSet命令的小伙伴，可以去官网看下哈）
    String oldValueStr = jedis.getSet(key_resource_id, expiresStr);
    
    if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
         // 考虑多线程并发的情况，只有一个线程的设置值和当前值相同，它才可以加锁
         return true;
    }
}
        
//其他情况，均返回加锁失败
return false;
}

3、使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)：我们还可以使用Lua脚本来保证原子性（包含setnx和expire两条指令）

if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then
   redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])
else
   return 0
end;

4、Redisson框架：获得锁的线程，开启一个定时守护线程，每隔一段时间检查锁是否还存在，存在则对锁的过期时间延长，防止锁过期提前释放。（看门狗机制）