redis实现红锁的示例代码

目录

• 集群锁的缺陷与挑战
• 红锁（RedLock）的设计与实现
• 实现步骤详解
• NPC争议问题
• 网络延迟（Network Delay）的致命时间差
• 进程暂停（Process Pause）的「薛定谔锁」
• 时钟漂移（Clock Drift）的时空扭曲
• 行业领袖的正面交锋
• 红锁的Java实现示例
• Redisson中红锁的使用
• 总结

举个真实的例子：你的团队刚上线了一个秒杀系统，用Redis锁来防止超卖。测试环境明明跑得好好的，但大促当晚却出现了100件库存卖出了120单的灵异事件。查看日志才发现：就在用户疯狂点击的瞬间，Redis主节点突然挂了，新的主节点还没拿到锁的信息，结果两个用户同时抢到了"同一把锁"。

这就是很多开发者踩过的坑——你以为用了Redis分布式锁就万事大吉，其实这些情况随时可能让锁失效：

• 主节点刚给你加完锁就崩溃了，从节点接班时一脸懵：“什么锁？我没听说过啊”
• 你的程序正处理到一半突然卡住了（比如GC停顿），等回过神来锁早就过期了
• 网络抽风导致锁信息没传到位，多个客户端都觉得自己拿到了锁

为了解决这些头疼问题，Redis作者提出了**红锁（RedLock）**方案。简单来说就是"不要把鸡蛋放在一个篮子里"：让多个独立的Redis节点投票决定锁的归属，只有半数以上同意才算真正拿到锁。

但这套方案也引发过激烈争论，有人甚至说它"数学上就不安全"。本文将用最直白的语言：

• 先带你看看传统Redis锁在集群环境为什么容易翻车
• 拆解红锁这个"少数服从多数"的解决方案
• 手把手教你用Java代码实现红锁
• 揭秘Redisson框架如何简化红锁的使用

读完本文你会明白：没有完美的分布式锁，只有适合场景的选择。下次设计系统时，至少能清楚知道手里的锁到底有几成把握。

集群锁的缺陷与挑战

在Redis Cluster环境中，传统的SETNX分布式锁存在以下致命缺陷：主从切换导致锁失效。

问题步骤复现：

• 客户端A通过SET key random_val NX PX 30000在主节点成功获取锁

• 主节点宕机，Redis Cluster触发故障转移，从节点升级为新主节点

• 由于Redis主从复制是异步的，锁可能未同步到新主节点

• 客户端B向新主节点申请相同资源的锁，成功获取导致数据竞争

# 主节点写入锁
SET resource_1 8a3e72 NX PX 10000  
OK

# 主节点宕机，从节点晋升但未同步锁数据
# 新主节点处理客户端B的请求
SET resource_1 5b9fd2 NX PX 10000  
OK  # 锁被重复获取！

红锁（RedLock）的设计与实现

在N个独立Redis节点（非Cluster模式）中，当客户端在半数以上节点成功获取锁，且总耗时小于锁有效期时，才认为锁获取成功。

实现步骤详解

假设部署5个Redis节点（N=5）：

• 获取当前时间：记录开始时间T1（毫秒精度）

• 依次向所有节点申请锁：

SET lock_key valueNX PX $ttl

• value：全局唯一值（如UUID）
• ttl：锁自动释放时间（如10秒）

• 计算锁有效性：

• 客户端计算获取锁总耗时T_elapsed = T2 - T1（T2为最后响应时间）

• 仅当以下两个条件满足时，锁才有效：

  成功获取锁的节点数 ≥ 3（N/2 + 1）

  T_elapsed < ttl（确保锁未过期）

• 加锁成功，去操作共享资源

• 释放锁：向所有节点发送Lua脚本删除锁（需验证值）

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

NPC争议问题

红锁算法自诞生起就伴随着**N（网络延迟）、P（进程暂停）、C（时钟漂移）**三个核心争议，这些现实世界中的不确定因素，动摇了红锁在数学意义上的绝对安全性。

网络延迟（Network Delay）的致命时间差

问题场景：

• 客户端在节点A、B、C成功获取锁，总耗时48ms（小于TTL 50ms）

• 但由于跨机房网络波动，实际锁在节点上的有效时间存在差异：

  • 节点A记录的锁过期时间：客户端本地时间+50ms = T+50
  • 节点B因网络延迟，实际锁过期时间为T+52
  • 节点C因网络拥塞，实际锁过期时间仅T+48

• 在时间窗口T+48到T+50之间，客户端认为锁仍有效，但节点C的锁已提前失效

后果：

其他客户端可能在此期间获取节点C的锁，导致锁状态分裂，多个客户端同时进入临界区。

进程暂停（Process Pause）的「薛定谔锁」

经典案例：

// 伪代码：获取锁后执行业务逻辑
if (redLock.tryLock()) {
    // 触发Full GC暂停300ms
    System.gc(); 
    
    // 此时锁已过期，但客户端仍在写数据
    updateInventory(); 
}

关键时间线：

• T0: 获取锁（TTL=200ms）
• T0+100ms: 进入GC暂停，持续300ms
• T0+400ms: GC结束，继续执行业务逻辑
• 锁实际在T0+200ms已失效，但客户端在T0+400ms仍以为自己持有锁

数据灾难：

其他客户端在T0+200ms到T0+400ms期间可能修改数据，导致最终结果错乱。

时钟漂移（Clock Drift）的时空扭曲

物理机时钟偏移实验数据：

连锁反应：

• 客户端计算锁有效期基于本地时钟（假设为T+100ms）
• 但节点B的时钟比实际快30秒，导致其记录的锁过期时间为T-29000ms
• 锁在客户端认为的有效期内提前被节点B自动释放

行业领袖的正面交锋

Martin Kleppmann（《数据密集型应用设计》作者）：

“红锁依赖的假设——『客户端能准确感知锁存活时间』，在异步分布式系统中根本无法保证。即使没有节点故障，NPC问题也会导致锁状态的不确定性。”

Antirez（Redis作者）的反驳：

"工程实践中可以通过以下手段控制风险：

使用带温度补偿的原子钟硬件

禁用NTP服务的时钟跳变调整

监控进程暂停（如GC日志分析）

为锁TTL设置冗余缓冲时间（如额外20%）"

红锁的Java实现示例

使用Jedis客户端实现红锁：

package com.morris.redis.demo.redlock;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.params.SetParams;

import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 使用jedis手写RedLock
 */
public class JedisRedLock {

    public static final int EXPIRE_TIME = 30_000;

    private final List<JedisPool> jedisPoolList;

    private final String lockKey;

    private final String lockValue;

    public JedisRedLock(List<JedisPool> jedisPoolList, String lockKey) {
        this.jedisPoolList = jedisPoolList;
        this.lockKey = lockKey;
        this.lockValue = UUID.randomUUID().toString();
    }

    public void lock() {
        while (!tryLock()) {
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100); // 失败后短暂等待
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    }

    public boolean tryLock() {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        int successCount = 0;
        try {
            for (JedisPool jedisPool : jedisPoolList) {
                try (Jedis jedis = jedisPool.getResource();) {
                    // 原子化加锁：SET lockKey UUID NX PX expireTime
                    String result = jedis.set(lockKey, lockValue,
                            SetParams.setParams().nx().px(EXPIRE_TIME));
                    if ("OK".equals(result)) {
                        successCount++;
                    }
 python               }
            }
            // 计算获取锁耗时
            long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;

            // 验证：多数节点成功 且 耗时小于TTL
            return successCount >= (jedisPoolList.size() / 2 + 1) && elapsedTime < EXPIRE_TIME;
        } finally {
            // 若加锁失败，立即释放已获得的锁
            if (successCount < (jedisPoolList.size() / 2 + 1)) {
                unlock();
            }
        }
    }

    public void unlock() {
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";

        for (JedisPool jedisPool : jedisPoolList) {
            try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
                jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(lockValue));
            }
        }
    }

}

手写RedLock的使用：

package com.morris.redis.demo.redlock;

import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 手写RedLock的使用
 */
public class JedisRedLockDemo {

    private volatile static int count;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        List<JedisPool> jedisPoolList = new ArrayList<>();
        jedisPoolList.add(new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "127.0.0.1", 6379));
        jedisPoolList.add(new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "127.0.0.1", 6380));
        jedisPoolList.add(new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "127.0.0.1", 6381));
        jedisPoolList.add(new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "127.0.0.1", 6382));
        jedisPoolList.add(new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "127.0.0.1", 6383));

        int threadCount = 3;
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);

        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            executorService.submit(() -> {
                JedisRedLock jedisRedLock = new JedisRedLock(jedisPoolList, "lock-key");
                jedisRedLock.lock();
                try {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得锁，开始执行业务逻辑。。。");
                    try {
                        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                    } catch (InterruptedException e) {
             编程客栈           throw new RuntimeException(e);
                    }
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得锁，结束执行业务逻辑。。。");
                    count++;
                } finally {
                    jedisRedLock.unlock();
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }

        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        System.out.println(count);
    }

}

Redisson中红锁的使用

Redisson已封装红锁实现，自动处理节点通信与锁续期：

package com.morris.redis.demo.redlock;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.RedissonRedLock;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * Redisson中红锁的使用
 */
public class RedissonRedLockDemo {

    private volatile static int count;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        List<String> serverList = Arrays.asList("redis://127.0.0.1:6379", "redis://127.0.0.1:6380", "redis://127.0.0.1:6381",
                "redis://127.0.0.1:6382", "redis://127.0.0.1:6383");

        List<RedissonClPXGHYVIWient> redissonClientList = new ArrayList<>(serverList.size());
        for (String server : serverList) {
            Config config = new Config();
            config.useSingleServer()
                    .setAddress(server);

            redissonClientList.add(Redisson.create(config));
        }

        List<RLock> lockList = new ArrayList<>(redissonClientList.size());
        for (RedissonClient redissonClient : redissonClientList) {
            lockList.add(redissonClient.getLock("java-lock"));
        }
        
        int threadCount = 3;
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);

        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            executorService.submit(() -> {
                RedissonRedLock redissonRedLock = new RedissonRedLock(lockList.toArray(new RLock[0]));
                redissonRedLock.locandroidk();
                try {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得锁，开始执行业务逻辑。。。");
                    try {
                        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        throw new RuntimeException(e);
                    }
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得锁，结束执行业务逻辑。。。");
                    count++;
                } finally {
                    redissonRedLock.unlock();
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }

        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        System.out.println(count);

        for (RedissonClient redissonClient : redissonClientList) {
            redissonClient.shutdown();
        }
    }

}

Redisson优势：

• 自动续期：通过phpWatchDog机制延长锁有效期
• 简化API：封装底层细节，支持异步/响应式编程
• 故障容错：自动跳过宕机节点，保证半数以上成功即可

总结

红锁通过多节点投票机制，显著提升了分布式锁的可靠性，但需权衡其实现复杂度与运维成本。建议在以下场景选择红锁：

• 需要跨机房/地域部署
• 业务对数据一致性要求极高
• 已具备独立Redis节点运维能力

对于大多数场景，可优先使用Redisson等成熟框架，避免重复造轮子。若对一致性有极致要求，可考虑ZooKeeper/etcd等基于共识算法的方案。

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