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【并发编程】基于 Redis 手写分布式锁

news 来源：原创 2025/5/11 5:31:56

一、基于 Redis 演示超卖现象

1.1 Redis 超卖现象

1.2 超卖现象解决方案

二、Redis 的乐观锁机制

2.1 原生客户端演示

2.2 业务代码实现

三、单机部署 Redis 实现分布式锁

3.1 分布式锁的演变和升级

3.2 setnx 实现分布式锁

3.2.1 递归调用实现分布式锁

3.2.2 循环实现分布式锁（避免栈溢出）

3.3 set nx ex/px

3.3.1 锁设置过期时间

3.3.2 Lua 脚本解决锁误删问题

3.4 set nx ex/px+Lua（解决锁重入和锁续期）

3.4.1 可重入锁实现的分析

3.4.2 分布式锁工厂实现

3.4.3 Redis 分布式锁实现类

一、基于 Redis 演示超卖现象

1.1 Redis 超卖现象

1. 编写业务逻辑实现

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public void deduct(){//1.查询库存信息String stock = stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock");//2.判断库存是否充足if(stock != null && stock.length() > 0){Integer st = Integer.valueOf(stock);if(st>0){//3.扣减库存stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",String.valueOf(st-1));}}
}

2. 通过 JMeter 进行并发压力测试

3. 查看 Redis 请求后实际的商品库存数量：发生超卖现象

1.2 超卖现象解决方案

JVM 本地锁机制：本地锁可以解决一个资源内部的并发资源的问题
Redis 提供的乐观锁机制（性能较低）：watch multi exec
1. watch：可以监控一个或多个 key 的值，如果在事务执行之前，key 的值发生变化，则取消事务的执行
2. multi：开启事务
3. exec：执行事务
分布式锁：分布式锁可以实现跨进程跨服务器的使用
1. 基于 Redis 实现：setnx
2. 基于 Zookeeper/etcd 实现
3. 基于 MySQL 实现

二、Redis 的乐观锁机制

2.1 原生客户端演示

Redis中的WATCH命令用于实现乐观锁机制。它可以监视一个或多个键，在事务执行前，如果这些被监视的键没有被其他客户端修改，事务可以正常执行；但只要有一个被监视的键在事务执行前被修改了，事务在执行EXEC时就会失败，从而让应用程序可以重新尝试事务或者采取其他处理逻辑，以保证在高并发场景下数据的一致性。

在执行WATCH stock之后，stock键的值被客户端2修改了。WATCH命令会监视指定的键，当在事务执行前（从WATCH命令执行到EXEC命令执行之间），被监视的键发生了变化，那么事务在执行EXEC时就会失败，以保证数据的一致性和避免并发问题。

2.2 业务代码实现

public void deduct(){stringRedisTemplate.execute(new SessionCallback<Object>() {@Overridepublic Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {//1.查询库存信息operations.watch("stock");String stock = operations.opsForValue().get("stock").toString();//2.判断库存是否充足if(stock != null && stock.length() != 0){Integer st = Integer.valueOf(stock);if(st>0){//3.扣减库存operations.multi();operations.opsForValue().set("stock",String.valueOf(--st));List exec = operations.exec();if(exec == null || exec.size()==0){//重试操作deduct();}return exec;}}return null;};});}

运行 JMeter 进行并发测试：吞吐量只有104请求/秒：（性能太差）