redis和数据库实现分布式锁

目录

• 一、为什么需要分布式锁
• • [1. 什么是锁](#1. 什么是锁)
  • [2. 单机锁为什么失效](#2. 单机锁为什么失效)
• 二、分布式锁是什么
• 三、分布式锁需要满足什么条件
• • [1. 互斥性](#1. 互斥性)
  • [2. 可重入](#2. 可重入)
  • [3. 防死锁](#3. 防死锁)
  • [4. 高可用](#4. 高可用)
• 四、Redis实现分布式锁
• • [1. 原理](#1. 原理)
  • [2. Spring Boot实现](#2. Spring Boot实现)
  • • 加锁
    • 释放锁
  • [3. Redisson实现](#3. Redisson实现)
• 五、数据库唯一索引实现分布式锁
• • [1. 建表](#1. 建表)
  • [2. 获取锁](#2. 获取锁)
  • [3. 原理](#3. 原理)
  • [4. 缺点](#4. 缺点)
• 六、数据库乐观锁（版本号）
• • [1. 表结构](#1. 表结构)
  • [2. 查询](#2. 查询)
  • [3. 更新](#3. 更新)
  • [4. 原理](#4. 原理)
  • [5. MyBatis Plus实现](#5. MyBatis Plus实现)
• 七、数据库悲观锁
• • [1. 获取锁](#1. 获取锁)
  • [2. 原理](#2. 原理)
  • [3. 缺点](#3. 缺点)
• 八、ZooKeeper实现分布式锁
• 九、各种方案对比
• 十、单机环境如何实现锁
• • [1. synchronized](#1. synchronized)
  • [2. ReentrantLock](#2. ReentrantLock)
  • [3. ReadWriteLock](#3. ReadWriteLock)
• 总结

一、为什么需要分布式锁

1. 什么是锁

锁（Lock）的本质是：

保证同一时刻只有一个线程（或一个进程）能够执行某段代码。

例如：

public void deductStock() {
    stock--;
}

假设库存为 1：

• 用户A购买
• 用户B购买

两个线程同时执行：

stock--;

结果可能变成：

库存：-1

这就是典型的并发问题。

因此需要锁来保证：

synchronized(lock){
    stock--;
}

同一时刻只能有一个线程进入。

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2. 单机锁为什么失效

在单体应用中：

          JVM
 ┌─────────────────┐
 │ Thread-1        │
 │ Thread-2        │
 │ synchronized    │
 └─────────────────┘

synchronized、ReentrantLock 都能正常工作。

但是微服务部署后：

        Nginx

     /         \
 Service-A   Service-B

     JVM1       JVM2

用户请求可能进入：

请求1 -> JVM1
请求2 -> JVM2

此时：

synchronized(lock)

只锁住当前 JVM。

因为：

JVM1 不知道 JVM2 的锁状态
JVM2 不知道 JVM1 的锁状态

于是两个服务同时执行。

这就是：

本地锁失效问题

因此需要：

所有节点共享同一把锁

这就是分布式锁。

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二、分布式锁是什么

定义：

分布式系统中多个节点共同竞争同一个共享资源时，用来保证同一时刻只有一个节点执行操作的机制。

例如：

秒杀活动
定时任务
订单创建
库存扣减
退款操作

都可能需要分布式锁。

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三、分布式锁需要满足什么条件

一个合格的分布式锁通常需要满足：

1. 互斥性

同一时间只能一个客户端获得锁

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2. 可重入

例如：

methodA()
    -> methodB()

methodA已经获得锁。

methodB再次加锁：

lock.lock();

不能死锁。

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3. 防死锁

持有锁的服务挂掉：

JVM Crash

锁必须自动释放。

通常依赖：

TTL过期时间

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4. 高可用

Redis挂了：

锁全部失效

需要主从、哨兵或集群保障。

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四、Redis实现分布式锁

这是目前最常见的方案。

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1. 原理

Redis提供：

SET key value NX EX 30

含义：

NX：不存在才创建
EX：30秒过期

执行成功：

OK

说明获得锁。

执行失败：

null

说明锁已被占用。

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2. Spring Boot实现

加锁

@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;

public boolean tryLock(String key) {

    return Boolean.TRUE.equals(
            redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(
                    key,
                    UUID.randomUUID().toString(),
                    30,
                    TimeUnit.SECONDS
            )
    );
}

底层执行：

SET lock:order uuid NX EX 30

---

释放锁

错误写法：

redisTemplate.delete(key);

问题：

线程A锁超时

线程B获得锁

线程A执行delete

把线程B的锁删了

---

正确做法：

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

redisTemplate.execute(
        new DefaultRedisScript<>(lua, Long.class),
        Collections.singletonList(key),
        uuid
);

保证：

谁加锁
谁解锁

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3. Redisson实现

实际项目更推荐。

引入：

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

---

获取锁：

RLock lock = redissonClient.getLock("orderLock");

try {
    lock.lock();

    createOrder();

} finally {
    lock.unlock();
}

优点：

自动续期
可重入
看门狗机制
高可靠

面试中一般回答：

生产环境推荐 Redisson。

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五、数据库唯一索引实现分布式锁

这是最简单的方案之一。

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1. 建表

CREATE TABLE distributed_lock(
    lock_name VARCHAR(100) PRIMARY KEY,
    create_time DATETIME
);

---

2. 获取锁

try {

    lockMapper.insert(lockName);

    return true;

} catch (DuplicateKeyException e) {

    return false;
}

对应SQL：

INSERT INTO distributed_lock
VALUES('ORDER_LOCK',NOW());

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3. 原理

假设：

JVM1 插入成功
JVM2 插入同样主键

数据库保证：

主键唯一

第二次插入失败。

因此：

只有一个服务获得锁

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4. 缺点

数据库压力大：

频繁insert
频繁delete

性能远低于Redis。

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六、数据库乐观锁（版本号）

严格来说：

它不是传统意义上的分布式锁

但经常用于解决并发问题。

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1. 表结构

CREATE TABLE stock(
    id BIGINT,
    stock INT,
    version INT
);

---

数据：

stock = 100
version = 1

---

2. 查询

SELECT stock,version
FROM stock
WHERE id = 1;

得到：

stock=100
version=1

---

3. 更新

UPDATE stock
SET stock = stock - 1,
    version = version + 1
WHERE id = 1
AND version = 1;

---

4. 原理

线程A：

version=1

线程B：

version=1

线程A先更新：

version=2

线程B再更新：

WHERE version=1

匹配不到。

更新失败：

update count = 0

然后重试。

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5. MyBatis Plus实现

实体：

@Version
private Integer version;

配置：

@Bean
public MybatisPlusInterceptor interceptor() {

    MybatisPlusInterceptor interceptor =
            new MybatisPlusInterceptor();

    interceptor.addInnerInterceptor(
            new OptimisticLockerInnerInterceptor());

    return interceptor;
}

更新时自动带：

version = oldVersion

条件。

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七、数据库悲观锁

利用数据库行锁。

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1. 获取锁

SELECT *
FROM stock
WHERE id = 1
FOR UPDATE;

---

2. 原理

事务提交前：

其他事务无法修改这条记录

例如：

@Transactional
public void deductStock(){

    Stock stock =
            stockMapper.selectForUpdate(1L);

    stock.setCount(
            stock.getCount()-1
    );

    stockMapper.update(stock);
}

---

3. 缺点

性能较差：

锁粒度大
阻塞严重
数据库压力高

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八、ZooKeeper实现分布式锁

原理：

临时顺序节点

例如：

/lock/order0001
/lock/order0002
/lock/order0003

最小节点获得锁：

order0001

删除后：

order0002

获得锁。

常见框架：

Apache Curator

优点：

一致性强
可靠

缺点：

实现复杂
性能低于Redis

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九、各种方案对比

方案	性能	实现难度	推荐程度
synchronized	★★★★★	简单	单机
ReentrantLock	★★★★★	简单	单机
数据库唯一索引	★★	简单	小项目
数据库悲观锁	★★	简单	一般
数据库乐观锁	★★★★	简单	库存扣减
ZooKeeper	★★★	复杂	大型系统
Redis+Lua	★★★★★	中等	推荐
Redisson	★★★★★	简单	生产推荐

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十、单机环境如何实现锁

如果系统没有部署多个实例：

只有一个JVM

那么根本不需要分布式锁。

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1. synchronized

public synchronized void createOrder() {

}

或者：

private final Object lock = new Object();

synchronized(lock){

}

特点：

JDK内置
自动释放
简单

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2. ReentrantLock

private final ReentrantLock lock =
        new ReentrantLock();

public void createOrder(){

    lock.lock();

    try{

        //业务逻辑

    }finally{

        lock.unlock();
    }
}

优点：

可重入
可中断
支持公平锁
支持超时

---

3. ReadWriteLock

读多写少场景：

private ReadWriteLock lock =
        new ReentrantReadWriteLock();

读锁：

lock.readLock().lock();

写锁：

lock.writeLock().lock();

特点：

多个读线程同时执行
写线程独占

---

总结

分布式锁的核心目标只有一句话：

在多个 JVM、多个服务实例同时访问同一资源时，保证同一时刻只有一个节点执行关键业务逻辑。

实际生产中：

• 单机应用：synchronized、ReentrantLock
• 库存扣减：乐观锁（Version）
• 中小项目：Redis + Lua
• 企业级项目：Redisson
• 强一致性场景：ZooKeeper

学习路径，掌握：

synchronized → ReentrantLock → Redis SET NX EX → Lua释放锁 → Redisson看门狗 → 乐观锁Version → ZooKeeper临时顺序节点