Redis实现分布式锁：原理、问题与实战方案

面试题引子：分布式系统中的互斥难题

面试官问：“在分布式系统中，如何保证多个节点对同一资源互斥访问？”
这道题直接切入了分布式锁的核心问题。比如电商秒杀场景中，如何避免库存超卖？Redis的分布式锁正是这类问题的常见解决方案。

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一、为什么选择Redis实现分布式锁？

1. 原子操作保障

Redis是单线程的纯内存数据库，所有命令都具备原子性。通过SET命令的NX（仅不存在时设置）和EX（设置过期时间）参数组合，能原子性地完成"加锁+设置过期时间"操作[^5]。

2. 弹性与高性能

Redis支持集群模式（Cluster），通过分片实现横向扩展。其每秒处理10万+次请求的性能，完全能满足高并发场景需求。

3. 自动失效机制

通过EXPIRE机制，即使客户端异常宕机，锁也会在超时后自动释放，避免传统锁可能存在的死锁风险。

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二、Redis分布式锁的实现方案

1. 标准实现流程

// 加锁
String lockKey = "lock:resource";
Boolean locked = redis.setNX(lockKey, Thread.currentThread().getId());
if (locked) {
    redis.expire(lockKey, 30); // 设置30秒超时
    // 执行业务逻辑
    redis.del(lockKey); // 手动释放锁（不推荐）
}

// 正确的解锁方式（CAS操作）
redis.eval("if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end", 1, lockKey, Thread.currentThread().getId());

2. 关键优化点

• 超时自动释放：使用SET lockKey value EX expireTime NX一次性完成设置
• 防误删机制：解锁时必须验证值是否匹配
• 过期时间冗余：设置比业务执行时间长20%的过期时间

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三、Redis锁的三大挑战

1. 超时时间冲突

当业务执行时间超过预设的过期时间时，可能出现：

• 其他节点提前抢锁导致数据不一致
• 需要配合重试机制和幂等性设计

2. 网络分区风险

Redis集群模式下可能出现：

• 脑裂问题：双方都认为自己持有有效锁
• 需结合哨兵模式或集群模式保障数据一致性

3. 性能瓶颈

高并发场景下：

• Redis单线程处理能力受限（极限约8w QPS）
• 可考虑使用Redis集群或优化锁粒度

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四、其他分布式锁方案对比

方案	适用场景	优势	缺点
Redis锁	高并发短任务	实现简单、性能高	存在时序问题
ZooKeeper锁	金融级一致性要求场景	强一致性、支持临时节点	性能较低（万级QPS）
数据库CAS锁	单体架构系统	数据库级一致性	性能差、分布式不适用
Redisson	复杂分布式场景	提供完整分布式对象	依赖第三方库

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结语：选择最适合你的方案

在电商秒杀系统中，我们曾通过Redis锁+超时续期机制，成功支撑单秒30万次请求的流量冲击。但选择方案时需权衡：

• 性能要求 → Redis
• 强一致性 → ZooKeeper
• 复杂场景 → Redisson

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