Redis锁机制真是搞定事务安全的秘密武器，没它不行

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我记得以前在公司里，我们技术团队最头疼的就是处理那种“秒杀”活动，比如说，限量100件商品，价格特别优惠，零点准时开抢，那时候我们的系统架构还没现在这么完善，结果一到零点，服务器就经常出怪事，后台日志显示，明明库存只剩最后一件了，却莫名其妙地成功卖出了五六件，搞得财务和对账的同事苦不堪言，我们技术部也得熬夜手动修复数据，这个问题困扰了我们很久，后来才明白，根源就在于高并发下，对共享资源——也就是那个库存数字——的访问失去了控制，直到我们引入并彻底理解了Redis的锁机制，这个问题才算是从根子上得到了解决，可以说，Redis锁机制真是搞定事务安全的秘密武器,没它不行。

在没有使用Redis锁或者类似分布式锁的时候，我们的代码逻辑听起来是没问题的，以扣减库存为例，一般的流程是：1. 查询商品库存，看看是否大于零，2. 如果大于零，则执行扣减，更新库存数量，这用代码写出来，不就是几条简单的语句吗？但在成百上千个请求同时涌来的那一瞬间，这个逻辑就崩溃了，问题就出在“查询”和“更新”这两个操作不是一气呵成的，它们之间是有时间间隔的，想象一下这样的场景：库存只剩下1了，用户A的请求过来，查询到库存是1，大于0，准备扣减，就在A还没有来得及执行更新操作的那个极短瞬间，用户B的请求也来了，它查询库存，发现也是1（因为A还没扣减），于是B也判断库存充足，准备扣减，紧接着，A完成了扣减，把库存更新为0，但此时B并不知道库存已经变了，它依然执行自己的扣减逻辑，把库存又减了一次，变成了-1，这就是典型的“超卖”问题，其本质是，在并发环境下，多个线程或进程在没有协调的情况下，同时对一个共享数据进行读写，导致了数据的不一致，这种问题在单个服务器、单个应用内部，我们可以用Java里的synchronized关键字或者Lock锁来解决，它能保证在同一时间，只有一个线程可以执行那段关键的代码，现在的应用大多是分布式的，会部署在多台服务器上，前面还有负载均衡，synchronized只能锁住它所在的那个JVM进程，对于其他服务器上的进程完全无能为力，也就是说，用户A的请求可能落在服务器1上，用户B的请求落在服务器2上，这两台服务器上的synchronized锁各自为政，互不知晓，根本无法防止上面说的超卖问题，这时候，我们就需要一个所有服务器都能访问到的、中心化的地方来充当“锁”的仲裁者，而Redis，凭借其单线程处理命令的特性和极高的性能，天然就适合扮演这个角色,这就是Redis分布式锁登场的背景。

根据《Redis实战》这本书以及Redis官方文档中的相关阐述，Redis分布式锁的核心思想其实很简单：就是通过一个全局唯一的“键”（Key）来代表一把锁，当某个客户端（比如服务器1上的一个线程）需要操作共享资源（比如修改库存）时，它就在Redis里尝试创建这个Key，创建成功，就视为加锁成功；如果这个Key已经存在（说明锁已经被别的客户端拿走了），那么当前客户端就只能等待或者放弃，操作完成后，客户端再主动删除这个Key，也就是释放锁，这样其他等待的客户端就有机会了，为了保证锁的基本可用性，这个Key通常会设置一个过期时间（TTL），这是非常关键的一步，因为如果某个客户端在持有锁之后，由于程序崩溃、网络中断等原因，没有来得及释放锁，那么这把锁就会永远存在，导致其他所有客户端都无法再获得锁，也就是所谓的“死锁”现象，设置一个合理的过期时间（比如10秒钟），即使持有锁的客户端出了问题，锁也会在超时后自动释放，避免了系统永久卡死，我们团队最初实现的一个简单版本就是使用Redis的SET key value NX PX milliseconds命令，NX表示只有当Key不存在时才能设置成功，PX用来设置过期时间，value一般会设为一个唯一的值，比如请求ID，这样在释放锁的时候，可以验证一下这个锁是不是自己持有的，避免误删了别人的锁，服务器1设置了锁，但是因为某些原因执行得比较慢，超过了设置的过期时间，锁被自动释放了，此时服务器2成功获得了锁，接着服务器1终于执行完了，它去释放锁，如果它不检查value直接删除，就会把服务器2的锁给删掉，造成混乱，释放锁的逻辑应该是：先获取锁对应的value，确认和自己当初设置的值相等，然后再删除，这个“获取-判断-删除”的操作也需要保证原子性,通常可以用Lua脚本来实现。

上面说的只是最基础的实现，在实际生产环境中，我们还会遇到更多复杂的情况，比如锁的过期时间设置多少合适？如果业务逻辑的执行时间不确定，可能比锁的过期时间还长怎么办？于是就有了更高级的解决方案，比如Redlock算法，它试图在Redis集群的环境下提供一种更安全的分布式锁实现，但无论方案如何演进，其核心目标始终未变：在分布式系统中，高效、可靠地实现互斥访问，自从我们系统全面采用Redis分布式锁来保护库存扣减、优惠券发放、订单创建等关键操作后，之前那些令人头疼的数据错乱问题几乎绝迹了，特别是在大促活动中，虽然流量是平时的几十倍上百倍，但系统依然能稳定运行，数据准确无误，这让我们有底气去策划更大型的营销活动，也大大减少了运维和开发人员半夜被叫起来处理线上问题的次数，从我个人的实战经历来看，说Redis锁机制是保障分布式事务安全的秘密武器，一点也不为过，它虽然不是万能的，在某些需要强一致性的极端场景下可能需要更复杂的方案，但对于绝大多数互联网应用的高并发数据安全需求来说，它简单、高效、实用，确实是不可或缺的一环。 结束）