Redis锁机制老出问题，搞得获取锁总失败真让人头大

哎呀,这个Redis锁的问题，可真是说到我心坎里去了，最近这阵子，我们系统里用Redis分布式锁的地方老是出幺蛾子，不是超时就是莫名其妙失败，搞得我头皮发麻，测试那边报障的电话都快被打爆了，静下心来琢磨了好久，也查了不少资料，像Redis的官方文档和一些技术社区像Stack Overflow上的讨论，发现这里面坑还真不少，根本不是简单的set一个key就完事儿的事，我把遇到的这些烦心事和找到的原因捋一捋，你看看是不是也遇到过类似的情况。

首先最让人抓狂的就是锁超时时间设置不当，这大概是新手最容易栽进去的第一个坑了，我们一开始想当然，觉得一个业务操作最多两三秒，那就给锁设个5秒过期时间呗，安全第一，结果呢？有时候碰上数据库压力大一下，或者某个外部接口响应慢了一点点，业务逻辑还没跑完，5秒钟“唰”地一下就过去了，这下好了，锁因为超时被Redis自动释放了，而这时候，第一个请求的业务代码还在那傻乎乎地执行呢，第二个请求一看，诶？没锁了，立马欢天喜地地给自己加上了锁，紧接着，可能第三个请求也来了，好嘛，第一个请求终于执行完了，它开始执行释放锁的删除操作，这一删，直接把第二个请求刚加上的锁给删掉了！导致第三个请求又能拿到锁了，一瞬间，本该互斥执行的代码，两三个实例同时在跑，数据不乱套才怪，这就是网上常说的“锁提前释放”和“误删别人锁”的问题，解决思路也简单，就是设置一个足够长的超时时间，长到能覆盖掉绝大多数业务场景下的正常执行时间，在删除锁的时候，要验证一下这个锁是不是还是自己当初设置的那个，通常的做法是在设置锁的时候，value里存一个唯一的标识，比如UUID，删之前先get一下对比看看，是自己的才删。

然后另一个头疼的问题是Redis的主从架构带来的坑，为了保证高可用，我们生产环境用的肯定是Redis哨兵或者集群模式，问题就出在这里，客户端A在Master节点上成功加锁了，还没等这个锁的命令同步到Slave节点，Master节点突然宕机了，哨兵机制很快啊，立马选举出一个新的Master（原来的某个Slave），这时候客户端B来加锁，向新的Master申请同一个锁，新Master上压根就没有这个锁的记录（因为旧Master没来得及同步就挂了），所以它很痛快地就给客户端B加锁成功了，这下，客户端A和客户端B同时认为自己持有了锁，互斥性就被破坏了，这个问题就比较棘手了，是Redis异步复制机制本身带来的，单靠普通的set命令很难彻底解决，后来Redis官方推荐了一种叫Redlock的算法，它的核心思想是同时向多个（比如5个）独立的Redis实例尝试加锁，当超过半数的实例都加锁成功，才算真正拿到锁，这样即使个别实例宕机，只要多数存活，锁的安全性就能保证，不过这个算法实现起来复杂一些，而且也有争议，但确实是应对这种场景的一种主流方案。

除了这些大坑,还有一些细节也很磨人。网络延迟和GC停顿，你的应用服务器和Redis服务器之间网络稍微抖一下，一个命令可能就延迟了几百毫秒，这可能会让客户端误判锁的状态，还有，如果你的Java应用突然发生了一次Full GC，整个应用线程都停摆了，可能一停就是好几秒，这期间，锁超时了，应用恢复后还以为自己拿着锁，继续操作共享资源，同样会出问题，再有就是错误地使用相同的锁key，或者忘记释放锁，有时候代码逻辑复杂，在if-else或者异常处理分支里忘了写释放锁的代码，导致锁永远无法释放，形成死锁，后续所有请求都失败，必须得用try-finally语句块把释放锁的逻辑包起来，确保万无一失。

所以你看,一个小小的Redis锁，从设置超时时间，到确保原子性操作（比如判断锁归属和删除要作为一个原子操作执行，可以用Lua脚本），再到应对集群环境下的高可用挑战，每一步都有讲究，搞明白了这些，再回头看之前那些失败，就不是单纯的“运气不好”了，而是背后有深刻的技术原因，解决这些问题，需要我们更细致地配置参数，更严谨地编写代码，甚至在复杂场景下考虑更高级的分布式锁方案，虽然过程挺让人头大的，但把这些坑都踩过一遍之后，自己对分布式协调的理解也确实深了不少。