這次我們舉得實際一點，假設 id=1，balance=1000，不過這次我們扣款 1000，兩個事務的時序圖如下:
炸天的分佈式，redis、zk、kafka、hbase，橫掃一切關於Redis的問題：
https://www.bilibili.com/video/BV13z411b7mU
這次使用兩個命令窗口真實執行一把：
注意事項 2，③處查詢到 id=1，balance=1000，但是實際上由於此時事務 1 已經提交，最新結果如②處所示 id=1，balance=900。
本來 Java 代碼層會做一層餘額判斷：
if (balance - amount < 0) {
throw new XXException("餘額不足，扣減失敗");
}
但是此時由於 ③ 處使用快照讀，讀到是個舊值，未讀到最新值，導致這層校驗失效，從而代碼繼續往下運行，執行了數據更新。
更新語句又採用如下寫法:
UPDATE account set balance=balance-1000 WHERE id =1;
這條更新語句又必須是在這條記錄的最新值的基礎做更新，更新語句執行結束，這條記錄就變成了 id=1，balance=-1000。
之前有朋友疑惑 t12 更新之後，再次進行快照讀，結果會是多少。
上圖執行結果 ④ 可以看到結果爲 id=1,balance=-1000,可以看到已經查詢最新的結果記錄。
這行數據最新版本由於是事務 2 自己更新的，自身事務更新永遠對自己可見。
另外這次問題上本質上因爲 Java 層於數據庫層數據不一致導致，有的朋友留言提出，可以在更新餘額時加一層判斷：
UPDATE account set balance=balance-1000 WHERE id =1 and balance>0;
然後更新完成，Java 層判斷更新有效行數是否大於 0。這種做法確實能規避這個問題。
最後這位朋友留言總結的挺好，粘貼一下：
手擼分佈式鎖
現在切回正文，這篇文章本來是準備寫下 Mysql 查詢左匹配的問題，但是還沒研究出來。那就先寫下最近在鼓搗一個東西，使用 Redis 實現可重入分佈鎖。
看到這裏，有的朋友可能會提出來使用 redisson 不香嗎，爲什麼還要自己實現？
哎，redisson 真的很香，但是現在項目中沒辦法使用，只好自己手擼一個可重入的分佈式鎖了。
雖然用不了 redisson，但是我可以研究其源碼，最後實現的可重入分佈鎖參考了 redisson實現方式。
分佈式鎖
分佈式鎖特性就要在於排他性，同一時間內多個調用方加鎖競爭，只能有一個調用方加鎖成功。
Redis 由於內部單線程的執行，內部按照請求先後順序執行，沒有併發衝突，所以只會有一個調用方纔會成功獲取鎖。
而且 Redis 基於內存操作，加解鎖速度性能高，另外我們還可以使用集羣部署增強 Redis 可用性。
加鎖
使用 Redis 實現一個簡單的分佈式鎖，非常簡單，可以直接使用 SETNX 命令。
SETNX 是『SET if Not eXists』，如果不存在，纔會設置，使用方法如下：
不過直接使用 SETNX 有一個缺陷，我們沒辦法對其設置過期時間，如果加鎖客戶端宕機了，這就導致這把鎖獲取不了了。
有的同學可能會提出，執行 SETNX 之後，再執行 EXPIRE 命令，主動設置過期時間，僞碼如下：
var result = setnx lock "client"
if(result==1){
// 有效期 30 s
expire lock 30
}
不過這樣還是存在缺陷，加鎖代碼並不能原子執行，如果調用加鎖語句，還沒來得及設置過期時間，應用就宕機了，還是會存在鎖過期不了的問題。
不過這個問題在 Redis 2.6.12 版本 就可以被完美解決。這個版本增強了 SET 命令，可以通過帶上 NX,EX 命令原子執行加鎖操作，解決上述問題。參數含義如下：
- EX second ：設置鍵的過期時間，單位爲秒
- NX 當鍵不存在時，進行設置操作，等同與 SETNX 操作
使用 SET 命令實現分佈式鎖只需要一行代碼：
SET lock_name anystring NX EX lock_time
解鎖
解鎖相比加鎖過程，就顯得非常簡單，只要調用 DEL 命令刪除鎖即可:
DEL lock_name
不過這種方式卻存在一個缺陷，可能會發生錯解鎖問題。
假設應用 1 加鎖成功，鎖定時時間爲 30s。由於應用 1 業務邏輯執行時間過長，30 s 之後，鎖過期自動釋放。
這時應用 2 接着加鎖，加鎖成功，執行業務邏輯。這個期間，應用 1 終於執行結束，使用 DEL 成功釋放鎖。
這樣就導致了應用 1 錯誤釋放應用 2 的鎖，另外鎖被釋放之後，其他應用可能再次加鎖成功，這就可能導致業務重複執行。
爲了使鎖不被錯誤釋放，我們需要在加鎖時設置隨機字符串，比如 UUID。
SET lock_name uuid NX EX lock_time
釋放鎖時，需要提前獲取當前鎖存儲的值，然後與加鎖時的 uuid 做比較，僞代碼如下：
var value= get lock_name
if value == uuid
// 釋放鎖成功
else
// 釋放鎖失敗
上述代碼我們不能通過 Java 代碼運行,因爲無法保證上述代碼原子化執行。
幸好 Redis 2.6.0 增加執行 Lua 腳本的功能，lua 代碼可以運行在 Redis 服務器的上下文中，並且整個操作將會被當成一個整體執行，中間不會被其他命令插入。
這就保證了腳本將會以原子性的方式執行，當某個腳本正在運行的時候，不會有其他腳本或 Redis 命令被執行。在其他的別的客戶端看來，執行腳本的效果，要麼是不可見的，要麼就是已完成的。
EVAL 與 EVALSHA
EVAL
Redis 可以使用 EVAL 執行 LUA 腳本，而我們可以在 LUA 腳本中執行判斷求值邏輯。EVAL 執行方式如下：
EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]
numkeys 參數用於鍵名參數，即後面 key 數組的個數。
key [key ...] 代表需要在腳本中用到的所有 Redis key，在 Lua 腳本使用使用數組的方式訪問 key，類似如下 KEYS[1] ， KEYS[2]。注意 Lua 數組起始位置與 Java 不同，Lua 數組是從 1 開始。
命令最後，是一些附加參數，可以用來當做 Redis Key 值存儲的 Value 值，使用方式如 KEYS 變量一樣，類似如下：ARGV[1] 、 ARGV[2] 。
用一個簡單例子運行一下 EVAL 命令：
eval "return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2],ARGV[3]}" 2 key1 key2 first second third
運行效果如下：
可以看到 KEYS 與 ARGVS內部數組可以不一致。
在 Lua 腳本可以使用下面兩個函數執行 Redis 命令：
- redis.call()
- redis.pcall()
兩個函數作用法與作用完全一致，只不過對於錯誤的處理方式不一致，感興趣的小夥伴可以具體點擊以下鏈接，查看錯誤處理一章。
http://doc.redisfans.com/script/eval.html
下面我們統一在 Lua 腳本中使用 redis.call()，執行以下命令：
eval "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 foo 樓下小黑哥
運行效果如下：
EVALSHA
EVAL 命令每次執行時都需要發送 Lua 腳本，但是 Redis 並不會每次都會重新編譯腳本。
當 Redis 第一次收到 Lua 腳本時，首先將會對 Lua 腳本進行 sha1 獲取簽名值，然後內部將會對其緩存起來。後續執行時，直接通過 sha1 計算過後簽名值查找已經編譯過的腳本，加快執行速度。
雖然 Redis 內部已經優化執行的速度，但是每次都需要發送腳本，還是有網絡傳輸的成本，如果腳本很大，這其中花在網絡傳輸的時間就會相應的增加。
所以 Redis 又實現了 EVALSHA 命令，原理與 EVAL 一致。只不過 EVALSHA 只需要傳入腳本經過 sha1計算過後的簽名值即可，這樣大大的減少了傳輸的字節大小，減少了網絡耗時。
EVALSHA命令如下：
evalsha c686f316aaf1eb01d5a4de1b0b63cd233010e63d 1 foo 樓下小黑哥
運行效果如下：
“SCRIPT FLUSH 命令用來清除所有 Lua 腳本緩存。
可以看到，如果之前未執行過 EVAL命令，直接執行 EVALSHA 將會報錯。
優化執行 EVAL
我們可以結合使用 EVAL 與 EVALSHA，優化程序。下面就不寫僞碼了，以 Jedis 爲例，優化代碼如下：
//連接本地的 Redis 服務
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
jedis.auth("1234qwer");
System.out.println("服務正在運行: " + jedis.ping());
String lua_script = "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])";
String lua_sha1 = DigestUtils.sha1DigestAsHex(lua_script);
try {
Object evalsha = jedis.evalsha(lua_sha1, Lists.newArrayList("foo"), Lists.newArrayList("樓下小黑哥"));
} catch (Exception e) {
Throwable current = e;
while (current != null) {
String exMessage = current.getMessage();
// 包含 NOSCRIPT，代表該 lua 腳本從未被執行，需要先執行 eval 命令
if (exMessage != null && exMessage.contains("NOSCRIPT")) {
Object eval = jedis.eval(lua_script, Lists.newArrayList("foo"), Lists.newArrayList("樓下小黑哥"));
break;
}
}
}
String foo = jedis.get("foo");
System.out.println(foo);
上面的代碼看起來還是很複雜吧，不過這是使用原生 jedis 的情況下。如果我們使用 Spring Boot 的話，那就沒這麼麻煩了。Spring 組件執行的 Eval 方法內部就包含上述代碼的邏輯。
不過需要注意的是，如果 Spring-Boot 使用 Jedis 作爲連接客戶端,並且使用Redis Cluster 集羣模式，需要使用 2.1.9 以上版本的
spring-boot-starter-data-redis,不然執行過程中將會拋出：
org.springframework.dao.InvalidDataAccessApiUsageException: EvalSha is not supported in cluster environment.
詳細情況可以參考這個修復的 IssueAdd support for scripting commands with Jedis Cluster
優化分佈式鎖
講完 Redis 執行 LUA 腳本的相關命令，我們來看下如何優化上面的分佈式鎖，使其無法釋放其他應用加的鎖。
“以下代碼基於 spring-boot 2.2.7.RELEASE 版本，Redis 底層連接使用 Jedis。
加鎖的 Redis 命令如下：
SET lock_name uuid NX EX lock_time
加鎖代碼如下：
/**
* 非阻塞式加鎖，若鎖存在，直接返回
*
* @param lockName 鎖名稱
* @param request 唯一標識，防止其他應用/線程解鎖，可以使用 UUID 生成
* @param leaseTime 超時時間
* @param unit 時間單位
* @return
*/
public Boolean tryLock(String lockName, String request, long leaseTime, TimeUnit unit) {
// 注意該方法是在 spring-boot-starter-data-redis 2.1 版本新增加的，若是之前版本 可以執行下面的方法
return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockName, request, leaseTime, unit);
}
由於setIfAbsent方法是在
spring-boot-starter-data-redis 2.1 版本新增加，之前版本無法設置超時時間。如果使用之前的版本的，需要如下方法：
/**
* 適用於 spring-boot-starter-data-redis 2.1 之前的版本
*
* @param lockName
* @param request
* @param leaseTime
* @param unit
* @return
*/
public Boolean doOldTryLock(String lockName, String request, long leaseTime, TimeUnit unit) {
Boolean result = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> {
RedisSerializer valueSerializer = stringRedisTemplate.getValueSerializer();
RedisSerializer keySerializer = stringRedisTemplate.getKeySerializer();
Boolean innerResult = connection.set(keySerializer.serialize(lockName),
valueSerializer.serialize(request),
Expiration.from(leaseTime, unit),
RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT
);
return innerResult;
});
return result;
}
解鎖需要使用 Lua 腳本:
-- 解鎖代碼
-- 首先判斷傳入的唯一標識是否與現有標識一致
-- 如果一致，釋放這個鎖，否則直接返回
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call('del', KEYS[1])
else
return 0
end
這段腳本將會判斷傳入的唯一標識是否與 Redis 存儲的標示一致，如果一直，釋放該鎖，否則立刻返回。
釋放鎖的方法如下：
/**
* 解鎖
* 如果傳入應用標識與之前加鎖一致，解鎖成功
* 否則直接返回
* @param lockName 鎖
* @param request 唯一標識
* @return
*/
public Boolean unlock(String lockName, String request) {
DefaultRedisScript<Boolean> unlockScript = new DefaultRedisScript<>();
unlockScript.setLocation(new ClassPathResource("simple_unlock.lua"));
unlockScript.setResultType(Boolean.class);
return stringRedisTemplate.execute(unlockScript, Lists.newArrayList(lockName), request);
}
Redis 分佈式鎖的缺陷
無法重入
由於上述加鎖命令使用了 SETNX ，一旦鍵存在就無法再設置成功，這就導致後續同一線程內繼續加鎖，將會加鎖失敗。
如果想將 Redis 分佈式鎖改造成可重入的分佈式鎖，有兩種方案：
- 本地應用使用 ThreadLocal 進行重入次數計數，加鎖時加 1，解鎖時間 1，當計數變爲 0 釋放鎖
- 第二種，使用 Redis Hash 表存儲可重入次數，使用 Lua 腳本加鎖/解鎖
第一種方案可以參考這篇文章分佈式鎖的實現之 redis 篇。第二個解決方案，下一篇文章就會具體來聊聊，敬請期待。
鎖超時釋放
假設線程 A 加鎖成功，鎖定時時間爲 30s。由於線程 A 內部業務邏輯執行時間過長，30s 之後鎖過期自動釋放。
此時線程 B 成功獲取到鎖，進入執行內部業務邏輯。此時線程 A 還在執行執行業務，而線程 B 又進入執行這段業務邏輯，這就導致業務邏輯重複被執行。
這個問題我覺得，一般由於鎖的超時時間設置不當引起，可以評估下業務邏輯執行時間，在這基礎上再延長一下超時時間。
如果超時時間設置合理，但是業務邏輯還有偶發的超時，個人覺得需要排查下業務執行過長的問題。
如果說一定要做到業務執行期間，鎖只能被一個線程佔有的，那就需要增加一個守護線程，定時爲即將的過期的但未釋放的鎖增加有效時間。
加鎖成功後，同時創建一個守護線程。守護線程將會定時查看鎖是否即將到期，如果鎖即將過期，那就執行 EXPIRE 等命令重新設置過期時間。
說實話，如果要這麼做，真的挺複雜的，感興趣的話可以參考下 redisson watchdog 實現方式。
Redis 分佈式鎖集羣問題
爲了保證生產高可用，一般我們會採用主從部署方式。採用這種方式，我們可以將讀寫分離，主節點提供寫服務，從節點提供讀服務。
Redis 主從之間數據同步採用異步複製方式，主節點寫入成功後，立刻返回給客戶端，然後異步複製給從節點。
如果數據寫入主節點成功，但是還未複製給從節點。此時主節點掛了，從節點立刻被提升爲主節點。
這種情況下，還未同步的數據就丟失了，其他線程又可以被加鎖了。
針對這種情況， Redis 官方提出一種 RedLock 的算法，需要有 N 個Redis 主從節點，解決該問題，詳情參考：
https://redis.io/topics/distlock。
這個算法自己實現還是很複雜的，幸好 redisson 已經實現的 RedLock，詳情參考：redisson redlock
總結
本來這篇文章是想寫 Redis 可重入分佈式鎖的，可是沒想到寫分佈式鎖的實現方案就已經寫了這麼多，再寫下去，文章可能就很長，所以拆分成兩篇來寫。
嘿嘿，這不下星期不用想些什麼了，真是個小機靈鬼~
好了，幫大家再次總結一下本文內容。
簡單的 Redis 分佈式鎖的實現方式還是很簡單的，我們可以直接用 SETNX/DEL 命令實現加解鎖。
不過這種實現方式不夠健壯，可能存在應用宕機，鎖就無法被釋放的問題。
所以我們接着引入以下命令以及 Lua 腳本增強 Redis 分佈式鎖。
SET lock_name anystring NX EX lock_time
最後 Redis 分佈鎖還是存在一些缺陷，在這裏提出一些解決方案，感興趣同學可以自己實現一下。