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为什么需要RedLock

这一点很好理解，因为普通的分布式锁算法在加锁时它的KEY只会存在于某一个Redis Master实例以及它的slave上（假如有slave的话， 即使cluster集群模式，也是一样的。因为一个KEY只会属于一个slot，一个slot只会属于一个Redis节点），如下图所示（图中虚线表示cluster中gossip协议交互路径）：

因为它只会存在于某一个Redis Master上，而Redis又不是基于CP模型的。那么就会有很大概率存在锁丢失的情况。以如下场景为例：1、线程T1在M1中加锁成功。2、M1出现故障，但是由于主从同步延迟问题，加锁的KEY并没有同步到S1上。3、S1升级为Master节点。4、另一个线程T2在S1上也加锁成功，从而导致线程T1和T2都获取到了分布式锁。而RedLock方法就是根除普通基于Redis分布式锁而生的（无论是主从模式、sentinel模式还是cluster模式）！官方把RedLock方法当作使用Redis实现分布式锁的规范算法，并认为这种实现比普通的单实例或者基于Redis Cluster的实现更安全。

RedLock定义

首先，我们要掌握RedLock的第一步就是了解它的定义。这一点，官方网站肯定是最权威的。接下来的这段文字摘自 http://redis.cn/topics/distlock.html：

在Redis的分布式环境中，我们假设有N个Redis Master。这些节点完全互相独立，不存在主从复制或者其他集群协调机制（这句话非常重要，如果没有理解这句话，也就无法理解RedLock。并且由这句话我们可以得出，RedLock依赖的环境不能是一个由N主N从组成的Cluster集群模式，因为Cluster模式下的各个Master并不完全独立，而是存在Gossip协调机制的）。

接下来，我们假设有3个完全相互独立的Redis Master单机节点，所以我们需要在3台机器上面运行这些实例，如下图所示（请注意这张图中3个Master节点完全相互独立）：

为了取到锁，客户端应该执行以下操作:

1. 获取当前Unix时间，以毫秒为单位。

2. 依次尝试从N个Master实例使用相同的key和随机值获取锁（假设这个key是LOCK_KEY）。当向Redis设置锁时，客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间，这个超时时间应该小于锁的失效时间。例如你的锁自动失效时间为10秒，则超时时间应该在5-50毫秒之间。这样可以避免服务器端Redis已经挂掉的情况下，客户端还在死死地等待响应结果。如果服务器端没有在规定时间内响应，客户端应该尽快尝试另外一个Redis实例。

3. 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤1记录的时间）就得到获取锁使用的时间。当且仅当从大多数的Redis节点都取到锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。

4. 如果取到了锁，key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间（步骤3计算的结果）。

5. 如果因为某些原因，获取锁失败（没有在至少N/2+1个Redis实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁（即便某些Redis实例根本就没有加锁成功）。

基于Redisson实现RedLock

RedLock方案并不是很复杂，但是如果我们自己去实现一个工业级的RedLock方案还是有很多坑的。幸运的是，Redisson已经为我们封装好了RedLock的开源实现，假设基于3个单机Redis实例实现RedLock分布式锁，即第二张图所示的RedLock方案，其源码如下所示，非常简单：

Config config1 = new Config();
config1.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.0.1:6379")
        .setPassword("afeiblog").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient1 = Redisson.create(config1);

Config config2 = new Config();
config2.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.0.2:6379")
        .setPassword("afeiblog").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient2 = Redisson.create(config2);

Config config3 = new Config();
config3.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.0.3:6379")
        .setPassword("afeiblog").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient3 = Redisson.create(config3);

String resourceName = "LOCK_KEY";

RLock lock1 = redissonClient1.getLock(resourceName);
RLock lock2 = redissonClient2.getLock(resourceName);
RLock lock3 = redissonClient3.getLock(resourceName);
// 向3个redis实例尝试加锁
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
boolean isLock;
try {
    // isLock = redLock.tryLock();
    // 500ms拿不到锁, 就认为获取锁失败。10000ms即10s是锁失效时间。
    isLock = redLock.tryLock(500, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);
    System.out.println("isLock = "+isLock);
    if (isLock) {
        //TODO if get lock success, do something;
    }
} catch (Exception e) {
} finally {
    // 无论如何, 最后都要解锁
    redLock.unlock();
}` 

这段源码有几个要点：

1. 首先需要构造N个RLock（源码中是3个，RLock就是普通的分布式锁）。
2. 然后用这N个RLock构造一个RedissonRedLock，这就是Redisson给我们封装好的RedLock分布式锁（即N个相互完全独立的节点）。
3. 调用unlock方法解锁，这个方法会向每一个RLock发起解锁请求（for (RLock lock : locks) {futures.add(lock.unlockAsync());}）。

这段源码我们是基于3个完全独立的Redis单机实例来实现的（config1.useSingleServer()）。当然，我们也可以基于3个完全独立的主从（config.useMasterSlaveServers()），或者3个完全独立的sentinel集群（config.useSentinelServers()），或者3个完全独立的Cluster集群（config.useClusterServers().）。

假如我们依赖3个完全独立的Cluster集群来实现ReLock方案，那么架构图如下所示：

有些同学会反问，为什么需要3个Redis Cluster，一个行不行？回答这个问题之前，我们假设只有一个Redis Cluster，那么无论这个Cluster有多少个Master，我们是没办法让LOCK_KEY发送到多个Master上的，因为一个KEY只会属于Cluster中的一个Master，这一点也是没理解RedLock方案最容易犯的错误。

最后还有一个小小的注意点，Redis分布式锁加锁时value必须唯一，RedLock是怎么保证的呢？答案是UUID + threadId，源码如下：

protected final UUID id = UUID.randomUUID();
String getLockName(long threadId) {
    return id + ":" + threadId;
}

写在最后

RedLock方案相比普通的Redis分布式锁方案可靠性确实大大提升。但是，任何事情都具有两面性，因为我们的业务一般只需要一个Redis Cluster，或者一个Sentinel，但是这两者都不能承载RedLock的落地。如果你想要使用RedLock方案，还需要专门搭建一套环境。所以，如果不是对分布式锁可靠性有极高的要求（比如金融场景），不太建议使用RedLock方案。当然，作为基于Redis最牛的分布式锁方案，你依然必须掌握的非常好，以便在有需要时（比如面试）能应付自如。