Redis 如何实现分布式锁，以及redis的适应场景分析-EW帮帮网

Redis 实现分布式锁的核心是利用 SET NX EX 命令（原子性地实现“不存在则设置+过期时间”），确保同一时刻只有一个客户端获得锁，再配合 Lua 脚本保证释放锁的原子性。

1. 核心原理：加锁（获取锁）

通过 SET key value NX EX expireTime 命令实现，该命令是原子操作，能避免“检查-设置”的竞态问题。

NX（Not Exist）：仅当 key 不存在时才设置成功，确保只有一个客户端拿到锁。
EX（Expire）：为 key 设置过期时间（如 5 秒），避免客户端崩溃后锁永久无法释放。

value：建议使用唯一随机值（如 UUID），确保释放锁时只能删除自己加的锁，避免误删他人的锁。

  示例命令（Redis CLI）：
  SET lock:order UUID-123 NX EX 5
  - 执行成功（拿到锁）：返回 OK。
  - 执行失败（锁已存在）：返回 nil。

2. 关键步骤：释放锁（避免误删）

释放锁需先判断“当前锁的 value 是否为自己的随机值”，再删除 key，这两步必须原子执行，否则会出现“客户端 A 删了客户端 B 的锁”的问题。

解决方案：用 Lua 脚本执行判断+删除，Redis 会将脚本作为整体原子执行。

Lua 脚本示例：
-- 1. 判断锁的 value 是否等于传入的随机值（确保是自己的锁）
-- 2. 若相等则删除锁，返回 1；否则返回 0
if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("DEL", KEYS[1])
else
    return 0
end

KEYS[1]：锁的 key（如 lock:order）
ARGV[1]：加锁时的随机值（如 UUID-123）

3. 进阶优化：解决“锁过期”问题

若客户端拿到锁后，业务执行时间超过锁的过期时间，锁会自动释放，可能导致多个客户端同时持有锁。

解决方案：为锁添加 “续约机制”（即“看门狗”）：

客户端拿到锁后，启动一个后台线程（如定时任务）。
线程每隔过期时间的 1/3（如锁过期 5 秒，则每隔 1.5 秒）检查一次：若当前客户端仍持有锁，则延长锁的过期时间至 5 秒。
当业务执行完成或客户端崩溃，线程停止，锁不再续约，到期后自动释放。

4. 常见方案：基于 Redisson 简化实现

手动实现上述逻辑较复杂，实际项目中常用 Redis 客户端 Redisson（支持 Java、Python 等），它已封装好分布式锁的完整逻辑（加锁、续约、释放锁），开箱即用。

Java 示例（Redisson）：
// 1. 获取 Redisson 客户端
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

// 2. 获取分布式锁（key 为 lock:order）
RLock lock = redisson.getLock("lock:order");

try {
    // 3. 加锁（默认 30 秒过期，自动启动看门狗续约）
    lock.lock();
    // 4. 执行核心业务（如创建订单）
    doBusiness();
} finally {
    // 5. 释放锁（自动判断是否为自己的锁，避免误删）
    lock.unlock();
}

5. redis使用场景

Redis 分布式锁适用于并发量中等、对锁可靠性要求非极致严苛，但追求高性能与低延迟的分布式场景，核心用于解决跨服务/跨节点的资源竞争问题，典型使用场景如下：

1. 防止接口重复请求/幂等性保障

当多个客户端（或服务）可能重复调用同一接口（如用户重复提交订单、重复支付）时，用 Redis 分布式锁确保“同一业务标识下，仅一次请求能执行核心逻辑”。

示例：用户提交订单时，以“用户ID+订单唯一标识”为锁 key，获取锁成功才执行“创建订单”逻辑；未获取到锁则直接返回“请求处理中”或“订单已存在”，避免生成重复订单。

2. 控制分布式任务的并发执行

当多个服务节点同时监听并执行同一类任务（如定时任务、消息消费）时，用 Redis 分布式锁避免“同一任务被多节点重复执行”，确保任务唯一执行。

示例：分布式定时任务（如每日凌晨同步用户数据），以“任务名称+日期”为锁 key，仅抢到锁的服务节点执行同步逻辑，其他节点跳过，避免重复同步导致数据冗余或冲突。

3. 限制共享资源的并发访问

当多个服务需要操作同一共享资源（如修改数据库同一条记录、操作分布式缓存中的同一 key、调用第三方有限资源接口）时，用 Redis 分布式锁控制“同一时间仅一个服务能操作资源”。

示例1：多服务修改数据库中“商品库存”，以“商品ID”为锁 key，抢到锁的服务才能执行“库存减1”操作，避免超卖。
示例2：调用第三方支付接口（有每秒调用次数限制），以“接口名称”为锁 key，控制同一时间仅一个请求调用接口，避免触发限流。

4. 分布式系统中的“临界区”保护

在分布式架构中，若存在“多节点需串行执行的代码块”（即临界区，如初始化全局配置、更新分布式计数器），用 Redis 分布式锁确保“临界区逻辑仅一个节点执行”，避免数据不一致。

示例：分布式系统启动时初始化全局配置到缓存，以“config:init”为锁 key，仅第一个启动的节点执行初始化，其他节点直接读取缓存，避免重复初始化覆盖数据。

5. 秒杀/抢购场景的并发控制

秒杀、抢购场景下，大量请求同时争抢有限商品，需用 Redis 分布式锁结合其高性能特性，控制“同一商品的下单逻辑串行执行”，配合库存预扣减，缓解数据库压力并避免超卖。

注意：该场景需优化锁粒度（如按商品ID分锁，而非全局锁），并结合 Redis 原子操作（如 DECR 预扣减库存）提升性能，避免锁成为瓶颈。

不适合的场景

需明确 Redis 分布式锁的局限性，以下场景不建议使用：

金融级强一致性场景（如银行转账、账务核算）：需绝对避免“锁丢失”“并发持有锁”，建议用 ZooKeeper/etcd 分布式锁。
业务执行时间远超锁过期时间的场景：若业务逻辑（如大数据计算）耗时数分钟，“看门狗”续约机制仍有失效风险，需重新评估锁方案。

总结

Redis 分布式锁的核心优势是高性能、低延迟、部署成本低，因此在互联网业务中（如电商、社交、内容平台）的“非金融级并发控制”场景中应用广泛，是平衡“可靠性”与“性能”的优选方案。

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