Redis集群里头怎么搞多线程锁，保证并发时不乱套的那些事儿

关于在Redis集群里实现多线程锁，保证高并发时数据不乱套这件事，其实核心思想就是想办法让多个客户端（也就是你说的多线程，可能在同一台机器上，也可能在不同的机器上）在想要操作同一份数据之前，先去抢一个“许可证”，谁抢到了这个唯一的许可证，谁才有资格去操作，操作完了再把许可证释放掉，让其他人来抢，这样，即使有再多的请求同时涌来，也得一个个排好队执行,自然不会乱套。

最经典、最常用的方法，就是基于Redis自身特性实现的分布式锁，这里主要参考了Redis官方文档中关于分布式锁的规范以及社区的最佳实践，特别是那个有名的“Redlock”算法。

最基础的锁：SETNX 命令

最早大家是这么干的：用一个特定的键（Key）作为锁的标识，比如你要给商品ID为1001的库存加锁，键名可以设为 lock:stock:1001，然后使用Redis的 SETNX 命令，这个命令的意思是“当这个键不存在的时候才设置它”，如果设置成功（返回1），就表示你成功抢到了锁；如果设置失败（返回0），说明锁已经被别人占着了,你得等着或者放弃。

光抢到锁还不行,还得解决两个大问题：

1. 死锁：如果某个客户端抢到锁之后，因为程序崩溃、网络中断等原因，一直没有释放锁，那这个锁就永远不被释放了，其他客户端永远也拿不到锁，这就是死锁，解决办法是给锁设置一个过期时间（Expire Time），比如设置10秒后自动过期，这样即使持有锁的客户端出了问题，锁也会在10秒后自动释放，避免了永久死锁，在Redis中，通常使用 SET key value NX PX 10000 这样的命令，一条命令原子性地完成“设置键值”和“设置过期时间”两个操作,防止中间发生意外导致过期时间没设上。
2. 误释放：假设客户端A抢到了锁，设置10秒过期，但A的业务逻辑可能比较复杂，执行了15秒，锁在第10秒的时候已经自动过期了，此时客户端B成功抢到了锁，然后第15秒时，A终于执行完了，它去释放锁（删除那个键），这下就坏事了，A释放的其实是B刚持有的锁！为了解决这个问题，我们需要在设置锁的时候，给每个客户端设置一个唯一的值（比如UUID），释放锁的时候，先检查一下当前锁的值是不是自己设置的那个，如果是，才能删除，这个“检查值并删除”的操作也需要是原子的，Redis推荐使用Lua脚本来实现,因为Lua脚本在Redis中是原子执行的。

一个相对完善的基础锁流程就是：加锁时用 SET lock_key unique_value NX PX 10000；解锁时用Lua脚本先比较值再删除。

应对更苛刻的场景：Redlock算法

上面说的单实例Redis锁在大多数情况下已经够用了，但如果你的Redis环境是集群模式的，特别是那种主从复制的集群，就会遇到新问题，客户端A在主节点上成功加锁，但这个锁还没来得及同步到从节点，主节点就宕机了，然后从节点被提升为新的主节点，但这个新的主节点上没有客户端A的锁，另一个客户端B过来，就能在新主节点上成功加锁——这样就出现了两个客户端同时持有同一把锁的情况,数据就可能乱套。

为了解决在集群环境下的这个问题，Redis的作者提出了一个更复杂的算法，叫Redlock，这个算法的核心思想是不把鸡蛋放在一个篮子里，它要求客户端在大多数Redis节点上都成功拿到锁,才算真正加锁成功。

具体步骤大概是这样的：

1. 获取当前精确的时间戳。
2. 客户端依次向Redis集群中所有独立的Master节点发起加锁请求（用的还是前面那个SET命令），并设置一个远小于锁过期时间的超时时间,防止某个节点响应慢导致长时间等待。
3. 计算整个加锁过程花了多长时间，只有当客户端在超过半数的节点上都加锁成功，并且总耗时小于锁的有效时间,加锁才算成功。
4. 如果加锁成功,锁的实际有效时间要减去加锁过程消耗的时间。
5. 如果加锁失败（比如成功节点数没过半，或者总耗时超了），那么客户端要向所有节点发起释放锁的请求（即使那些它认为没锁成功的节点也要尝试释放，以防万一）。

Redlock通过这种方式，即使个别节点宕机，只要大多数节点存活，就能保证锁的安全性，这个算法更重，性能开销也更大,所以一般只在需要极高一致性的关键场景下使用。

现成的轮子：Redisson客户端

上面说的自己实现Redlock还是挺麻烦的，好在有现成的优秀客户端库帮我们做好了，比如Java语言里的Redisson，它封装了各种分布式锁的实现，包括可重入锁（一个线程可以多次获取同一把锁）、公平锁、联锁（类似Redlock）、红锁（Redlock的标准实现）等，在实际项目中，我们通常直接使用这些成熟的库，而不是自己去写Lua脚本和节点通信逻辑,这样更可靠也更省心。

在Redis集群里搞多线程锁，就是从简单的设置一个键开始，逐步解决死锁、误释放、集群故障转移等问题，核心在于利用Redis的原子操作和合理的算法，确保在分布式环境下，“许可证”的唯一性和可靠性，对于大多数应用，使用带过期时间和唯一值的单节点锁就够了；对于金融级等高要求场景,则可以考虑使用Redlock算法或直接借助Redisson这样的专业工具。