PHP用Redis实现分布式锁的正确方式

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利用Redis的SET命令原子性获取锁，通过Lua脚本确保只有持有者才能释放锁，防止竞态条件和误删；设置锁过期时间避免死锁，合理设定超时防止提前释放或延迟影响；Redlock算法在多Redis实例上实现共识，提升高可用性和数据一致性，适用于极高可靠性要求场景。

在PHP应用中，利用Redis实现分布式锁，其核心在于巧妙地运用Redis的SET命令，配合NX（只在键不存在时设置）和EX（设置过期时间）参数，以原子性地方式获取锁。释放锁则需要确保只有锁的持有者才能删除，这通常通过Lua脚本来实现，以避免竞态条件，确保在分布式环境下对共享资源操作的唯一性和安全性。

解决方案

要实现PHP的Redis分布式锁，我们通常会遵循一套相对成熟的模式。这不只是简单地设置一个键值对，更要考虑原子性、超时和误删等问题。

我们先看获取锁的逻辑。最关键的一步是利用Redis的SET key value NX EX seconds命令。这里的key就是我们想要锁定的资源标识，value则是一个唯一的字符串，用于标识锁的持有者（比如一个请求ID、进程ID或者一个随机生成的UUID），NX确保只有当key不存在时才能成功设置，从而实现“抢占”锁的效果，而EX seconds则为锁设置一个过期时间，这是防止死锁的关键。

<?php

class RedisDistributedLock
{
    private $redis;
    private $lockPrefix = 'lock:';

    public function __construct(Redis $redis)
    {
        $this->redis = $redis;
    }

    /**
     * 尝试获取分布式锁
     * @param string $resourceName 资源名称，例如 'product_stock_update'
     * @param int $expireSeconds 锁的过期时间（秒），防止死锁
     * @param int $timeout 获取锁的等待时间（毫秒），0表示非阻塞
     * @return string|false 成功获取锁时返回唯一的锁值，否则返回false
     */
    public function acquire(string $resourceName, int $expireSeconds = 30, int $timeout = 0)
    {
        $lockKey = $this->lockPrefix . $resourceName;
        $lockValue = uniqid('', true) . mt_rand(100000, 999999); // 生成一个足够独特的锁值

        $startTime = microtime(true);
        do {
            // 使用 SET NX EX 命令原子性地获取锁
            $acquired = $this->redis->set($lockKey, $lockValue, ['NX', 'EX' => $expireSeconds]);

            if ($acquired) {
                return $lockValue; // 成功获取锁
            }

            // 如果设置了等待超时，则等待一段时间再重试
            if ($timeout > 0) {
                usleep(50 * 1000); // 等待50毫秒
            }
        } while ($timeout > 0 && (microtime(true) - $startTime) * 1000 < $timeout);

        return false; // 获取锁失败
    }

    /**
     * 释放分布式锁
     * @param string $resourceName 资源名称
     * @param string $lockValue 之前获取锁时返回的唯一锁值
     * @return bool 成功释放锁返回true，否则返回false
     */
    public function release(string $resourceName, string $lockValue): bool
    {
        $lockKey = $this->lockPrefix . $resourceName;

        // 使用Lua脚本原子性地检查并删除锁，防止误删
        $luaScript = <<<LUA
            if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then
                return redis.call("del", KEYS[1])
            else
                return 0
            end
        LUA;

        // eval方法执行Lua脚本，KEYS数组和ARGV数组是传递给脚本的参数
        $result = $this->redis->eval($luaScript, [$lockKey, $lockValue], 1);

        return (bool)$result;
    }

    // 实际使用示例：
    /*
    $redisClient = new Redis();
    $redisClient->connect('127.0.0.1', 6379);

    $lockManager = new RedisDistributedLock($redisClient);
    $resource = 'order_processing_123';
    $lockValue = $lockManager->acquire($resource, 60, 5000); // 尝试获取锁，最长等待5秒，锁过期时间60秒

    if ($lockValue) {
        echo "成功获取到锁：{$lockValue}\n";
        try {
            // 执行需要同步的关键业务逻辑
            echo "正在处理订单...\n";
            sleep(rand(1, 5)); // 模拟业务处理时间
            echo "订单处理完成。\n";
        } finally {
            // 确保锁最终被释放
            if ($lockManager->release($resource, $lockValue)) {
                echo "锁已成功释放。\n";
            } else {
                echo "锁释放失败或已被其他进程释放/过期。\n";
            }
        }
    } else {
        echo "未能获取到锁，资源正在被占用。\n";
    }
    */
}

这里我用了一个RedisDistributedLock类来封装逻辑。acquire方法中，uniqid('', true) . mt_rand(...)生成一个足够独特的锁值，这是关键，它能确保只有持有这个值的进程才能释放锁。release方法则引入了Lua脚本，这非常重要。如果没有Lua脚本，我们可能会先GET锁的值，判断是否是自己持有的，然后再DEL。但在这两个操作之间，锁可能已经过期并被其他进程获取，此时我们误删了别人的锁，导致严重问题。Lua脚本在Redis服务器端原子性地执行，完美解决了这个竞态条件。

Redis分布式锁为何强调原子性操作？

在分布式系统中，原子性是确保数据一致性和系统正确性的基石，对于分布式锁而言，更是如此。想象一下，如果没有原子性，当你尝试获取一个锁时，可能会发生这样的情况：一个进程检查到锁不存在（GET返回空），正准备设置锁，但就在这极短的时间窗口内，另一个进程也做了同样的事情，并且抢先设置了锁。这样一来，两个进程都认为自己获取了锁，然后同时进入临界区操作共享资源，这与我们使用锁的初衷完全背离。

Redis通过SET key value NX EX seconds这个命令，将“检查键是否存在”、“设置键值”和“设置过期时间”这三个看似独立的操作合并成一个原子操作。这意味着，无论多少个客户端同时执行这个命令，Redis都能保证只有一个客户端能成功设置键，并返回true，其他客户端则会失败。这就从根本上杜绝了多个客户端同时获取到锁的可能性，确保了锁的唯一性。

同样，在释放锁的场景下，原子性也至关重要。一个常见的错误是：

1. 客户端A获取了锁。
2. 客户端A在执行业务逻辑时，因为某些原因（比如网络延迟、GC暂停等）耗时过长，导致锁自动过期。
3. 客户端B在此时成功获取了新的锁。
4. 客户端A的业务逻辑终于执行完毕，它尝试释放锁。它先GET键的值，发现是空的（因为锁已过期），或者发现是客户端B设置的值。如果它不检查，直接DEL，那么它就会误删了客户端B的锁，再次导致两个客户端同时操作共享资源。

为了避免这种“误删”问题，我们必须使用Lua脚本。Lua脚本在Redis服务器端作为一个整体执行，中间不会被其他命令打断。脚本会先检查锁的value是否与客户端A持有的value一致，只有一致时才执行DEL操作。这样，即使锁过期被B获取，A也无法删除B的锁，从而保证了释放操作的原子性和安全性。

如何有效处理Redis分布式锁的超时与死锁问题？

分布式锁的超时机制是其防死锁的核心设计。我们不能指望一个进程在获取锁后永远不出问题地释放它。网络中断、进程崩溃、程序异常等都可能导致锁永远不被释放，进而造成其他进程永远无法获取锁，系统陷入僵局，这就是典型的死锁。

为了规避这种风险，我们在获取锁时，必须为锁设置一个合理的过期时间（EX seconds）。这个过期时间应该略大于预计的最长业务处理时间。如果一个进程在过期时间内没有完成操作并释放锁，Redis会自动删除这个键，从而“强制”释放锁。这样，其他等待的进程就有机会获取锁，避免了永久死锁。

然而，过期时间的选择是一个艺术活。如果设置得太短，可能导致正常运行的进程在完成任务前锁就过期了，其他进程可能趁虚而入，导致并发问题。如果设置得太长，一旦持有锁的进程真的崩溃，其他进程需要等待更久才能获取锁，影响系统响应性。

在实践中，一种常见的策略是：

1. 预估一个保守的、相对较短的过期时间：例如，如果业务操作通常在1秒内完成，可以将过期时间设置为5-10秒。
2. 实现一个“看门狗”机制（可选但推荐）：如果业务逻辑确实可能耗时较长，可以在获取锁后，启动一个独立的线程或进程（或通过异步任务），定期检查当前锁的持有者是否仍是自己，如果是，就为锁续期（EXPIRE key seconds）。这样既能保证锁不会意外过期，又能避免设置一个过长的初始过期时间。当然，这会增加系统的复杂性。

关于死锁，除了过期时间，前面提到的“唯一锁值+Lua脚本原子释放”也是防止死锁的重要一环。它避免了锁被错误释放，从而间接防止了因锁状态混乱而导致的死锁。真正的死锁通常发生在多个资源需要按不同顺序被锁定时，但对于单个资源的分布式锁，过期时间是主要的防范手段。

Redlock算法在分布式锁场景下提供了哪些额外保障？

我们上面讨论的Redis分布式锁方案，是基于单个Redis实例的。虽然对于大多数场景来说，单个Redis实例（即使是主从模式，只要主节点不挂，或挂了能快速切换且数据不丢失，通常也够用）已经足够可靠。但如果你的应用对分布式锁的可用性和数据一致性有着极高的要求，甚至不能容忍Redis单点故障带来的短暂影响，那么Redlock算法就进入了视野。

Redlock算法，由Redis的作者Salvatore Sanfilippo提出，它旨在解决单Redis实例作为分布式锁服务时的潜在单点故障问题。它的核心思想是：不依赖单个Redis实例，而是同时在N个独立的Redis主节点上尝试获取锁。

具体来说，Redlock的获取锁过程大致如下：

1. 客户端获取当前系统时间（毫秒）。
2. 客户端尝试顺序地在N个独立的Redis主节点上获取锁，每个节点上的操作都是SET key value NX EX timeout。这里的timeout应该远小于整个锁的有效时间。
3. 客户端计算获取锁所花费的总时间。
4. 如果客户端成功在大多数（N/2 + 1）的Redis实例上获取了锁，并且获取锁的总时间小于锁的有效时间，那么客户端就认为自己成功获取了锁。
5. 如果客户端未能获取到大多数实例的锁，或者获取锁的时间超过了有效时间，那么它会立即尝试释放所有已获取的锁（即使是那些没有成功获取的实例，也最好尝试释放，以防万一）。

Redlock的额外保障在于：

• 更高的可用性：即使少数Redis实例发生故障（宕机、网络分区），只要大多数实例仍然可用，客户端就能正常获取和释放锁。这比单实例方案更健壮。
• 更强的数据一致性：在某些极端情况下（例如，一个Redis主节点在获取锁后立即崩溃，并且在恢复时可能丢失了锁的信息），Redlock通过在多个节点上达成共识，降低了锁状态不一致的风险。

然而，Redlock也并非没有争议。一些分布式系统专家认为其理论基础在某些边缘情况下可能存在问题，并且实现起来比单实例方案复杂得多。它需要维护多个独立的Redis实例，增加了部署和管理的开销。

在实际应用中，你需要权衡Redlock带来的额外复杂性和它提供的更高级别的保障。对于大多数业务场景，一个配置得当、有持久化和高可用（主从切换）的单Redis实例分布式锁方案已经足够。只有当你的业务对锁的可靠性要求达到“金融级”或者对任何短暂的服务中断都无法容忍时，才可能考虑Redlock。

今天关于《PHP用Redis实现分布式锁的正确方式》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！