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伪代码模型
# get lock lock = 0 while lock != 1: timestamp = current Unix time + lock timeout + 1 lock = SETNX lock.foo timestamp if lock == 1 or (now() > (GET lock.foo) and now() > (GETSET lock.foo timestamp)): break; else: sleep(10ms) # do your job do_job() # release if now() < GET lock.foo: DEL lock.foo
Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。对此有2种解决方法：
1.客户端角度，为保证每个客户端间正常有序与Redis进行通信，对连接进行池化，同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。
2.服务器角度，利用setnx实现锁。如某客户端要获得一个名字list的锁，客户端使用下面的命令进行获取：
Setnx lock.list current time + lock timeout
如返回1，则该客户端获得锁，把lock. list的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.list来释放该锁。
如返回0，表明该锁已被其他客户端取得，等对方完成或等待锁超时。
第二种需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些问题。
语法：SETNX key value
功能：将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在；若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。
时间复杂度：O(1)
返回值：设置成功，返回 1 。设置失败，返回 0 。
模式：将 SETNX 用于加锁(locking)，SETNX 可以用作加锁原语(locking primitive)。比如说，要对关键字(key) foo 加锁，客户端可以尝试以下方式：
SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
如果 SETNX 返回 1 ，说明客户端已经获得了锁， key 设置的unix时间则指定了锁失效的时间。之后客户端可以通过 DEL lock.foo 来释放锁。
如果 SETNX 返回 0 ，说明 key 已经被其他客户端上锁了。如果锁是非阻塞(non blocking lock)的，我们可以选择返回调用，或者进入一个重试循环，直到成功获得锁或重试超时(timeout)。
但是已经证实仅仅使用SETNX加锁带有竞争条件，在特定的情况下会造成错误。
处理死锁(deadlock)
上面的锁算法有一个问题：如果因为客户端失败、崩溃或其他原因导致没有办法释放锁的话，怎么办？
这种状况可以通过检测发现——因为上锁的 key 保存的是 unix 时间戳，假如 key 值的时间戳小于当前的时间戳，表示锁已经不再有效。
但是，当有多个客户端同时检测一个锁是否过期并尝试释放它的时候，我们不能简单粗暴地删除死锁的 key ，再用 SETNX 上锁，因为这时竞争条件(race condition)已经形成了：
C1 和 C2 读取 lock.foo 并检查时间戳， SETNX 都返回 0 ，因为它已经被 C3 锁上了，但 C3 在上锁之后就崩溃(crashed)了。
C1 向 lock.foo 发送 DEL 命令。
C1 向 lock.foo 发送 SETNX 并成功。
C2 向 lock.foo 发送 DEL 命令。
C2 向 lock.foo 发送 SETNX 并成功。
出错：因为竞争条件的关系，C1 和 C2 两个都获得了锁。
幸好，以下算法可以避免以上问题。来看看我们聪明的 C4 客户端怎么办：
C4 向 lock.foo 发送 SETNX 命令。
因为崩溃掉的 C3 还锁着 lock.foo ，所以 Redis 向 C4 返回 0 。
C4 向 lock.foo 发送 GET 命令，查看 lock.foo 的锁是否过期。如果不，则休眠(sleep)一段时间，并在之后重试。
另一方面，如果 lock.foo 内的 unix 时间戳比当前时间戳老，C4 执行以下命令：
GETSET lock.foo <current Unix timestamp + lock timeout + 1>
因为 GETSET 的作用，C4 可以检查看 GETSET 的返回值，确定 lock.foo 之前储存的旧值仍是那个过期时间戳，如果是的话，那么 C4 获得锁。
如果其他客户端，比如 C5，比 C4 更快地执行了 GETSET 操作并获得锁，那么 C4 的 GETSET 操作返回的就是一个未过期的时间戳(C5 设置的时间戳)。C4 只好从第一步开始重试。注意，即便 C4 的 GETSET 操作对 key 进行了修改，这对未来也没什么影响。
这里假设锁key对应的value没有实际业务意义，否则会有问题，而且其实其value也确实不应该用在业务中。
为了让这个加锁算法更健壮，获得锁的客户端应该常常检查过期时间以免锁因诸如 DEL 等命令的执行而被意外解开，因为客户端失败的情况非常复杂，不仅仅是崩溃这么简单，还可能是客户端因为某些操作被阻塞了相当长时间，紧接着 DEL 命令被尝试执行(但这时锁却在另外的客户端手上)。
语法：GETSET key value
功能：将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)。当 key 存在但不是字符串类型时，返回一个错误。
时间复杂度：O(1)
返回值：返回给定 key 的旧值；当 key 没有旧值时，也即是， key 不存在时，返回 nil 。
Redis有一系列的命令，特点是以NX结尾，NX是Not eXists的缩写，如SETNX命令就应该理解为：SET if Not eXists。这系列的命令非常有用，这里讲使用SETNX来实现分布式锁。
用SETNX实现分布式锁
利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如：某客户端要获得一个名字foo的锁，客户端使用下面的命令进行获取：
SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
解决死锁
上面的锁定逻辑有一个问题：如果一个持有锁的客户端失败或崩溃了不能释放锁，该怎么解决？我们可以通过锁的键对应的时间戳来判断这种情况是否发生了，如果当前的时间已经大于lock.foo的值，说明该锁已失效，可以被重新使用。
发生这种情况时，可不能简单的通过DEL来删除锁，然后再SETNX一次，当多个客户端检测到锁超时后都会尝试去释放它，这里就可能出现一个竞态条件,让我们模拟一下这个场景：
C0操作超时了，但它还持有着锁，C1和C2读取lock.foo检查时间戳，先后发现超时了。
C1 发送DEL lock.foo
C1 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
C2 发送DEL lock.foo
C2 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
这样一来，C1，C2都拿到了锁！问题大了！
幸好这种问题是可以避免的，让我们来看看C3这个客户端是怎样做的：
C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁，由于C0还持有锁，所以Redis返回给C3一个0
C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了，如果没超时，则等待或重试。
反之，如果已超时，C3通过下面的操作来尝试获得锁：
GETSET lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
通过GETSET，C3拿到的时间戳如果仍然是超时的，那就说明，C3如愿以偿拿到锁了。
如果在C3之前，有个叫C4的客户端比C3快一步执行了上面的操作，那么C3拿到的时间戳是个未超时的值，这时，C3没有如期获得锁，需要再次等待或重试。留意一下，尽管C3没拿到锁，但它改写了C4设置的锁的超时值，不过这一点非常微小的误差带来的影响可以忽略不计。
注意：为了让分布式锁的算法更稳键些，持有锁的客户端在解锁之前应该再检查一次自己的锁是否已经超时，再去做DEL操作，因为可能客户端因为某个耗时的操作而挂起，操作完的时候锁因为超时已经被别人获得，这时就不必解锁了。
示例伪代码
根据上面的代码，我写了一小段Fake代码来描述使用分布式锁的全过程：
# get lock
lock = 0
while lock != 1:
timestamp = current Unix time + lock timeout + 1
lock = SETNX lock.foo timestamp
if lock == 1 or (now() > (GET lock.foo) and now() > (GETSET lock.foo timestamp)):
break;
else:
sleep(10ms)
# do your job
do_job()
# release
if now() < GET lock.foo:
DEL lock.foo
是的，要想这段逻辑可以重用，使用python的你马上就想到了Decorator，而用Java的你是不是也想到了那谁？AOP + annotation？行，怎样舒服怎样用吧，别重复代码就行。
java之jedis实现
expireMsecs 锁持有超时，防止线程在入锁以后，无限的执行下去，让锁无法释放
timeoutMsecs 锁等待超时，防止线程饥饿，永远没有入锁执行代码的机会
/** * Acquire lock. * * @param jedis * @return true if lock is acquired, false acquire timeouted * @throws InterruptedException * in case of thread interruption */ public synchronized boolean acquire(Jedis jedis) throws InterruptedException { int timeout = timeoutMsecs; while (timeout >= 0) { long expires = System.currentTimeMillis() + expireMsecs + 1; String expiresStr = String.valueOf(expires); //锁到期时间 if (jedis.setnx(lockKey, expiresStr) == 1) { // lock acquired locked = true; return true; } String currentValueStr = jedis.get(lockKey); //redis里的时间 if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) { //判断是否为空，不为空的情况下，如果被其他线程设置了值，则第二个条件判断是过不去的 // lock is expired String oldValueStr = jedis.getSet(lockKey, expiresStr); //获取上一个锁到期时间，并设置现在的锁到期时间， //只有一个线程才能获取上一个线上的设置时间，因为jedis.getSet是同步的 if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) { //如过这个时候，多个线程恰好都到了这里，但是只有一个线程的设置值和当前值相同，他才有权利获取锁 // lock acquired locked = true; return true; } } timeout -= 100; Thread.sleep(100); } return false; }
一般用法
其中很多繁琐的边缘代码，包括：异常处理，释放资源等等 。
JedisPool pool; JedisLock jedisLock = new JedisLock(pool.getResource(), lockKey, timeoutMsecs, expireMsecs); try { if (jedisLock.acquire()) { // 启用锁 //执行业务逻辑 } else { logger.info("The time wait for lock more than [{}] ms ", timeoutMsecs); } } catch (Throwable t) { // 分布式锁异常 logger.warn(t.getMessage(), t); } finally { if (jedisLock != null) { try { jedisLock.release();// 则解锁 } catch (Exception e) { } } if (jedis != null) { try { pool.returnResource(jedis);// 还到连接池里 } catch (Exception e) { } } }
犀利用法
用匿名类来实现，代码非常简洁 至于SimpleLock的实现
SimpleLock lock = new SimpleLock(key); lock.wrap(new Runnable() { @Override public void run() { //此处代码是锁上的 } });
标签：strong deadlock setnx sync sim int 包括 logger dash
原文地址：http://www.cnblogs.com/dragonsuc/p/6885495.html
