面试题：Redis分布式锁可重入性实现中的线程安全考量

确保多线程环境下线程安全的方式

使用线程本地存储（Thread - Local Storage）：

在每个线程中维护一个独立的锁持有计数。当线程获取锁时，若该线程已经持有锁，计数加1；释放锁时，计数减1。只有当计数为0时，才真正释放Redis中的锁。例如在Java中，可以使用ThreadLocal类来实现。

private static final ThreadLocal<Integer> lockCount = ThreadLocal.withInitial(() -> 0);
public boolean lock(String key) {
    if (lockCount.get() > 0) {
        lockCount.set(lockCount.get() + 1);
        return true;
    }
    boolean success = jedis.set(key, UUID.randomUUID().toString(), "NX", "EX", 10) != null;
    if (success) {
        lockCount.set(1);
    }
    return success;
}
public void unlock(String key) {
    if (lockCount.get() > 1) {
        lockCount.set(lockCount.get() - 1);
    } else if (lockCount.get() == 1) {
        jedis.del(key);
        lockCount.set(0);
    }
}

基于Redis的事务（Multi - Exec）：

使用Redis的事务来确保对锁状态的操作是原子性的。例如，在获取锁时，使用SETNX（Set if Not eXists）命令结合事务来保证在多线程并发获取锁时不会出现竞争问题。在释放锁时，同样可以通过事务来确保计数的递减和锁的最终释放操作的原子性。

def lock(key):
    pipe = redis.pipeline()
    while True:
        try:
            pipe.watch(key)
            if not pipe.exists(key):
                pipe.multi()
                pipe.set(key, 1, nx = True, ex = 10)
                pipe.execute()
                return True
            else:
                current_count = int(pipe.get(key))
                pipe.multi()
                pipe.set(key, current_count + 1)
                pipe.execute()
                return True
        except redis.WatchError:
            continue
    return False
def unlock(key):
    pipe = redis.pipeline()
    while True:
        try:
            pipe.watch(key)
            current_count = int(pipe.get(key))
            if current_count <= 1:
                pipe.multi()
                pipe.delete(key)
                pipe.execute()
                return True
            else:
                pipe.multi()
                pipe.set(key, current_count - 1)
                pipe.execute()
                return True
        except redis.WatchError:
            continue
    return False

涉及的同步机制

基于Redis的原子操作：
- SETNX命令是实现分布式锁的基础，它在Redis中是原子性的。当多个线程同时执行SETNX操作时，只有一个线程能成功设置键值对，从而获取锁。此外，对于可重入锁中对锁持有计数的操作，也可以通过Redis的原子操作如INCR（增加）和DECR（减少）来实现。
线程同步：
- 在多线程环境下，除了依赖Redis的原子操作，还需要在应用层面进行线程同步。例如，通过上述的线程本地存储来确保每个线程独立管理自己的锁持有计数，避免不同线程之间对计数的竞争访问。同时，在使用Redis事务时，WATCH机制可以监测键的变化，当被监测的键在事务执行前发生变化时，事务会失败并需要重新执行，从而保证数据的一致性。

可能出现的竞争问题及解决方案

锁超时问题：
- 问题描述：如果一个持有锁的线程在锁的有效期内没有完成任务，锁会因为超时而自动释放，此时其他线程可能会获取到锁，导致数据不一致等问题。
- 解决方案：可以在获取锁时设置一个合理的超时时间，并且在业务逻辑执行过程中，通过定期续租（如使用Redis的SETEX命令重置过期时间）的方式来防止锁超时。同时，在业务逻辑完成后及时释放锁。
误释放锁问题：
- 问题描述：当一个线程获取锁并设置了过期时间后，由于网络波动等原因，该线程在锁过期后才执行释放锁操作，此时可能已经有其他线程获取了锁，原线程的释放操作会误释放其他线程的锁。
- 解决方案：在获取锁时，给锁设置一个唯一标识（如UUID），释放锁时，先判断当前锁的标识是否与自己获取锁时的标识一致，只有一致时才执行释放操作。例如在Java代码中，可以在SETNX时设置一个UUID作为值，释放锁时通过Lua脚本来确保只有持有正确UUID的线程才能释放锁。
```
-- Lua脚本用于释放锁
if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("DEL", KEYS[1])
else
    return 0
end
```
在Java中调用该Lua脚本：
```
String script = "if redis.call(\"GET\", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(\"DEL\", KEYS[1]) else return 0 end";
jedis.eval(script, Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(uuid));
```
并发获取锁竞争问题：
- 问题描述：多个线程同时尝试获取锁时，可能会出现竞争，导致部分线程获取锁失败或获取锁的性能下降。
- 解决方案：除了使用Redis的原子操作SETNX外，可以采用分布式限流算法（如令牌桶算法、漏桶算法）来限制并发获取锁的频率，减少竞争。另外，在应用层可以采用重试机制，当获取锁失败时，按照一定的策略（如指数退避策略）进行重试。

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面试题：Redis分布式锁可重入性实现中的线程安全考量

知识考点

面试题答案

确保多线程环境下线程安全的方式

涉及的同步机制

可能出现的竞争问题及解决方案