随着现在分布式越来越普遍，分布式锁也十分常用，这篇文章解释了 使用zookeeper实现分布式锁，本次咱们说一下如何用Redis实现分布式锁和分布限流。
Redis有个事务锁，就是如下的命令，这个命令的含义是将一个value设置到一个key中，如果不存在将会赋值并且设置超时时间为30秒，如何这个key已经存在了，则不进行设置。
SET key value NX PX 30000
这个事务锁很好的解决了两个单独的命令，一个设置set key value nx，即该key不存在的话将对其进行设置，另一个是expire key seconds，设置该key的超时时间。我们可以想一下，如果这两个命令用程序单独使用会存在什么问题：
-
如果一个set key的命令设置了key，然后程序异常了，expire时间没有设置，那么这个key会一直锁住。
-
如果一个set key时出现了异常，但是直接执行了expire，过了一会儿之后另一个进行set key，还没怎么执行代码，结果key过期了，别的线程也进入了锁。
还有很多出问题的可能点，这里我们就不讨论了，下面咱们来看看如何实现吧。
本文使用的Spring Boot 2.x + Spring data redis + Swagger +lombok + AOP + lua脚本。在实现的过程中遇到了很多问题，都一一解决实现了。
依赖的POM文件如下：
使用了两个lua脚本，一个用于执行lock，另一个执行unlock。
咱们简单看一下，lock脚本就是采用Redis事务执行的set nx px命令，其实还有set nx ex命令，这个ex命令是采用秒的方式进行设置过期时间，这个px是采用毫秒的方式设置过期时间。
value需要使用一个唯一的值，这个值在解锁的时候需要判断是否一致，如果一致的话就进行解锁。这个也是官方推荐的方法。另外在lock的地方我设置了一个result，用于输出测试时的结果，这样就可以结合程序去进行debug了。
来看下代码，主要写了两个方法，一个是用与锁另外一个是用于结解锁。这块需要注意的是使用RedisTemplate，这块意味着key和value一定都是String的，我在使用的过程中就出现了一些错误。首先初始化两个脚本到程序中，然后调用执行脚本。
还有一个就是脚本定义的地方需要注意，返回的结果集一定是Long, Boolean，List, 一个反序列化的值。这块要注意。
好了，这块就写好了，然后写好controller类准备测试。
我也写了一个测试类，用于测试和输出结果, 使用100个线程，然后锁的时间设置10秒，controller里边需要休眠3秒模拟业务执行。
获取锁的地方就会执行do business logic, 然后会有部分线程获取到锁并执行业务，执行完业务的就会释放锁。
分布式锁就实现好了，接下来实现分布式限流。先看一下limit的lua脚本，需要给脚本传两个值，一个值是限流的key,一个值是限流的数量。
获取当前key，然后判断其值是否为nil，如果为nil的话需要赋值为0，然后进行加1并且和limit进行比对，如果大于limt即返回0，说明限流了，如果小于limit则需要使用Redis的INCRBY key 1,就是将key进行加1命令。并且设置超时时间，超时时间是秒，并且如果有需要的话这个秒也是可以用参数进行设置。
执行limit的脚本和执行lock的脚本类似。
接下来咱们写一个限流注解，并且设置注解的key和限流的大小：
然后对注解进行切面，在切面中判断是否超过limit，如果超过limit的时候就需要抛出异常exceeded limit，否则正常执行。
因为有抛出异常，这里我弄了一个统一的controller错误处理，如果controller出现Exception的时候都需要走这块异常。如果是正常的RunTimeException的时候获取一下，否则将异常获取一下并且输出。
好了，接下来将注解写到自定义的controller上，limit的大小为10，也就是10秒钟内限制10次访问。
也是来一段Test方法来跑，老方式100个线程开始跑，只有10次，其他的都是limit。没有问题。
总结一下，这次实现采用了使用lua脚本和Redis实现了锁和限流，但是真实使用的时候还需要多测试，另外如果此次Redis也是采用的单机实现方法，使用集群的时候可能需要改造一下。
关于锁这块其实Reids自己也实现了RedLock, java实现的版本Redission。也有很多公司使用了，功能非常强大。各种场景下都用到了。
随着现在分布式越来越普遍，分布式锁也十分常用，这篇文章解释了 使用zookeeper实现分布式锁，本次咱们说一下如何用Redis实现分布式锁和分布限流。
Redis有个事务锁，就是如下的命令，这个命令的含义是将一个value设置到一个key中，如果不存在将会赋值并且设置超时时间为30秒，如何这个key已经存在了，则不进行设置。
SET key value NX PX 30000
这个事务锁很好的解决了两个单独的命令，一个设置set key value nx，即该key不存在的话将对其进行设置，另一个是expire key seconds，设置该key的超时时间。我们可以想一下，如果这两个命令用程序单独使用会存在什么问题：
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如果一个set key的命令设置了key，然后程序异常了，expire时间没有设置，那么这个key会一直锁住。
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如果一个set key时出现了异常，但是直接执行了expire，过了一会儿之后另一个进行set key，还没怎么执行代码，结果key过期了，别的线程也进入了锁。
还有很多出问题的可能点，这里我们就不讨论了，下面咱们来看看如何实现吧。
本文使用的Spring Boot 2.x + Spring data redis + Swagger +lombok + AOP + lua脚本。在实现的过程中遇到了很多问题，都一一解决实现了。
依赖的POM文件如下：
使用了两个lua脚本，一个用于执行lock，另一个执行unlock。
咱们简单看一下，lock脚本就是采用Redis事务执行的set nx px命令，其实还有set nx ex命令，这个ex命令是采用秒的方式进行设置过期时间，这个px是采用毫秒的方式设置过期时间。
value需要使用一个唯一的值，这个值在解锁的时候需要判断是否一致，如果一致的话就进行解锁。这个也是官方推荐的方法。另外在lock的地方我设置了一个result，用于输出测试时的结果，这样就可以结合程序去进行debug了。
来看下代码，主要写了两个方法，一个是用与锁另外一个是用于结解锁。这块需要注意的是使用RedisTemplate，这块意味着key和value一定都是String的，我在使用的过程中就出现了一些错误。首先初始化两个脚本到程序中，然后调用执行脚本。
还有一个就是脚本定义的地方需要注意，返回的结果集一定是Long, Boolean，List, 一个反序列化的值。这块要注意。
好了，这块就写好了，然后写好controller类准备测试。
我也写了一个测试类，用于测试和输出结果, 使用100个线程，然后锁的时间设置10秒，controller里边需要休眠3秒模拟业务执行。
获取锁的地方就会执行do business logic, 然后会有部分线程获取到锁并执行业务，执行完业务的就会释放锁。
分布式锁就实现好了，接下来实现分布式限流。先看一下limit的lua脚本，需要给脚本传两个值，一个值是限流的key,一个值是限流的数量。
获取当前key，然后判断其值是否为nil，如果为nil的话需要赋值为0，然后进行加1并且和limit进行比对，如果大于limt即返回0，说明限流了，如果小于limit则需要使用Redis的INCRBY key 1,就是将key进行加1命令。并且设置超时时间，超时时间是秒，并且如果有需要的话这个秒也是可以用参数进行设置。
执行limit的脚本和执行lock的脚本类似。
接下来咱们写一个限流注解，并且设置注解的key和限流的大小：
然后对注解进行切面，在切面中判断是否超过limit，如果超过limit的时候就需要抛出异常exceeded limit，否则正常执行。
因为有抛出异常，这里我弄了一个统一的controller错误处理，如果controller出现Exception的时候都需要走这块异常。如果是正常的RunTimeException的时候获取一下，否则将异常获取一下并且输出。
好了，接下来将注解写到自定义的controller上，limit的大小为10，也就是10秒钟内限制10次访问。
也是来一段Test方法来跑，老方式100个线程开始跑，只有10次，其他的都是limit。没有问题。
总结一下，这次实现采用了使用lua脚本和Redis实现了锁和限流，但是真实使用的时候还需要多测试，另外如果此次Redis也是采用的单机实现方法，使用集群的时候可能需要改造一下。
关于锁这块其实Reids自己也实现了RedLock, java实现的版本Redission。也有很多公司使用了，功能非常强大。各种场景下都用到了。
- 文章来源：51cto博客
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