使用现状
Redis分布锁的基础内容，我们已经在基于AOP和Redis实现的简易版分布式锁这篇文章中讲过了，也在文章中示范了正常的加锁和解锁方法。
分布式锁在之前的项目中一直运行良好，没有辜负我们的期望。
发现问题
但在最近查线上日志的时候偶然发现，有一个业务场景下，分布式锁偶尔会失效，导致有多个线程同时执行了相同的代码。
我们经过初步排查，定位到是因为在这段代码中间调用了第三方的接口导致。
因为业务代码耗时过长，超过了锁的超时时间，造成锁自动失效，然后另外一个线程意外的持有了锁。于是就出现了多个线程共同持有锁的现象。
解决方案
问题既然已经出现了，那么接下来我们就应该考虑解决方案了。
我们也曾经想过，是否可以通过合理地设置LockTime(锁超时时间)来解决这个问题?
但LockTime的设置原本就很不容易。LockTime设置过小，锁自动超时的概率就会增加，锁异常失效的概率也就会增加，而LockTime设置过大，万一服务出现异常无法正常释放锁，那么出现这种异常锁的时间也就越长。我们只能通过经验去配置，一个可以接受的值，基本上是这个服务历史上的平均耗时再增加一定的buff。
既然这条路走不通了，那么还有其他路可以走么？
当然还是有的，我们可以先给锁设置一个LockTime，然后启动一个守护线程，让守护线程在一段时间后，重新去设置这个锁的LockTime。
看起来很简单是不是？
但在实际操作中，我们要注意以下几点：
1、和释放锁的情况一致，我们需要先判断锁的对象是否没有变。否则会造成无论谁持有锁，守护线程都会去重新设置锁的LockTime。不应该续的不能瞎续。
2、守护线程要在合理的时间再去重新设置锁的LockTime，否则会造成资源的浪费。不能动不动就去续。
3、如果持有锁的线程已经处理完业务了，那么守护线程也应该被销毁。不能主人都挂了，守护者还在那里继续浪费资源。
代码实现
我们首先先生成一个内部类去实现Runnable，作为守护线程的参数。
public class SurvivalClamProcessor implements Runnable {
private static final int REDIS_EXPIRE_SUCCESS = 1;
SurvivalClamProcessor(String field, String key, String value, int lockTime) {
this.field = field;
this.key = key;
this.value = value;
this.lockTime = lockTime;
this.signal = Boolean.TRUE;
}
private String field;
private String key;
private String value;
private int lockTime;
//线程关闭的标记
private volatile Boolean signal;
void stop() {
this.signal = Boolean.FALSE;
}
@Override
public void run() {
int waitTime = lockTime * 1000 * 2 / 3;
while (signal) {
try {
Thread.sleep(waitTime);
if (cacheUtils.expandLockTime(field, key, value, lockTime) == REDIS_EXPIRE_SUCCESS) {
if (logger.isInfoEnabled()) {
logger.info("expandLockTime 成功，本次等待{}ms，将重置锁超时时间重置为{}s,其中field为{},key为{}", waitTime, lockTime, field, key);
}
} else {
if (logger.isInfoEnabled()) {
logger.info("expandLockTime 失败，将导致SurvivalClamConsumer中断");
}
this.stop();
}
} catch (InterruptedException e) {
if (logger.isInfoEnabled()) {
logger.info("SurvivalClamProcessor 处理线程被强制中断");
}
} catch (Exception e) {
logger.error("SurvivalClamProcessor run error", e);
}
}
if (logger.isInfoEnabled()) {
logger.info("SurvivalClamProcessor 处理线程已停止");
}
}
}
其中expandLockTime是通过Lua脚本实现的。延长锁超时的脚本语句和释放锁的Lua脚本类似。
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('expire', KEYS[1],ARGV[2]) else return '0' end";
在以上代码中，我们将waitTime设置为Math.max(1, lockTime * 2 / 3)，即守护线程许需要等待waitTime后才可以去重新设置锁的超时时间，避免了资源的浪费。
同时在expandLockTime时候也去判断了当前持有锁的对象是否一致，避免了胡乱重置锁超时时间的情况。
然后我们在获得锁的代码之后，添加如下代码：
SurvivalClamProcessor survivalClamProcessor
= new SurvivalClamProcessor(lockField, lockKey, randomValue, lockTime);
Thread survivalThread = new Thread(survivalClamProcessor);
survivalThread.setDaemon(Boolean.TRUE);
survivalThread.start();
Object returnObject = joinPoint.proceed(args);
survivalClamProcessor.stop();
survivalThread.interrupt();
return returnObject;
这段代码会先初始化守护线程的内部参数，然后通过start函数启动线程，最后在业务执行完之后，设置守护线程的关闭标记，最后通过interrupt()去中断sleep状态，保证线程及时销毁。
后续
本文讲解了如何通过启动一个守护线程去重置锁超时时间，也同时介绍了在实现过程的注意点。随带着也科普了一下线程销毁的正确方式。
那么关于分布式锁还有下文么？我也不知道，权当是有吧，可能下一期会讲讲如何通过其他方式（除Redis之外的）去实现分布式锁，也可能是讲一下Redis分布式锁的其他问题和解决方案。
好了，我们下一期再见，欢迎大家一起留言讨论。同时也欢迎点赞，欢迎送小星星~
