用 PHP 写一个 Redis 分布式锁避坑指南

分布式锁：看似简单，处处是坑

如果聊到 Redis，那分布式锁几乎是个绕不开的话题。面试喜欢问，生产环境也真会用到。很多人觉得，分布式锁不就是 SETNX 一下，完事了吗？真上手写一遍才发现，坑远比想象中多。今天不聊底层源码，就聊聊用 PHP 写 Redis 分布式锁时，你绝对会碰到的那几个坑。

掉进 SETNX 的老坑里

闭着眼搜“Redis 分布式锁”，搜索引擎大概率会给你推荐 SETNX 命令。如果你真的直接用了 SETNX，恭喜你，第一个坑已经踩进去了一半。

为什么？SETNX 命令本身没有过期时间的参数。一个典型的错误操作是：

$lock = $redis->setnx($key, $value);
if ($lock) {
    // 业务代码
    $redis->del($key);
}

这时如果有人进程拿到锁后，业务逻辑执行崩溃了，后面的 DEL 根本没机会执行。锁就永远不释放了——死锁。

也许你会说，那我设置一下过期时间不行吗？可以，但如果你用两条命令来实现，那又会掉进第二个坑：

$redis->setnx($key, $value);
$redis->expire($key, 10); // 原子性问题

SETNX 和 EXPIRE 不是原子操作。如果 SETNX 执行完，进程就挂掉了，EXPIRE 没跑，锁还是不会自动释放。正确做法，应该用 SET 命令配合扩展参数，一步到位，比如在 Redis 2.6.12+ 之后配合 NX 和 EX 参数：

$result = $redis->set($lockKey, $token, ['nx', 'ex' => 10]);
if ($result) {
    // 拿到锁了
}

核心：加锁必须是原子的，且必须带过期时间。

误删别人锁的坑

假设你吸取教训，加了过期时间。但还有个更隐蔽的问题：你把锁删错了。

场景是这样的：线程 A 持有锁，设置过期时间是 10 秒。结果 A 业务执行特别慢，超过了 10 秒，锁自动过期了。这时线程 B 来了，它成功拿到了新锁。接着 A 终于执行完了，它执行 del($lockKey)——于是，A 把 B 刚拿到的锁给释放了。

这就乱套了。解决方案也很简单：删除锁之前，先判断这个锁的“持有者身份”。加锁时，给 value 生成一个唯一的 token（比如 uniqid()），删除时先比对一下 value 是否是自己设的那个值，是才删。这一步，最好用 Lua 脚本来保证原子性。

if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call('del', KEYS[1])
else
    return 0
end

核心：解锁前，先验证身份再删除，避免误删他人锁。

过期时间到底设多久？

这是个哲学问题。设短了，业务没跑完锁就过期了，会导致并发问题；设长了，万一服务真崩了，得等很久锁才能被释放。

有些同学建议“做个看门狗”，像 Redisson 那样自动续期。可惜很多 PHP 生态里的客户端没有现成的看门狗机制，自己实现又有成本和风险。如果不上续期，那怎么尽量安全？

我的经验是：过期时间是根据业务最慢执行时间的估算值，还要乘一个安全系数。比如说代码平均执行 100ms，那就设成 1 秒。如果代码里嵌套外部 HTTP 调用，某次超时达到 10 秒，那这个锁等 10 秒以上才能释放，业务就被你坑了。

更稳妥的思路是：记得在业务代码里给网络请求设置上限超时时间，让它一定不能超过锁的过期时间。既然锁是保护共享资源的，那业务执行时长是硬约束，必须设计在锁的 TTL 内跑完。

核心：TTL 要覆盖业务最长执行时间，同时业务本身需要对慢请求做兜底。

主从复制导致的锁丢失问题

你写好了业务代码，终于没线上事故了。但如果你用的 Redis 是主从架构，也就是 Master-Slave，那么还藏着一个大坑：Master 挂掉时的锁丢失。

在线程 A 给 Master 写入锁，数据还没来得及同步到 Slave，Master 就突然宕机了。等哨兵重新进行主从切换，Slave 升级成了 Master，那个锁的数据其实还没有同步过去。这时线程 B 再来请求，它能轻松获取到同一个锁，分布式锁就失效了。

这种场景要根治，就得引用 Redlock 算法了。它要求向多个 Redis 节点写入锁，并且大多数节点同意才算成功。PHP 有现成的库，在网上能搜到，比如 linianmin/redlock，也有人基于 predator 实现。

不过 Redlock 也有自己的争议和复杂度。如果你们的业务不是极度严格的金融级强一致，那么可以用一种比较实用的折中方案：配置哨兵模式时，把 min-slaves-max-lag 设置成 1 秒，保证主写成功后至少有从有延迟 1 秒内同步。另一种做法是，干脆不要太纠结琐碎的分布式锁，而是用数据库的行锁 / SELECT FOR UPDATE 去替代低频写操作。分布式锁真正适合的是大流量高并发场景，但高并发场景用 Redis 主从又是硬伤。这确实是个两难的问题。

局部异常与锁释放的顺序

最后提一个很多人忽略的小细节：释放锁的代码记得放在 finally 块中。不要在执行完业务后直接 return，结果锁没释放。还有，如果释放锁的网络请求本身失败了（比如 Redis 连接超时），你需要在代码里用 try/catch 捕获异常后重试释放。不要小看这些异常，Redis 是快，但它毕竟是网络服务，照样会发生 connect timeout。

以及，如果 Redis 挂了怎么办？部分实操派的方案是做个熔断：只用本地单机锁做降级，牺牲一点一致性，但保证系统不雪崩。

结语

综合来看，一个可靠的 Redis 分布式锁，没有那么困难，但也绝对没那么简单。它是原子操作、过期时间、身份标识、容错策略和主从一致性几个问题的综合博弈。建议你在写这类代码时，尽量使用成熟的开源库，比如 Symfony\Lock 或者 predis 之上的 Lock 组件，别什么都自己造。毕竟坑都在那了，前人已经帮你趟过一遍了。

会写 PHP 不难，能把分布式锁写稳，才算真正理解了并发这门手艺。