Redis锁获取失败了咋办？用重试策略来撑住别慌，稳住拿锁才是王道

当你的系统试图去获取一个Redis锁却发现锁已经被别人占着的时候,这事儿就像你急匆匆跑到公共卫生间，却发现门从里面被反锁了，你肯定不能傻站着干等，也不能扭头就走再也不来了，更不可能一脚把门踹开，那该怎么办呢？这时候，一套聪明、有韧性的“重试策略”就显得至关重要了，说白了，别慌，稳住，想办法再试试，直到成功拿到锁为止”。

最直接了当的想法就是“等等再试”，第一次获取锁失败了，系统别立刻报错给用户，而是先缓一缓，比如睡上一小觉（Sleep），睡醒了再去尝试获取，这个“一小觉”多久合适呢？太短了，可能上次拿锁的那个操作还没执行完，你频繁去敲门，反而增加了Redis的压力，这叫“无意义的忙等待”；太长了，万一人家早就完事儿出来了，你却还在外面傻等，系统的响应速度就慢了，用户体验不好，这个等待时间需要根据你业务操作通常的执行时间来估摸，比如大部分操作在100毫秒内完成，那你可能设置个200毫秒的重试间隔就比较合适，这种策略实现起来超级简单，在并发压力不是特别恐怖的情况下，能解决大部分问题，但它的缺点也很明显：有点“死板”，如果锁竞争激烈，大家都在你设定的固定时间点去抢，很可能造成“踩踏事件”，反而降低了成功率。

为了克服固定间隔的“死板”，聪明的人们想到了“指数退避”策略，这个策略的名字听起来有点唬人，但道理很简单，等的时间一次比一次长”，第一次获取失败，等100毫秒；第二次还失败，就别等100毫秒了，等200毫秒；第三次失败，等400毫秒……以此类推，等待时间呈指数级增长，这种做法非常“人性化”，它模拟了我们在生活中遇到困难时的本能反应：一开始不甘心，试得比较频繁；试了几次还不行，就会拉长尝试的间隔，给自己也给对方更多的时间，指数退避的好处在于，它能有效避免在锁资源紧张时，大量请求同时重试导致的“雪崩效应”，给系统一个自我恢复的时间窗口，为了防止等待时间无限变长吓死人，通常会设置一个最大重试次数或者最长等待时间的上限，比如最多重试5次，或者总等待时间不超过10秒，超过这个限度就干脆放弃，告诉用户“系统繁忙，请稍后再试”，这是一种优雅的失败。

还有一种更高级的玩法,不是靠系统自己傻等，而是让Redis在锁被释放的时候“通知”你，这通常通过Redis的发布订阅（Pub/Sub）功能来实现，在获取锁失败后，你的系统不是立即进入等待，而是订阅一个特定的频道，这个频道与这个锁相关联，当持有锁的客户端完成任务、释放锁的时候，它除了删除锁键，还会向这个频道发布一条消息，说“锁已经释放啦！”，所有订阅了这个频道的、正在等待锁的客户端都会收到这个消息，然后它们就可以同时被唤醒，立刻发起新一轮的抢锁尝试，这种策略的响应速度非常快，几乎是实时的，避免了不必要的等待时间消耗，它实现起来相对复杂，而且需要维护Pub/Sub的连接，在锁释放的那个瞬间，如果等待的客户端非常多，还是会引发一波激烈的竞争，俗称“惊群效应”，结合一些随机延迟，可以缓解这个问题。

除了怎么等,还有一个关键问题是“等多久？”也就是重试的超时时间，你不能让一个请求为了一个锁无限期地等下去，必须设置一个总体的超时时间（Timeout），从第一次尝试获取锁开始计时，如果在这个时间范围内（比如10秒）无论重试了多少次都没能成功，就应该果断放弃，向上层返回失败，这防止了因为某些异常情况导致锁永远不释放，而你的请求线程也被永远挂起的问题，是一种重要的自我保护机制。

别忘了,重试策略的核心是“韧性”，而不是“固执”，它的目标是提高在高并发场景下获取锁的成功率，保证核心业务的顺利执行，但它不是银弹，如果锁竞争成了系统的常态瓶颈，那可能就需要回过头来审视一下业务逻辑：这个锁是不是粒度太粗了？能不能把锁的粒度细化？比如不给整个订单加锁，而只锁订单中的某个商品项，或者，有些操作是不是真的需要强一致性的锁？是否可以用更轻量级的方式（比如乐观锁）来替代？

当Redis锁获取失败时,千万不要慌张，采用一种合适的重试策略——无论是简单的固定间隔、更智能的指数退避，还是响应迅速的基于通知的机制——都能帮你“撑住场面”，我们的目标是“稳住，拿到锁才是王道”，通过合理的配置和超时控制，在韧性和性能之间找到最佳平衡点，让你的系统在面对并发洪流时，依然能够从容不迫。