Redis【实战篇】---- 分布式锁

Redis【实战篇】---- 分布式锁

  • 1. 基本原理和实现方式对比
  • 2. Redis分布式锁的实现核心思路
  • 3. 实现分布式锁版本一
  • 4. Redis分布式锁误删情况说明
  • 5. 解决Redis分布式锁误删问题
  • 6. 分布式锁的原子性问题
  • 7. Lua脚本解决多条命令原子性问题
  • 8. 利用Java代码调试Lua脚本改造分布式锁

1. 基本原理和实现方式对比

分布式锁:满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁,只要大家使用的是同一把锁,那么我们就能锁住线程,不让线程进行,让程序串行执行,这就是分布式锁的核心思路

在这里插入图片描述

那么分布式锁他应该满足一些什么样的条件呢?

可见性:多个线程都能看到相同的结果,注意:这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性,只是说多个进程之间都能感知到变化的意思

互斥:互斥是分布式锁的最基本的条件,使得程序串行执行

高可用:程序不易崩溃,时时刻刻都保证较高的可用性

高性能:由于加锁本身就让性能降低,所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能

安全性:安全也是程序中必不可少的一环

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常见的分布式锁有三种

Mysql:mysql本身就带有锁机制,但是由于mysql性能本身一般,所以采用分布式锁的情况下,其实使用mysql作为分布式锁比较少见

Redis:redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式,现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁,利用setnx这个方法,如果插入key成功,则表示获得到了锁,如果有人插入成功,其他人插入失败则表示无法获得到锁,利用这套逻辑来实现分布式锁

Zookeeper:zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案

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2. Redis分布式锁的实现核心思路

实现分布式锁时需要实现的两个基本方法:

  • 获取锁:

    • 互斥:确保只能有一个线程获取锁
    • 非阻塞:尝试一次,成功返回true,失败返回false
  • 释放锁:

    • 手动释放
    • 超时释放:获取锁时添加一个超时时间

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核心思路:

我们利用redis 的setNx 方法,当有多个线程进入时,我们就利用该方法,第一个线程进入时,redis 中就有这个key 了,返回了1,如果结果是1,则表示他抢到了锁,那么他去执行业务,然后再删除锁,退出锁逻辑,没有抢到锁的哥们,等待一定时间后重试即可

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3. 实现分布式锁版本一

  • 加锁逻辑

锁的基本接口

public interface ILock {/*** 尝试获取锁* @param timeoutSec 锁持有超时时间,过期后自动释放* @return true 代表获取锁成功 false 代表获取锁失败*/boolean tryLock(long timeoutSec);/*** 释放锁*/void unLock();}

SimpleRedisLock

利用setnx方法进行加锁,同时增加过期时间,防止死锁,此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性

    private static final String KEY_PREFIX="lock:";@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {long threadId = Thread.currentThread().getId();Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);}
  • 释放锁逻辑

SimpleRedisLock

释放锁,防止删除别人的锁

    @Overridepublic void unLock() {stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);}
  • 修改业务代码
    @Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {// 1. 查询优惠券SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);// 2. 判断秒杀是否开始if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {// 秒杀尚未开始return Result.fail("秒杀尚未开始!");}// 3. 判断秒杀是否结束if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {// 秒杀已结束return Result.fail("秒杀已结束!");}// 4. 判断库存是否充足if (voucher.getStock() < 1) {// 库存不足return Result.fail("库存不足!");}Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 创建锁对象SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);// 获取锁对象boolean isLock = lock.tryLock(1200);// 加锁失败if (!isLock) {return Result.fail("不允许重复下单!");}try {//获取代理对象(事务)IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();return proxy.createVoucherOrder(voucherId);} finally {//释放锁lock.unLock();}}

4. Redis分布式锁误删情况说明

逻辑说明:

持有锁的线程在锁的内部出现了阻塞,导致他的锁自动释放,这时其他线程,线程2来尝试获得锁,就拿到了这把锁,然后线程2在持有锁执行过程中,线程1反应过来,继续执行,而线程1执行过程中,走到了删除锁逻辑,此时就会把本应该属于线程2的锁进行删除,这就是误删别人锁的情况说明

解决方案:解决方案就是在每个线程释放锁的时候,去判断一下当前这把锁是否属于自己,如果属于自己,则不进行锁的删除,假设还是上边的情况,线程1卡顿,锁自动释放,线程2进入到锁的内部执行逻辑,此时线程1反应过来,然后删除锁,但是线程1,一看当前这把锁不是属于自己,于是不进行删除锁逻辑,当线程2走到删除锁逻辑时,如果没有卡过自动释放锁的时间点,则判断当前这把锁是属于自己的,于是删除这把锁。

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5. 解决Redis分布式锁误删问题

需求:修改之前的分布式锁实现,满足:在获取锁时存入线程标示(可以用UUID表示)
在释放锁时先获取锁中的线程标示,判断是否与当前线程标示一致

  • 如果一致则释放锁
  • 如果不一致则不释放锁

核心逻辑:在存入锁时,放入自己线程的标识,在删除锁时,判断当前这把锁的标识是不是自己存入的,如果是,则进行删除,如果不是,则不进行删除。

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具体代码如下:加锁

    private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);}

释放锁

    @Overridepublic void unLock() {String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);if (threadId.equals(id)) {stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);}}

有关代码实操说明:

在我们修改完此处代码后,我们重启工程,然后启动两个线程,第一个线程持有锁后,手动释放锁,第二个线程 此时进入到锁内部,再放行第一个线程,此时第一个线程由于锁的value值并非是自己,所以不能释放锁,也就无法删除别人的锁,此时第二个线程能够正确释放锁,通过这个案例初步说明我们解决了锁误删的问题。

6. 分布式锁的原子性问题

更为极端的误删逻辑说明:

线程1现在持有锁之后,在执行业务逻辑过程中,他正准备删除锁,而且已经走到了条件判断的过程中,比如他已经拿到了当前这把锁确实是属于他自己的,正准备删除锁,但是此时他的锁到期了,那么此时线程2进来,但是线程1他会接着往后执行,当他卡顿结束后,他直接就会执行删除锁那行代码,相当于条件判断并没有起到作用,这就是删锁时的原子性问题,之所以有这个问题,是因为线程1的拿锁,比锁,删锁,实际上并不是原子性的,我们要防止刚才的情况发生

在这里插入图片描述

7. Lua脚本解决多条命令原子性问题

Redis提供了Lua脚本功能,在一个脚本中编写多条Redis命令,确保多条命令执行时的原子性。Lua是一种编程语言,它的基本语法大家可以参考网站:https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html,这里重点介绍Redis提供的调用函数,我们可以使用lua去操作redis,又能保证他的原子性,这样就可以实现拿锁比锁删锁是一个原子性动作了,作为Java程序员这一块并不作一个简单要求,并不需要大家过于精通,只需要知道他有什么作用即可。

这里重点介绍Redis提供的调用函数,语法如下:

redis.call('命令名称', 'key', '其它参数', ...)

例如,我们要执行set name jack,则脚本是这样:

# 执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'jack')

例如,我们要先执行set name Rose,再执行get name,则脚本如下:

# 先执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'Rose')
# 再执行 get name
local name = redis.call('get', 'name')
# 返回
return name

写好脚本以后,需要用Redis命令来调用脚本,调用脚本的常见命令如下:
在这里插入图片描述

例如,我们要执行 redis.call(‘set’, ‘name’, ‘jack’) 这个脚本,语法如下:
在这里插入图片描述

如果脚本中的key、value不想写死,可以作为参数传递。key类型参数会放入KEYS数组,其它参数会放入ARGV数组,在脚本中可以从KEYS和ARGV数组获取这些参数:
在这里插入图片描述

接下来我们来回一下我们释放锁的逻辑:

释放锁的业务流程是这样的

​ 1、获取锁中的线程标示

​ 2、判断是否与指定的标示(当前线程标示)一致

​ 3、如果一致则释放锁(删除)

​ 4、如果不一致则什么都不做

如果用Lua脚本来表示则是这样的:

最终我们操作redis的拿锁比锁删锁的lua脚本就会变成这样

-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key,这里的ARGV[1] 就是当前线程标示
-- 获取锁中的标示,判断是否与当前线程标示一致
if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then-- 一致,则删除锁return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致,则直接返回
return 0

8. 利用Java代码调试Lua脚本改造分布式锁

lua脚本本身并不需要大家花费太多时间去研究,只需要知道如何调用,大致是什么意思即可,所以在笔记中并不会详细的去解释这些lua表达式的含义。

我们的RedisTemplate中,可以利用execute方法去执行lua脚本,参数对应关系就如下图股

在这里插入图片描述

private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;static {UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);}public void unlock() {// 调用lua脚本stringRedisTemplate.execute(UNLOCK_SCRIPT,Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
}

小总结:

基于Redis的分布式锁实现思路:

  • 利用set nx ex获取锁,并设置过期时间,保存线程标示
  • 释放锁时先判断线程标示是否与自己一致,一致则删除锁
    • 特性:
      • 利用set nx满足互斥性
      • 利用set ex保证故障时锁依然能释放,避免死锁,提高安全性
      • 利用Redis集群保证高可用和高并发特性

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