文章目录
- 面试题
- 分布式锁
- 锁的种类
- 分布式锁需要具备的条件和刚需
- 分布式锁
- 案例
- nginx分布式微服务部署，单机锁问题
- 分布式锁注意事项
- lock/unlock+lua脚本自研版的redis分布式锁搞定
- lua脚本
- 可重入锁
- 可重入锁种类
- 可重入锁hset实现，对比setnx（重要）
- 分布式锁需要具备的条件和刚需
- lua脚本
- 工厂模式分布式锁
- 自动续期
- CAP再提起
- 总结
- 引入分布式锁
面试题
基于Redis的什么用法?
- 数据共享，分布式Session
- 分布式锁
- 全局ID
- 计算器、点赞
- 位统计
- 购物车
- 轻量级消息队列
- 抽奖
- 回来的题目
- 点赞、签到、打卡
- 差集交集并集，用户关注、可能认识的人，推荐模型
- 热点新闻、热搜排行榜
- Redis 做分布式锁的时候有需要注意的问题?
- 你们公司自己实现的分布式锁是否用的setnx命令实现?
不可以
- 这个是最合适的吗?你如何考虑分布式锁的可重入问题?
- 如果是 Redis 是单点部署的，会带来什么问题?那你准备怎么解决单点问题呢?
- Redis集群模式下，比如主从模式，CAP方面有没有什么问题呢?
CAP：
C：一致性：在分布式系统中的任意一个节点都会查询到相同的信息（拿到的都是最新的）
A：可用性：服务一直可用，而且是正常响应时间，好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。（只要我访问你就给我返回，如果要满足分布式（P），机器之间网络断掉的话，直接和C冲突）
P：分区容错性：当分布式系统中一部分节点崩溃的时候，当前系统仍旧能够正常对外提供服务（多台机器，分布式，不满足P就是单机么）
Redis集群：是AP，Redis单机是C，一致性
区别Zookeeper集群：是CP，全部节点收到后返回ack
- 那你简单的介绍-下 Redlock吧?你简历上写redisson，你谈谈
- Redis分布式锁如何续期?看门狗知道吗?
分布式锁
JUC中AQS锁的规范落地参考+可重入锁考虑+Lua脚本+Redis命令实现分布式锁
锁的种类
- 单机版同一个M虚拟机内，synchronized或者Lock接口
- 分布式多个不同M虚拟机，单机的线程锁机制不再起作用，资源类在不同的服务器之间共享了。
分布式锁需要具备的条件和刚需
- 独占性：OnlyOne，任何时刻只能有且仅有一个线程持有
- 高可用：若redis集群环境下，不能因为某一个节点挂了而出现获取锁和释放锁失败的情况；高并发请求下，依旧高性能
- 防死锁：杜绝死锁，必须有超时控制机制或者撤销操作，有个兜底终止跳出方案
- 不乱抢：防止张冠李戴，不能私下unlock别人的锁，只能自己加锁自己释放，自己约的锁含着泪也要自己解
- 重入性：同一个节点的同一个线程如果获得锁之后，它也可以再次获取这个锁。
分布式锁
案例
nginx分布式微服务部署，单机锁问题
分布式部署后，单机锁还是出现超卖现象，需要分布式锁
分布式锁注意事项
- 重试：递归重试，容易导致stackoverflowerror
- 宕机-防止死锁：部署了微服务的Java程序机器挂了，代码层面根本没有走到finally这块
- 防止误删key：stringRedisTemplate.delete(key);只能自己删除自己的锁，不可以删除别人的，需要添加判断
- Lua保证原子性：存在问题就是最后的判断+del不是一行原子命令操作，需要用lua脚本进行修改
- 可重入锁+设计模式：不满足可重入性
lock/unlock+lua脚本自研版的redis分布式锁搞定
lua脚本
https://redis.io/docs/reference/patterns/distributed-locks/
使用示例
可重入锁
可重入锁（递归锁）：可以再次进入的同步锁
进入：进入同步域（即同步代码块/方法或显式锁定的代码）
一句话：一个线程中的多个流程可以获取同一把锁，持有这把同步锁可以再次进入
可重入锁种类
- 隐式锁(即synchronized关键字使用的锁)默认是可重入锁
//同步块
public class ReEntryLockDemo
{public static void main(String[] args){final Object objectLockA = new Object();new Thread(() -> {synchronized (objectLockA){System.out.println("-----外层调用");synchronized (objectLockA){System.out.println("-----中层调用");synchronized (objectLockA){System.out.println("-----内层调用");}}}},"a").start();}
}
- Synchronized的重入的实现机理
//同步方法
public class ReEntryLockDemo
{public synchronized void m1(){System.out.println("-----m1");m2();}public synchronized void m2(){System.out.println("-----m2");m3();}public synchronized void m3(){System.out.println("-----m3");}public static void main(String[] args){ReEntryLockDemo reEntryLockDemo = new ReEntryLockDemo();reEntryLockDemo.m1();}
}
- 显式锁(即Lock)也有ReentrantLock这样的可重入锁。
//显式锁
public class ReEntryLockDemo
{static Lock lock = new ReentrantLock();public static void main(String[] args){new Thread(() -> {lock.lock();try{System.out.println("----外层调用lock");lock.lock();try{System.out.println("----内层调用lock");}finally {// 这里故意注释，实现加锁次数和释放次数不一样// 由于加锁次数和释放次数不一样，第二个线程始终无法获取到锁，导致一直在等待。lock.unlock(); // 正常情况，加锁几次就要解锁几次}}finally {lock.unlock();}},"a").start();new Thread(() -> {lock.lock();try{System.out.println("b thread----外层调用lock");}finally {lock.unlock();}},"b").start();}
}
切记，一般而言，你lock了几次就要unlock几次
public class ReEntryLockDemo
{Lock lock = new ReentrantLock();public void entry(){new Thread(() -> {lock.lock();try{System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"外层调用lock");lock.lock();try{System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"内层调用lock");}finally {//这里不解锁，已经加了两次锁//lock.unlock();}}finally {lock.unlock();}},"t1").start();//暂停毫秒try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }new Thread(() -> {lock.lock();try{System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"外层调用lock");}finally {lock.unlock();}},"t2").start();}public static void main(String[] args){ReEntryLockDemo demo = new ReEntryLockDemo();demo.entry();//在一个Synchronized修饰的方法或代码块的内部调用本类的其他Synchronized修饰的方法或代码块时，是永远可以得到锁的}
}
可重入锁hset实现，对比setnx（重要）
可重入锁模拟redis
hset redis锁名字(zzyyRedisLock) 某个请求线程的UUID+ThreadID 加锁的次数
setnx：只能解决有无的问题，但是不完美
hset：不但解决有无，还解决可重入问题
分布式锁需要具备的条件和刚需
- 独占性
- 高可用
- 防死锁
- 不乱抢
lua脚本
|-先判断redis分布式锁这个key是否存在EXISTS key|-key不存在：返回零说明不存在，hset新建当前线程属于自己的锁BY UUID:ThreadlD |-key存在：返回壹说明已经有锁，需进一步判断是不是当前线程自己的：HEXISTS key uuid:ThreadlD|-返回0说明不是自己的|-返回非0说明是自己的：自增1表示重入
- 显示参数版本
if redis.call('exists','key') == 0 or redis.call('hexists','key','uuid:threadid') == 1 thenredis.call('hincrby','key','uuid:threadid',1)redis.call('expire','key',30)return 1
elsereturn 0
end
- 参数替换版本
| 名称 | 替换位置 | 示例值 |
|---|---|---|
| key | KEYS[1] | testRedisLock |
| value | ARGV[1] | 2f586ae740a94736894ab9d51880ed9d:1 |
| 过期时间值 | ARGV[2] | 30 秒 |
if redis.call('exists',KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[1],1) redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) return 1
elsereturn 0
end
工厂模式分布式锁
封装锁，使用工厂模式
@Component
public class RedisDistributedLock implements Lock
{private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private String lockName;//KEYS[1]private String uuidValue;//ARGV[1]private long expireTime;//ARGV[2]//注意这里public RedisDistributedLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockName, String uuid){this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;this.lockName = lockName;this.uuidValue = uuid+":"+Thread.currentThread().getId();this.expireTime = 30L;}@Overridepublic void lock(){tryLock();}@Overridepublic boolean tryLock(){try {tryLock(-1L,TimeUnit.SECONDS);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return false;}@Overridepublic boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException{if(time == -1L){String script ="if redis.call('exists',KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then " +"redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[1],1) " +"redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) " +"return 1 " +"else " +"return 0 " +"end";System.out.println("lockName:"+lockName+"\t"+"uuidValue:"+uuidValue);while(!stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script,Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue,String.valueOf(expireTime))){//暂停60毫秒try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(60); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }}//新建一个后台扫描程序，来坚持key目前的ttl，是否到我们规定的1/2 1/3来实现续期renewExpire();return true;}return false;}@Overridepublic void unlock(){System.out.println("unlock(): lockName:"+lockName+"\t"+"uuidValue:"+uuidValue);String script ="if redis.call('HEXISTS',KEYS[1],ARGV[1]) == 0 then " +"return nil " +"elseif redis.call('HINCRBY',KEYS[1],ARGV[1],-1) == 0 then " +"return redis.call('del',KEYS[1]) " +"else " +"return 0 " +"end";// nil = false 1 = true 0 = falseLong flag = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime));if(null == flag){throw new RuntimeException("this lock doesn't exists，o(╥﹏╥)o");}}private void renewExpire(){String script ="if redis.call('HEXISTS',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then " +"return redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) " +"else " +"return 0 " +"end";new Timer().schedule(new TimerTask(){@Overridepublic void run(){if (stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime))){renewExpire();}}},(this.expireTime * 1000)/3);}//暂时用不到@Overridepublic void lockInterruptibly() throws InterruptedException{}@Overridepublic Condition newCondition(){return null;}
}
分布式锁工厂
@Component
public class DistributedLockFactory
{@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private String lockName;private String uuid;public DistributedLockFactory(){//uuid会变化，所以在类创建的时候就uuid放入内部，否则影响可重入性this.uuid = IdUtil.simpleUUID();}public Lock getDistributedLock(String lockType){if(lockType == null) {return null;}if(lockType.equalsIgnoreCase("REDIS")){this.lockName = "zzyyRedisLock";return new RedisDistributedLock(stringRedisTemplate,lockName,uuid);}else if(lockType.equalsIgnoreCase("ZOOKEEPER")){this.lockName = "zzyyZookeeperLockNode";//TODO zookeeper版本的分布式锁return null;}else if(lockType.equalsIgnoreCase("MYSQL")){//TODO MYSQL版本的分布式锁return null;}return null;}
}
使用工厂锁
public String sale7(){String retMessage = "";Lock redisLock = distributedLockFactory.getDistributedLock("redis");redisLock.lock();try{//1 查询库存信息String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");//2 判断库存是否足够Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);//3 扣减库存，每次减少一个if(inventoryNumber > 0){stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001",String.valueOf(--inventoryNumber));retMessage = "成功卖出一个商品,库存剩余:"+inventoryNumber;System.out.println(retMessage+"\t"+"服务端口号"+port);testReEntry();}else{retMessage = "商品卖完了,o(╥﹏╥)o";}}finally {redisLock.unlock();}return retMessage+"\t"+"服务端口号"+port;}
自动续期
CAP再提起
CAP即：
1、Consistency（一致性）：对于客户端的每次读操作，要么读到的是最新的数据，要么读取失败。换句话说，一致性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的一种承诺：要么我给您返回一个错误，要么我给你返回绝对一致的最新数据，不难看出，其强调的是数据正确。
2、Availability（可用性）：任何客户端的请求都能得到响应数据，不会出现响应错误。换句话说，可用性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户的另一种承诺：我一定会给您返回数据，不会给你返回错误，但不保证数据最新，强调的是不出错。
3、Partition tolerance（分区容忍性）：由于分布式系统通过网络进行通信，网络是不可靠的。当任意数量的消息丢失或延迟到达时，系统仍会继续提供服务，不会挂掉。换句话说，分区容忍性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的再一种承诺：我会一直运行，不管我的内部出现何种数据同步问题，强调的是不挂掉。
Redis集群是AP
Zookeeper集群是CP
Eureka集群是AP
Nacos集群是AP
总结
nginx微服务单机锁出现问题：只能锁本服务
引入分布式锁
- 只加了锁，没有释放锁，出异常的话，可能无法释放锁，必须要在代码层面fnallv释放锁
- 宕机了，部署了微服务代码层面根本没有走到fnally这块，没办法保证解锁，这个key没有被删除，需要有lockKey的过期时间设定
- redis的分布式锁key，增加过期时间此外，还必须要setnx+过期时间必须同一行
- 必须规定只能自己删除自己的锁，不能把别人的锁删除了unlock变为Lua脚本保证
- 锁重入，hset替代setnx+lock变为Lua脚本保证
- 自动续期
