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java基于jedisLock—redis分布式鎖實現示例代碼

發布時間:2020-09-22 01:04:11 來源:腳本之家 閱讀:206 作者:WhyWin 欄目:編程語言

分布式鎖是啥?

單機鎖的概念:我們正常跑的單機項目(也就是在tomcat下跑一個項目不配置集群)想要在高并發的時候加鎖很容易就可以搞定,java提供了很多的機制例如:synchronized、volatile、ReentrantLock等鎖的機制。

為啥需要分布式鎖:當我們的項目比較龐大的時候,單機版的項目已經不能滿足吞吐量的需求了,需要對項目做負載均衡,有可能還需要對項目進行解耦拆分成不同的服務,那么肯定是做成分布式的項目,分布式的項目因為是不同的程序控制,所以使用java提供的鎖并不能完全保證并發需求,需要借助第三方的框架來實現對并發的阻塞控制,來滿足實際業務的需要。

一、使用分布式鎖要滿足的幾個條件:

1.系統是一個分布式系統(關鍵是分布式,單機的可以使用ReentrantLock或者synchronized代碼塊來實現)
2.共享資源(各個系統訪問同一個資源,資源的載體可能是傳統關系型數據庫或者NoSQL
3.同步訪問(即有很多個進程同事訪問同一個共享資源。沒有同步訪問,誰管你資源競爭不競爭)

二、應用的場景例子

管理后臺的部署架構(多臺tomcat服務器+redis【多臺tomcat服務器訪問一臺redis】+mysql【多臺tomcat服務器訪問一臺服務器上的mysql】)就滿足使用分布式鎖的條件。多臺服務器要訪問redis全局緩存的資源,如果不使用分布式鎖就會出現問題。 看如下偽代碼:

 

long N=0L;
//N從redis獲取值
if(N<5){
N++;
//N寫回redis
}

上面的代碼主要實現的功能:

從redis獲取值N,對數值N進行邊界檢查,自加1,然后N寫回redis中。 這種應用場景很常見,像秒殺,全局遞增ID、IP訪問限制等。以IP訪問限制來說,惡意攻擊者可能發起無限次訪問,并發量比較大,分布式環境下對N的邊界檢查就不可靠,因為從redis讀的N可能已經是臟數據。傳統的加鎖的做法(如java的synchronized和Lock)也沒用,因為這是分布式環境,這個同步問題的救火隊員也束手無策。在這危急存亡之秋,分布式鎖終于有用武之地了。

分布式鎖可以基于很多種方式實現,比如zookeeper、redis...。不管哪種方式,他的基本原理是不變的:用一個狀態值表示鎖,對鎖的占用和釋放通過狀態值來標識。

這里主要講如何用redis實現分布式鎖。

三、使用redis的setNX命令實現分布式鎖  

1、實現的原理

Redis為單進程單線程模式,采用隊列模式將并發訪問變成串行訪問,且多客戶端對Redis的連接并不存在競爭關系。redis的SETNX命令可以方便的實現分布式鎖。

2、基本命令解析

1)setNX(SET if Not eXists)

語法:

SETNX key value

將 key 的值設為 value ,當且僅當 key 不存在。

若給定的 key 已經存在,則 SETNX 不做任何動作。

SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在,則 SET)的簡寫

返回值:

設置成功,返回 1 。

設置失敗,返回 0 。

例子:

redis> EXISTS job        # job 不存在
(integer) 0

redis> SETNX job "programmer"  # job 設置成功
(integer) 1

redis> SETNX job "code-farmer"  # 嘗試覆蓋 job ,失敗
(integer) 0

redis> GET job          # 沒有被覆蓋
"programmer"

所以我們使用執行下面的命令

SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1> 

如返回1,則該客戶端獲得鎖,把lock.foo的鍵值設置為時間值表示該鍵已被鎖定,該客戶端最后可以通過DEL lock.foo來釋放該鎖。

如返回0,表明該鎖已被其他客戶端取得,這時我們可以先返回或進行重試等對方完成或等待鎖超時。

2)getSET

語法:

GETSET key value

將給定 key 的值設為 value ,并返回 key 的舊值(old value)。

當 key 存在但不是字符串類型時,返回一個錯誤。

返回值:

返回給定 key 的舊值。

當 key 沒有舊值時,也即是, key 不存在時,返回 nil 。

3)get

語法:

GET key

返回值:

當 key 不存在時,返回 nil ,否則,返回 key 的值。

如果 key 不是字符串類型,那么返回一個錯誤

四、解決死鎖

上面的鎖定邏輯有一個問題:如果一個持有鎖的客戶端失敗或崩潰了不能釋放鎖,該怎么解決?

我們可以通過鎖的鍵對應的時間戳來判斷這種情況是否發生了,如果當前的時間已經大于lock.foo的值,說明該鎖已失效,可以被重新使用。

發生這種情況時,可不能簡單的通過DEL來刪除鎖,然后再SETNX一次(講道理,刪除鎖的操作應該是鎖擁有這執行的,這里只需要等它超時即可),當多個客戶端檢測到鎖超時后都會嘗試去釋放它,這里就可能出現一個競態條件,讓我們模擬一下這個場景:

C0操作超時了,但它還持有著鎖,C1和C2讀取lock.foo檢查時間戳,先后發現超時了。
C1 發送DEL lock.foo
C1 發送SETNX lock.foo 并且成功了。
C2 發送DEL lock.foo
C2 發送SETNX lock.foo 并且成功了。

這樣一來,C1,C2都拿到了鎖!問題大了!

幸好這種問題是可以避免的,讓我們來看看C3這個客戶端是怎樣做的:

C3發送SETNX lock.foo 想要獲得鎖,由于C0還持有鎖,所以Redis返回給C3一個0
C3發送GET lock.foo 以檢查鎖是否超時了,如果沒超時,則等待或重試。
反之,如果已超時,C3通過下面的操作來嘗試獲得鎖:
GETSET lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
通過GETSET,C3拿到的時間戳如果仍然是超時的,那就說明,C3如愿以償拿到鎖了。

如果在C3之前,有個叫C4的客戶端比C3快一步執行了上面的操作,那么C3拿到的時間戳是個未超時的值,這時,C3沒有如期獲得鎖,需要再次等待或重試。留意一下,盡管C3沒拿到鎖,但它改寫了C4設置的鎖的超時值,不過這一點非常微小的誤差帶來的影響可以忽略不計。

注意:為了讓分布式鎖的算法更穩鍵些,持有鎖的客戶端在解鎖之前應該再檢查一次自己的鎖是否已經超時,再去做DEL操作,因為可能客戶端因為某個耗時的操作而掛起,操作完的時候鎖因為超時已經被別人獲得,這時就不必解鎖了。 

五、代碼實現

expireMsecs 鎖持有超時,防止線程在入鎖以后,無限的執行下去,讓鎖無法釋放
timeoutMsecs 鎖等待超時,防止線程饑餓,永遠沒有入鎖執行代碼的機會

注意:項目里面需要先搭建好redis的相關配置

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

/**
 * Redis distributed lock implementation.
 *
 * @author zhengcanrui
 */
public class RedisLock {

  private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisLock.class);

  private RedisTemplate redisTemplate;

  private static final int DEFAULT_ACQUIRY_RESOLUTION_MILLIS = 100;

  /**
   * Lock key path.
   */
  private String lockKey;

  /**
   * 鎖超時時間,防止線程在入鎖以后,無限的執行等待
   */
  private int expireMsecs = 60 * 1000;

  /**
   * 鎖等待時間,防止線程饑餓
   */
  private int timeoutMsecs = 10 * 1000;

  private volatile boolean locked = false;

  /**
   * Detailed constructor with default acquire timeout 10000 msecs and lock expiration of 60000 msecs.
   *
   * @param lockKey lock key (ex. account:1, ...)
   */
  public RedisLock(RedisTemplate redisTemplate, String lockKey) {
    this.redisTemplate = redisTemplate;
    this.lockKey = lockKey + "_lock";
  }

  /**
   * Detailed constructor with default lock expiration of 60000 msecs.
   *
   */
  public RedisLock(RedisTemplate redisTemplate, String lockKey, int timeoutMsecs) {
    this(redisTemplate, lockKey);
    this.timeoutMsecs = timeoutMsecs;
  }

  /**
   * Detailed constructor.
   *
   */
  public RedisLock(RedisTemplate redisTemplate, String lockKey, int timeoutMsecs, int expireMsecs) {
    this(redisTemplate, lockKey, timeoutMsecs);
    this.expireMsecs = expireMsecs;
  }

  /**
   * @return lock key
   */
  public String getLockKey() {
    return lockKey;
  }

  private String get(final String key) {
    Object obj = null;
    try {
      obj = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {
        @Override
        public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
          StringRedisSerializer serializer = new StringRedisSerializer();
          byte[] data = connection.get(serializer.serialize(key));
          connection.close();
          if (data == null) {
            return null;
          }
          return serializer.deserialize(data);
        }
      });
    } catch (Exception e) {
      logger.error("get redis error, key : {}", key);
    }
    return obj != null ? obj.toString() : null;
  }

  private boolean setNX(final String key, final String value) {
    Object obj = null;
    try {
      obj = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {
        @Override
        public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
          StringRedisSerializer serializer = new StringRedisSerializer();
          Boolean success = connection.setNX(serializer.serialize(key), serializer.serialize(value));
          connection.close();
          return success;
        }
      });
    } catch (Exception e) {
      logger.error("setNX redis error, key : {}", key);
    }
    return obj != null ? (Boolean) obj : false;
  }

  private String getSet(final String key, final String value) {
    Object obj = null;
    try {
      obj = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {
        @Override
        public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
          StringRedisSerializer serializer = new StringRedisSerializer();
          byte[] ret = connection.getSet(serializer.serialize(key), serializer.serialize(value));
          connection.close();
          return serializer.deserialize(ret);
        }
      });
    } catch (Exception e) {
      logger.error("setNX redis error, key : {}", key);
    }
    return obj != null ? (String) obj : null;
  }

  /**
   * 獲得 lock.
   * 實現思路: 主要是使用了redis 的setnx命令,緩存了鎖.
   * reids緩存的key是鎖的key,所有的共享, value是鎖的到期時間(注意:這里把過期時間放在value了,沒有時間上設置其超時時間)
   * 執行過程:
   * 1.通過setnx嘗試設置某個key的值,成功(當前沒有這個鎖)則返回,成功獲得鎖
   * 2.鎖已經存在則獲取鎖的到期時間,和當前時間比較,超時的話,則設置新的值
   *
   * @return true if lock is acquired, false acquire timeouted
   * @throws InterruptedException in case of thread interruption
   */
  public synchronized boolean lock() throws InterruptedException {
    int timeout = timeoutMsecs;
    while (timeout >= 0) {
      long expires = System.currentTimeMillis() + expireMsecs + 1;
      String expiresStr = String.valueOf(expires); //鎖到期時間
      if (this.setNX(lockKey, expiresStr)) {
        // lock acquired
        locked = true;
        return true;
      }

      String currentValueStr = this.get(lockKey); //redis里的時間
      if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
        //判斷是否為空,不為空的情況下,如果被其他線程設置了值,則第二個條件判斷是過不去的
        // lock is expired

        String oldValueStr = this.getSet(lockKey, expiresStr);
        //獲取上一個鎖到期時間,并設置現在的鎖到期時間,
        //只有一個線程才能獲取上一個線上的設置時間,因為jedis.getSet是同步的
        if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
          //防止誤刪(覆蓋,因為key是相同的)了他人的鎖——這里達不到效果,這里值會被覆蓋,但是因為什么相差了很少的時間,所以可以接受

          //[分布式的情況下]:如過這個時候,多個線程恰好都到了這里,但是只有一個線程的設置值和當前值相同,他才有權利獲取鎖
          // lock acquired
          locked = true;
          return true;
        }
      }
      timeout -= DEFAULT_ACQUIRY_RESOLUTION_MILLIS;

      /*
        延遲100 毫秒, 這里使用隨機時間可能會好一點,可以防止饑餓進程的出現,即,當同時到達多個進程,
        只會有一個進程獲得鎖,其他的都用同樣的頻率進行嘗試,后面有來了一些進行,也以同樣的頻率申請鎖,這將可能導致前面來的鎖得不到滿足.
        使用隨機的等待時間可以一定程度上保證公平性
       */
      Thread.sleep(DEFAULT_ACQUIRY_RESOLUTION_MILLIS);

    }
    return false;
  }


  /**
   * Acqurired lock release.
   */
  public synchronized void unlock() {
    if (locked) {
      redisTemplate.delete(lockKey);
      locked = false;
    }
  }

}

調用:

 RedisLock lock = new RedisLock(redisTemplate, key, 10000, 20000);
 try {
      if(lock.lock()) {
          //需要加鎖的代碼
        }
      }
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }finally {
      //為了讓分布式鎖的算法更穩鍵些,持有鎖的客戶端在解鎖之前應該再檢查一次自己的鎖是否已經超時,再去做DEL操作,因為可能客戶端因為某個耗時的操作而掛起,
      //操作完的時候鎖因為超時已經被別人獲得,這時就不必解鎖了。 ————這里沒有做
      lock.unlock();
    }

六、一些問題

1、為什么不直接使用expire設置超時時間,而將時間的毫秒數其作為value放在redis中?

如下面的方式,把超時的交給redis處理:

lock(key, expireSec){
isSuccess = setnx key
if (isSuccess)
expire key expireSec
}

這種方式貌似沒什么問題,但是假如在setnx后,redis崩潰了,expire就沒有執行,結果就是死鎖了。鎖永遠不會超時。

 2、為什么前面的鎖已經超時了,還要用getSet去設置新的時間戳的時間獲取舊的值,然后和外面的判斷超時時間的時間戳比較呢?

java基于jedisLock—redis分布式鎖實現示例代碼

因為是分布式的環境下,可以在前一個鎖失效的時候,有兩個進程進入到鎖超時的判斷。如:

C0超時了,還持有鎖,C1/C2同時請求進入了方法里面

C1/C2獲取到了C0的超時時間

C1使用getSet方法

C2也執行了getSet方法

假如我們不加 oldValueStr.equals(currentValueStr) 的判斷,將會C1/C2都將獲得鎖,加了之后,能保證C1和C2只能一個能獲得鎖,一個只能繼續等待。

注意:這里可能導致超時時間不是其原本的超時時間,C1的超時時間可能被C2覆蓋了,但是他們相差的毫秒及其小,這里忽略了。

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持億速云。

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