Redisson中怎么實現Redis分布式鎖

Redisson中怎么實現Redis分布式鎖，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

Redis幾種架構

Redis發展到現在，幾種常見的部署架構有：

• 單機模式；

• 主從模式；

• 哨兵模式；

• 集群模式；

我們首先基于這些架構講解Redisson普通分布式鎖實現，需要注意的是，只有充分了解普通分布式鎖是如何實現的，才能更好的了解Redlock分布式鎖的實現，因為Redlock分布式鎖的實現完全基于普通分布式鎖。

普通分布式鎖

Redis普通分布式鎖這個大家基本上只了解，本文不打算過多的介紹，上一篇文章《Redlock：Redis分布式鎖最牛逼的實現》也講的很細，并且也說到了幾個重要的注意點。

所以直接show you the code，畢竟talk is cheap。

redisson版本

本次測試選擇redisson 2.14.1版本。

單機模式

源碼如下：

// 構造redisson實現分布式鎖必要的Config
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5379").setPassword("a123456").setDatabase(0);
// 構造RedissonClient
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
// 設置鎖定資源名稱
RLock disLock = redissonClient.getLock("DISLOCK");
boolean isLock;
try {
    //嘗試獲取分布式鎖
    isLock = disLock.tryLock(500, 15000, TimeUnit.MILLISECONDS);
    if (isLock) {
        //TODO if get lock success, do something;
        Thread.sleep(15000);
    }
} catch (Exception e) {
} finally {
    // 無論如何, 最后都要解鎖
    disLock.unlock();
}

通過代碼可知，經過Redisson的封裝，實現Redis分布式鎖非常方便，我們再看一下Redis中的value是啥，和前文分析一樣，hash結構，key就是資源名稱，field就是UUID+threadId，value就是重入值，在分布式鎖時，這個值為1（Redisson還可以實現重入鎖，那么這個值就取決于重入次數了）：

172.29.1.180:5379> hgetall DISLOCK
1) "01a6d806-d282-4715-9bec-f51b9aa98110:1"
2) "1"

哨兵模式

即sentinel模式，實現代碼和單機模式幾乎一樣，唯一的不同就是Config的構造：

Config config = new Config();
config.useSentinelServers().addSentinelAddress(
        "redis://172.29.3.245:26378","redis://172.29.3.245:26379", "redis://172.29.3.245:26380")
        .setMasterName("mymaster")
        .setPassword("a123456").setDatabase(0);

集群模式

集群模式構造Config如下：

Config config = new Config();
config.useClusterServers().addNodeAddress(
        "redis://172.29.3.245:6375","redis://172.29.3.245:6376", "redis://172.29.3.245:6377",
        "redis://172.29.3.245:6378","redis://172.29.3.245:6379", "redis://172.29.3.245:6380")
        .setPassword("a123456").setScanInterval(5000);

總結

普通分布式實現非常簡單，無論是那種架構，向Redis通過EVAL命令執行LUA腳本即可。

Redlock分布式鎖

那么Redlock分布式鎖如何實現呢？以單機模式Redis架構為例，直接看實現代碼：

Config config1 = new Config();
config1.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5378")
        .setPassword("a123456").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient1 = Redisson.create(config1);

Config config2 = new Config();
config2.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5379")
        .setPassword("a123456").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient2 = Redisson.create(config2);

Config config3 = new Config();
config3.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5380")
        .setPassword("a123456").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient3 = Redisson.create(config3);

String resourceName = "REDLOCK";
RLock lock1 = redissonClient1.getLock(resourceName);
RLock lock2 = redissonClient2.getLock(resourceName);
RLock lock3 = redissonClient3.getLock(resourceName);

RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
boolean isLock;
try {
    isLock = redLock.tryLock(500, 30000, TimeUnit.MILLISECONDS);
    System.out.println("isLock = "+isLock);
    if (isLock) {
        //TODO if get lock success, do something;
        Thread.sleep(30000);
    }
} catch (Exception e) {
} finally {
    // 無論如何, 最后都要解鎖
    System.out.println("");
    redLock.unlock();
}

最核心的變化就是RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);，因為我這里是以三個節點為例。

那么如果是哨兵模式呢？需要搭建3個，或者5個sentinel模式集群（具體多少個，取決于你）。
那么如果是集群模式呢？需要搭建3個，或者5個cluster模式集群（具體多少個，取決于你）。

實現原理

既然核心變化是使用了RedissonRedLock，那么我們看一下它的源碼有什么不同。這個類是RedissonMultiLock的子類，所以調用tryLock方法時，事實上調用了RedissonMultiLock的tryLock方法，精簡源碼如下：

public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    // 實現要點之允許加鎖失敗節點限制
    int failedLocksLimit = failedLocksLimit();
    List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList<RLock>(locks.size());
    // 實現要點之遍歷所有節點通過EVAL命令執行lua加鎖
    for (ListIterator<RLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {
        RLock lock = iterator.next();
        boolean lockAcquired;
        try {
            // 對節點嘗試加鎖
            lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
        } catch (RedisConnectionClosedException|RedisResponseTimeoutException e) {
            // 如果拋出這類異常，為了防止加鎖成功，但是響應失敗，需要解鎖
            unlockInner(Arrays.asList(lock));
            lockAcquired = false;
        } catch (Exception e) {
            // 拋出異常表示獲取鎖失敗
            lockAcquired = false;
        }
        
        if (lockAcquired) {
            // 成功獲取鎖集合
            acquiredLocks.add(lock);
        } else {
            // 如果達到了允許加鎖失敗節點限制，那么break，即此次Redlock加鎖失敗
            if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {
                break;
            }               
        }
    }
    return true;
}

很明顯，這段源碼就是上一篇文章《Redlock：Redis分布式鎖最牛逼的實現》提到的Redlock算法的完全實現。

以sentinel模式架構為例，如下圖所示，有sentinel-1，sentinel-2，sentinel-3總計3個sentinel模式集群，如果要獲取分布式鎖，那么需要向這3個sentinel集群通過EVAL命令執行LUA腳本，需要3/2+1=2，即至少2個sentinel集群響應成功，才算成功的以Redlock算法獲取到分布式鎖：

問題合集

根據上面實現原理的分析，這位同學應該是對Redlock算法實現有一點點誤解，假設我們用5個節點實現Redlock算法的分布式鎖。那么要么是5個redis單實例，要么是5個sentinel集群，要么是5個cluster集群。而不是一個有5個主節點的cluster集群，然后向每個節點通過EVAL命令執行LUA腳本嘗試獲取分布式鎖，如上圖所示。

失效時間如何設置
這個問題的場景是，假設設置失效時間10秒，如果由于某些原因導致10秒還沒執行完任務，這時候鎖自動失效，導致其他線程也會拿到分布式鎖。

這確實是Redis分布式最大的問題，不管是普通分布式鎖，還是Redlock算法分布式鎖，都沒有解決這個問題。也有一些文章提出了對失效時間續租，即延長失效時間，很明顯這又提升了分布式鎖的復雜度。另外就筆者了解，沒有現成的框架有實現，如果有哪位知道，可以告訴我，萬分感謝。

redis分布式鎖的高可用
關于Redis分布式鎖的安全性問題，在分布式系統專家Martin Kleppmann和Redis的作者antirez之間已經發生過一場爭論。有興趣的同學，搜索"基于Redis的分布式鎖到底安全嗎"就能得到你想要的答案，需要注意的是，有上下兩篇（這應該就是傳說中的神仙打架吧，哈）。

zookeeper or redis
沒有絕對的好壞，只有更適合自己的業務。就性能而言，redis很明顯優于zookeeper；就分布式鎖實現的健壯性而言，zookeeper很明顯優于redis。如何選擇，取決于你的業務！

關于Redisson中怎么實現Redis分布式鎖問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。