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今天小編給大家分享一下Redis實現分布式鎖的方法有哪些的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。
單機數據一致性架構如下圖所示：多個可客戶訪問同一個服務器，連接同一個數據庫。
場景描述：客戶端模擬購買商品過程，在Redis中設定庫存總數剩100個，多個客戶端同時并發購買。
@RestController
public class IndexController1 {
@Autowired
StringRedisTemplate template;
@RequestMapping("/buy1")
public String index(){
// Redis中存有goods:001號商品，數量為100
String result = template.opsForValue().get("goods:001");
// 獲取到剩余商品數
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if( total > 0 ){
// 剩余商品數大于0 ，則進行扣減
int realTotal = total -1;
// 將商品數回寫數據庫
template.opsForValue().set("goods:001",String.valueOf(realTotal));
System.out.println("購買商品成功，庫存還剩："+realTotal +"件， 服務端口為8001");
return "購買商品成功，庫存還剩："+realTotal +"件， 服務端口為8001";
}else{
System.out.println("購買商品失敗，服務端口為8001");
}
return "購買商品失敗，服務端口為8001";
}
}使用Jmeter模擬高并發場景，測試結果如下：
測試結果出現多個用戶購買同一商品，發生了數據不一致問題！
解決辦法：單體應用的情況下，對并發的操作進行加鎖操作，保證對數據的操作具有原子性
synchronized
ReentrantLock
@RestController
public class IndexController2 {
// 使用ReentrantLock鎖解決單體應用的并發問題
Lock lock = new ReentrantLock();
@Autowired
StringRedisTemplate template;
@RequestMapping("/buy2")
public String index() {
lock.lock();
try {
String result = template.opsForValue().get("goods:001");
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (total > 0) {
int realTotal = total - 1;
template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));
System.out.println("購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件， 服務端口為8001");
return "購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件， 服務端口為8001";
} else {
System.out.println("購買商品失敗，服務端口為8001");
}
} catch (Exception e) {
lock.unlock();
} finally {
lock.unlock();
}
return "購買商品失敗，服務端口為8001";
}
}
上面解決了單體應用的數據一致性問題，但如果是分布式架構部署呢，架構如下：
提供兩個服務，端口分別為8001、8002，連接同一個Redis服務，在服務前面有一臺Nginx作為負載均衡
兩臺服務代碼相同，只是端口不同
將8001、8002兩個服務啟動，每個服務依然用ReentrantLock加鎖，用Jmeter做并發測試，發現會出現數據一致性問題！
取消單機鎖，下面使用redis的set命令來實現分布式加鎖
SET KEY VALUE [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
EX seconds 設置指定的到期時間(以秒為單位)
PX milliseconds 設置指定的到期時間(以毫秒為單位)
NX 僅在鍵不存在時設置鍵
XX 只有在鍵已存在時才設置
@RestController
public class IndexController4 {
// Redis分布式鎖的key
public static final String REDIS_LOCK = "good_lock";
@Autowired
StringRedisTemplate template;
@RequestMapping("/buy4")
public String index(){
// 每個人進來先要進行加鎖，key值為"good_lock"，value隨機生成
String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
try{
// 加鎖
Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value);
// 加鎖失敗
if(!flag){
return "搶鎖失敗！";
}
System.out.println( value+ " 搶鎖成功");
String result = template.opsForValue().get("goods:001");
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (total > 0) {
int realTotal = total - 1;
template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));
// 如果在搶到所之后，刪除鎖之前，發生了異常，鎖就無法被釋放，
// 釋放鎖操作不能在此操作，要在finally處理
// template.delete(REDIS_LOCK);
System.out.println("購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件， 服務端口為8001");
return "購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件， 服務端口為8001";
} else {
System.out.println("購買商品失敗，服務端口為8001");
}
return "購買商品失敗，服務端口為8001";
}finally {
// 釋放鎖
template.delete(REDIS_LOCK);
}
}
}上面的代碼，可以解決分布式架構中數據一致性問題。但再仔細想想，還是會有問題，下面進行改進。
在上面的代碼中，如果程序在運行期間，部署了微服務jar包的機器突然掛了，代碼層面根本就沒有走到finally代碼塊，也就是說在宕機前，鎖并沒有被刪除掉，這樣的話，就沒辦法保證解鎖
所以，這里需要對這個key加一個過期時間，Redis中設置過期時間有兩種方法：
template.expire(REDIS_LOCK,10, TimeUnit.SECONDS)
template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS)
第一種方法需要單獨的一行代碼，且并沒有與加鎖放在同一步操作，所以不具備原子性，也會出問題
第二種方法在加鎖的同時就進行了設置過期時間，所有沒有問題，這里采用這種方式
調整下代碼，在加鎖的同時，設置過期時間：
// 為key加一個過期時間，其余代碼不變 Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK,value,10L,TimeUnit.SECONDS);
這種方式解決了因服務突然宕機而無法釋放鎖的問題。但再仔細想想，還是會有問題，下面進行改進。
方式二設置了key的過期時間，解決了key無法刪除的問題，但問題又來了
上面設置了key的過期時間為10秒，如果業務邏輯比較復雜，需要調用其他微服務，處理時間需要15秒（模擬場
景，別較真），而當10秒鐘過去之后，這個key就過期了，其他請求就又可以設置這個key，此時如果耗時15秒
的請求處理完了，回來繼續執行程序，就會把別人設置的key給刪除了，這是個很嚴重的問題！
所以，誰上的鎖，誰才能刪除
@RestController
public class IndexController6 {
public static final String REDIS_LOCK = "good_lock";
@Autowired
StringRedisTemplate template;
@RequestMapping("/buy6")
public String index(){
// 每個人進來先要進行加鎖，key值為"good_lock"
String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
try{
// 為key加一個過期時間
Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS);
// 加鎖失敗
if(!flag){
return "搶鎖失敗！";
}
System.out.println( value+ " 搶鎖成功");
String result = template.opsForValue().get("goods:001");
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (total > 0) {
// 如果在此處需要調用其他微服務，處理時間較長。。。
int realTotal = total - 1;
template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));
System.out.println("購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件， 服務端口為8001");
return "購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件， 服務端口為8001";
} else {
System.out.println("購買商品失敗，服務端口為8001");
}
return "購買商品失敗，服務端口為8001";
}finally {
// 誰加的鎖，誰才能刪除！！！！
if(template.opsForValue().get(REDIS_LOCK).equals(value)){
template.delete(REDIS_LOCK);
}
}
}
}這種方式解決了因服務處理時間太長而釋放了別人鎖的問題。這樣就沒問題了嗎？
在上面方式三下，規定了誰上的鎖，誰才能刪除，但finally快的判斷和del刪除操作不是原子操作，并發的時候也會出問題，并發嘛，就是要保證數據的一致性，保證數據的一致性，最好要保證對數據的操作具有原子性。
在Redis的set命令介紹中，最后推薦Lua腳本進行鎖的刪除，地址
@RestController
public class IndexController7 {
public static final String REDIS_LOCK = "good_lock";
@Autowired
StringRedisTemplate template;
@RequestMapping("/buy7")
public String index(){
// 每個人進來先要進行加鎖，key值為"good_lock"
String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
try{
// 為key加一個過期時間
Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS);
// 加鎖失敗
if(!flag){
return "搶鎖失敗！";
}
System.out.println( value+ " 搶鎖成功");
String result = template.opsForValue().get("goods:001");
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (total > 0) {
// 如果在此處需要調用其他微服務，處理時間較長。。。
int realTotal = total - 1;
template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));
System.out.println("購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件， 服務端口為8001");
return "購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件， 服務端口為8001";
} else {
System.out.println("購買商品失敗，服務端口為8001");
}
return "購買商品失敗，服務端口為8001";
}finally {
// 誰加的鎖，誰才能刪除，使用Lua腳本，進行鎖的刪除
Jedis jedis = null;
try{
jedis = RedisUtils.getJedis();
String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] " +
"then " +
"return redis.call('del',KEYS[1]) " +
"else " +
" return 0 " +
"end";
Object eval = jedis.eval(script, Collections.singletonList(REDIS_LOCK), Collections.singletonList(value));
if("1".equals(eval.toString())){
System.out.println("-----del redis lock ok....");
}else{
System.out.println("-----del redis lock error ....");
}
}catch (Exception e){
}finally {
if(null != jedis){
jedis.close();
}
}
}
}
}在方式四下，規定了誰上的鎖，誰才能刪除，并且解決了刪除操作沒有原子性問題。但還沒有考慮緩存續命，以及Redis集群部署下，異步復制造成的鎖丟失：主節點沒來得及把剛剛set進來這條數據給從節點，就掛了。所以直接上RedLock的Redisson落地實現。
@RestController
public class IndexController8 {
public static final String REDIS_LOCK = "good_lock";
@Autowired
StringRedisTemplate template;
@Autowired
Redisson redisson;
@RequestMapping("/buy8")
public String index(){
RLock lock = redisson.getLock(REDIS_LOCK);
lock.lock();
// 每個人進來先要進行加鎖，key值為"good_lock"
String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
try{
String result = template.opsForValue().get("goods:001");
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (total > 0) {
// 如果在此處需要調用其他微服務，處理時間較長。。。
int realTotal = total - 1;
template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));
System.out.println("購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件， 服務端口為8001");
return "購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件， 服務端口為8001";
} else {
System.out.println("購買商品失敗，服務端口為8001");
}
return "購買商品失敗，服務端口為8001";
}finally {
if(lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()){
lock.unlock();
}
}
}
}以上就是“Redis實現分布式鎖的方法有哪些”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注億速云行業資訊頻道。
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