《Redis实战篇》四、分布式锁_小言_互联网的博客

《Redis实战篇》四、分布式锁

2022-12-22 00:07 304人阅读评论(0)

文章目录

4.1 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

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

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，由于本套视频并不讲解zookeeper的原理和分布式锁的实现，所以不过多阐述

4.2 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

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(当然这里也可以直接进行返回~)

4.3 实现分布式锁版本一

1、锁的基本接口

public interface ILock {
   
    /**
     * 尝试获取锁
     * @param timeoutSec 锁持有的超时时间
     * @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();
}

2、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

public class SimpleRedisLock implements ILock{
   

    private String name;

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private static final String KEY_PREFIX = "lock:";

    public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
   
        this.name = name;
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
   
        // 获取线程标示
        long threadId = Thread.currentThread().getId();
        // 获取锁
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().
                setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        // 记得 包装类型到基本类型转换时要注意 空指针问题
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }

    @Override
    public void unlock() {
   
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX+name);
    }
}

3、修改业务代码

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
   
    // 1.获取优惠券信息
    SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
    // 2.判断秒杀是否开始
    LocalDateTime beginTime = voucher.getBeginTime();
    LocalDateTime endTime = voucher.getEndTime();
    if(beginTime.isAfter(LocalDateTime.now()) || endTime.isBefore(LocalDateTime.now())){
   
        return Result.fail("不再秒杀时段内！");
    }
    // 3.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();
    SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
    boolean isLock = lock.tryLock(1200);
    // 判断是否获取锁成功
    if(!isLock){
   
        // 获取锁失败，返回错误和重试
        return Result.fail("不允许重复下单~");
    }
    try {
   
        // 获取代理对象（只有通过代理对象调用方法，事务才会生效）
        IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
        return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
    } finally {
   
        lock.unlock();
    }
}

**进行测试：**分别在三个端口启动模拟集群的形式~

创建三个请求并发送

观察后台结果

**结论：**分布式锁测试成功，达到了集群环境下相同用户同一时间只有一个线程获取到锁~ 可以实现一户一单的情况，防止刷单~

4.4 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。

4.5 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。

具体代码如下：加锁

/**
 * 线程表示前缀
*/
private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true)+"-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
   
    // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX+Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁
    Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().
        setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
    // 记得 包装类型到基本类型转换时要注意 空指针问题
    return Boolean.TRUE.equals(success);
}

释放锁

@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
   
    // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX+Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁
    Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().
        setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
    // 记得 包装类型到基本类型转换时要注意 空指针问题
    return Boolean.TRUE.equals(success);
}

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，然后启动三个线程。

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

当第二个线程里面的秒杀业务执行完，此时第二个线程能够正确释放锁~
在第二个线程执行期间，第三个线程会获取锁失败~ 如果第三个线程在第二个线程锁释放后，仍然可以获取锁、执行业务、释放锁~

通过这个案例初步说明我们解决了锁误删的问题~

注意：以上在同一时刻还是只能有一把锁存在，所以并不存在超卖的情况~

4.6 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，但是此时出现了阻塞（比如GC），他的锁到期了~ 那么此时线程2进来，就可以重新获取锁，过了一段时间，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的判读锁，删除锁并不是原子性的，所以导致了刚才误删锁的发生~

4.7 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：

例如，我们要执行 redis.call(‘set’, ‘name’, ‘jack’) 这个脚本，语法如下：

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：

接下来我们来回顾一下我们释放锁的逻辑：

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

-- 锁的key
local key = KEYS[1]
-- 当前线程标示
local threadId = ARGV[1]

--获取锁中的线程标示 get key
local id = redis.call('get',key)
-- 比较线程标示与锁中的标示是否一致
if(id == threadId) then
    -- 释放锁 del key
    return redis.call('del',KEYS[1])
end
return 0

------------------ 简化版本如下-------------------------------------

-- 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

4.8 利用Java代码调用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

Redis分布式锁代码改进

// RedisScript需要加载unlock.lua文件，为了避免每次释放锁时都加载，我们可以提前加载好，否则每次读取文件就会产生IO，效率很低
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());
}
// 经过以上代码改造后，我们就能够实现 拿锁比锁删锁的原子性动作了~

测试逻辑：

第一个线程进来，得到了锁，手动删除锁，模拟锁超时了，其他线程会执行lua来抢锁，当第一天线程利用lua删除锁时，lua能保证他不能删除他的锁，第二个线程删除锁时，利用lua同样可以保证不会删除别人的锁，同时还能保证原子性。

至此，我们已经实现了一个生产可用的Redis分布式锁~

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

笔者总结：我们一路走来，利用添加过期时间，防止死锁问题的发生，但是有了过期时间之后，可能出现误删别人锁的问题，这个问题我们开始是利用删之前通过拿锁，比锁，删锁这个逻辑来解决的，也就是删之前判断一下当前这把锁是否是属于自己的，但是现在还有原子性问题，也就是我们没法保证拿锁比锁删锁是一个原子性的动作，最后通过lua表达式来解决这个问题

但是目前还剩下一个问题锁不住，什么是锁不住呢，你想一想，如果当过期时间到了之后，我们可以给他续期一下，比如续个30s，就好像是网吧上网，网费到了之后，然后说，来，网管，再给我来10块的，是不是后边的问题都不会发生了，那么续期问题怎么解决呢，可以依赖于我们接下来要学习redission啦

转载：https://blog.csdn.net/LXYDSF/article/details/128392132

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