[Redis实战]分布式锁
四、分布式锁
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。
分布式锁满足的条件:
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,所以对于分布式锁本身需要它有较高的加锁性能和释放锁性能。
安全性:安全是程序中必不可少的一环。
常见的三种分布式锁:
- 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。
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,如果没有抢到锁,等待一定时间后重试即可
4.3 实现分布式锁版本一
锁的基本接口
public interface ILock {
/**
* 尝试获取锁
*
* @param timeoutSec 锁持有的超时时间,过期后自动释放
* @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();
}
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;
public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.name = name;
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
private static final String KEY_PREFIX = "lock:";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
//获取线程标识
long threadId = Thread.currentThread().getId();
//获取锁
Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
return Boolean.TRUE.equals(success);
}
@Override
public void unlock() {
//释放锁
stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX+name);
}
}
修改seckillVoucher业务代码
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
//1.查询优惠券信息
SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
//2.判断秒杀是否开始
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
return Result.fail("秒杀尚未开始!");
}
//3.判断秒杀是否已经结束
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
return Result.fail("秒杀已经结束!");
}
//4.判断库存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {
return Result.fail("库存不足!");
}
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//创建锁对象
SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
//获取锁
boolean isLock = lock.tryLock(1200);
//判断释放获取锁成功
if (!isLock) {
//获取锁失败,返回错误或重试
return Result.fail("不允许重复下单!");
}
try {
//获取代理对象(事务)
IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
} finally {
//释放锁
lock.unlock();
}
}
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,导致它的锁超时自动释放,线程2来尝试获得锁,拿到了这把锁,然后线程2在持有锁执行过程中,线程1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。
解决方案: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。假设还是上面的情况,线程1卡顿,锁超时自动释放,线程2进入到锁的内部执行逻辑,此时线程1反映过来,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识(可以用UUID表示),在释放锁时先获得锁的线程标示,判断是否与当前线程标识一致。
- 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。
private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
//获取线程标识
String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
//获取锁
Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
return Boolean.TRUE.equals(success);
}
@Override
public void unlock() {
//获取线程标识
String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
//获取锁中的标识
String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
//判断标识是否一致
if (threadId.equals(id)) {
//释放锁
stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
}
}
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,然后启动两个线程,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,此时第二个线程能够正确释放锁,通过这个案例初步说明我们解决了锁误删的问题。
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,它正准备删除锁,而且已经走到了条件判断的过程中,比如它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,但是此时它的锁到期了,那么此时线程2进来,但是线程1他会接着往后执行,当线程1执行到删除锁那行代码时,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的拿到锁,比较锁,删除锁实际上不是一个原子性的,我们要防止刚才的情况发生。
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,又能保证它的原子性,这样就可以实现拿锁、比较锁和删除锁是一个原子性动作了。
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','其他参数',...)
例如,我们要执行set name jack,则脚本是这样的:
# 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:
#调用脚本
EVAL "return redis.call('set','name','jack')" 0
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:
#调用脚本
EVAL "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 name Rose
使用Lua脚本实现释放锁的流程
--这里的KEYS[1]就是锁的key,这里的ARGV[1]就是当前线程标识
--获取锁中的标识,判断是否与当前线程标识一致
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
在RedisTemplate中,可以利用execute方法去执行lua脚本,参数对应关系如图所示
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());
}
经过以上改造,我们就可以实现拿锁、比较锁、删除锁的原子性操作了。
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,其他线程会来抢锁,当第一个线程利用lua删除锁时,lua能保证他不能删除别人的锁,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。
4.9 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,保存线程标识
- 释放锁时先判断标识是否与自己一致,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
- 特性:
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,这个问题开始是利用删之前拿锁、比较锁、删除锁这个逻辑来解决的,也就是删之前判断这把锁是否是属于自己的,但是现在还有一个原子性问题,我们无法保证拿锁、比较锁和删除锁是一个原子性动作,最后通过lua表达式解决了这个问题。
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