[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。

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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。

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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

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  • 释放锁:

    • 手动释放

    • 超时释放:获取锁时添加一个超时时间

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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:";@Overridepublic 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);}@Overridepublic 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。

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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。

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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。

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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

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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

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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