redis分布式锁实现方法介绍
一、使用分布式锁要满足的几个条件:
1、系统是一个分布式系统(关键是分布式,单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现)
2、共享资源(各个系统访问同一个资源,资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL)
3、同步访问(即有很多个进程同事访问同一个共享资源。没有同步访问,谁管你资源竞争不竞争)
二、应用的场景例子
管理后台的部署架构(多台tomcat服务器+redis【多台tomcat服务器访问一台redis】+mysql【多台tomcat服务器访问一台服务器上的mysql】)就满足使用分布式锁的条件。多台服务器要访问redis全局缓存的资源,如果不使用分布式锁就会出现问题。 看如下伪代码:long N=0L;//N从redis获取值if(N<5){N++;//N写回redis}上面的代码主要实现的功能:
从redis获取值N,对数值N进行边界检查,自加1,然后N写回redis中。 这种应用场景很常见,像秒杀,全局递增ID、IP访问限制等。
以IP访问限制来说,恶意攻击者可能发起无限次访问,并发量比较大,分布式环境下对N的边界检查就不可靠,因为从redis读的N可能已经是脏数据。
传统的加锁的做法(如java的synchronized和Lock)也没用,因为这是分布式环境,这个同步问题的救火队员也束手无策。在这危急存亡之秋,分布式锁终于有用武之地了。
分布式锁可以基于很多种方式实现,比如zookeeper、redis...。不管哪种方式,他的基本原理是不变的:用一个状态值表示锁,对锁的占用和释放通过状态值来标识。
这里主要讲如何用redis实现分布式锁。
三、使用redis的setNX命令实现分布式锁
1、实现的原理
Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系。redis的SETNX命令可以方便的实现分布式锁。
2、基本命令解析
1)setNX(SET if Not eXists)
语法:SETNX key value将 key 的值设为 value ,当且仅当 key 不存在。
若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作。
SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在,则 SET)的简写
返回值:
设置成功,返回 1 。
设置失败,返回 0 。
例子:redis> EXISTS job# job 不存在(integer) 0redis> SETNX job "programmer"# job 设置成功(integer) 1redis> SETNX job "code-farmer"# 尝试覆盖 job ,失败(integer) 0redis> GET job# 没有被覆盖"programmer"所以我们使用执行下面的命令SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>如返回1,则该客户端获得锁,把lock.foo的键值设置为时间值表示该键已被锁定,该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁。
如返回0,表明该锁已被其他客户端取得,这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时。
2)getSET
语法:GETSET key value将给定 key 的值设为 value ,并返回 key 的旧值(old value)。
当 key 存在但不是字符串类型时,返回一个错误。
返回值:
返回给定 key 的旧值。
当 key 没有旧值时,也即是, key 不存在时,返回 nil 。
3)get
语法:GET key返回值:
当 key 不存在时,返回 nil ,否则,返回 key 的值。
如果 key 不是字符串类型,那么返回一个错误
四、解决死锁
上面的锁定逻辑有一个问题:如果一个持有锁的客户端失败或崩溃了不能释放锁,该怎么解决?
我们可以通过锁的键对应的时间戳来判断这种情况是否发生了,如果当前的时间已经大于lock.foo的值,说明该锁已失效,可以被重新使用。
发生这种情况时,可不能简单的通过DEL来删除锁,然后再SETNX一次(讲道理,删除锁的操作应该是锁拥有这执行的,这里只需要等它超时即可),当多个客户端检测到锁超时后都会尝试去释放它,这里就可能出现一个竞态条件,让我们模拟一下这个场景:
幸好这种问题是可以避免的,让我们来看看C3这个客户端是怎样做的:
注意:为了让分布式锁的算法更稳键些,持有锁的客户端在解锁之前应该再检查一次自己的锁是否已经超时,再去做DEL操作,因为可能客户端因为某个耗时的操作而挂起,操作完的时候锁因为超时已经被别人获得,这时就不必解锁了。
五、代码实现
expireMsecs 锁持有超时,防止线程在入锁以后,无限的执行下去,让锁无法释放 timeoutMsecs 锁等待超时,防止线程饥饿,永远没有入锁执行代码的机会
注意:项目里面需要先搭建好redis的相关配置import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.dao.DataAccessException;import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;/** * Redis distributed lock implementation. * * @author zhengcanrui */public class RedisLock {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisLock.class);private RedisTemplate redisTemplate;private static final int DEFAULT_ACQUIRY_RESOLUTION_MILLIS = 100;/*** Lock key path.*/private String lockKey;/*** 锁超时时间,防止线程在入锁以后,无限的执行等待*/private int expireMsecs = 60 * 1000;/*** 锁等待时间,防止线程饥饿*/private int timeoutMsecs = 10 * 1000;private volatile boolean locked = false;/*** Detailed constructor with default acquire timeout 10000 msecs and lock expiration of 60000 msecs.** @param lockKey lock key (ex. account:1, ...)*/public RedisLock(RedisTemplate redisTemplate, String lockKey) {this.redisTemplate = redisTemplate;this.lockKey = lockKey + "_lock";}/*** Detailed constructor with default lock expiration of 60000 msecs.**/public RedisLock(RedisTemplate redisTemplate, String lockKey, int timeoutMsecs) {this(redisTemplate, lockKey);this.timeoutMsecs = timeoutMsecs;}/*** Detailed constructor.**/public RedisLock(RedisTemplate redisTemplate, String lockKey, int timeoutMsecs, int expireMsecs) {this(redisTemplate, lockKey, timeoutMsecs);this.expireMsecs = expireMsecs;}/*** @return lock key*/public String getLockKey() {return lockKey;}private String get(final String key) {Object obj = null;try {obj = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {@Overridepublic Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {StringRedisSerializer serializer = new StringRedisSerializer();byte[] data = connection.get(serializer.serialize(key));connection.close();if (data == null) {return null;}return serializer.deserialize(data);}});} catch (Exception e) {logger.error("get redis error, key : {}", key);}return obj != null ? obj.toString() : null;}private boolean setNX(final String key, final String value) {Object obj = null;try {obj = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {@Overridepublic Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {StringRedisSerializer serializer = new StringRedisSerializer();Boolean success = connection.setNX(serializer.serialize(key), serializer.serialize(value));connection.close();return success;}});} catch (Exception e) {logger.error("setNX redis error, key : {}", key);}return obj != null ? (Boolean) obj : false;}private String getSet(final String key, final String value) {Object obj = null;try {obj = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {@Overridepublic Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {StringRedisSerializer serializer = new StringRedisSerializer();byte[] ret = connection.getSet(serializer.serialize(key), serializer.serialize(value));connection.close();return serializer.deserialize(ret);}});} catch (Exception e) {logger.error("setNX redis error, key : {}", key);}return obj != null ? (String) obj : null;}/*** 获得 lock.* 实现思路: 主要是使用了redis 的setnx命令,缓存了锁.* reids缓存的key是锁的key,所有的共享, value是锁的到期时间(注意:这里把过期时间放在value了,没有时间上设置其超时时间)* 执行过程:* 1.通过setnx尝试设置某个key的值,成功(当前没有这个锁)则返回,成功获得锁* 2.锁已经存在则获取锁的到期时间,和当前时间比较,超时的话,则设置新的值** @return true if lock is acquired, false acquire timeouted* @throws InterruptedException in case of thread interruption*/public synchronized boolean lock() throws InterruptedException {int timeout = timeoutMsecs;while (timeout >= 0) {long expires = System.currentTimeMillis() + expireMsecs + 1;String expiresStr = String.valueOf(expires); //锁到期时间if (this.setNX(lockKey, expiresStr)) {// lock acquiredlocked = true;return true;}String currentValueStr = this.get(lockKey); //redis里的时间if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {//判断是否为空,不为空的情况下,如果被其他线程设置了值,则第二个条件判断是过不去的// lock is expiredString oldValueStr = this.getSet(lockKey, expiresStr);//获取上一个锁到期时间,并设置现在的锁到期时间,//只有一个线程才能获取上一个线上的设置时间,因为jedis.getSet是同步的if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {//防止误删(覆盖,因为key是相同的)了他人的锁——这里达不到效果,这里值会被覆盖,但是因为什么相差了很少的时间,所以可以接受//[分布式的情况下]:如过这个时候,多个线程恰好都到了这里,但是只有一个线程的设置值和当前值相同,他才有权利获取锁// lock acquiredlocked = true;return true;}}timeout -= DEFAULT_ACQUIRY_RESOLUTION_MILLIS;/*延迟100 毫秒,这里使用随机时间可能会好一点,可以防止饥饿进程的出现,即,当同时到达多个进程,只会有一个进程获得锁,其他的都用同样的频率进行尝试,后面有来了一些进行,也以同样的频率申请锁,这将可能导致前面来的锁得不到满足.使用随机的等待时间可以一定程度上保证公平性*/Thread.sleep(DEFAULT_ACQUIRY_RESOLUTION_MILLIS);}return false;}/*** Acqurired lock release.*/public synchronized void unlock() {if (locked) {redisTemplate.delete(lockKey);locked = false;}}}调用:RedisLock lock = new RedisLock(redisTemplate, key, 10000, 20000); try {if(lock.lock()) {//需要加锁的代码}}} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}finally {//为了让分布式锁的算法更稳键些,持有锁的客户端在解锁之前应该再检查一次自己的锁是否已经超时,再去做DEL操作,因为可能客户端因为某个耗时的操作而挂起,//操作完的时候锁因为超时已经被别人获得,这时就不必解锁了。 ————这里没有做lock.unlock();}六、一些问题
1、为什么不直接使用expire设置超时时间,而将时间的毫秒数其作为value放在redis中?
如下面的方式,把超时的交给redis处理:lock(key, expireSec){isSuccess = setnx keyif (isSuccess)expire key expireSec}这种方式貌似没什么问题,但是假如在setnx后,redis崩溃了,expire就没有执行,结果就是死锁了。锁永远不会超时。
2、为什么前面的锁已经超时了,还要用getSet去设置新的时间戳的时间获取旧的值,然后和外面的判断超时时间的时间戳比较呢?
因为是分布式的环境下,可以在前一个锁失效的时候,有两个进程进入到锁超时的判断。如:
C0超时了,还持有锁,C1/C2同时请求进入了方法里面
C1/C2获取到了C0的超时时间
C1使用getSet方法
C2也执行了getSet方法
假如我们不加 oldValueStr.equals(currentValueStr) 的判断,将会C1/C2都将获得锁,加了之后,能保证C1和C2只能一个能获得锁,一个只能继续等待。
注意:这里可能导致超时时间不是其原本的超时时间,C1的超时时间可能被C2覆盖了,但是他们相差的毫秒及其小,这里忽略了。
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