《Redis实战篇》四、分布式锁

时间:2022-12-21 22:53:46

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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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

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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

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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

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    • 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

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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,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~)

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4.3 实现分布式锁版本一

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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~

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  • 创建三个请求并发送

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  • 观察后台结果

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**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。

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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。

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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,

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  • 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

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  • 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~

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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:

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

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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:

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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

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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