分布式锁的解决方式
- 基于数据库表做乐观锁，用于分布式锁。(适用于小并发)
- 使用memcached的add()方法，用于分布式锁。
- 使用memcached的cas()方法，用于分布式锁。(不常用)
- 使用redis的setnx()、expire()方法，用于分布式锁。
- 使用redis的setnx()、get()、getset()方法，用于分布式锁。
- 使用redis的watch、multi、exec命令，用于分布式锁。(不常用)
- 使用zookeeper，用于分布式锁。(不常用)
这里主要介绍第四种和第五种：
使用redis的setnx()、expire()方法，用于分布式锁
原理
对于使用redis的setnx()、expire()来实现分布式锁，这个方案相对于memcached()的add()方案，redis占优势的是，其支持的数据类型更多，而memcached只支持String一种数据类型。除此之外，无论是从性能上来说，还是操作方便性来说，其实都没有太多的差异，完全看你的选择，比如公司中用哪个比较多，你就可以用哪个。
首先说明一下setnx()命令，setnx的含义就是SET if Not Exists，其主要有两个参数 setnx(key, value)。该方法是原子的，如果key不存在，则设置当前key成功，返回1；如果当前key已经存在，则设置当前key失败，返回0。但是要注意的是setnx命令不能设置key的超时时间，只能通过expire()来对key设置。
具体的使用步骤如下:
- setnx(lockkey, 1) 如果返回0，则说明占位失败；如果返回1，则说明占位成功
- expire()命令对lockkey设置超时时间，为的是避免死锁问题。
- 执行完业务代码后，可以通过delete命令删除key。
为了保证在某个Redis节点不可用的时候算法能够继续运行，这个获取锁的操作还有一个超时时间(timeOut)，它要远小于锁的有效时间（几十毫秒量级）。
可能存在的问题
这个方案其实是可以解决日常工作中的需求的，但从技术方案的探讨上来说，可能还有一些可以完善的地方。比如，如果在第一步setnx执行成功后，在expire()命令执行成功前，发生了宕机的现象，那么就依然会出现死锁的问题，所以如果要对其进行完善的话，可以使用redis的setnx()、get()和getset()方法来实现分布式锁。
具体实现
锁具体实现RedisLock：
package com.xiaolyuh.lock;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
public class RedisLock {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisLock.class);
//////////////////// 静态常量定义开始///////////////////////
/**
* 存储到redis中的锁标志
*/
private static final String LOCKED = "LOCKED";
/**
* 默认请求锁的超时时间(ms 毫秒)
*/
private static final long TIME_OUT = 100;
/**
* 默认锁的有效时间(s)
*/
public static final int EXPIRE = 60;
//////////////////// 静态常量定义结束///////////////////////
/**
* 锁标志对应的key
*/
private String key;
/**
* 锁的有效时间(s)
*/
private int expireTime = EXPIRE;
/**
* 请求锁的超时时间(ms)
*/
private long timeOut = TIME_OUT;
/**
* 锁flag
*/
private volatile boolean isLocked = false;
/**
* Redis管理模板
*/
private StringRedisTemplate redisTemplate;
/**
* 构造方法
*
* @param redisTemplate Redis管理模板
* @param key 锁定key
* @param expireTime 锁过期时间 （秒）
* @param timeOut 请求锁超时时间 (毫秒)
*/
public RedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String key, int expireTime, long timeOut) {
this.key = key;
this.expireTime = expireTime;
this.timeOut = timeOut;
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
/**
* 构造方法
*
* @param redisTemplate Redis管理模板
* @param key 锁定key
* @param expireTime 锁过期时间
*/
public RedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String key, int expireTime) {
this.key = key;
this.expireTime = expireTime;
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
/**
* 构造方法(默认请求锁超时时间30秒，锁过期时间60秒)
*
* @param redisTemplate Redis管理模板
* @param key 锁定key
*/
public RedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String key) {
this.key = key;
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
public boolean lock() {
// 系统当前时间，纳秒
long nowTime = System.nanoTime();
// 请求锁超时时间，纳秒
long timeout = timeOut * 1000000;
final Random random = new Random();
// 不断循环向Master节点请求锁，当请求时间(System.nanoTime() - nano)超过设定的超时时间则放弃请求锁
// 这个可以防止一个客户端在某个宕掉的master节点上阻塞过长时间
// 如果一个master节点不可用了，应该尽快尝试下一个master节点
while ((System.nanoTime() - nowTime) < timeout) {
// 将锁作为key存储到redis缓存中，存储成功则获得锁
if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, LOCKED)) {
isLocked = true;
// 设置锁的有效期，也是锁的自动释放时间，也是一个客户端在其他客户端能抢占锁之前可以执行任务的时间
// 可以防止因异常情况无法释放锁而造成死锁情况的发生
redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
// 上锁成功结束请求
break;
}
// 获取锁失败时，应该在随机延时后进行重试，避免不同客户端同时重试导致谁都无法拿到锁的情况出现
// 睡眠10毫秒后继续请求锁
try {
Thread.sleep(10, random.nextInt(50000));
} catch (InterruptedException e) {
logger.error("获取分布式锁休眠被中断：", e);
}
}
return isLocked;
}
public boolean isLock() {
redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().time();
return redisTemplate.hasKey(key);
}
public void unlock() {
// 释放锁
// 不管请求锁是否成功，只要已经上锁，客户端都会进行释放锁的操作
if (isLocked) {
redisTemplate.delete(key);
}
}
}
调用锁：
public void redisLock(int i) {
RedisLock redisLock = new RedisLock(redisTemplate, "redisLockKey:"+i % 10, 5*60 , 500);
try {
long now = System.currentTimeMillis();
if (redisLock.lock()) {
logger.info("=" + (System.currentTimeMillis() - now));
// TODO 获取到锁要执行的代码块
logger.info("j:" + j ++);
} else {
logger.info("k:" + k ++);
}
} catch (Exception e) {
logger.info(e.getMessage(), e);
} finally {
// 一定要释放锁
redisLock.unlock();
}
}
使用redis的setnx()、get()、getset()方法，用于分布式锁
原理
这个方案的背景主要是在setnx()和expire()的方案上针对可能存在的死锁问题，做了一版优化。
那么先说明一下这三个命令，对于setnx()和get()这两个命令，相信不用再多说什么。那么getset()命令？这个命令主要有两个参数 getset(key，newValue)。该方法是原子的，对key设置newValue这个值，并且返回key原来的旧值。假设key原来是不存在的，那么多次执行这个命令，会出现下边的效果：
- getset(key, "value1") 返回nil 此时key的值会被设置为value1
- getset(key, "value2") 返回value1 此时key的值会被设置为value2
- 依次类推！
介绍完要使用的命令后，具体的使用步骤如下：
setnx(lockkey, 当前时间+过期超时时间) ，如果返回1，则获取锁成功；如果返回0则没有获取到锁，转向2。
get(lockkey)获取值oldExpireTime ，并将这个value值与当前的系统时间进行比较，如果小于当前系统时间，则认为这个锁已经超时，可以允许别的请求重新获取，转向3。
计算newExpireTime=当前时间+过期超时时间，然后getset(lockkey, newExpireTime) 会返回当前lockkey的值currentExpireTime。
判断currentExpireTime与oldExpireTime 是否相等，如果相等，说明当前getset设置成功，获取到了锁。如果不相等，说明这个锁又被别的请求获取走了，那么当前请求可以直接返回失败，或者继续重试。
在获取到锁之后，当前线程可以开始自己的业务处理，当处理完毕后，比较自己的处理时间和对于锁设置的超时时间，如果小于锁设置的超时时间，则直接执行delete释放锁；如果大于锁设置的超时时间，则不需要再锁进行处理。
可能存在的问题
问题1: 在“get(lockkey)获取值oldExpireTime ”这个操作与“getset(lockkey, newExpireTime) ”这个操作之间，如果有N个线程在get操作获取到相同的oldExpireTime后，然后都去getset，会不会返回的newExpireTime都是一样的，都会是成功，进而都获取到锁？？？
我认为这套方案是不存在这个问题的。依据有两条: 第一，redis是单进程单线程模式，串行执行命令。 第二，在串行执行的前提条件下，getset之后会比较返回的currentExpireTime与oldExpireTime 是否相等。
问题2: 在“get(lockkey)获取值oldExpireTime ”这个操作与“getset(lockkey, newExpireTime) ”这个操作之间，如果有N个线程在get操作获取到相同的oldExpireTime后，然后都去getset，假设第1个线程获取锁成功，其他锁获取失败，但是获取锁失败的线程它发起的getset命令确实执行了，这样会不会造成第一个获取锁的线程设置的锁超时时间一直在延长？？？
我认为这套方案确实存在这个问题的可能。但我个人认为这个微笑的误差是可以忽略的，不过技术方案上存在缺陷，大家可以自行抉择哈。
问题3: 这个方案必须要保证分布式服务器的时间一定要同步，否则这个锁就会出问题。
具体实现
锁具体实现RedisLock：
package com.xiaolyuh.lock;
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.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* Redis分布式锁（这种方式服务器时间一定要同步，否则会出问题）
*
* @author yuhao.wangwang
* @version 1.0
* @date 2017年11月3日 上午10:21:27
*/
public class RedisLock2 {
/**
* 默认请求锁的超时时间(ms 毫秒)
*/
private static final long TIME_OUT = 100;
/**
* 默认锁的有效时间(s)
*/
public static final int EXPIRE = 60;
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisLock2.class);
private StringRedisTemplate redisTemplate;
/**
* 锁标志对应的key
*/
private String lockKey;
/**
* 锁的有效时间(s)
*/
private int expireTime = EXPIRE;
/**
* 请求锁的超时时间(ms)
*/
private long timeOut = TIME_OUT;
/**
* 锁的有效时间
*/
private long expires = 0;
/**
* 锁标记
*/
private volatile boolean locked = false;
final Random random = new Random();
/**
* 使用默认的锁过期时间和请求锁的超时时间
*
* @param redisTemplate
* @param lockKey 锁的key（Redis的Key）
*/
public RedisLock2(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockKey) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.lockKey = lockKey + "_lock";
}
/**
* 使用默认的请求锁的超时时间，指定锁的过期时间
*
* @param redisTemplate
* @param lockKey 锁的key（Redis的Key）
* @param expireTime 锁的过期时间(单位：秒)
*/
public RedisLock2(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockKey, int expireTime) {
this(redisTemplate, lockKey);
this.expireTime = expireTime;
}
/**
* 使用默认的锁的过期时间，指定请求锁的超时时间
*
* @param redisTemplate
* @param lockKey 锁的key（Redis的Key）
* @param timeOut 请求锁的超时时间(单位：毫秒)
*/
public RedisLock2(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockKey, long timeOut) {
this(redisTemplate, lockKey);
this.timeOut = timeOut;
}
/**
* 锁的过期时间和请求锁的超时时间都是用指定的值
*
* @param redisTemplate
* @param lockKey 锁的key（Redis的Key）
* @param expireTime 锁的过期时间(单位：秒)
* @param timeOut 请求锁的超时时间(单位：毫秒)
*/
public RedisLock2(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockKey, int expireTime, long timeOut) {
this(redisTemplate, lockKey, expireTime);
this.timeOut = timeOut;
}
/**
* @return 获取锁的key
*/
public String getLockKey() {
return lockKey;
}
/**
* 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 boolean lock() {
// 请求锁超时时间，纳秒
long timeout = timeOut * 1000000;
// 系统当前时间，纳秒
long nowTime = System.nanoTime();
while ((System.nanoTime() - nowTime) < timeout) {
// 分布式服务器有时差，这里给1秒的误差值
expires = System.currentTimeMillis() + expireTime + 1;
String expiresStr = String.valueOf(expires); //锁到期时间
if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, expiresStr)) {
locked = true;
// 设置锁的有效期，也是锁的自动释放时间，也是一个客户端在其他客户端能抢占锁之前可以执行任务的时间
// 可以防止因异常情况无法释放锁而造成死锁情况的发生
redisTemplate.expire(lockKey, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
// 上锁成功结束请求
return true;
}
String currentValueStr = redisTemplate.opsForValue().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 expired
String oldValueStr = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(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 acquired
locked = true;
return true;
}
}
/*
延迟10 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
*/
try {
Thread.sleep(10, random.nextInt(50000));
} catch (InterruptedException e) {
logger.error("获取分布式锁休眠被中断：", e);
}
}
return locked;
}
/**
* 解锁
*/
public synchronized void unlock() {
// 只有加锁成功并且锁还有效才去释放锁
if (locked && expires > System.currentTimeMillis()) {
redisTemplate.delete(lockKey);
locked = false;
}
}
}
调用方式：
public void redisLock2(int i) {
RedisLock2 redisLock2 = new RedisLock2(redisTemplate, "redisLock:" + i % 10, 5 * 60, 500);
try {
long now = System.currentTimeMillis();
if (redisLock2.lock()) {
logger.info("=" + (System.currentTimeMillis() - now));
// TODO 获取到锁要执行的代码块
logger.info("j:" + j++);
} else {
logger.info("k:" + k++);
}
} catch (Exception e) {
logger.info(e.getMessage(), e);
} finally {
redisLock2.unlock();
}
}
对于上面两种redis实现分布式锁的方案都有一个问题：
- 就是你获取锁后执行业务逻辑的代码只能在redis锁的有效时间之内，因为，redis的key到期后会自动清除，这个锁就算释放了。所以这个锁的有效时间一定要结合业务做好评估。
- 这两种方式解锁的时候是直接删除key，假如C1获取到了锁，这个时候redis挂了，并且数据没有持久化，等redis服务启动起来，C2请求过来获取到了锁。但是C1请求现在执行完了删除了key，这个时候就把C2的锁删掉了。（在下一篇文章中有解决方案）
使用redis的SET resource-name anystring NX EX max-lock-time方式来实现分布式锁
下一篇文章介绍
Spring-data-redis + redis 分布式锁（二）
源码： https://github.com/wyh-spring-ecosystem-student/spring-boot-student/tree/releases
spring-boot-student-data-redis-distributed-lock 工程
参考：
- http://www.cnblogs.com/PurpleDream/p/5559352.html
- https://www.cnblogs.com/0201zcr/p/5942748.html
- http://zhangtielei.com/posts/blog-redlock-reasoning.html
- http://strawhatfy.github.io/2015/07/09/Distributed%20locks%20with%20Redis/
- http://blog.csdn.net/supper10090/article/details/77851512