一、使用分布式锁要满足的几个条件:
- 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)
- 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)
- 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。
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:
redis> EXISTS job # job 不存在 (integer) 0 redis> SETNX job "programmer" # job 设置成功 (integer) 1 redis> SETNX job "code-farmer" # 尝试覆盖 job ,失败 (integer) 0 redis> GET job # 没有被覆盖 "programmer"
所以我们使用执行下面的命令
SETNX lock.foo
-
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:
GET key
返回值:
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:
C0操作超时了,但它还持有着锁,C1和C2读取lock.foo检查时间戳,先后发现超时了。 C1 发送DEL lock.foo C1 发送SETNX lock.foo 并且成功了。 C2 发送DEL lock.foo C2 发送SETNX lock.foo 并且成功了。 这样一来,C1,C2都拿到了锁!问题大了!
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:
C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁,由于C0还持有锁,所以Redis返回给C3一个0 C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了,如果没超时,则等待或重试。 反之,如果已超时,C3通过下面的操作来尝试获得锁: GETSET lock.foo通过GETSET,C3拿到的时间戳如果仍然是超时的,那就说明,C3如愿以偿拿到锁了。 如果在C3之前,有个叫C4的客户端比C3快一步执行了上面的操作,那么C3拿到的时间戳是个未超时的值,这时,C3没有如期获得锁,需要再次等待或重试。留意一下,尽管C3没拿到锁,但它改写了C4设置的锁的超时值,不过这一点非常微小的误差带来的影响可以忽略不计。
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
package test.miaosha; 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; public class RedisLock { private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisLock.class); private RedisTemplateredisTemplate; 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; } public String get(final String key) { Object obj = null; try { obj = redisTemplate.execute(new RedisCallback
MsService.java
package test.miaosha; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; public class MsService { /*** * 抢购代码 * @param redisTemplate * @param key pronum 首先用客户端设置数量 * @return */ public boolean seckill(RedisTemplateredisTemplate, String key) { RedisLock lock = new RedisLock(redisTemplate, key, 10000, 20000); try { if (lock.lock()) { // 需要加锁的代码 String pronum=lock.get("pronum"); //修改库存 if(Integer.parseInt(pronum)-1>=0) { lock.set("pronum",String.valueOf(Integer.parseInt(pronum)-1)); System.out.println("库存数量:"+pronum+" 成功!!!"+Thread.currentThread().getName()); }else { System.out.println("手慢拍大腿"); } return true; } } 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(); } return false; } }
ThreadB.java
package test.miaosha; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; public class ThreadB extends Thread { private MsService service; private RedisTemplateredisTemplate; private String key; public ThreadB(MsService service,RedisTemplate redisTemplate,String key) { this.service = service; this.redisTemplate=redisTemplate; this.key=key; } @Override public void run() { service.seckill(redisTemplate, key); } }
测试类 直接开100个线程 模拟100个人抢购
package test.miaosha; import org.apache.xbean.spring.context.ClassPathXmlApplicationContext; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; public class MsTest { static ClassPathXmlApplicationContext appCtx = new ClassPathXmlApplicationContext("test/miaosha/spring-redis.xml"); public static void main(String[] args) { RedisTemplateredisTemplate = (RedisTemplate )appCtx.getBean("redisTemplate",RedisTemplate.class); //RedisUtil redisUtil=(RedisUtil) appCtx.getBean("redisUtil"); System.out.println("开始"); MsService service = new MsService(); for (int i = 0; i < 100; i++) { ThreadB threadA = new ThreadB(service, redisTemplate, "MSKEY"); threadA.start(); } } }
spring-redis.xml
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