Redisson实现分布式锁
Redisson实现分布式锁(1)原理
有关Redisson作为实现分布式锁，总的分3大模块来讲。
1、Redisson实现分布式锁原理
2、Redisson实现分布式锁的源码解析
3、Redisson实现分布式锁的项目代码（可以用于实际项目中）
本文只介绍Redisson如何实现分布式锁的原理。其它的会在接下来的博客讲，最后有关Redisson实现分布式锁的项目代码的博客中会放上项目源码到GitHub上。
一、高效分布式锁
当我们在设计分布式锁的时候，我们应该考虑分布式锁至少要满足的一些条件，同时考虑如何高效的设计分布式锁，这里我认为以下几点是必须要考虑的。
1、互斥
在分布式高并发的条件下，我们最需要保证，同一时刻只能有一个线程获得锁，这是最基本的一点。
2、防止死锁
在分布式高并发的条件下，比如有个线程获得锁的同时，还没有来得及去释放锁，就因为系统故障或者其它原因使它无法执行释放锁的命令,导致其它线程都无法获得锁，造成死锁。
所以分布式非常有必要设置锁的有效时间，确保系统出现故障后，在一定时间内能够主动去释放锁，避免造成死锁的情况。
3、性能
对于访问量大的共享资源，需要考虑减少锁等待的时间，避免导致大量线程阻塞。
所以在锁的设计时，需要考虑两点。
1、锁的颗粒度要尽量小。比如你要通过锁来减库存，那这个锁的名称你可以设置成是商品的ID,而不是任取名称。这样这个锁只对当前商品有效,锁的颗粒度小。
2、锁的范围尽量要小。比如只要锁2行代码就可以解决问题的，那就不要去锁10行代码了。
4、重入
我们知道ReentrantLock是可重入锁，那它的特点就是：同一个线程可以重复拿到同一个资源的锁。重入锁非常有利于资源的高效利用。关于这点之后会做演示。
针对以上Redisson都能很好的满足，下面就来分析下它。
二、Redisson原理分析
为了更好的理解分布式锁的原理，画张图来分析。
1、加锁机制
线程去获取锁，获取成功: 执行lua脚本，保存数据到redis数据库。
线程去获取锁，获取失败: 一直通过while循环尝试获取锁，获取成功后，执行lua脚本，保存数据到redis数据库。
2、watch dog自动延期机制
在一个分布式环境下，假如一个线程获得锁后，突然服务器宕机了，那么这个时候在一定时间后这个锁会自动释放，你也可以设置锁的有效时间(不设置默认30秒），这样的目的主要是防止死锁的发生。
但在实际开发中会有下面一种情况:
//设置锁1秒过去
redissonLock.lock("redisson", 1);
/**
* 业务逻辑需要咨询2秒
*/
redissonLock.release("redisson");
/**
* 线程1 进来获得锁后，线程一切正常并没有宕机，但它的业务逻辑需要执行2秒，这就会有个问题，在 线程1 执行1秒后，这个锁就自动过期了，
* 那么这个时候 线程2 进来了。那么就存在 线程1和线程2 同时在这段业务逻辑里执行代码，这当然是不合理的。
* 而且如果是这种情况，那么在解锁时系统会抛异常，因为解锁和加锁已经不是同一线程了，具体后面代码演示。
*/
所以这个时候看门狗就出现了，它的作用就是 线程1 业务还没有执行完，时间就过了，线程1 还想持有锁的话，就会启动一个watch dog后台线程，不断的延长锁key的生存时间。
注意 正常这个看门狗线程是不启动的，还有就是这个看门狗启动后对整体性能也会有一定影响，所以不建议开启看门狗。
3、为啥要用lua脚本呢？
这个不用多说，主要是如果你的业务逻辑复杂的话，通过封装在lua脚本中发送给redis，而且redis是单线程的，这样就保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。
4、可重入加锁机制
Redisson可以实现可重入加锁机制的原因，有两点：
1、Redis存储锁的数据类型是 Hash类型
2、Hash数据类型的key值包含了当前线程信息。
下面是redis存储的数据
这里表面数据类型是Hash类型,Hash类型相当于我们java的
它的有效期还有9秒，我们再来看里们的key1值为078e44a3-5f95-4e24-b6aa-80684655a15a:45它的组成是:
guid + 当前线程的ID。后面的value是就和可重入加锁有关。
举图说明
上面这图的意思就是可重入锁的机制，它最大的优点就是相同线程不需要在等待锁，而是可以直接进行相应操作。
5、Redis分布式锁的缺点
Redis分布式锁会有个缺陷，就是在Redis哨兵模式下:
客户端1 对某个master节点写入了redisson锁，此时会异步复制给对应的 slave节点。但是这个过程中一旦发生 master节点宕机，主备切换，slave节点从变为了 master节点。
这时客户端2 来尝试加锁的时候，在新的master节点上也能加锁，此时就会导致多个客户端对同一个分布式锁完成了加锁。
这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。
缺陷在哨兵模式或者主从模式下，如果 master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。
Redisson实现分布式锁(2)—RedissonLock
Redisson分布式锁的实现是基于RLock接口，RedissonLock实现RLock接口。
一、RLock接口
1、概念
public interface RLock extends Lock, RExpirable, RLockAsync
很明显RLock是继承Lock锁，所以他有Lock锁的所有特性，比如lock、unlock、trylock等特性,同时它还有很多新特性：强制锁释放，带有效期的锁,。
2、RLock锁API
这里针对上面做个整理，这里列举几个常用的接口说明
public interface RRLock {
//----------------------Lock接口方法-----------------------
/**
* 加锁 锁的有效期默认30秒
*/
void lock();
/**
* tryLock()方法是有返回值的，它表示用来尝试获取锁，如果获取成功，则返回true，如果获取失败（即锁已被其他线程获取），则返回false .
*/
boolean tryLock();
/**
* tryLock(long time, TimeUnit unit)方法和tryLock()方法是类似的，只不过区别在于这个方法在拿不到锁时会等待一定的时间，
* 在时间期限之内如果还拿不到锁，就返回false。如果如果一开始拿到锁或者在等待期间内拿到了锁，则返回true。
*
* @param time 等待时间
* @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等
*/
boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
/**
* 解锁
*/
void unlock();
/**
* 中断锁 表示该锁可以被中断 假如A和B同时调这个方法，A获取锁，B为获取锁，那么B线程可以通过
* Thread.currentThread().interrupt(); 方法真正中断该线程
*/
void lockInterruptibly();
//----------------------RLock接口方法-----------------------
/**
* 加锁 上面是默认30秒这里可以手动设置锁的有效时间
*
* @param leaseTime 锁有效时间
* @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等
*/
void lock(long leaseTime, TimeUnit unit);
/**
* 这里比上面多一个参数，多添加一个锁的有效时间
*
* @param waitTime 等待时间
* @param leaseTime 锁有效时间
* @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等
*/
boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
/**
* 检验该锁是否被线程使用，如果被使用返回True
*/
boolean isLocked();
/**
* 检查当前线程是否获得此锁（这个和上面的区别就是该方法可以判断是否当前线程获得此锁，而不是此锁是否被线程占有）
* 这个比上面那个实用
*/
boolean isHeldByCurrentThread();
/**
* 中断锁 和上面中断锁差不多，只是这里如果获得锁成功,添加锁的有效时间
* @param leaseTime 锁有效时间
* @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等
*/
void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit);
}
RLock相关接口，主要是新添加了 leaseTime 属性字段，主要是用来设置锁的过期时间,避免死锁。
二、RedissonLock实现类
public class RedissonLock extends RedissonExpirable implements RLock
RedissonLock实现了RLock接口，所以实现了接口的具体方法。这里我列举几个方法说明下
1、void lock()方法
@Override
public void lock() {
try {
lockInterruptibly();
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
发现lock锁里面进去其实用的是lockInterruptibly（中断锁，表示可以被中断）,而且捕获异常后用 Thread.currentThread().interrupt()来真正中断当前线程，其实它们是搭配一起使用的。
具体有关lockInterruptibly()方法讲解推荐一个博客。博客：Lock的lockInterruptibly()
接下来执行流程,这里理下关键几步
/**
* 1、带上默认值调另一个中断锁方法
*/
@Override
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
lockInterruptibly(-1, null);
}
/**
* 2、另一个中断锁的方法
*/
void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException
/**
* 3、这里已经设置了锁的有效时间默认为30秒 （commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout()=30）
*/
RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
/**
* 4、最后通过lua脚本访问Redis,保证操作的原子性
*/
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}
那么void lock(long leaseTime, TimeUnit unit)方法其实和上面很相似了，就是从上面第二步开始的。
2、tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit)
接口的参数和含义上面已经说过了，现在我们开看下源码，这里只显示一些重要逻辑。
@Override
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
long time = unit.toMillis(waitTime);
long current = System.currentTimeMillis();
long threadId = Thread.currentThread().getId();
Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
//1、 获取锁同时获取成功的情况下，和lock(...)方法是一样的 直接返回True，获取锁False再往下走
if (ttl == null) {
return true;
}
//2、如果超过了尝试获取锁的等待时间,当然返回false 了。
time -= System.currentTimeMillis() - current;
if (time <= 0) {
acquireFailed(threadId);
return false;
}
// 3、订阅监听redis消息，并且创建RedissonLockEntry，其中RedissonLockEntry中比较关键的是一个 Semaphore属性对象,用来控制本地的锁请求的信号量同步，返回的是netty框架的Future实现。
final RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);
// 阻塞等待subscribe的future的结果对象，如果subscribe方法调用超过了time，说明已经超过了客户端设置的最大wait time，则直接返回false，取消订阅，不再继续申请锁了。
// 只有await返回true，才进入循环尝试获取锁
if (!await(subscribeFuture, time, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
if (!subscribeFuture.cancel(false)) {
subscribeFuture.addListener(new FutureListener<RedissonLockEntry>() {
@Override
public void operationComplete(Future<RedissonLockEntry> future) throws Exception {
if (subscribeFuture.isSuccess()) {
unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
}
}
});
}
acquireFailed(threadId);
return false;
}
//4、如果没有超过尝试获取锁的等待时间，那么通过While一直获取锁。最终只会有两种结果
//1)、在等待时间内获取锁成功 返回true。2）等待时间结束了还没有获取到锁那么返回false。
while (true) {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
// 获取锁成功
if (ttl == null) {
return true;
}
// 获取锁失败
time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
if (time <= 0) {
acquireFailed(threadId);
return false;
}
}
}
重点 tryLock一般用于特定满足需求的场合，但不建议作为一般需求的分布式锁，一般分布式锁建议用void lock(long leaseTime, TimeUnit unit)。因为从性能上考虑，在高并发情况下后者效率是前者的好几倍
3、unlock()
解锁的逻辑很简单。
@Override
public void unlock() {
// 1.通过 Lua 脚本执行 Redis 命令释放锁
Boolean opStatus = commandExecutor.evalWrite(getName(), LongCodec.INSTANCE,
RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end;" +
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
"return nil;" +
"end; " +
"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
"if (counter > 0) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"return 0; " +
"else " +
"redis.call('del', KEYS[1]); " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; "+
"end; " +
"return nil;",
Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()),
LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime,
getLockName(Thread.currentThread().getId()));
// 2.非锁的持有者释放锁时抛出异常
if (opStatus == null) {
throw new IllegalMonitorStateException(
"attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: "
+ id + " thread-id: " + Thread.currentThread().getId());
}
// 3.释放锁后取消刷新锁失效时间的调度任务
if (opStatus) {
cancelExpirationRenewal();
}
}
使用 EVAL 命令执行 Lua 脚本来释放锁：
- key 不存在，说明锁已释放，直接执行
publish命令发布释放锁消息并返回1。 - key 存在，但是 field 在 Hash 中不存在，说明自己不是锁持有者，无权释放锁，返回
nil。 - 因为锁可重入，所以释放锁时不能把所有已获取的锁全都释放掉，一次只能释放一把锁，因此执行
hincrby对锁的值减一。 - 释放一把锁后，如果还有剩余的锁，则刷新锁的失效时间并返回
0；如果刚才释放的已经是最后一把锁，则执行del命令删除锁的 key，并发布锁释放消息，返回1。
注意这里有个实际开发过程中，容易出现很容易出现上面第二步异常，非锁的持有者释放锁时抛出异常。比如下面这种情况
//设置锁1秒过去
redissonLock.lock("redisson", 1);
/**
* 业务逻辑需要咨询2秒
*/
redissonLock.release("redisson");
/**
* 线程1 进来获得锁后，线程一切正常并没有宕机，但它的业务逻辑需要执行2秒，这就会有个问题，在 线程1 执行1秒后，这个锁就自动过期了，
* 那么这个时候 线程2 进来了。在线程1去解锁就会抛上面这个异常（因为解锁和当前锁已经不是同一线程了）
*/
Redisson实现分布式锁(3)—项目落地实现
一、项目概述
1、技术架构
项目总体技术选型
SpringBoot2.1.5 + Maven3.5.4 + Redisson3.5.4 + lombok(插件)
2、加锁方式
该项目支持 自定义注解加锁 和 常规加锁 两种模式
自定义注解加锁
@DistributedLock(value="goods", leaseTime=5)
public String lockDecreaseStock(){
//业务逻辑
}
常规加锁
//1、加锁
redissonLock.lock("redisson", 10);
//2、业务逻辑
//3、解锁
redissonLock.unlock("redisson");
3、Redis部署方式
该项目支持四种Redis部署方式
1、单机模式部署
2、集群模式部署
3、主从模式部署
4、哨兵模式部署
该项目已经实现支持上面四种模式，你要采用哪种只需要修改配置文件application.properties，项目代码不需要做任何修改。
4、项目整体结构
redis-distributed-lock-core # 核心实现
|
---src
|
---com.jincou.redisson
|# 通过注解方式 实现分布式锁
---annotation
|# 配置类实例化RedissonLock
---config
|# 放置常量信息
---constant
|# 读取application.properties信息后，封装到实体
---entity
|# 支持单机、集群、主从、哨兵 代码实现
---strategy
redis-distributed-lock-web-test # 针对上面实现类的测试类
|
---src
|
---java
|
---com.jincou.controller
|# 测试 基于注解方式实现分布式锁
---AnnotatinLockController.java
|# 测试 基于常规方式实现分布式锁
---LockController.java
---resources
| # 配置端口号 连接redis信息(如果确定部署类型，那么将连接信息放到core项目中)
---application.properties
二、测试
模拟1秒内100个线程请求接口，来测试结果是否正确。同时测试3中不同的锁:lock锁、trylock锁、注解锁。
1、lock锁
/**
* 模拟这个是商品库存
*/
public static volatile Integer TOTAL = 10;
@GetMapping("lock-decrease-stock")
public String lockDecreaseStock() throws InterruptedException {
redissonLock.lock("lock", 10);
if (TOTAL > 0) {
TOTAL--;
}
Thread.sleep(50);
log.info("======减完库存后,当前库存===" + TOTAL);
//如果该线程还持有该锁，那么释放该锁。如果该线程不持有该锁，说明该线程的锁已到过期时间，自动释放锁
if (redissonLock.isHeldByCurrentThread("lock")) {
redissonLock.unlock("lock");
}
return "=================================";
}
压测结果
没问题，不会超卖！
2、tryLock锁
/**
* 模拟这个是商品库存
*/
public static volatile Integer TOTAL = 10;
@GetMapping("trylock-decrease-stock")
public String trylockDecreaseStock() throws InterruptedException {
if (redissonLock.tryLock("trylock", 10, 5)) {
if (TOTAL > 0) {
TOTAL--;
}
Thread.sleep(50);
redissonLock.unlock("trylock");
log.info("====tryLock===减完库存后,当前库存===" + TOTAL);
} else {
log.info("[ExecutorRedisson]获取锁失败");
}
return "===================================";
}
测试结果
没有问题 ，不会超卖！
3、注解锁
/**
* 模拟这个是商品库存
*/
public static volatile Integer TOTAL = 10;
@GetMapping("annotatin-lock-decrease-stock")
@DistributedLock(value="goods", leaseTime=5)
public String lockDecreaseStock() throws InterruptedException {
if (TOTAL > 0) {
TOTAL--;
}
log.info("===注解模式=== 减完库存后,当前库存===" + TOTAL);
return "=================================";
}
测试结果
没有问题 ，不会超卖！
通过实验可以看出，通过这三种模式都可以实现分布式锁，然后呢？哪个最优。
三、三种锁的选择
观点 最完美的就是lock锁，因为
1、tryLock锁是可能会跳过减库存的操作，因为当过了等待时间还没有获取锁，就会返回false,这显然很致命！
2、注解锁只能用于方法上，颗粒度太大，满足不了方法内加锁。
1、lock PK tryLock 性能的比较
模拟5秒内1000个线程分别去压测这两个接口，看报告结果！
1）lock锁
压测结果 1000个线程平均响应时间为31324。吞吐量 14.7/sec
2）tryLock锁
压测结果 1000个线程平均响应时间为28628。吞吐量 16.1/sec
这里只是单次测试，有很大的随机性。从当前环境单次测试来看，tryLock稍微高点。
2、常见异常 attempt to unlock lock, not ······
在使用RedissonLock锁时，很容易报这类异常，比如如下操作
//设置锁1秒过去
redissonLock.lock("redisson", 1);
/**
* 业务逻辑需要咨询2秒
*/
redissonLock.release("redisson");
上面在并发情况下就会这样
造成异常原因：
线程1 进来获得锁后，但它的业务逻辑需要执行2秒，在线程1执行1秒后，这个锁就自动过期了，那么这个时候 线程2进来了获得了锁。在线程1去解锁就会抛上面这个异常（因为解锁和当前锁已经不是同一线程了）
所以我们需要注意，设置锁的过期时间不能设置太小，一定要合理，宁愿设置大点。
正对上面的异常，可以通过isHeldByCurrentThread()方法，
//如果为false就说明该线程的锁已经自动释放，无需解锁
if (redissonLock.isHeldByCurrentThread("lock")) {
redissonLock.unlock("lock");
}
好了，这篇博客就到这了！
解决SpringBoot项目repackage failed: Unable to find main class Maven打包 install的问题
部署这个项目的时候遇到的问题：
一个通用的工具类项目，在进行打包时，出现repackage failed: Unable to find main class提示找不到主类问题，这个项目是一个通用的工具类，不是一个SpringBoot Web工程，根本启动类哪里来的main方法，到底是什么原因导致这个问题，后来看了一下依赖的父项目的pom文件，
发现父项目有一个打包的插件
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-maven-pluginartifactId>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>repackagegoal>
goals>
execution>
executions>
plugin>
plugins>
build>
这时，问题就出现了，报打包失败错误！！！
解决：如果你的项目是一个放置通用工具类的工程，那么该项目中，就不能包括上面这个打包插件，如果你这个工具类工程依赖有父工程，那么父工程中也不能包括该打包插件，只有你的项目是一个web项目时，含有Main方法的程序入口类，要加该打包插件，放在了父工程的pom文件中，那就是代表了所有子模块都有这个打包插件，所以报错，解决就是去掉这个插件 ，只在web工程中加入这个打包插件！
代码地址：https://github.com/kongfanyu/spring-boot-distributed-redisson