使用 Redis 实现分布式锁案例
目录
1.整合redis到工程
1.1添加redis配置类
二、分布式锁
2.1 本地锁的局限性
2.1.1 编写测试代码
2.1.2 使用ab工具测试
2.1.3 使用本地锁
2.1.4 本地锁问题演示锁
2.2 分布式锁实现的解决方案
2.3 使用redis实现分布式锁
2.3.1 编写代码
2.3.2 优化之设置锁的过期时间
2.3.3 优化之UUID防误删
2.3.4 优化之LUA脚本保证删除的原子性
2.3.5 总结
2.4 使用redisson 解决分布式锁
2.4.1 实现代码
2.4.2 可重入锁（Reentrant Lock）
2.4.3 读写锁（ReadWriteLock）
1.整合redis到工程
@Bean
public KeyGenerator wiselyKeyGenerator() {
return new KeyGenerator() {
@Override
public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(target.getClass().getName());
sb.append(method.getName());
for (Object obj : params) {
sb.append(obj.toString());
}
return sb.toString();
}
};
}
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
// 设置序列化对象，固定写法
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
// 将Redis 中 string ，hash 数据类型，自动序列化！
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
RedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer();
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
//解决查询缓存转换异常的问题
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒
RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
.disableCachingNullValues();
RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
.cacheDefaults(config)
.build();
return cacheManager;
}
}
二、分布式锁 2.1 本地锁的局限性 2.1.1 编写测试代码
说明：通过reids客户端设置 num = 0
set num 0
@RestController
@RequestMapping(“test”)
public class TestController {
@Autowired
private TestService testService;
@GetMapping("testLock")
public Result testLock() {
testService.testLock();
return Result.ok();
}
}
public interface TestService {
void testLock();
}
@Service
public class TestServiceImpl implements TestService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Override
public void testLock() {
// 利用缓存中的StringRedisTemplate，获取到当前的num数据值
String num = redisTemplate.opsForValue().get("num");
if (StringUtils.isEmpty(num)) {
return;
}
// 如果num不为空，则需要对当前值+1操作
int numValue = Integer.parseInt(num);
// 写回缓存
redisTemplate.opsForValue().set("num", String.valueOf(++numValue));
}
}
2.1.2 使用ab工具测试
使用 ab 测试工具：httpd-tools（yum install -y httpd-tools）
ab -n（一次发送的请求数） -c（请求的并发数） 访问路径
测试如下：5000请求，100并发
ab -n 5000 -c 100 http://127.0.0.1:8206/test/testLock
结果应该为：5000
查看redis中的值：
2.1.3 使用本地锁
使用ab工具压力测试：5000次请求，并发100。
查看redis中的结果：
2.1.4 本地锁问题演示锁
接下来启动 8206 8216 8226 三个运行实例
运行多个service实例：
server.port=8216
server.port=8226
通过网关压力测试：
ab -n 5000 -c 100 http://127.0.0.1:8206/test/testLock
查看redis中的值：
以上测试，可以发现：本地锁只能锁住同一工程内的资源，在分布式系统里面都存在局限性，此时需要分布式锁。
2.2 分布式锁实现的解决方案
随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的 Java API 并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨 JVM 的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题。
分布式锁主流的实现方案：
基于数据库实现分布式锁
基于缓存（Redis等）
基于Zookeeper
每一种分布式锁解决方案都有各自的优缺点：
性能：redis最高
可靠性：zookeeper最高
2.3 使用redis实现分布式锁
多个客户端同时获取锁（setnx）
获取成功，执行业务逻辑 {从db获取数据，放入缓存} ，执行完成释放锁（del）
其他客户端等待重试
2.3.1 编写代码
@Override
public void testLock() {
// 使用setnx命令
// setnx lock ok
Boolean flag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(“lock”, “OK”);
if (flag) {
// flag = true：表示获取到锁
// 执行业务逻辑
String num = redisTemplate.opsForValue().get(“num”);
if (StringUtils.isEmpty(num)) {
return;
}
int numValue = Integer.parseInt(num);
redisTemplate.opsForValue().set(“num”, String.valueOf(++numValue));
// 释放锁
redisTemplate.delete(“lock”);
} else {
// 没有获取到锁
try {
Thread.sleep(100);
// 每隔1秒钟回调一次，再次尝试获取锁（自旋）
testLock();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
重启，服务集群，通过网关压力测试。
查看redis中num的值：
问题：setnx 刚好获取到锁，业务逻辑出现异常，导致锁无法释放。
解决：设置过期时间，自动释放锁。
2.3.2 优化之设置锁的过期时间
设置过期时间有两种方式：
首先想到通过 expire 设置过期时间（缺乏原子性：如果在 setnx 和 expire 之间出现异常，锁也无法释放）
在 set 时指定过期时间（推荐）
设置过期时间：
问题：可能会释放其他服务器的锁。
场景：如果业务逻辑的执行时间是7s，执行流程如下：
index1业务逻辑没执行完，3秒后锁被自动释放；
index2获取到锁，执行业务逻辑，3秒后锁被自动释放；
index3获取到锁，执行业务逻辑；
index1业务逻辑执行完成，开始调用del释放锁，这时释放的是index3的锁， 导致index3的业务只执行1s就被别人释放，最终等于没锁的情况。
解决：setnx获取锁时，设置一个指定的唯一值（例如：uuid）；释放前获取这个值，判断是否自己的锁。
2.3.3 优化之UUID防误删
问题：删除操作缺乏原子性。
场景：
index1执行删除时，查询到的 lock 值确实和 uuid 相等；
index1执行删除前，lock 刚好过期时间已到，被 redis 自动释放，在redis中没有了锁；
index2获取了lock，index2线程获取到了cpu的资源，开始执行方法；
index1执行删除，此时会把 index2 的 lock 删除。
index1 因为已经在方法中了，所以不需要重新上锁，index1有执行的权限。index1已经比较完成了，这个时候，开始执行删除的index2的锁。
2.3.4 优化之LUA脚本保证删除的原子性
@Override
public void testLock() {
// 使用setnx命令
// setnx lock ok
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
Boolean flag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(
“lock”, uuid, 3, TimeUnit.SECONDS);
if (flag) {
// flag = true：表示获取到锁
// 执行业务逻辑
String num = redisTemplate.opsForValue().get(“num”);
if (StringUtils.isEmpty(num)) {
return;
}
int numValue = Integer.parseInt(num);
redisTemplate.opsForValue().set(“num”, String.valueOf(++numValue));
// 定义一个lua脚本
String secript = “if redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘del’, KEYS[1]) else return 0 end”;
// 准备执行lua 脚本
DefaultRedisScript redisScript = new DefaultRedisScript<>();
// 设置lua脚本
redisScript.setScriptText(secript);
// 设置DefaultRedisScript 这个对象的泛型
redisScript.setResultType(Long.class);
// redis调用lua脚本
redisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList(“lock”), uuid);
} else {
// 没有获取到锁
try {
Thread.sleep(100);
// 每隔1秒钟回调一次，再次尝试获取锁（自旋）
testLock();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
2.3.5 总结
为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：
互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁；
不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁；
解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了；
加锁和解锁必须具有原子性
2.4 使用redisson 解决分布式锁
Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, Bloom filter, Remote service, Spring cache, Executor service, Live Object service, Scheduler service) Redisson提供了使用Redis的最简单和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
2.4.1 实现代码
org.redisson redisson 3.11.2 配置类@Data
@Configuration
@ConfigurationProperties(“spring.redis”)
public class RedissonConfig {
private String host;
private String addresses;
private String password;
private String port;
private int timeout = 3000;
private int connectionPoolSize = 64;
private int connectionMinimumIdleSize = 10;
private int pingConnectionInterval = 60000;
private static String ADDRESS_PREFIX = "redis://";
@Bean
RedissonClient redissonSingle() {
Config config = new Config();
// 判断地址是否为空
if (StringUtils.isEmpty(host)) {
throw new RuntimeException("host is empty");
}
SingleServerConfig serverConfig = config.useSingleServer()
// //redis://127.0.0.1:6379
.setAddress(ADDRESS_PREFIX + this.host + ":" + port)
.setTimeout(this.timeout)
.setPingConnectionInterval(pingConnectionInterval)
.setConnectionPoolSize(this.connectionPoolSize)
.setConnectionMinimumIdleSize(this.connectionMinimumIdleSize);
// 是否需要密码
if (!StringUtils.isEmpty(this.password)) {
serverConfig.setPassword(this.password);
}
// RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
return Redisson.create(config);
}
}
@Service
public class TestServiceImpl implements TestService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
@Override
public void testLock() {
RLock lock = redissonClient.getLock("lock");
// 开始加锁
lock.lock();
try {
String value = redisTemplate.opsForValue().get("num");
if (StringUtils.isNotEmpty(value)) {
return;
}
int num = Integer.parseInt(value);
redisTemplate.opsForValue().set("num", String.valueOf(++num));
} catch (NumberFormatException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 解锁：
lock.unlock();
}
}
}
2.4.2 可重入锁（Reentrant Lock）
基于Redis的Redisson分布式可重入锁RLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口。如果负责储存这个分布式锁的Redisson节点宕机以后，而且这个锁正好处于锁住的状态时，这个锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生，Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。默认情况下，看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。
另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间，超过这个时间后锁便自动解开了。
最常见的使用：
RLock lock = redisson.getLock(“anyLock”);
// 最常使用
lock.lock();
// 加锁以后10秒钟自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {
try {
…
} finally {
lock.unlock();
}
}
2.4.3 读写锁（ReadWriteLock）
基于Redis的Redisson分布式可重入读写锁RReadWriteLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock接口。其中读锁和写锁都继承了RLock接口。
分布式可重入读写锁允许同时有多个读锁和一个写锁处于加锁状态。
RReadWriteLock rwlock = redisson.getReadWriteLock(“anyRWLock”);
// 最常见的使用方法
rwlock.readLock().lock();
// 或
rwlock.writeLock().lock();
// 10秒钟以后自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
rwlock.readLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 或
rwlock.writeLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁
boolean res = rwlock.readLock().tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
// 或
boolean res = rwlock.writeLock().tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
…
lock.unlock();
代码实现
@GetMapping(“read”)
public Result read(){
String msg = testService.readLock();
return Result.ok(msg);
}
@GetMapping(“write”)
public Result write(){
String msg = testService.writeLock();
return Result.ok(msg);
}
public interface TestService {
String readLock();
String writeLock();
}
@Service
public class TestServiceImpl implements TestService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
@Override
public String readLock() {
// 初始化读写锁
RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("readwriteLock");
// 获取读锁
RLock rLock = readWriteLock.readLock();
// 加10s锁
rLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
String msg = this.redisTemplate.opsForValue().get("msg");
//rLock.unlock(); // 解锁
return msg;
}
@Override
public String writeLock() {
// 初始化读写锁
RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("readwriteLock");
// 获取写锁
RLock rLock = readWriteLock.writeLock();
// 加10s锁
rLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
this.redisTemplate.opsForValue().set("msg", UUID.randomUUID().toString());
//rLock.unlock(); // 解锁
return "成功写入了内容";
}
}
打开两个浏览器窗口测试：
http://localhost:8206/test/read
http://localhost:8206/test/write
同时访问写：一个写完之后，等待一会儿（约10s），另一个写开始；
同时访问读：不用等待；
先写后读：读要等待（约10s）写完成；
先读后写：写要等待（约10s）读完成；
文章转自：使用 Redis 实现分布式锁案例_Java-答学网
作者：答学网，转载请注明原文链接：http://www.dxzl8.com/