目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。
在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。
选用Redis实现分布式锁原因
Redis有很高的性能
Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便
使用命令介绍
SETNX
SETNX key val
当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
expire
expire key timeout
为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
delete
delete key
删除key
在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。
实现
使用的是jedis来连接Redis。
实现思想
获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
分布式锁的核心代码如下：
import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.JedisPool;import redis.clients.jedis.Transaction;import redis.clients.jedis.exceptions.JedisException;import java.util.List;import java.util.UUID;/**
* Created by liuyang on 2017/4/20.
*/public class DistributedLock { private final JedisPool jedisPool; public DistributedLock(JedisPool jedisPool) { this.jedisPool = jedisPool;
} /**
* 加锁
* @param locaName 锁的key
* @param acquireTimeout 获取超时时间
* @param timeout 锁的超时时间
* @return 锁标识
*/
public String lockWithTimeout(String locaName, long acquireTimeout, long timeout) {
Jedis conn = null;
String retIdentifier = null; try { // 获取连接
conn = jedisPool.getResource(); // 随机生成一个value
String identifier = UUID.randomUUID().toString(); // 锁名，即key值
String lockKey = "lock:" + locaName; // 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁
int lockExpire = (int)(timeout / 1000); // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁
long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout; while (System.currentTimeMillis() < end) { if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
conn.expire(lockKey, lockExpire); // 返回value值，用于释放锁时间确认
retIdentifier = identifier; return retIdentifier;
} // 返回-1代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间
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if (conn.ttl(lockKey) == -1) {
conn.expire(lockKey, lockExpire);
} try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
} catch (JedisException e) {
e.printStackTrace();
} finally { if (conn != null) {
conn.close();
}
} return retIdentifier;
} /**
* 释放锁
* @param lockName 锁的key
* @param identifier 释放锁的标识
* @return
*/
public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
Jedis conn = null;
String lockKey = "lock:" + lockName; boolean retFlag = false; try {
conn = jedisPool.getResource(); while (true) { // 监视lock，准备开始事务
conn.watch(lockKey); // 通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁
if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
Transaction transaction = conn.multi();
transaction.del(lockKey);
List results = transaction.exec(); if (results == null) { continue;
}
retFlag = true;
}
conn.unwatch(); break;
}
} catch (JedisException e) {
e.printStackTrace();
} finally { if (conn != null) {
conn.close();
}
} return retFlag;
}
}
测试
下面就用一个简单的例子测试刚才实现的分布式锁。
例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品，使用--运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。
模拟秒杀服务，在其中配置了jedis线程池，在初始化的时候传给分布式锁，供其使用。
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;/**
* Created by liuyang on 2017/4/20.
*/public class Service { private static JedisPool pool = null; static {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); // 设置最大连接数
config.setMaxTotal(200); // 设置最大空闲数
config.setMaxIdle(8); // 设置最大等待时间
config.setMaxWaitMillis(1000 * 100); // 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的
config.setTestOnBorrow(true);
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pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
}
DistributedLock lock = new DistributedLock(pool); int n = 500; public void seckill() { // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
System.out.println(--n); lock.releaseLock("resource", indentifier);
}
}
// 模拟线程进行秒杀服务
public class ThreadA extends Thread { private Service service; public ThreadA(Service service) { this.service = service;
} @Override
public void run() {
service.seckill();
}
}public class Test { public static void main(String[] args) {
Service service = new Service(); for (int i = 0; i < 50; i++) {
ThreadA threadA = new ThreadA(service);
threadA.start();
}
}
}
结果如下，结果为有序的。
若注释掉使用锁的部分
public void seckill() { // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
//String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
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System.out.println(--n); //lock.releaseLock("resource", indentifier);}
从结果可以看出，有一些是异步进行的。
在分布式环境中，对资源进行上锁有时候是很重要的，比如抢购某一资源，这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。
当然，在具体使用中，还需要考虑很多因素，比如超时时间的选取，获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响，上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现，主要是一种思想。
下一次我会使用zookeeper实现分布式锁，使用zookeeper的可靠性是要大于使用redis实现的分布式锁的，但是相比而言，redis的性能更好。