redis实战-redis实现分布式锁&redisson快速入门

前言

集群环境下的并发问题

 分布式锁

定义

需要满足的条件

常见的分布式锁

redis实现分布式锁

核心思路

代码实现

误删情况

逻辑说明

解决方案

代码实现

更为极端的误删情况

Lua脚本解决原子性问题

分布式锁-redission

redisson的概念

快速入门

总结


前言

在前面我们已经实现了单机模式下的一人一单,但如果开启集群模式,单机模式的方案显然不适用,首先就是锁方案,在集群模式下,如果使用synchronized来作为锁,那每个单机都有属于自己的锁,这就导致锁失效,这时候就要采用分布式锁,本文使用redis的setnx操作来手动实现分布式锁,最后使用redisson做分布式锁,同时也对分布式锁常见问题给出了解决方案

集群环境下的并发问题

在前文实现一人一单的代码是加上synchronized即可保证线程安全,但是在集群模式下就不行了。syn锁会失效,有关锁失效原因分析

由于现在我们部署了多个tomcat,每个tomcat都有一个属于自己的jvm,那么假设在服务器A的tomcat内部,有两个线程,这两个线程由于使用的是同一份代码,那么他们的锁对象是同一个,是可以实现互斥的,但是如果现在是服务器B的tomcat内部,又有两个线程,但是他们的锁对象写的虽然和服务器A一样,但是锁对象却不是同一个,所以线程3和线程4可以实现互斥,但是却无法和线程1和线程2实现互斥,这就是集群环境下,syn锁失效的原因,在这种情况下,我们就需要使用分布式锁来解决这个问题。

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 分布式锁

定义

分布式锁:满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁,只要大家使用的是同一把锁,那么我们就能锁住线程,不让线程进行,让程序串行执行,这就是分布式锁的核心思路

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需要满足的条件

可见性:多个线程都能看到相同的结果,即多个线程都要得到相同的信息,注意:这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性,只是说多个进程之间都能感知到变化的意思

互斥:互斥是分布式锁的最基本的条件,使得程序串行执行

高可用:程序不易崩溃,时时刻刻都保证较高的可用性

高性能:由于加锁本身就让性能降低,所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能

安全性:安全也是程序中必不可少的一环

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常见的分布式锁

Mysql:mysql本身就带有锁机制,但是由于mysql性能本身一般,所以采用分布式锁的情况下,其实使用mysql作为分布式锁比较少见

Redis:redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式,现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁,利用setnx这个方法,如果插入key成功,则表示获得到了锁,如果有人插入成功,其他人插入失败则表示无法获得到锁,利用这套逻辑来实现分布式锁

Zookeeper:zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案。

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redis实现分布式锁

实现分布式锁时需要实现的两个基本方法:

  • 获取锁:

    • 互斥:确保只能有一个线程获取锁

    • 非阻塞:尝试一次,成功返回true,失败返回false

  • 释放锁:

    • 手动释放

    • 超时释放:获取锁时添加一个超时时间,防止发生死锁

核心思路

我们利用redis 的setNx 方法,当有多个线程进入时,我们就利用该方法,第一个线程进入时,redis 中就有这个key 了,返回了1,如果结果是1,则表示他抢到了锁,那么他去执行业务,然后再删除锁,退出锁逻辑,没有抢到锁的线程,等待一定时间后重试即可

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代码实现

ILock接口,制定锁操作的规范

/**
 * @author 
 * @version 1.0
 * @description: 锁的基本接口
 * @date 2023/9/4 9:16
 */
public interface ILock {
    //尝试获取锁
    boolean tryLock(Long timeoutSec);
    //释放锁
    void unlock();
}

redis分布式锁的初级版本

/**
 * @author 
 * @version 1.0
 * @description: redis分布式锁初级版本
 * @date 2023/9/4 9:20
 */
public class SimpleRedisLock implements ILock {
    private String name;
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private static final String KEY_PREFIX = "lock:";

    public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.name = name;
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean tryLock(Long timeoutSec) {
        //获取当前线程id
        long id = Thread.currentThread().getId();
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, id + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        //防止自动拆箱出现空指针
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        //释放锁
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}

 执行setnx操作时用用户id拼接上order,实现了一人一单。


    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        SeckillVoucher seckillVoucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        //判断是否开始,开始时间如果在当前时间之后就是尚未开始
        if (seckillVoucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            return Result.fail("秒杀尚未开始");
        }
        //判断是否结束,结束时间如果在当前时间之前就是已经结束
        if (seckillVoucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
            return Result.fail("秒杀已经结束");
        }
        //判断库存是否充足
        if (seckillVoucher.getStock() < 1) {
            return Result.fail("库存不足");
        }
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //创建锁对象
        SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
        //尝试获取锁
        boolean isLock = lock.tryLock(1200L);
        //获取锁失败
        if(!isLock){
            return Result.fail("不允许重复下单");
        }
        try {
            return voucherOrderService.createVoucherOrder(voucherId);
        }finally {
            //释放锁
            lock.unlock();
        }
    }

误删情况

逻辑说明

持有锁的线程在锁的内部出现了阻塞,导致他的锁到了过期时间自动释放,这时其他线程,线程2来尝试获得锁,就拿到了这把锁,然后线程2在持有锁执行过程中,线程1反应过来,继续执行,而线程1执行过程中,走到了删除锁逻辑,此时就会把本应该属于线程2的锁进行删除,这就是误删别人锁的情况说明

解决方案

解决方案就是在每个线程释放锁的时候,去判断一下当前这把锁是否属于自己,如果不属于自己,则不进行锁的删除,假设还是上边的情况,线程1卡顿,锁自动释放,线程2进入到锁的内部执行逻辑,此时线程1反应过来,然后删除锁,但是线程1,一看当前这把锁不是属于自己,于是不进行删除锁逻辑,当线程2走到删除锁逻辑时,如果没有卡过自动释放锁的时间点,则判断当前这把锁是属于自己的,于是删除这把锁。即在释放锁前判断一下锁是否是自己的,需要在获取锁时加上特有的线程标识,本项目采用的是uuid+线程id,因为在集群模式下,线程id可能会有冲突,需要拼上uuid

代码实现

核心思路

修改之前的分布式锁实现,满足:在获取锁时存入线程标示(可以用UUID表示) 在释放锁时先获取锁中的线程标示,判断是否与当前线程标示一致

  • 如果一致则释放锁

  • 如果不一致则不释放锁

核心逻辑:在存入锁时,放入自己线程的标识,在删除锁时,判断当前这把锁的标识是不是自己存入的,如果是,则进行删除,如果不是,则不进行删除。

redis实战-redis实现分布式锁&redisson快速入门_第6张图片

@Override
    public boolean tryLock(Long timeoutSec) {
        //获取当前线程id
        String id = ID_PREFIX+Thread.currentThread().getId();
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, id, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        //防止自动拆箱出现空指针
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        //从redis中获取锁信息
        String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
        //获取当前线程标识
        String ThreadId = ID_PREFIX+Thread.currentThread().getId();
        //自己的锁才释放
        if(id.equals(ThreadId)) {
            //释放锁
            stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
        }
    }

更为极端的误删情况

线程1现在持有锁之后,在执行业务逻辑过程中,他正准备删除锁,而且已经走到了条件判断的过程中,比如他已经拿到了当前这把锁确实是属于他自己的,正准备删除锁,但是此时他的锁到期了,那么此时线程2进来,但是线程1他会接着往后执行,当他卡顿结束后,他直接就会执行删除锁那行代码,相当于条件判断并没有起到作用,这就是删锁时的原子性问题,之所以有这个问题,是因为线程1的拿锁,比锁,删锁,实际上并不是原子性的,我们要防止刚才的情况发生,即要保证验证锁和删除锁这两个操作是原子操作不可中断

Lua脚本解决原子性问题

Redis提供了Lua脚本功能,在一个脚本中编写多条Redis命令,确保多条命令执行时的原子性。Lua是一种编程语言,它的基本语法大家可以参考网站:Lua 教程 | 菜鸟教程,这里重点介绍Redis提供的调用函数,我们可以使用lua去操作redis,又能保证他的原子性,这样就可以实现拿锁比锁删锁是一个原子性动作了,作为Java程序员这一块并不作一个简单要求,并不需要过于精通,只需要知道他有什么作用即可。

释放锁的业务流程是这样的

1、获取锁中的线程标示

2、判断是否与指定的标示(当前线程标示)一致

3、如果一致则释放锁(删除)

4、如果不一致则什么都不做

最终我们操作redis的拿锁比锁删锁的lua脚本就会变成这样

-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key,这里的ARGV[1] 就是当前线程标示
-- 获取锁中的标示,判断是否与当前线程标示一致
if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
  -- 一致,则删除锁
  return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致,则直接返回
return 0

代码改动如下

private static final DefaultRedisScript UNLOCK_SCRIPT;
    static {
        UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
        UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

public void unlock() {
    // 调用lua脚本
    stringRedisTemplate.execute(
            UNLOCK_SCRIPT,
            Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),
            ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
}

分布式锁-redission

基于setnx实现的分布式锁存在下面的问题:

重入问题:重入问题是指 获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码块中,可重入锁的意义在于防止死锁,比如HashTable这样的代码中,他的方法都是使用synchronized修饰的,假如他在一个方法内,调用另一个方法,那么此时如果是不可重入的,不就死锁了吗?所以可重入锁他的主要意义是防止死锁,我们的synchronized和Lock锁都是可重入的。

不可重试:是指目前的分布式只能尝试一次,我们认为合理的情况是:当线程在获得锁失败后,他应该能再次尝试获得锁。

超时释放:我们在加锁时增加了过期时间,这样的我们可以防止死锁,但是如果卡顿的时间超长,虽然我们采用了lua表达式防止删锁的时候,误删别人的锁,但是毕竟没有锁住,有安全隐患

主从一致性: 如果Redis提供了主从集群,当我们向集群写数据时,主机需要异步的将数据同步给从机,而万一在同步过去之前,主机宕机了,就会出现死锁问题

redisson的概念

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,其中就包含了各种分布式锁的实现。

Redission提供了分布式锁的多种多样的功能,并不需要我们手动去实现锁,同时redisson实现分布式锁也能完美解决上述setnx的问题

redis实战-redis实现分布式锁&redisson快速入门_第7张图片

快速入门

导入依赖,不建议直接导入start,这会覆盖springboot对redisson原有的配置


	org.redisson
	redisson
	3.13.6

配置Redisson客户端:

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        // 配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379")
            .
        // 创建RedissonClient对象
        return Redisson.create(config);
    }
}

只需要将先前我们自己写的锁换成redisson的锁即可

@Resource
private RedissonClient redissonClient;

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 1.查询优惠券
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 2.判断秒杀是否开始
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀尚未开始!");
        }
        // 3.判断秒杀是否已经结束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀已经结束!");
        }
        // 4.判断库存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
            // 库存不足
            return Result.fail("库存不足!");
        }
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //创建锁对象 这个代码不用了,因为我们现在要使用分布式锁
        //SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
        RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
        //获取锁对象
        boolean isLock = lock.tryLock();
       
		//加锁失败
        if (!isLock) {
            return Result.fail("不允许重复下单");
        }
        try {
            //获取代理对象(事务)
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        } finally {
            //释放锁
            lock.unlock();
        }
 }

总结

我们一路走来,利用添加过期时间,防止死锁问题的发生,但是有了过期时间之后,可能出现误删别人锁的问题,这个问题我们开始是利用删之前 通过拿锁,比锁,删锁这个逻辑来解决的,也就是删之前判断一下当前这把锁是否是属于自己的,但是现在还有原子性问题,也就是我们没法保证拿锁比锁删锁是一个原子性的动作,最后通过lua表达式来解决这个问题,但利用setnx实现分布式锁仍然存在着不少问题,比如不可重入,不可重试等,而且在企业中常用的也是用redisson做分布式锁,不用重复造轮子,但我们通过setnx自己实现一个分布式锁,有助于我们对分布式锁原理了解得更深,路漫漫其修远兮,慢慢加油。

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