分布式缓存技术redis学习系列（五）——redis实战（redis与spring整合，分布式锁实现）

Redis与spring的整合

相关依赖jar包

spring把专门的数据操作独立封装在spring-data系列中，spring-data-redis是对Redis的封装

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Spring 配置文件applicationContext.xml

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注意新版的maxTotal，MaxWaitMillis这两个字段与旧版的不同。

redis连接池配置文件redis.properties

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好了，配置完成，下面写上代码

测试代码

User

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BaseRedisDao

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IUserDao 

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UserDao 

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Test

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String类型的增删该查已完成，Hash，List，Set数据类型的操作就不举例了，和使用命令的方式差不多。如下

 

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整合可能遇到的问题

1.NoSuchMethodError

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类似找不到类，找不到方法的问题，当确定依赖的jar已经引入之后，此类问题多事spring-data-redis以及jedis版本问题，多换个版本试试，本文上面提到的版本可以使用。

1.No qualifying bean

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找不到bean，考虑applicationContext.xml中配置redisTemplate bean时实现类是否写错。例如，BaseRedisDao注入的是RedisTemplate类型的对象，applicationContext.xml中配置的实现类却是RedisTemplate的子类StringRedisTemplate，那肯定报错。整合好后，下面我们着重学习基于redis的分布式锁的实现。

基于redis实现的分布式锁

我们知道，在多线程环境中，锁是实现共享资源互斥访问的重要机制，以保证任何时刻只有一个线程在访问共享资源。锁的基本原理是：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，因此基于redis实现的分布式锁主要依赖redis的SETNX命令和DEL命令，SETNX相当于上锁，DEL相当于释放锁，当然，在下面的具体实现中会更复杂些。之所以称为分布式锁，是因为客户端可以在redis集群环境中向集群中任一个可用Master节点请求上锁（即SETNX命令存储key到redis缓存中是随机的）。

 

现在相信你已经对在基于redis实现的分布式锁的基本概念有了解，需要注意的是，这个和前面文章提到的使用WATCH 命令对key值进行锁操作没有直接的关系。java中synchronized和Lock对象都能对共享资源进行加锁，下面我们将学习用java实现的redis分布式锁。

java中的锁技术

在分析java实现的redis分布式锁之前，我们先来回顾下java中的锁技术，为了直观的展示，我们采用“多个线程共享输出设备”来举例。

不加锁共享输出设备

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上面例子中，三个线程同时共享输出设备output，线程1需要打印zhangsan，线程2需要打印lingsi，线程3需要打印wangwu。在不加锁的情况，这三个线程会不会因为得不到输出设备output打架呢，我们来看看运行结果：

 

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从运行结果可以看出，三个线程打架了，线程1没打印完zhangsan，线程2就来抢输出设备......可见，这不是我们想要的，我们想要的是线程之间能有序的工作，各个线程之间互斥的使用输出设备output。

使用java5中的Lock对输出设备加锁

现在我们对Outputer进行改进，给它加上锁，加锁之后每次只有一个线程能访问它。

 

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看看加锁后的输出结果：

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从运行结果中可以看出，三个线程之间不打架了，线程之间的打印变得有序。有个这个基础，下面我们来学习基于Redis实现的分布式锁就更容易了。

Redis分布式锁

实现分析

从上面java锁的使用中可以看出，锁对象主要有lock与unlock方法，在lock与unlock方法之间的代码（临界区）能保证线程互斥访问。基于redis实现的Java分布式锁主要依赖redis的SETNX命令和DEL命令，SETNX相当于上锁(lock)，DEL相当于释放锁（unlock）。我们只要实现Lock接口重写lock()和unlock()即可。但是这还不够，安全可靠的分布式锁应该满足满足下面三个条件：

l 互斥，不管任何时候，只有一个客户端能持有同一个锁。

l 不会死锁，最终一定会得到锁，即使持有锁的客户端对应的master节点宕掉。

l 容错，只要大多数Redis节点正常工作，客户端应该都能获取和释放锁。

那么什么情况下回不满足上面三个条件呢。多个线程（客户端）同时竞争锁可能会导致多个客户端同时拥有锁。比如，

（1）线程1在master节点拿到了锁（存入key）

（2）master节点在把线程1创建的key写入slave之前宕机了，此时集群中的节点已经没有锁（key）了，包括master节点的slaver节点

（3）slaver节点升级为master节点

（4）线程2向新的master节点发起锁（存入key）请求，很明显，能请求成功。

可见，线程1和线程2同时获得了锁。如果在更高并发的情况，可能会有更多线程（客户端）获取锁，这种情况就会导致上文所说的线程“打架”问题，线程之间的执行杂乱无章。

 

那什么情况下又会发生死锁的情况呢。如果拥有锁的线程（客户端）长时间的执行或者因为某种原因造成阻塞，就会导致锁无法释放（unlock没有调用），其它线程就不能获取锁而而产生无限期死锁的情况。其它线程在执行lock失败后即使粗暴的执行unlock删除key之后也不能正常释放锁，因为锁就只能由获得锁的线程释放，锁不能正常释放其它线程仍然获取不到锁。解决死锁的最好方式是设置锁的有效时间（redis的expire命令），不管是什么原因导致的死锁，有效时间过后，锁将会被自动释放。

 

为了保障容错功能，即只要有Redis节点正常工作，客户端应该都能获取和释放锁，我们必须用相同的key不断循环向Master节点请求锁，当请求时间超过设定的超时时间则放弃请求锁，这个可以防止一个客户端在某个宕掉的master节点上阻塞过长时间，如果一个master节点不可用了，应该尽快尝试下一个master节点。释放锁比较简单，因为只需要在所有节点都释放锁就行，不管之前有没有在该节点获取锁成功。

Redlock算法

根据上面的分析，官方提出了一种用Redis实现分布式锁的算法，这个算法称为RedLock。RedLock算法的主要流程如下：



 
RedLock算法主要流程
 
　

Java实现

 

结合上面的流程图，加上下面的代码解释，相信你一定能理解redis分布式锁的实现原理

 

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好了,RedisLock已经实现，我们对Outputer使用RedisLock进行修改

 

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看看使用RedisLock加锁后的的运行结果

 

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可见，使用RedisLock加锁后线程之间不再“打架”，三个线程互斥的访问output。

问题

现在我无法论证RedLock算法在分布式、高并发环境下的可靠性，但从本例三个线程的运行结果看，RedLock算法确实保证了三个线程互斥的访问output（redis.maxIdle=300 redis.maxTotal=600，运行到Timeout waiting for idle object都没有出现线程“打架”的问题）。我认为RedLock算法仍有些问题没说清楚，比如，如何防止宕机时多个线程同时获得锁；RedLock算法在释放锁的处理上，不管线程是否获取锁成功，只要上了锁，就会到每个master节点上释放锁，这就会导致一个线程上的锁可能会被其他线程释放掉，这就和每个锁只能被获得锁的线程释放相互矛盾。这些有待后续进一步交流学习研究。

 

本文转载自：分布式缓存技术redis学习系列（五）——redis实战（redis与spring整合，分布式锁实现）