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基于redis实现分布式锁

2018-12-29 12:42 701 查看

分布式锁与实现(一)——基于Redis实现

概述

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

在此就不介绍Redis的安装了，具体在Linux和Windows中的安装可以查看我前面的博客。
http://www.cnblogs.com/liuyang0/p/6504826.html

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;
[/code]

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
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<Object> 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;
[/code]

/**

  • 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);
    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();
}
[/code] [/code]

}

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");
System.out.println(--n);
//lock.releaseLock("resource", indentifier);
}
[/code]

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。

上面的代码可以在我的GitHub中进行查看，地址如下：
https://github.com/yangliu0/DistributedLock

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