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浅析Redis分布式锁——从自己实现到Redisson的实现

nanyue 2024-09-01 00:07:23 技术文章 10 ℃

当我们在单机情况下，遇到并发问题，可以使用juc包下的lock锁，或者synchronized关键字来加锁。但是这俩都是JVM级别的锁，如果跨了JVM这两个锁就不能控制并发问题了，也就是说在分布式集群环境中，需要寻求其他方法来解决并发问题。前面也说到可以使用redis的setnx操作，如果不存在则set，如果存在则不set。也就是说每个服务实例都对同一个key进行操作。谁能set成功就认为获取到了锁。可以执行下面的操作。执行完之后释放锁。如下按照上述逻辑来简单实现一个分布式锁：

package com.nijunyang.redis.lock;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * Description:
 * Created by nijunyang on 2020/3/17 23:53
 */
@RestController
public class LockController {

    @Autowired
    ValueOperations<String, Object> valueOperations;

    @Autowired
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    String lock = "lock";

    String quantityKey = "quantity";

    @GetMapping("/deduct-stock")
    public String deductStock() {
        try {
            boolean getLock = valueOperations.setIfAbsent(lock, 1);
            if (!getLock) {
                return "没有获取到锁";
            }
            //使用当做数据库，只是模拟扣减库存场景，因此不使用原子操作
            Integer quantity = (Integer) valueOperations.get(quantityKey);
            if (quantity > 0) {
                --quantity;
                valueOperations.set(quantityKey, quantity);
                System.out.println("扣减库存成功,剩余库存： " + quantity);
            } else {
                System.out.println("扣减库存成功,剩余库存： " + quantity);
            }
            return "true";
        } finally {
            redisTemplate.delete(lock);
        }
    }

}

如果不出意外这个锁是可以用的，但是如果拿到锁之后，在执行业务的过程中，服务挂了，就会导致锁没有释放，其他服务永远无法拿到锁，因此我们可以优化一下，加锁的同时给锁设置一个过期时间，这样来保证，拿到锁在执行业务的时候挂了，到了过期时间之后，其他服务一样可以继续获取锁。

package com.nijunyang.redis.lock;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * Description:
 * Created by nijunyang on 2020/3/17 23:53
 */
@RestController
public class LockController {

    @Autowired
    ValueOperations<String, Object> valueOperations;

    @Autowired
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    String lock = "lock";

    String quantityKey = "quantity";

    @GetMapping("/deduct-stock")
    public String deductStock() {
        try {
            //设置值，并且设置超时时间
            boolean getLock = valueOperations.setIfAbsent(lock, 1, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (!getLock) {
                return "没有获取到锁";
            }
            //使用当做数据库，只是模拟扣减库存场景，因此不使用原子操作
            Integer quantity = (Integer) valueOperations.get(quantityKey);
            if (quantity > 0) {
                --quantity;
                valueOperations.set(quantityKey, quantity);
                System.out.println("扣减库存成功,剩余库存： " + quantity);
            } else {
                System.out.println("扣减库存成功,剩余库存： " + quantity);
            }
            return "true";
        } finally {
            redisTemplate.delete(lock);
        }
    }

}

但是问题又来了，这个超时时间设置多大合适呢，如果网络延迟或者出现了sql的慢查询等，导致业务还没执行完，锁就过期了，这个时候别的服务又拿到了锁，现在并发问题问题又来了。。。A1服务拿到锁，设置过期时间10s，但是业务逻辑需要15s才能执行完，10s过后锁自动释放，这时候A2服务拿到锁执行业务,5s之后A1执行完业务删除锁，但是这个时候A1释放的是A2加的锁，A2这个时候才执行5s，等到A2执行完去释放的又是别的服务拿到的锁，如此恶心循环。。。。

这里整理了一些redis的相关学习资料，需要的朋友可以可以关注公众号：Linux服务器 回复 redis获取。

我们可以将锁的value设置成一个客户端的唯一值，比如生成一个UUID，删除的时候判断一下这个值是否是自己生成，这样就可以避免把其他服务加的锁删掉。

package com.nijunyang.redis.lock;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * Description:
 * Created by nijunyang on 2020/3/17 23:53
 */
@RestController
public class LockController {

    @Autowired
    ValueOperations<String, Object> valueOperations;

    @Autowired
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    String lock = "lock";

    String quantityKey = "quantity";

    @GetMapping("/deduct-stock")
    public String deductStock() {
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        try {
            //设置值，并且设置超时时间
            boolean getLock = valueOperations.setIfAbsent(lock, uuid, 10, TimeUnit.SECONDS);
//            boolean getLock = valueOperations.setIfAbsent(lock, 1);
            if (!getLock) {
                return "没有获取到锁";
            }
            //使用当做数据库，只是模拟扣减库存场景，因此不使用原子操作
            Integer quantity = (Integer) valueOperations.get(quantityKey);
            if (quantity > 0) {
                --quantity;
                valueOperations.set(quantityKey, quantity);
                System.out.println("扣减库存成功,剩余库存： " + quantity);
            } else {
                System.out.println("扣减库存成功,剩余库存： " + quantity);
            }
            return "true";
        } finally {
            //删除之前判断是否是自己加的锁
            if (uuid.equals(valueOperations.get(lock))) {
                redisTemplate.delete(lock);
            }
        }
    }

}

这样只是保证自己的锁不被别人删掉，但是这个判断再删除的操作也不是原子操作，同时超时的问题还是没有解决。怎么办呢，我们给锁续命，可以在加锁的同时再起一个定时任务，去检查锁是否释放，如果没有释放就增加超时时间，然后再去定时检查，直到锁被删除了。比如锁超时时间10s，那么定时任务在8s后去检查，锁是否被释放，如果没有释放则重新设置超时时间。继续监视锁是否释放。


如果我们自己按照这个逻辑去实现，有可能还会有很多bug。Redisson已经帮我们很好的实现了分布式锁。配置好之后，使用就像使用java的lock一样。原理就和上述差不多。

加依赖：

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.6.5</version>
</dependency>

写配置：

@Bean
public Redisson redisson() {
   Config config = new Config();
   config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379").setPassword("xxx");

   /**
    * 哨兵
    */
   //config.useSentinelServers().addSentinelAddress("");

   /**
    * 集群
    */
   //config.useClusterServers().addNodeAddress("redis://111.229.53.45:6379");
   return (Redisson) Redisson.create(config);
}

使用：

package com.nijunyang.redis.lock;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * Description:
 * Created by nijunyang on 2020/3/17 23:53
 */
@RestController
public class LockController {

    @Autowired
    ValueOperations<String, Object> valueOperations;

    @Autowired
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    Redisson redisson;

    String lockKey = "lockKey";

    String quantityKey = "quantity";

    @GetMapping("/deduct-stock2")
    public String deductStock2() {
        RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
        try {
            redissonLock.lock();
            //使用当做数据库，只是模拟扣减库存场景，因此不使用原子操作
            Integer quantity = (Integer) valueOperations.get(quantityKey);
            if (quantity > 0) {
                --quantity;
                valueOperations.set(quantityKey, quantity);
                System.out.println("扣减库存成功,剩余库存： " + quantity);
                return "true";
            } else {
                System.out.println("扣减库存成功,剩余库存： " + quantity);
                return "false";
            }
        } finally {
            redissonLock.unlock();
        }
    }

}

和JUC包里面Lock锁的使用一模一样，有木有？

Redisson锁源码逻辑简要分析，直接在代码中加的注释说明，里面大量使用lua脚本来封装redis操作的原子性，上面提到的判断再删除的操作，也可以写成lua脚本执行，保证原子性。同时lua脚本中如果出错了，数据还会回滚。

虽然看起来已经很完善了，但是还有一点点问题如果哨兵模式，或者集群模式，锁加载master上面，还未同步到slave的时候，master挂了，这个重新选举，新的master上面是没有加锁的。不过这种几率已经很小很小了，如果是在要求强一致性，那么就只有选择zookeeper来实现，因为zookeeper是强一致性的，它是多数节点数据都同步好了才返回。Master挂了，选举也是在数据一致的节点中，因此重新选上来leader肯定是有锁的。当然ZK的性能肯定就没有redis的高了，怎么选择还是看自己业务是否允许。


Redisson也提供了一个RedissonRedLock，传入多个锁对象，加锁的时候，多个锁都加上才认为加锁成功。但是这样需要连接多个redis。这样肯定是有性能问题的，还有网络问题等等。

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