Redis分布式锁(中)

作者简介：大家好，我是smart哥，前中兴通讯、美团架构师，现某互联网公司CTO

联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬

我们在不久前介绍了SpringBoot定时任务，最近又一起探究了如何使用Redis实现简单的消息队列，都是一些不错的小知识点。为了能跟前面的内容产生联动，这次我们打算把Redis分布式锁相关的介绍融合进定时任务的案例中，学起来更带劲~

Redis的锁长啥样？

上一篇我们粗略介绍了JVM锁，比如synchronized关键字和ReentrantLock，它们都是实实在在已经实现的锁，而且还有标志位啥的。但Redis就是一个内存...怎么作为锁呢?

有一点大家要明确，Redis之所以能用来做分布式锁，肯定不只是因为它是一片内存，否则JVM本身也占有内存，为什么无法自己实现分布式锁呢？

我个人的理解是，要想自定义一个分布式锁，必须至少满足几个条件：

独立于多节点系统之外的一片内存
唯一性（可以通过单线程，也可以通过选举机制，能保证唯一即可）
当然，如果性能高一点，甚至支持高可用就更好啦

以上三点Redis都能满足。在上面三个条件下，其实怎么设计锁，完全取决于个人如何定义锁。就好比现实生活中，通常我们理解的锁就是有个钥匙孔、需要插入钥匙的金属小物件。然而锁的形态可不止这么一种，随着科技的发展，什么指纹锁、虹膜锁层出不穷，但归根结底它们之所以被称为“锁”，是因为都保证了“唯一”。

如果我们能设计一种逻辑，它能造成某个场景下的“唯一事件”，那么它就可以被称为“锁”。比如，某家很有名的网红店，一天只接待一位客人。门口没有营业员，就放了一台取号机，里面放了一张票。你如果去迟了，票就没了，你就进不了这家店。这个场景下，没票的顾客进不去，被锁在门外。此时，取票机造成了“唯一事件”，那么它就可以叫做“锁”。

而Redis提供了setnx指令，如果某个key当前不存在则设置成功并返回true，否则不再重复设置，直接返回false。这不就是编程界的取号机吗？当然，实际用到的命令可不止这一个，具体如何实现，大家等下看代码即可。

Demo构思

在我看来，同样需要使用锁，动机可能完全相反：

在保证线程安全的前提下，尽量让所有线程都执行成功
在保证线程安全的前提下，只让一个线程执行成功

前者适用于秒杀等场景。作为商家，当然希望在不发生线程安全问题的前提下，让每一个订单都生效，直到商品售罄。此时分布式锁的写法可以是“不断重试”或“阻塞等待”，即：递归或while true循环尝试获取、阻塞等待。

而后者适用于分布式系统或多节点项目的定时任务，比如同一份代码部署在A、B两台服务器上，而数据库共用同一个。如果不做限制，那么在同一时刻，两台服务器都会去拉取列表执行，会发生任务重复执行的情况。

此时可以考虑使用分布式锁，在cron触发的时刻只允许一个线程去往数据库拉取任务：

在实现Redis分布式锁控制定时任务唯一性的同时，我们引入之前的Redis消息队列。注意，这与Redis分布式锁本身无关，就是顺便复习一遍Redis消息队列而已，大家可以只实现Redis分布式锁+定时任务的部分。

整个Demo的结构大致如图：

当然，实际项目中一般是这样的：

分布式锁为什么难设计？

首先，要和大家说一下，但凡牵涉到分布式的处理，没有一个是简单的，上面的Demo设计也不过是玩具，用来启发大家的思路。

为什么要把demo设计得这么复杂呢？哈哈，因为这是我在上一家公司自己设计的，遇到了很多坑...拿出来自嘲一番，与各位共勉。

我当时的设计思路是：

由于小公司没有用什么Elastic-Job啥的，就是很普通的多节点部署。为了避免任务重复执行，我想设计一个分布式锁。但因为当时根本不知道redisson，所以就自己百度了redis实现分布式锁的方式，然后依葫芦画瓢自己手写了一个。

但我写完redis分布式锁后，在实际测试过程中发现还需要考虑锁的失效时间...

这里有两个问题：

为什么要设置锁的过期时间？
锁的过期时间设置多久合适？

最简单的实现方案是这样的，一般没问题：

但极端的情况下（项目在任务进行时重启或意外宕机），可能当前任务来不及解锁就挂了（死锁），那么下一个任务就会一直被锁在方法外等待。就好比厕所里有人被熏晕了，没法开门，而外面的人又进不去...

此时需要装一个自动解锁的门，到时间自动开门，也就是要给锁设置一个过期时间。但紧接着又会有第二个问题：锁的失效时间设多长合适？

很难定。

因为随着项目的发展，定时任务的执行时间很可能是变化的。

如果设置时间过长，极端点，定为365天。假设任务正常执行，比如10分钟就结束，此时执行完毕的任务自己会主动解锁。但万一和上面一样宕机了，虽说你设置了过期时间，但下一个任务需要等一年才能执行...本质上和没有设置过期时间一样！就好比...你自己想想什么例子合适，能加深你的理解哦。

如果设置时间过短，上一个人还没拉完，门就“咔嚓”一声开了，尴尬不，重复执行了。

终上所述，我当时之所以设计得这么复杂，就是想尽量缩短任务执行的时间，让它尽可能短（拉取后直接丢给队列，自己不处理），这样锁的时间一般设置30分钟就没啥问题。另外，对于死锁问题，我当时没有考虑宕机的情况，只考虑了意外重启…问题还有很多，文末会再总结。

请大家阅读下面代码时思考两个问题：

Demo如何处理锁的过期时间
Demo如何防止死锁

项目搭建

新建一个空的SpringBoot项目。

拷贝下方代码，构建工程：

构建完以后，拷贝一份，修改端口号为8081，避免和原先的冲突

统一管理Redis Key：RedisKeyConst


/**
 * 统一管理Redis Key
 *
 * @author mx
 */
public abstract class RedisKeyConst {
    /**
     * 分布式锁的KEY
     */
    public static final String RESUME_PULL_TASK_LOCK = "resume_pull_task_lock";
    /**
     * 简历异步解析任务队列
     */
    public static final String RESUME_PARSE_TASK_QUEUE = "resume_parse_task_queue";
}

Redis消息队列：RedisMessageQueueConsumer


/**
 * 消费者，异步获取简历解析结果并存入数据库
 *
 * @author mx
 */
@Slf4j
@Component
public class RedisMessageQueueConsumer implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent> {
 
    @Autowired
    private RedisService redisService;
    @Autowired
    private AsyncResumeParser asyncResumeParser;
    @Autowired
    private ObjectMapper objectMapper;
 
    @Override
    public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event) {
        log.info("开始监听RedisMessageQueue...");
        CompletableFuture.runAsync(() -> {
            // 大循环，不断监听队列任务（阻塞式）
            while (true) {
                // 阻塞监听
                ResumeCollectionDTO resumeCollectionDTO = (ResumeCollectionDTO) redisService.popQueue(RedisKeyConst.RESUME_PARSE_TASK_QUEUE, 5, TimeUnit.SECONDS);
                if (resumeCollectionDTO != null) {
                    int rePullCount = 0;
                    int retryCount = 0;
                    log.info("从队列中取出:{}", resumeCollectionDTO.getName());
                    log.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>开始拉取简历:{}", resumeCollectionDTO.getName());
                    Long asyncPredictId = resumeCollectionDTO.getAsyncPredictId();
                    // 小循环，针对每一个任务多次调用第三方接口，直到获取最终结果或丢弃任务
                    while (true) {
                        try {
                            PredictResult result = asyncResumeParser.getResult(asyncPredictId);
                            rePullCount++;
                            // 如果已经解析完毕
                            if (result.getStatus() == 2) {
                                // 保存数据库
                                try {
                                    log.info("简历:{}解析成功", resumeCollectionDTO.getName());
                                    log.info("resultJson:{}", result.getResultJson());
                                    ResumeCollectionDO resumeCollectionDO = objectMapper.readValue(result.getResultJson(), ResumeCollectionDO.class);
                                    log.info("<<<<<<<<<<<<<<<<<<<保存简历:{}到数据库", resumeCollectionDO);
                                    // 归零
                                    rePullCount = 0;
                                    retryCount = 0;
                                    break;
                                } catch (Exception e) {
                                    discardTask(resumeCollectionDTO);
                                    log.info("<<<<<<<<<<<<<<<<<<<保存简历失败，丢弃任务");
                                    rePullCount = 0;
                                    retryCount = 0;
                                    break;
                                }
                            }
                            // 远程服务还未解析完毕，重试
                            else {
                                try {
                                    if (rePullCount <= 3) {
                                        // 前3次重试，时间为1s间隔
                                        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                                        log.info("简历:{}尚未解析完毕, 准备进行第{}次重试, 停顿1s后进行", resumeCollectionDTO.getName(), rePullCount);
                                    } else if (rePullCount > 3 && rePullCount <= 6) {
                                        // 说明任务比较耗时，加长等待时间
                                        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                                        log.info("简历:{}尚未解析完毕, 准备进行第{}次重试, 停顿2s后进行", resumeCollectionDTO.getName(), rePullCount);
                                    } else if (rePullCount > 6 && rePullCount <= 8) {
                                        // 说明任务比较耗时，加长等待时间
                                        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                                        log.info("简历:{}尚未解析完毕, 准备进行第{}次重试, 停顿3s后进行", resumeCollectionDTO.getName(), rePullCount);
                                    } else {
                                        discardTask(resumeCollectionDTO);
                                        log.info("<<<<<<<<<<<<<<<<<<<多次拉取仍未得到结果, 丢弃简历:{}", resumeCollectionDTO.getName());
                                        retryCount = 0;
                                        rePullCount = 0;
                                        break;
                                    }
                                } catch (InterruptedException e) {
                                    discardTask(resumeCollectionDTO);
                                    log.info("<<<<<<<<<<<<<<<<<<<任务中断异常, 简历:{}", resumeCollectionDTO.getName());
                                    rePullCount = 0;
                                    retryCount = 0;
                                    break;
                                }
                            }
                        } catch (Exception e) {
                            if (retryCount > 3) {
                                discardTask(resumeCollectionDTO);
                                log.info("<<<<<<<<<<<<<<<<<<<简历:{}重试{}次后放弃, rePullCount:{}, retryCount:{}", resumeCollectionDTO.getName(), retryCount, rePullCount, retryCount);
                                rePullCount = 0;
                                retryCount = 0;
                                break;
                            }
                            retryCount++;
                            log.info("简历:{}远程调用异常, 准备进行第{}次重试...", resumeCollectionDTO.getName(), retryCount);
                        }
                    }
                    log.info("break......");
                }
            }
        });
    }
 
    private void discardTask(ResumeCollectionDTO task) {
        // 根据asyncPredictId删除任务...
        log.info("丢弃任务:{}...", task.getName());
    }
 
}

实体类：DO+DTO


@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class ResumeCollectionDO {
    /**
     * 简历id
     */
    private Long id;
    /**
     * 简历名称
     */
    private String name;
}
 
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class ResumeCollectionDTO implements Serializable {
    /**
     * 简历id
     */
    private Long id;
    /**
     * 异步解析id，稍后根据id可获取最终解析结果
     */
    private Long asyncPredictId;
    /**
     * 简历名称
     */
    private String name;
}

分布式锁：RedisService


public interface RedisService {
 
    /**
     * 向队列插入消息
     *
     * @param queue 自定义队列名称
     * @param obj   要存入的消息
     */
    void pushQueue(String queue, Object obj);
 
    /**
     * 从队列取出消息
     *
     * @param queue    自定义队列名称
     * @param timeout  最长阻塞等待时间
     * @param timeUnit 时间单位
     * @return
     */
    Object popQueue(String queue, long timeout, TimeUnit timeUnit);
 
    /**
     * 尝试上锁
     *
     * @param lockKey
     * @param value
     * @param expireTime
     * @param timeUnit
     * @return
     */
    boolean tryLock(String lockKey, String value, long expireTime, TimeUnit timeUnit);
 
    /**
     * 根据MACHINE_ID解锁（只能解自己的）
     *
     * @param lockKey
     * @param value
     * @return
     */
    boolean unLock(String lockKey, String value);
 
    /**
     * 释放锁，不管是不是自己的
     *
     * @param lockKey
     * @param value
     * @return
     */
    boolean releaseLock(String lockKey, String value);
 
}
 
@Slf4j
@Component
public class RedisServiceImpl implements RedisService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
 
    /**
     * 向队列插入消息
     *
     * @param queue 自定义队列名称
     * @param obj   要存入的消息
     */
    @Override
    public void pushQueue(String queue, Object obj) {
        redisTemplate.opsForList().leftPush(queue, obj);
    }
 
    /**
     * 从队列取出消息
     *
     * @param queue    自定义队列名称
     * @param timeout  最长阻塞等待时间
     * @param timeUnit 时间单位
     * @return
     */
    @Override
    public Object popQueue(String queue, long timeout, TimeUnit timeUnit) {
        return redisTemplate.opsForList().rightPop(queue, timeout, timeUnit);
    }
 
    /**
     * 尝试上锁
     *
     * @param lockKey
     * @param value
     * @param expireTime
     * @param timeUnit
     * @return
     */
    @Override
    public boolean tryLock(String lockKey, String value, long expireTime, TimeUnit timeUnit) {
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, value);
        if (lock != null && lock) {
            redisTemplate.expire(lockKey, expireTime, timeUnit);
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }
 
 
    /**
     * 根据MACHINE_ID解锁（只能解自己的）
     *
     * @param lockKey
     * @param value
     * @return
     */
    @Override
    public boolean unLock(String lockKey, String value) {
        String machineId = (String) redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);
        if (StringUtils.isNotEmpty(machineId) && machineId.equals(value)) {
            redisTemplate.delete(lockKey);
            return true;
        }
        return false;
    }
 
    /**
     * 释放锁，不管是不是自己的
     *
     * @param lockKey
     * @param value
     * @return
     */
    @Override
    public boolean releaseLock(String lockKey, String value) {
        Boolean delete = redisTemplate.delete(lockKey);
        if (delete != null && delete) {
            log.info("Spring启动，节点:{}成功释放上次简历汇聚定时任务锁", value);
            return true;
        }
        return false;
    }
 
}

定时任务：ResumeCollectionTask


@Slf4j
@Component
@EnableScheduling
public class ResumeCollectionTask implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent> {
 
    /**
     * 当这份代码被部署到不同的服务器，启动时为每台机器分配一个唯一的机器ID
     */
    private static String MACHINE_ID = IdUtil.randomUUID();
 
    @Autowired
    private RedisService redisService;
    @Autowired
    private AsyncResumeParser asyncResumeParser;
 
    @Scheduled(cron = "0 */1 * * * ?")
//    @Scheduled(fixedDelay = 60 * 1000L)
    public void resumeSchedule() {
        // 尝试上锁，返回true或false，锁的过期时间设置为10分钟（实际要根据项目调整，这也是自己实现Redis分布式锁的难点之一）
        boolean lock = redisService.tryLock(RedisKeyConst.RESUME_PULL_TASK_LOCK, MACHINE_ID, 10, TimeUnit.MINUTES);
 
        // 如果当前节点成功获取锁，那么整个系统只允许当前程序去MySQL拉取待执行任务
        if (lock) {
            log.info("节点:{}获取锁成功，定时任务启动", MACHINE_ID);
            try {
                collectResume();
            } catch (Exception e) {
                log.info("定时任务异常:", e);
            } finally {
                redisService.unLock(RedisKeyConst.RESUME_PULL_TASK_LOCK, MACHINE_ID);
                log.info("节点:{}释放锁，定时任务结束", MACHINE_ID);
            }
        } else {
            log.info("节点:{}获取锁失败，放弃定时任务", MACHINE_ID);
        }
    }
 
    /**
     * 任务主体：
     * 1.从数据库拉取符合条件的HR邮箱
     * 2.从HR邮箱拉取附件简历
     * 3.调用远程服务异步解析简历
     * 4.插入待处理任务到数据库，作为记录留存
     * 5.把待处理任务的id丢到Redis Message Queue，让Consumer去异步处理
     */
    private void collectResume() throws InterruptedException {
        // 跳过1、2两步，假设已经拉取到简历
        log.info("节点:{}从数据库拉取任务简历", MACHINE_ID);
        List<ResumeCollectionDO> resumeCollectionList = new ArrayList<>();
        resumeCollectionList.add(new ResumeCollectionDO(1L, "张三的简历.pdf"));
        resumeCollectionList.add(new ResumeCollectionDO(2L, "李四的简历.html"));
        resumeCollectionList.add(new ResumeCollectionDO(3L, "王五的简历.doc"));
        // 模拟数据库查询耗时
        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
 
        log.info("提交任务到消息队列:{}", resumeCollectionList.stream().map(ResumeCollectionDO::getName).collect(Collectors.joining(",")));
 
        for (ResumeCollectionDO resumeCollectionDO : resumeCollectionList) {
            // 上传简历异步解析，得到异步结果id
            Long asyncPredictId = asyncResumeParser.asyncParse(resumeCollectionDO);
 
            // 把任务插入数据库
            // 略...
 
            // 把任务丢到Redis Message Queue
            ResumeCollectionDTO resumeCollectionDTO = new ResumeCollectionDTO();
            BeanUtils.copyProperties(resumeCollectionDO, resumeCollectionDTO);
            resumeCollectionDTO.setAsyncPredictId(asyncPredictId);
            redisService.pushQueue(RedisKeyConst.RESUME_PARSE_TASK_QUEUE, resumeCollectionDTO);
        }
 
    }
 
 
    /**
     * 项目重启后先尝试删除之前的锁（如果存在），防止死锁等待
     *
     * @param event the event to respond to
     */
    @Override
    public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event) {
        redisService.releaseLock(RedisKeyConst.RESUME_PULL_TASK_LOCK, MACHINE_ID);
    }
 
}

模拟第三方服务（异步）


/**
 * 第三方提供给的简历解析服务
 *
 * @author mx
 */
@Service
public class AsyncResumeParser {
 
    @Autowired
    private ObjectMapper objectMapper;
 
    /**
     * 模拟分配异步任务结果id，不用深究，没啥意义，反正每个任务都会得到一个id，稍后根据id返回最终解析结果
     */
    private static final AtomicLong ASYNC_RESULT_ID = new AtomicLong(1000);
    /**
     * 解析结果
     */
    private static final Map<Long, String> results = new HashMap<>();
 
    /**
     * 模拟第三方服务异步解析，返回解析结果
     *
     * @param resumeCollectionDO
     * @return
     */
    public Long asyncParse(ResumeCollectionDO resumeCollectionDO) {
        long asyncPredictId = ASYNC_RESULT_ID.getAndIncrement();
        try {
            String resultJson = objectMapper.writeValueAsString(resumeCollectionDO);
            results.put(asyncPredictId, resultJson);
            return asyncPredictId;
        } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return -1L;
    }
 
    /**
     * 根据异步id返回解析结果，但此时未必已经解析成功
     * 
     * 解析状态
     * 0 初始化
     * 1 处理中
     * 2 调用成功
     * 3 调用失败
     *
     * @param asyncPredictId
     * @return
     */
    public PredictResult getResult(Long asyncPredictId) throws ParseErrorException, InterruptedException {
        // 随机模拟异步解析的状态
        int value = ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
        if (value >= 85) {
            // 模拟解析完成
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            String resultJson = results.get(asyncPredictId);
            return new PredictResult(resultJson, 2);
        } else if (value <= 5) {
            // 模拟解析异常
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            throw new ParseErrorException("简历解析异常");
        }
        // 如果时间过短，返回status=1，表示解析中
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        return new PredictResult("", 1);
    }
 
}
 
/**
 * 解析异常
 *
 * @author mx
 */
public class ParseErrorException extends Exception {
    /**
     * Constructs a new exception with {@code null} as its detail message.
     * The cause is not initialized, and may subsequently be initialized by a
     * call to {@link #initCause}.
     */
    public ParseErrorException() {
    }
 
    /**
     * Constructs a new exception with the specified detail message.  The
     * cause is not initialized, and may subsequently be initialized by
     * a call to {@link #initCause}.
     *
     * @param message the detail message. The detail message is saved for
     *                later retrieval by the {@link #getMessage()} method.
     */
    public ParseErrorException(String message) {
        super(message);
    }
}
 
/**
 * 第三方返回值
 *
 * @author mx
 */
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class PredictResult {
    /**
     * 解析结果
     */
    private String resultJson;
    /**
     * 解析状态
     * 0 初始化
     * 1 处理中
     * 2 调用成功
     * 3 调用失败
     */
    private Integer status;
}

模拟异常

在项目运行过程中，启动这个测试类的方法，即可观察不一样的现象。


@SpringBootTest
class RedisDistributedLockApplicationTests {
 
    @Autowired
    private RedisService redisService;
 
    /**
     * 作为失败案例（因为不存在777L这个解析任务，AsyncResumeParse.results会返回null）
     * 观察RedisMessageQueueConsumer的处理方式
     */
    @Test
    void contextLoads() {
        ResumeCollectionDTO resumeCollectionDTO = new ResumeCollectionDTO();
        resumeCollectionDTO.setId(666L);
        resumeCollectionDTO.setAsyncPredictId(777L);
        resumeCollectionDTO.setName("测试1号");
 
        redisService.pushQueue(RedisKeyConst.RESUME_PARSE_TASK_QUEUE, resumeCollectionDTO);
 
    }
 
}

pom.xml


server:
  port: 8080
 
spring:
  redis:
    host:  
    password:  
    database:

效果展示

啥都不说了，都在代码里了。大家自己拷贝到本地，动手玩一下，加深对Redis锁和Redis消息队列的理解。

只有一个定时任务能去数据库拉取任务，到时多节点部署大致是下面这样（redis一般是独立部署的，和节点代码无关）：

后话

上面展示的代码其实存在很多问题，我们会在下一篇指出并讨论解决方案。

本文仅提供思路，开阔大家的眼界，千万别在自己项目中使用！！！！我当年被这个坑惨了，花里胡哨的，尤其Consumer里一大堆的sleep()，是非常low的！！

对于异步调用的结果，不要循环等待，而应该分为几步：

调用异步接口，得到异步结果唯一id
将结果id保存到任务表中，作为一个任务
启动定时任务，根据id拉取最终结果（如果还没有结果，不更改状态，等下一个定时任务处理）

分布式定时任务可以考虑xxl-job或elastic-job，分布式锁推荐使用redisson。

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原文地址：https://blog.csdn.net/smart_an/article/details/134436847