redis实战-redis实现分布式锁&redisson快速入门

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。

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

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

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。

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

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。
```
@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

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
```
<dependency>
	<groupId>org.redissongroupId>
	<artifactId>redissonartifactId>
	<version>3.13.6version>
dependency>
```
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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原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_64133130/article/details/132653035

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