Redis7-分布式锁

基本原理

分布式锁的实现

基于Redis的分布式锁

Redis分布式锁误删

Reddisson锁重试和WatchDog机制

Redisson分布式锁原理

Redission的MultiLock原理

分布式锁总结

基本原理

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

分布式锁需要满足的条件：

可见性：多个线程都能看到相同的结果，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
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，对于分布式锁本身需要有较高的加锁性能和释放锁性能
安全性

分布式锁的实现

分布式锁的核心是实现多线程之间互斥，常见的三种实现方式：

基于Redis的分布式锁

实现分布式锁时需要实现的两个基本方法：

1.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

2.释放锁

手动释放
超时释放：获取锁时添加一个超时时间

流程：

代码实现：

需求：定义一个类，实现下面接口，利用Redis实现分布式锁功能


public class SimpleRedisLock implements ILock{
  private static final String KEY_PREFIX="lock:";
 
  @Override
  public boolean tryLock(long timeoutSec) {
      //获取线程标示
      String threadId = Thread.currentThread().getId();
      //获取锁
      Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
      return Boolean.TRUE.equals(success);
  }
 
  @Override
  public void unlock() {
      //通过del删除锁
      stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
  }
}


    @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(新增代码)
        SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
        //获取锁对象
        boolean isLock = lock.tryLock(1200);
		//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();
        }
    }

Redis分布式锁误删

持有锁的线程在锁的内部出现了阻塞，导致它的锁自动释放，这时线程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：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

需求：

修改之前的分布式锁实现，满足：

1.在获取锁时存入线程标示（可以用UUID表示）

2.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

代码实现：

获取锁


private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
   // 获取线程标示
   String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
   // 获取锁
   Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
   return Boolean.TRUE.equals(success);
}

释放锁


public void unlock() {
    // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁中的标示
    String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
    // 判断标示是否一致
    if(threadId.equals(id)) {
        // 释放锁
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}

分布式锁的原子性问题

线程1现在持有锁之后，在执行业务逻辑过程中，正准备删除锁，而且已经走到了条件判断的过程中，比如它已经拿到了当前这把锁，确实是属于自己的，正准备删除锁，但是此时它的锁到期了，那么此时线程2进来，但是线程1它会接着往后执行，当它卡顿结束后，它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

Lua脚本解决多条命令原子性问题

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：Lua 教程 | 菜鸟教程

Redis提供的调用函数：

redis.call('命令名称', 'key', '其它参数', ...)

例：执行set name jack


# 执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'jack')

例：先执行set name Rose，再执行get name


# 先执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'Rose')
# 再执行 get name
local name = redis.call('get', 'name')
# 返回
return name

写好脚本以后，需要用Redis命令来调用脚本，调用脚本的常见命令如下：

例：执行 redis.call('set', 'name', 'jack') 这个脚本

如果脚本中的key、value不想写死，可以作为参数传递。key类型参数会放入KEYS数组，其它参数会放入ARGV数组，在脚本中可以从KEYS和ARGV数组获取这些参数：

Lua脚本实现释放锁：


-- 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

利用Java代码调用Lua脚本改造分布式锁


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());
}

总结

基于Redis的分布式锁实现思路：

利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示
释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁

特性：

利用set nx满足互斥性
利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性
利用Redis集群保证高可用和高并发特性

基于Redis的分布式锁优化

基于setnx实现的分布式锁存在下面的问题：

Redission概述

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：

官网：https://redisson.org

Redisson入门

1.引入依赖：


<dependency>
	<groupId>org.redissongroupId>
	<artifactId>redissonartifactId>
	<version>3.13.6version>
dependency>

2.配置Redisson客户端：


@Configuration
public class RedissonConfig {
 
    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        // 配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        // 创建RedissonClient对象
        return Redisson.create(config);
    }
}

3.使用Redission的分布式锁：


@Resource
private RedissionClient redissonClient;
 
@Test
void testRedisson() throws Exception{
    //获取锁(可重入)，指定锁的名称
    RLock lock = redissonClient.getLock("anyLock");
    //尝试获取锁，参数分别是：获取锁的最大等待时间(期间会重试)，锁自动释放时间，时间单位
    boolean isLock = lock.tryLock(1,10,TimeUnit.SECONDS);
    //判断获取锁成功
    if(isLock){
        try{
            System.out.println("执行业务");          
        }finally{
            //释放锁
            lock.unlock();
        }
        
    }
    
}

4.在 VoucherOrderServiceImpl注入RedissonClient：


@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 使用分布式锁
        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();
        }
 }

Redisson可重入锁原理

Reddisson锁重试和WatchDog机制

Redisson分布式锁原理

可重入：利用hash结构记录线程id和重入次数

可重试：利用信号量和Pubsub功能实现等待、唤醒，获取锁失败的重试机制

超时续约：利用whtchDog，每隔一段时间（releaseTime / 3），重置超时时间

Redission的MultiLock原理

为了提高redis的可用性，会搭建集群或者主从，以主从为例

此时去写命令，写在主机上，主机会将数据同步给从机，但是假设主机还没有来得及把数据写入到从机时，此时主机宕机，哨兵会发现主机宕机，并且选举一个slave变成master，而此时新的master中实际上并没有锁信息，锁信息已经丢掉了

为了解决这个问题，Redission提出来了MultiLock锁，使用这把锁就不再使用主从，每个节点的地位都是一样的，这把锁加锁的逻辑需要写入到每一个主丛节点上，只有所有的服务器都写入成功，此时才是加锁成功，假设现在某个节点挂了，那么它去获得锁的时候，只要有一个节点拿不到，都不能算是加锁成功，就保证了加锁的可靠性

MultiLock加锁原理：

当设置了多个锁时，Redission会将多个锁添加到一个集合中，然后用while循环不停去尝试拿锁，但是会有一个总共的加锁时间，这个时间是用需要加锁的个数 * 1500ms ，假设有3个锁，那么时间就是4500ms，假设在这4500ms内，所有的锁都加锁成功，那么此时才算是加锁成功，如果在4500ms有线程加锁失败，则会再次去进行重试

分布式锁总结

1.不可重入Redis分布式锁

原理：利用setnx的互斥性；利用ex避免死锁；释放锁时判断线程标示
缺陷：不可重入、无法重试、锁超时失效

2.可重入的Redis分布式锁

原理：利用hash结构，记录线程标示和重入次数；利用watchDog延续锁时间；利用信号量控制锁重试等待
缺陷：Redis宕机引起锁失效问题

3.Redisson的MultiLock

原理：多个独立的Redis节点，必须在所有节点都获取重入锁，才算获取锁成功
缺陷：运维成本高，实现复杂

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