基于Redis分布式锁的实现代码

Redis  /  管理员 发布于 7年前   425

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。

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;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;/** * 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(); }}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);}

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。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。