redis 分布式锁

分布式锁一般有三种实现方式:1. 数据库乐观锁;2. 基于Redis的分布式锁;3. 基于ZooKeeper的分布式锁。本篇博客将介绍第二种方式,基于Redis实现分布式锁。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客,然而他们的实现却有着各种各样的问题,为了避免误人子弟,本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁。

 

可靠性

首先,为了确保分布式锁可用,我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件:

  1. 互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能持有锁。
  2. 不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁。
  3. 具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行,客户端就可以加锁和解锁。
  4. 解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端,客户端自己不能把别人加的锁给解了。

代码实现

组件依赖

首先我们要通过Maven引入Jedis开源组件,在pom.xml文件加入下面的代码:

<dependency>
		   <groupId>redis.clients</groupId>
		   <artifactId>jedis</artifactId>
		</dependency>

加锁代码

正确姿势

Talk is cheap, show me the code。先展示代码,再带大家慢慢解释为什么这样实现:

public class RedisTool {

    private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";

    /**
     * 尝试获取分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 锁
     * @param requestId 请求标识
     * @param expireTime 超期时间
     * @return 是否获取成功
     */
    public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {

        String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);

        if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;

    }

}

可以看到,我们加锁就一行代码:jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time),这个set()方法一共有五个形参:

  • 第一个为key,我们使用key来当锁,因为key是唯一的。

  • 第二个为value,我们传的是requestId,很多童鞋可能不明白,有key作为锁不就够了吗,为什么还要用到value?原因就是我们在上面讲到可靠性时,分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人,通过给value赋值为requestId,我们就知道这把锁是哪个请求加的了,在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。

  • 第三个为nxxx,这个参数我们填的是NX,意思是SET IF NOT EXIST,即当key不存在时,我们进行set操作;若key已经存在,则不做任何操作;

  • 第四个为expx,这个参数我们传的是PX,意思是我们要给这个key加一个过期的设置,具体时间由第五个参数决定。

  • 第五个为time,与第四个参数相呼应,代表key的过期时间。

总的来说,执行上面的set()方法就只会导致两种结果:1. 当前没有锁(key不存在),那么就进行加锁操作,并对锁设置个有效期,同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在,不做任何操作。

心细的童鞋就会发现了,我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。首先,set()加入了NX参数,可以保证如果已有key存在,则函数不会调用成功,也就是只有一个客户端能持有锁,满足互斥性。其次,由于我们对锁设置了过期时间,即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁,锁也会因为到了过期时间而自动解锁(即key被删除),不会发生死锁。最后,因为我们将value赋值为requestId,代表加锁的客户端请求标识,那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。由于我们只考虑Redis单机部署的场景,所以容错性我们暂不考虑。

解锁代码

正确姿势

还是先展示代码,再带大家慢慢解释为什么这样实现:

public class RedisTool {

    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

    /**
     * 释放分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 锁
     * @param requestId 请求标识
     * @return 是否释放成功
     */
    public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));

        if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;

    }

}

可以看到,我们解锁只需要两行代码就搞定了!第一行代码,我们写了一个简单的Lua脚本代码,上一次见到这个编程语言还是在《黑客与画家》里,没想到这次居然用上了。第二行代码,我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里,并使参数KEYS[1]赋值为lockKey,ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行。

那么这段Lua代码的功能是什么呢?其实很简单,首先获取锁对应的value值,检查是否与requestId相等,如果相等则删除锁(解锁)。那么为什么要使用Lua语言来实现呢?因为要确保上述操作是原子性的。关于非原子性会带来什么问题,可以阅读【解锁代码-错误示例2】 。那么为什么执行eval()方法可以确保原子性,源于Redis的特性,下面是官网对eval命令的部分解释:

简单来说,就是在eval命令执行Lua代码的时候,Lua代码将被当成一个命令去执行,并且直到eval命令执行完成,Redis才会执行其他命令。

本文主要介绍了如何使用Java代码正确实现Redis分布式锁,对于加锁和解锁也分别给出了两个比较经典的错误示例。其实想要通过Redis实现分布式锁并不难,只要保证能满足可靠性里的四个条件。互联网虽然给我们带来了方便,只要有问题就可以google,然而网上的答案一定是对的吗?其实不然,所以我们更应该时刻保持着质疑精神,多想多验证。

如果你的项目中Redis是多机部署的,那么可以尝试使用Redisson实现分布式锁,这是Redis官方提供的Java组件,具体请参考我的另一篇博客基于Spring boot 2.1 使用redisson实现分布式锁

### Redis 分布式锁的实现方式、使用方法及最佳实践 #### ### 1. Redis 分布式锁的基本原理 Redis 分布式锁的核心思想是利用 Redis 的原子性操作来确保锁的唯一性。通过 Redis 的 `SET` 命令,结合参数 `NX` 和 `EX`,可以在多线程环境下实现加锁和解锁的功能[^1]。此外,为了提高可用性,还可以采用 RedLock 算法或多实例部署的方式。 #### ### 2. Redis 分布式锁的实现方式 #### #### 2.1 单实例 Redis 实现分布式锁 单实例 Redis 实现分布式锁是最简单的实现方式。通过以下命令完成加锁和解锁操作: ```python import time import redis # 初始化 Redis 客户端 client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) lock_key = "distributed_lock" lock_value = "unique_identifier" # 加锁操作 def acquire_lock(): result = client.set(lock_key, lock_value, nx=True, ex=10) # 设置过期时间为 10 秒 return result is not None # 解锁操作 def release_lock(): script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ client.eval(script, 1, lock_key, lock_value) ``` 上述代码中,`nx=True` 确保只有当键不存在时才设置键值对,从而实现加锁功能。`ex=10` 参数为锁设置了 10 秒的过期时间,防止死锁的发生[^1]。 #### #### 2.2 多实例 Redis 实现分布式锁(RedLock 算法) 在高可用场景下,可以使用 RedLock 算法实现分布式锁。RedLock 算法通过多个 Redis 实例来确保锁的可靠性。以下是 RedLock 的伪代码实现: ```python import redis import time class RedLock: def __init__(self, redis_nodes): self.redis_nodes = [redis.StrictRedis(**node) for node in redis_nodes] def acquire_lock(self, lock_key, lock_value, ttl): quorum = len(self.redis_nodes) // 2 + 1 start_time = time.time() success_count = 0 for node in self.redis_nodes: if node.set(lock_key, lock_value, nx=True, px=ttl): success_count += 1 elapsed_time = time.time() - start_time validity_time = ttl - int(elapsed_time * 1000) if success_count >= quorum and validity_time > 0: return True, validity_time else: self.release_lock(lock_key, lock_value) return False, 0 def release_lock(self, lock_key, lock_value): for node in self.redis_nodes: try: script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ node.eval(script, 1, lock_key, lock_value) except Exception: pass ``` RedLock 算法要求在大多数 Redis 实例上成功加锁,并且整个过程的时间小于锁的有效期,才能认为加锁成功[^3]。 #### ### 3. Redis 分布式锁的最佳实践 #### #### 3.1 设置合理的锁超时时间 为了避免死锁问题,必须为锁设置一个合理的超时时间。如果锁持有者在超时时间内未完成任务,锁将自动释放[^1]。 #### #### 3.2 使用唯一的锁标识符 在加锁时,应为每个锁分配一个唯一的标识符(如 UUID),以便在解锁时验证锁的拥有者身份,防止误删其他线程的锁[^3]。 #### #### 3.3 防止 GC 停顿导致锁失效 Java 程序中的垃圾回收(GC)可能导致线程长时间暂停,从而使锁提前释放。为了解决这一问题,可以使用续租机制,在锁即将到期时主动延长锁的有效期。 #### #### 3.4 监控锁的竞争情况 在高并发场景下,可以通过监控锁的竞争情况来优化系统性能。例如,记录加锁失败的次数或等待时间,分析是否存在锁争用问题[^1]。 #### ### 4. 示例代码:基于 Redisson 的分布式锁实现 Redisson 是一个成熟的 Redis 客户端库,提供了丰富的分布式锁功能。以下是使用 Redisson 实现分布式锁的示例代码: ```java import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RLock; import org.redisson.api.RedissonClient; import org.redisson.config.Config; public class RedissonLockExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Config config = new Config(); config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379"); RedissonClient redisson = Redisson.create(config); RLock lock = redisson.getLock("myDistributedLock"); lock.lock(); // 加锁 try { // 执行业务逻辑 System.out.println("Lock acquired, performing task..."); Thread.sleep(1000); // 模拟任务执行 } finally { lock.unlock(); // 解锁 System.out.println("Lock released."); } redisson.shutdown(); } } ``` Redisson 提供了多种锁类型,包括公平锁、可重入锁和红锁(RedLock),开发者可以根据实际需求选择合适的锁类型[^3]。 #### ### 5. 注意事项 - 在高并发场景下,应尽量减少锁的粒度,避免因锁竞争导致性能下降。 - 如果 Redis 实例发生故障,可能会导致锁丢失。因此,在关键业务场景下,建议使用哨兵模式或集群模式来提高 Redis 的可用性[^2]。
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