30分钟用putIfAbsent打造分布式锁原型

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    构建一个基于Redis的分布式锁原型系统,要求:1. 使用SETNX(即Redis的putIfAbsent)实现锁获取;2. 包含锁续期机制;3. 实现简单的锁重试策略;4. 提供acquire和release的Java客户端API。输出:完整的Spring Boot项目,包含Docker Compose的Redis环境配置和curl测试示例。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

在分布式系统中,锁机制是协调多节点操作的重要工具。最近我在探索如何快速验证分布式锁的核心思想,发现用Redis的putIfAbsent(即SETNX命令)可以轻松搭建一个原型系统。这个方案特别适合需要快速验证技术可行性的场景,下面分享我的实践过程。

1. Redis与SETNX的锁实现原理

Redis的SETNX命令是实现分布式锁的经典方案。它保证了只有当键不存在时才能设置成功,天然适合作为锁的获取操作。具体流程如下:

  1. 客户端A尝试用SETNX设置锁键(如"lock:order123")
  2. 若返回1表示获取锁成功,此时其他客户端再执行SETNX会返回0(获取失败)
  3. 客户端A完成任务后删除该键释放锁

这个机制简单高效,但实际应用中还需要考虑几个关键问题:锁超时、续期机制和重试策略。

2. Spring Boot项目搭建

我用Spring Boot快速搭建了演示项目,主要包含以下模块:

  1. 通过Docker Compose配置Redis服务,确保环境一键启动
  2. 创建LockService类封装锁的获取、释放逻辑
  3. 实现基于定时任务的锁续期机制
  4. 编写简单的重试策略当锁获取失败时自动重试

项目的结构很清晰,核心代码不到200行就实现了基本功能。Spring Data Redis提供的StringRedisTemplate可以直接调用setIfAbsent方法(对应Redis的SETNX)。

3. 关键实现细节

在开发过程中,有几个细节需要特别注意:

  1. 锁标识唯一性:每个客户端获取锁时需要生成唯一标识(如UUID),防止误删其他客户端的锁
  2. 锁超时设置:通过SET的EX参数设置过期时间,避免因客户端崩溃导致死锁
  3. 续期机制:获取锁后启动后台线程定期延长锁的过期时间
  4. 原子性操作:释放锁时需要先验证标识再删除,这两个操作要用Lua脚本保证原子性

4. 测试验证方法

项目提供了两种测试方式:

  1. 单元测试:验证锁的基本获取和释放功能
  2. curl命令模拟多客户端并发场景:
    # 客户端1获取锁
    curl -X POST http://localhost:8080/lock?name=test
    
    # 客户端2尝试获取(会失败)
    curl -X POST http://localhost:8080/lock?name=test

通过观察Redis中的键变化和日志输出,可以清晰看到锁的获取和释放过程。

5. 可能的优化方向

虽然这个原型已经能验证基本思路,但在生产环境中还需要考虑:

  1. 更完善的重试策略(如指数退避)
  2. 锁的可重入支持
  3. 集群环境下的Redlock算法实现
  4. 监控和告警机制

整个开发过程在InsCode(快马)平台上非常顺畅。它的在线编辑器响应迅速,内置的Redis环境一键就能启动,省去了本地配置的麻烦。最惊喜的是部署功能,点击按钮就能把项目发布到线上,立即用curl进行测试,这种即时反馈对原型开发特别有帮助。示例图片

对于想快速验证技术方案的同学,这种从编码到部署的全流程体验确实能大幅提升效率。整个过程我只用了不到30分钟就完成了核心功能的开发和验证,这在传统开发环境中是很难想象的。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

Ehcache3 是一个基于 Java 的缓存框架,它支持分布式缓存和多级缓存等多种功能,同时也支持分布式锁。Ehcache3 中的分布式锁基于 JCache API 的标准接口实现,可以使用 Ehcache3 内置的 Cache 接口轻松实现分布式锁。 具体来说,我们可以通过以下步骤实现分布式锁: 1. 创建一个 Cache 实例 2. 使用 Cache.putIfAbsent() 方法尝试在 Cache 中插入一个锁对象 3. 如果插入成功,说明获得了锁,否则说明锁已经被其他线程占用了 4. 在代码执行完毕后,使用 Cache.remove() 方法释放锁对象 下面是示例代码: ``` import org.ehcache.Cache; import org.ehcache.CacheManager; import org.ehcache.config.builders.CacheConfigurationBuilder; import org.ehcache.config.builders.ResourcePoolsBuilder; import org.ehcache.expiry.Duration; import org.ehcache.expiry.Expirations; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class DistributedLock { private final Cache<String, Boolean> cache; public DistributedLock(CacheManager cacheManager) { this.cache = cacheManager.createCache("lock", CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(String.class, Boolean.class, ResourcePoolsBuilder.heap(1)).withExpiry(Expirations.timeToLiveExpiration(Duration.of(10, TimeUnit.SECONDS)))); } public boolean tryLock(String key) { return cache.putIfAbsent(key, true) == null; } public void unlock(String key) { cache.remove(key); } } ``` 在上述代码中,我们首先创建了一个 Cache 实例,然后在 tryLock() 方法中尝试插入一个锁对象,如果插入成功,则返回 true,否则返回 false。在 unlock() 方法中,我们调用 Cache.remove() 方法来释放锁对象。 如果想要实现更高级的分布式锁功能,比如自旋等待、可重入锁、公平锁等,我们可以使用更专业的分布式锁库,比如 ZooKeeper 或者 Redisson 等。
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