redis的分布式锁

本文介绍了一种使用Redis实现的分布式锁机制,通过设置带有超时时间的键值来防止死锁,并实现了基于Snowflake算法的唯一ID生成器,确保在分布式环境下ID的全局唯一性。
package com.diagbot.util;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @description:
 * @author: zhoutg
 * @time: 2021/4/7 15:50
 */
@Component
public class RedisMutex {
    @Autowired
    RedisTemplate redisTemplate;

    private String mutex = "mutex_秒杀产品名称";

    public String test() {
        IdGenerator snowflakeIdGenerator = new IdGenerator(0, 0);
        String clientId = String.valueOf(snowflakeIdGenerator.nextId());
        try {
            // 给锁设置超时时间,乐观锁
            boolean flag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(mutex, clientId, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (flag) {
                // 获取到锁
                // 业务处理
                Thread.sleep(2000);
            } else {
                // 业务处理
                return "服务忙,请重试";
            }
        } catch (Exception e) {
            // 解铃还需系铃人
            if (clientId.equals(redisTemplate.opsForValue().get(mutex))) {
                redisTemplate.delete(mutex);
            }
        }
        return "ok";
    }
}

package com.diagbot.util;

/**
 * @description: 唯一id生成
 * @author: zhoutg
 * @time: 2021/4/7 16:19
 */

public class IdGenerator {
    //================================================Algorithm's Parameter=============================================
    // 系统开始时间截 (UTC 2017-06-28 00:00:00)
    private final long startTime = 1498608000000L;
    // 机器id所占的位数
    private final long workerIdBits = 5L;
    // 数据标识id所占的位数
    private final long dataCenterIdBits = 5L;
    // 支持的最大机器id(十进制),结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数)
    // -1L 左移 5位 (worker id 所占位数) 即 5位二进制所能获得的最大十进制数 - 31
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    // 支持的最大数据标识id - 31
    private final long maxDataCenterId = -1L ^ (-1L << dataCenterIdBits);
    // 序列在id中占的位数
    private final long sequenceBits = 12L;
    // 机器ID 左移位数 - 12 (即末 sequence 所占用的位数)
    private final long workerIdMoveBits = sequenceBits;
    // 数据标识id 左移位数 - 17(12+5)
    private final long dataCenterIdMoveBits = sequenceBits + workerIdBits;
    // 时间截向 左移位数 - 22(5+5+12)
    private final long timestampMoveBits = sequenceBits + workerIdBits + dataCenterIdBits;
    // 生成序列的掩码(12位所对应的最大整数值),这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    //=================================================Works's Parameter================================================
    /**
     * 工作机器ID(0~31)
     */
    private long workerId;
    /**
     * 数据中心ID(0~31)
     */
    private long dataCenterId;
    /**
     * 毫秒内序列(0~4095)
     */
    private long sequence = 0L;
    /**
     * 上次生成ID的时间截
     */
    private long lastTimestamp = -1L;
    //===============================================Constructors=======================================================

    /**
     * 构造函数
     *
     * @param workerId     工作ID (0~31)
     * @param dataCenterId 数据中心ID (0~31)
     */
    public IdGenerator(long workerId, long dataCenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("Worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (dataCenterId > maxDataCenterId || dataCenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("DataCenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDataCenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.dataCenterId = dataCenterId;
    }

    // ==================================================Methods========================================================
    // 线程安全的获得下一个 ID 的方法
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = currentTime();
        //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳: 说明系统时钟回退过 - 这个时候应当抛出异常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
        //如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //毫秒内序列溢出 即 序列 > 4095
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                timestamp = blockTillNextMillis(lastTimestamp);
            }
        }
        //时间戳改变,毫秒内序列重置
        else {
            sequence = 0L;
        }
        //上次生成ID的时间截
        lastTimestamp = timestamp;
        //移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
        return ((timestamp - startTime) << timestampMoveBits) //
                | (dataCenterId << dataCenterIdMoveBits) //
                | (workerId << workerIdMoveBits) //
                | sequence;
    }

    // 阻塞到下一个毫秒 即 直到获得新的时间戳
    protected long blockTillNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = currentTime();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = currentTime();
        }
        return timestamp;
    }

    // 获得以毫秒为单位的当前时间
    protected long currentTime() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    //====================================================Test Case=====================================================
    public static void main(String[] args) {
        IdGenerator idWorker = new IdGenerator(11, 22);
        for (int i = 0; i < 500; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            //System.out.println(Long.toBinaryString(id));
            System.out.println(id);
        }
    }
}
### 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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