分布式锁 setnx del_java setnx如何删除-优快云博客

SETNX命令简介

SETNX key value

将key的值设为value，并且仅当key不存在。
若给定的key已经存在，则SETNX不做任何操作。
SETNX 是SET if Not eXists的简写。
返回整数，具体为

1，当 key 的值被设置
0，当 key 的值没被设置
使用SETNX实现分布式锁
多个进程执行以下Redis命令：

SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>

如果 SETNX 返回1，说明该进程获得锁，SETNX将键 lock.foo 的值设置为锁的超时时间（当前时间 + 锁的有效时间）。
如果 SETNX 返回0，说明其他进程已经获得了锁，进程不能进入临界区。进程可以在一个循环中不断地尝试 SETNX 操作，以获得锁。

解决死锁
正常第一反应利用SETNX实现分布式锁可能是这样的

if(SETNX key value){//如果设置成功表示拿到了锁
    return true;
}
return false;

然后释放锁的时候就直接 DEL掉；
简单思路是这样，但是这样会有很多问题

如果一个进程获得锁之后，断开了与redis的连接（进程挂断或者网络中断），那么锁一直的不断释放，其他的进程就一直获取不到锁，就出现了 “死锁”
然而，锁超时时，我们不能简单地使用 DEL 命令删除键 lock.foo 以释放锁。考虑以下情况，进程P1已经首先获得了锁 lock.foo，然后进程P1挂掉了。进程P2，P3正在不断地检测锁是否已释放或者已超时，执行流程如下:
1 . P2和P3进程读取键 lock.foo 的值，检测锁是否已超时（通过比较当前时间和键 lock.foo 的值来判断是否超时）
2.P2和P3进程发现锁 lock.foo 已超时
3.P2执行 DEL lock.foo命令
4.P2执行 SETNX lock.foo命令，并返回1，即P2获得锁
5.P3执行 DEL lock.foo命令将P2刚刚设置的键 lock.foo 删除（这步是由于P3刚才已检测到锁已超时）
6.P3执行 SETNX lock.foo命令，并返回1，即P3获得锁
7.P2和P3同时获得了锁
从上面的情况可以得知，在检测到锁超时后，进程不能直接简单地执行 DEL 删除键的操作以获得锁。

为了解决上述算法可能出现的多个进程同时获得锁的问题，我们再来看以下的算法。
我们同样假设进程P1已经首先获得了锁 lock.foo，然后进程P1挂掉了。接下来的情况：

进程P4执行 SETNX lock.foo 以尝试获取锁
由于进程P1已获得了锁，所以P4执行 SETNX lock.foo 返回0，即获取锁失败
P4执行 GET lock.foo 来检测锁是否已超时，如果没超时，则等待一段时间，再次检测
如果P4检测到锁已超时，即当前的时间大于键 lock.foo 的值，P4会执行以下操作
GETSET lock.foo <current Unix timestamp + lock timeout + 1>
由于 GETSET 操作在设置键的值的同时，还会返回键的旧值，通过比较键 lock.foo 的旧值是否小于当前时间，可以判断进程是否已获得锁
假如另一个进程P5也检测到锁已超时，并在P4之前执行了 GETSET 操作，那么P4的 GETSET 操作返回的是一个大于当前时间的时间戳，这样P4就不会获得锁而继续等待。注意到，即使P4接下来将键 lock.foo 的值设置了比P5设置的更大的值也没影响。
另外，值得注意的是，在进程释放锁，即执行 DEL lock.foo 操作前，需要先判断锁是否已超时。如果锁已超时，那么锁可能已由其他进程获得，这时直接执行 DEL lock.foo 操作会导致把其他进程已获得的锁释放掉。

程序代码
用以下python代码来实现上述的使用 SETNX 命令作分布式锁的算法。

LOCK_TIMEOUT = 3
lock = 0
lock_timeout = 0
lock_key = 'lock.foo'

获取锁

while lock != 1:
    now = int(time.time())
    lock_timeout = now + LOCK_TIMEOUT + 1
    lock = redis_client.setnx(lock_key, lock_timeout)
    if lock == 1 or (now > int(redis_client.get(lock_key))) and now > int(redis_client.getset(lock_key, lock_timeout)):
        break
    else:
        time.sleep(0.001)

已获得锁

do_job()

释放锁

now = int(time.time())
if now < lock_timeout:
    redis_client.delete(lock_key)
java代码


while (timeout >= 0) {
            long expires = System.currentTimeMillis() + expireMsecs + 1;
            String expiresStr = String.valueOf(expires); //锁到期时间
            if (this.setNX(lockKey, expiresStr)) {
                // lock acquired
                locked = true;
                return true;
            }

            String currentValueStr = this.get(lockKey); //redis里的时间
            if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
                //判断是否为空，不为空的情况下，如果被其他线程设置了值，则第二个条件判断是过不去的
                // lock is expired

                String oldValueStr = this.getSet(lockKey, expiresStr);
                //获取上一个锁到期时间，并设置现在的锁到期时间，
                //只有一个线程才能获取上一个线上的设置时间，因为jedis.getSet是同步的
                if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
                    //防止误删（覆盖，因为key是相同的）了他人的锁——这里达不到效果，这里值会被覆盖，但是因为什么相差了很少的时间，所以可以接受

                    //[分布式的情况下]:如过这个时候，多个线程恰好都到了这里，但是只有一个线程的设置值和当前值相同，他才有权利获取锁
                    // lock acquired
                    locked = true;
                    return true;
                }
            }
            timeout -= DEFAULT_ACQUIRY_RESOLUTION_MILLIS;

            /*
                延迟100 毫秒,  这里使用随机时间可能会好一点,可以防止饥饿进程的出现,即,当同时到达多个进程,
                只会有一个进程获得锁,其他的都用同样的频率进行尝试,后面有来了一些进行,也以同样的频率申请锁,这将可能导致前面来的锁得不到满足.
                使用随机的等待时间可以一定程度上保证公平性
             */
            Thread.sleep(DEFAULT_ACQUIRY_RESOLUTION_MILLIS);

        }