分布式锁之Redis实现

『Redis系列』Redis分布式锁解锁案例 Redis分布式锁解锁案例 相关视频教程(来自动力节点):https://www.bilibili.com/video/BV1Uz4y1X72A 相关资料下载:http://www.bjpowernode.com/?csdn 1、解锁代码 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 ... 阅读详情

一、分布式锁

分布式锁,是一种思想,它的实现方式有很多。比如,我们将沙滩当做分布式锁的组件,那么它看起来应该是这样的:

  • 加锁

在沙滩上踩一脚,留下自己的脚印,就对应了加锁操作。其他进程或者线程,看到沙滩上已经有脚印,证明锁已被别人持有,则等待。

  • 解锁

把脚印从沙滩上抹去,就是解锁的过程。

  • 锁超时

为了避免死锁,我们可以设置一阵风,在单位时间后刮起,将脚印自动抹去。

分布式锁的实现有很多,比如基于数据库、memcached、Redis、系统文件、zookeeper等。它们的核心的理念跟上面的过程大致相同。

二、redis

我们先来看如何通过单节点Redis实现一个简单的分布式锁。

1、加锁

加锁实际上就是在redis中,给Key键设置一个值,为避免死锁,并给定一个过期时间。

SET lock_key random_value NX PX 5000

值得注意的是:
random_value 是客户端生成的唯一的字符串。
NX 代表只在键不存在时,才对键进行设置操作。
PX 5000 设置键的过期时间为5000毫秒。

这样,如果上面的命令执行成功,则证明客户端获取到了锁。

2、解锁

解锁的过程就是将Key键删除。但也不能乱删,不能说客户端1的请求将客户端2的锁给删除掉。这时候random_value的作用就体现出来。

为了保证解锁操作的原子性,我们用LUA脚本完成这一操作。先判断当前锁的字符串是否与传入的值相等,是的话就删除Key,解锁成功。

if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then 
   return redis.call('del',KEYS[1]) 
else
   return 0 
end

3、实现

首先,我们在pom文件中,引入Jedis。在这里,笔者用的是最新版本,注意由于版本的不同,API可能有所差异。

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.0.1</version>
</dependency>

加锁的过程很简单,就是通过SET指令来设置值,成功则返回;否则就循环等待,在timeout时间内仍未获取到锁,则获取失败。

@Service
public class RedisLock {

    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());

    private String lock_key = "redis_lock"; //锁键

    protected long internalLockLeaseTime = 30000;//锁过期时间

    private long timeout = 999999; //获取锁的超时时间

    
    //SET命令的参数 
    SetParams params = SetParams.setParams().nx().px(internalLockLeaseTime);

    @Autowired
    JedisPool jedisPool;

    
    /**
     * 加锁
     * @param id
     * @return
     */
    public boolean lock(String id){
        Jedis jedis = jedisPool.getResource();
        Long start = System.currentTimeMillis();
        try{
            for(;;){
                //SET命令返回OK ,则证明获取锁成功
                String lock = jedis.set(lock_key, id, params);
                if("OK".equals(lock)){
                    return true;
                }
                //否则循环等待,在timeout时间内仍未获取到锁,则获取失败
                long l = System.currentTimeMillis() - start;
                if (l>=timeout) {
                    return false;
                }
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }finally {
            jedis.close();
        }
    }
}

解锁我们通过jedis.eval来执行一段LUA就可以。将锁的Key键和生成的字符串当做参数传进来。

    /**
     * 解锁
     * @param id
     * @return
     */
    public boolean unlock(String id){
        Jedis jedis = jedisPool.getResource();
        String script =
                "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then" +
                        "   return redis.call('del',KEYS[1]) " +
                        "else" +
                        "   return 0 " +
                        "end";
        try {
            Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lock_key), 
                                    Collections.singletonList(id));
            if("1".equals(result.toString())){
                return true;
            }
            return false;
        }finally {
            jedis.close();
        }
    }

最后,我们可以在多线程环境下测试一下。我们开启1000个线程,对count进行累加。调用的时候,关键是唯一字符串的生成。这里,笔者使用的是Snowflake算法。

@Controller
public class IndexController {

    @Autowired
    RedisLock redisLock;
    
    int count = 0;
    
    @RequestMapping("/index")
    @ResponseBody
    public String index() throws InterruptedException {

        int clientcount =1000;
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientcount);

        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(clientcount);
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0;i<clientcount;i++){
            executorService.execute(() -> {
            
                //通过Snowflake算法获取唯一的ID字符串
                String id = IdUtil.getId();
                try {
                    redisLock.lock(id);
                    count++;
                }finally {
                    redisLock.unlock(id);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        logger.info("执行线程数:{},总耗时:{},count数为:{}",clientcount,end-start,count);
        return "Hello";
    }
}

至此,单节点Redis的分布式锁的实现就已经完成了。比较简单,但是问题也比较大,最重要的一点是,锁不具有可重入性。

三、redisson

Redisson是架设在Redis基础上的一个Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)。充分的利用了Redis键值数据库提供的一系列优势,基于Java实用工具包中常用接口,为使用者提供了一系列具有分布式特性的常用工具类。使得原本作为协调单机多线程并发程序的工具包获得了协调分布式多机多线程并发系统的能力,大大降低了设计和研发大规模分布式系统的难度。同时结合各富特色的分布式服务,更进一步简化了分布式环境中程序相互之间的协作。

相对于Jedis而言,Redisson强大的一批。当然了,随之而来的就是它的复杂性。它里面也实现了分布式锁,而且包含多种类型的锁,更多请参阅分布式锁和同步器

1、可重入锁

上面我们自己实现的Redis分布式锁,其实不具有可重入性。那么下面我们先来看看Redisson中如何调用可重入锁。

在这里,笔者使用的是它的最新版本,3.10.1。


 

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.10.1</version>
</dependency>

首先,通过配置获取RedissonClient客户端的实例,然后getLock获取锁的实例,进行操作即可。

public static void main(String[] args) {

    Config config = new Config();
    config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
    config.useSingleServer().setPassword("redis1234");
    
    final RedissonClient client = Redisson.create(config);  
    RLock lock = client.getLock("lock1");
    
    try{
        lock.lock();
    }finally{
        lock.unlock();
    }
}

2、获取锁实例

我们先来看RLock lock = client.getLock("lock1"); 这句代码就是为了获取锁的实例,然后我们可以看到它返回的是一个RedissonLock对象。

public RLock getLock(String name) {
    return new RedissonLock(connectionManager.getCommandExecutor(), name);
}

在RedissonLock构造方法中,主要初始化一些属性。

public RedissonLock(CommandAsyncExecutor commandExecutor, String name) {
    super(commandExecutor, name);
    //命令执行器
    this.commandExecutor = commandExecutor;
    //UUID字符串
    this.id = commandExecutor.getConnectionManager().getId();
    //内部锁过期时间
    this.internalLockLeaseTime = commandExecutor.
                getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout();
    this.entryName = id + ":" + name;
}

3、加锁

当我们调用lock方法,定位到lockInterruptibly。在这里,完成了加锁的逻辑。

public void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    
    //当前线程ID
    long threadId = Thread.currentThread().getId();
    //尝试获取锁
    Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
    // 如果ttl为空,则证明获取锁成功
    if (ttl == null) {
        return;
    }
    //如果获取锁失败,则订阅到对应这个锁的channel
    RFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);
    commandExecutor.syncSubscription(future);

    try {
        while (true) {
            //再次尝试获取锁
            ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
            //ttl为空,说明成功获取锁,返回
            if (ttl == null) {
                break;
            }
            //ttl大于0 则等待ttl时间后继续尝试获取
            if (ttl >= 0) {
                getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
            } else {
                getEntry(threadId).getLatch().acquire();
            }
        }
    } finally {
        //取消对channel的订阅
        unsubscribe(future, threadId);
    }
    //get(lockAsync(leaseTime, unit));
}

如上代码,就是加锁的全过程。先调用tryAcquire来获取锁,如果返回值ttl为空,则证明加锁成功,返回;如果不为空,则证明加锁失败。这时候,它会订阅这个锁的Channel,等待锁释放的消息,然后重新尝试获取锁。流程如下:

获取锁

获取锁的过程是怎样的呢?接下来就要看tryAcquire方法。在这里,它有两种处理方式,一种是带有过期时间的锁,一种是不带过期时间的锁。

private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {

    //如果带有过期时间,则按照普通方式获取锁
    if (leaseTime != -1) {
        return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
    }
    
    //先按照30秒的过期时间来执行获取锁的方法
    RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(
        commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(),
        TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
        
    //如果还持有这个锁,则开启定时任务不断刷新该锁的过期时间
    ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener<Long>() {
        @Override
        public void operationComplete(Future<Long> future) throws Exception {
            if (!future.isSuccess()) {
                return;
            }

            Long ttlRemaining = future.getNow();
            // lock acquired
            if (ttlRemaining == null) {
                scheduleExpirationRenewal(threadId);
            }
        }
    });
    return ttlRemainingFuture;
}

接着往下看,tryLockInnerAsync方法是真正执行获取锁的逻辑,它是一段LUA脚本代码。在这里,它使用的是hash数据结构。

<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit,     
                            long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {

        //过期时间
        internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);

        return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
                  //如果锁不存在,则通过hset设置它的值,并设置过期时间
                  "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
                      "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                      "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                      "return nil; " +
                  "end; " +
                  //如果锁已存在,并且锁的是当前线程,则通过hincrby给数值递增1
                  "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                      "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                      "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                      "return nil; " +
                  "end; " +
                  //如果锁已存在,但并非本线程,则返回过期时间ttl
                  "return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
        Collections.<Object>singletonList(getName()), 
                internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
    }

这段LUA代码看起来并不复杂,有三个判断:

  • 通过exists判断,如果锁不存在,则设置值和过期时间,加锁成功
  • 通过hexists判断,如果锁已存在,并且锁的是当前线程,则证明是重入锁,加锁成功
  • 如果锁已存在,但锁的不是当前线程,则证明有其他线程持有锁。返回当前锁的过期时间,加锁失败


加锁成功后,在redis的内存数据中,就有一条hash结构的数据。Key为锁的名称;field为随机字符串+线程ID;值为1。如果同一线程多次调用lock方法,值递增1。

127.0.0.1:6379> hgetall lock1
1) "b5ae0be4-5623-45a5-8faa-ab7eb167ce87:1"
2) "1"

4、解锁

我们通过调用unlock方法来解锁。

public RFuture<Void> unlockAsync(final long threadId) {
    final RPromise<Void> result = new RedissonPromise<Void>();
    
    //解锁方法
    RFuture<Boolean> future = unlockInnerAsync(threadId);

    future.addListener(new FutureListener<Boolean>() {
        @Override
        public void operationComplete(Future<Boolean> future) throws Exception {
            if (!future.isSuccess()) {
                cancelExpirationRenewal(threadId);
                result.tryFailure(future.cause());
                return;
            }
            //获取返回值
            Boolean opStatus = future.getNow();
            //如果返回空,则证明解锁的线程和当前锁不是同一个线程,抛出异常
            if (opStatus == null) {
                IllegalMonitorStateException cause = 
                    new IllegalMonitorStateException("
                        attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: "
                        + id + " thread-id: " + threadId);
                result.tryFailure(cause);
                return;
            }
            //解锁成功,取消刷新过期时间的那个定时任务
            if (opStatus) {
                cancelExpirationRenewal(null);
            }
            result.trySuccess(null);
        }
    });

    return result;
}

然后我们再看unlockInnerAsync方法。这里也是一段LUA脚本代码。

protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
    return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, EVAL,
    
            //如果锁已经不存在, 发布锁释放的消息
            "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
                "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
                "return 1; " +
            "end;" +
            //如果释放锁的线程和已存在锁的线程不是同一个线程,返回null
            "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
                "return nil;" +
            "end; " +
            //通过hincrby递减1的方式,释放一次锁
            //若剩余次数大于0 ,则刷新过期时间
            "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
            "if (counter > 0) then " +
                "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
                "return 0; " +
            //否则证明锁已经释放,删除key并发布锁释放的消息
            "else " +
                "redis.call('del', KEYS[1]); " +
                "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
                "return 1; "+
            "end; " +
            "return nil;",
    Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()), 
        LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));

}

如上代码,就是释放锁的逻辑。同样的,它也是有三个判断:

  • 如果锁已经不存在,通过publish发布锁释放的消息,解锁成功

  • 如果解锁的线程和当前锁的线程不是同一个,解锁失败,抛出异常

  • 通过hincrby递减1,先释放一次锁。若剩余次数还大于0,则证明当前锁是重入锁,刷新过期时间;若剩余次数小于0,删除key并发布锁释放的消息,解锁成功

至此,Redisson中的可重入锁的逻辑,就分析完了。但值得注意的是,上面的两种实现方式都是针对单机Redis实例而进行的。如果我们有多个Redis实例,请参阅Redlock算法。该算法的具体内容,请参考http://redis.cn/topics/distlock.html


 

Redis实现分布式锁 1. 为什么需要分布式锁?我们都知道,以上情况,,此时就2. 单机锁 & 分布式锁的定义:3. 分布式锁应该具备哪些条件?4. 分布式锁都有哪些主流的实现方案?分布式锁的核心是实现多线程之间互斥,而满足这一点的方式有很多,常见的有三种:补充:Zookeeper实现分布式锁的思路实现分布式锁的核心思路5. 如何用 Redis 实现分布式锁的?Redis本身可以被多个客户端访问,正好就是一个共享存储系统,可以用来保存分布式锁,而且Redis的读写性能高,可以应对高并发的锁操作场景。 阅读详情

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TC8:IPv4_HEADER_01-04

IPv4_HEADER_01: Ensure that the DUT generates an IPv4 Packet with a Total Length greater than or equal to 20 目的 确保DUT生成的IPv4报文的IP头部中的Total Length字段值大于等于20 IPv4协议头部中的Total Length字段表示整个IP数据包的长度,包括IP Header和payload之和,IP首部的长度最少就有20个字节,所以Total Length值肯定大于等于20

jasonj333 3960

9篇2章2节:GBD 数据库的数据申请详解

无论您是初入公共卫生领域的学生、资深的科研工作者,还是政策决策者,GBD数据库都将成为您数据分析与决策支持中不可或缺的重要工具。

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如何用Redis实现分布式锁

为什么需要分布式锁 在聊分布式锁之前,有必要先解释一下,为什么需要分布式锁。 与分布式锁相对就的是单机锁,我们在写多线程程序时,避免同时操作一个共享变量产生数据问题,通常会使用一把锁来互斥以保证共享变量的正确性,其使用范围是在同一个进程中。如果换做是多个进程,需要同时操作一个共享资源,如何互斥呢?现在的业务应用通常是微服务架构,这也意味着一个应用会部署多个进程,多个进程如果需要修改MySQL中的同一行记录,为了避免操作乱序导致脏数据,此时就需要引入分布式锁了。 想要实现分布式锁,必须借助一个外部系统,所有

Hopefully Sky的博客 4万+

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

redis实现分布式锁的原理

redis实现分布式锁,从原理的实现,干货满满~~~

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公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

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Redis 实现分布式锁

本文主要介绍了Redis的分布式锁。涉及Reids的原子操作,分布式锁,Redis的事务,以及用Go语言实现通过Lua脚本来扣减库存。

tatasix的博客 1817

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

redis 分布式锁实现

分布式锁

weixin_44550507的博客 2037

redis实现分布式锁_Redis分布式锁的实现

前言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。本文将介绍第二种方式,基于Redis实现分布式锁。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:互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能持有锁。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。具有容错性...

weixin_39647180的博客 174

Redis分布式锁实现

如果负责储存这个分布式锁的Redisson节点宕机以后,而且这个锁正好处于锁住的状态时,这个锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生,Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗,它的作用是在Redisson实例被关闭前,不断的延长锁的有效期。默认情况下,看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟,也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。

учёба 2398

Redis分布式锁原理与实现

在分布式系统中,数据的一致性和并发控制是至关重要的。随着微服务架构的普及,多个服务实例可能同时访问同一份数据,这就需要一种机制来确保数据的一致性和避免并发冲突。Redis分布式锁正是为了解决这一问题而诞生的。想象一个在线支付系统,当用户发起支付请求时,系统需要确保同一时间只有一个服务实例处理这笔交易,以防止重复扣款或数据不一致。这种情况下,分布式锁就扮演了至关重要的角色。Redis分布式锁是一种基于Redis的锁机制,它利用Redis的原子操作来保证锁的互斥性和可见性。

我是Java程序员廖志伟,感谢朋友们的支持! 2145

基于Redis实现的分布式锁

利用set nx ex获取锁,并设置过期时间,保存线程标示释放锁时先判断线程标示是否与自己一致,一致则删除锁特性:利用set nx满足互斥性利用set ex保证故障时锁依然能释放,避免死锁,提高安全性利用Redis集群保证高可用和高并发特性。

Achooyo的博客 2301

Redis如何实现分布式锁?

redis如何实现分布式锁?本篇文章浅谈一下

那条大鱼的博客 9356

C++ redis实现分布式锁

在单机环境中,常见的锁机制如互斥锁(Mutex)用于保护共享资源。然而,在分布式系统中,由于多个进程可能运行在不同的机器上,单纯依赖本地锁无法实现资源的同步访问。这就需要分布式锁来确保跨多个节点的互斥访问。分布式锁的关键特性:同一时刻只有一个客户端可以获取锁。锁有超时机制,防止因客户端故障导致的死锁。即使部分节点失效,锁机制仍然可靠。

恋恋风辰的技术博客 2699
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limeOracle
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