基于Redis实现分布式锁

在并发编程中,我们通过锁,来避免由于竞争而造成的数据不一致问题。通常,我们以synchronized 、Lock来使用它。 但是Java中的锁,只能保证在同一个JVM进程内中执行。如果在分布式集群环境下呢? 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。 本篇文章,主要讲如何用Redis的形式实现分布式锁。

1、秒杀示例

首先,下面的例子是一个特价商品得秒杀案例,直接看代码

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服务层

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单个电脑上直接拿鼠标点链接肯定不会有问题,因为是串行的操作,接下用使用Apache ab工具模拟并发的情况:

http://httpd.apache.org/docs/2.0/programs/ab.html 这个是它的官网,使用说明里面也有,下面直接使用它进行模拟测压:

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经过测试之后发现:卖超了,意料之中的事情

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为什么会出现这种情况呢? 没有做同步呗,很正常,首先要解决的是数据同步问题

使用synchronized对方法加锁:

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加了synchronized之后肯定是数据同步了:

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但是速度却太慢了,无法实现细粒度控制,而且系统根本无法实现水平拓展,问题很多,下面用分布式锁来解决这些问题。

2、Redis的几个命令

http://www.redis.cn/commands/setnx.html 可以先看看这个文档:

第一个命令:SETNX

Design pattern: Locking with !SETNX
设计模式:使用!SETNX加锁
Please note that:
请注意:
不鼓励以下模式来实现the Redlock algorithm ,该算法实现起来有一些复杂,但是提供了更好的保证并且具有容错性。
无论如何,我们保留旧的模式,因为肯定存在一些已实现的方法链接到该页面作为引用。而且,这是一个有趣的例子说明Redis命令能够被用来作为编程原语的。
无论如何,即使假设一个单例的加锁原语,但是从 2.6.12 开始,可以创建一个更加简单的加锁原语,相当于使用SET命令来获取锁,并且用一个简单的 Lua 脚本来释放锁。该模式被记录在SET命令的页面中。
也就是说,SETNX能够被使用并且以前也在被使用去作为一个加锁原语。例如,获取键为foo的锁,客户端可以尝试一下操作:
SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
如果客户端获得锁,SETNX返回1,那么将lock.foo键的Unix时间设置为不在被认为有效的时间。客户端随后会使用DEL lock.foo去释放该锁。
如果SETNX返回0,那么该键已经被其他的客户端锁定。如果这是一个非阻塞的锁,才能立刻返回给调用者,或者尝试重新获取该锁,直到成功或者过期超时。

第二个命令:GETSET

自动将key对应到value并且返回原来key对应的value。如果key存在但是对应的value不是字符串,就返回错误。

设计模式

GETSET可以和INCR一起使用实现支持重置的计数功能。举个例子:每当有事件发生的时候,一段程序都会调用INCR给key mycounter加1,但是有时我们需要获取计数器的值,并且自动将其重置为0。这可以通过GETSET mycounter “0”来实现:

其实就是先GET、再SET,所以返回SET之前的值

3、使用Redis实现分布式锁

首先搞清楚锁的是什么,即搞清楚什么是进行同步和互斥的数据,对于上面的秒杀系统示例程序来说,当然是商品,而且是同样的商品需要同步与互斥,假设现在是华为Mate30 Pro的秒杀活动,大家肯定买的都是这一款产品,所以其实需要关心的就是成交订单量和库存的关系,如果不进行同步与互斥,那么肯定会出现买超的情况,限量秒杀1000台,可能实际成交订单变成了1200或更多,所以需要进行数据的同步与互斥

我直接使用Docker跑了一个Redis实例

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测试通过可以使用!

pom文件引入redis-starter

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写入最基础的连接配置

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RedisLock实现:

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在秒杀系统中使用:

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在设计的时候把商品的Id设置为Key,当前时间+超时时间为Value

通过代码注释可以看清楚实现流程:

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如果锁未超时也是返回False,这说明别的线程已经持有锁!

4、Redis分布式锁的好处

保证了数据的同步与互斥,通过模拟10个线程模拟500次请求的结果,对了我还统计了一下未能成功获得锁的请求次数,本次实验是469次请求未能成功获得锁,所以订单成交了31个,仓库剩余99969份!

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另外分布式锁可以很好的支持分布式部署,本例中因为为了方便直接在一个服务中写死了,所以就不演示集群似的测试了。

效率上也是很大的进步:

使用Redis分布式锁:

使用synchronized:

基于 Redis 实现分布式锁可以利用 Redis 的原子性操作和超时特性来实现。下面是一个基本的实现思路: 1. 获取锁:使用 Redis 的 SETNX 命令,如果指定的锁 key 不存在,则设置该 key 的值为当前时间戳加上锁的超时时间,并返回成功;否则,返回失败。 2. 释放锁:使用 Redis 的 EVAL 命令,通过 Lua 脚本来实现原子性的删除锁。脚本的内容是先判断锁是否存在且超时,如果是则删除锁并返回成功;否则,返回失败。 下面是一个简单的 Python 代码示例: ```python import redis import time class RedisLock: def __init__(self, redis_client, lock_key, expire_time): self.redis = redis_client self.lock_key = lock_key self.expire_time = expire_time def acquire(self): while True: timestamp = int(time.time() * 1000) + self.expire_time acquired = self.redis.set(self.lock_key, timestamp, nx=True, px=self.expire_time) if acquired: return True time.sleep(0.001) def release(self): lua_script = """ if redis.call("exists", KEYS[1]) == 1 then local current_value = tonumber(redis.call("get", KEYS[1])) if current_value and current_value <= tonumber(ARGV[1]) then return redis.call("del", KEYS[1]) end end return 0 """ self.redis.eval(lua_script, 1, self.lock_key, int(time.time() * 1000) + self.expire_time) # 使用示例 redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) lock = RedisLock(redis_client, 'my_lock', 1000) # 锁的超时时间为 1000 毫秒 if lock.acquire(): try: # 执行需要加锁的代码 pass finally: lock.release() ``` 需要注意的是,以上代码仅是一个简单的实现示例,实际使用中还需要考虑异常处理、锁的可重入性、锁的可拥有时间等问题。
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