Redis 分布式锁的实现

本文深入探讨Redis分布式锁的实现原理,包括如何解决线程安全问题,实现锁的超时自动释放,防止死锁,以及使用Redisson简化锁的管理。同时,文章也讨论了在Redis主从架构下锁的失效问题及RedLock算法的解决方案。

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一、分布式锁场景介绍

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       例如,如下一个减库存的示例,可以很明显看到,存在线程安全问题:

@RestController
public class MyController {


    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping("deductStock")
    public String deductStock(){
        // stock 为库存数量
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if (stock > 0){
            int realStock = stock - 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock+"");
            System.out.println("扣减成功,剩余库存:"+ realStock +"");
        }else{
            System.out.println("扣减失败,库存不足");
        }
        return "end";
    }


}

       因为下面的代码并不具有原子性:

	int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    if (stock > 0){
        int realStock = stock - 1;
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock+"");

       所以我们可以采取加锁的方式,使其线程安全,例如:

@RequestMapping("deductStock")
    public String deductStock(){
        // stock 为库存数量
        synchronized (this) {
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + realStock + "");
            } else {
                System.out.println("扣减失败,库存不足");
            }
        }
        return "end";
    }

       但是如果我们采取集群或者分布式部署时,上面的代码还线程安全吗?
在这里插入图片描述
       此时synchronized 变不起作用了,因为其是针对一个 JVM 进程而言,此时有两个不同的JVM进程。在这种情况下,我们就需要使用 Redis 做分布式锁了。

二、Redis 分布式锁的实现

       Redis 是一个单进程单线程的非关系型数据库,而 Redis 锁的实质便是让并行的多个线程在Redis 内部以串行的方式执行

       SETNX key value

       将 key 的值设为 value ,当且仅当 key 不存在。

       若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作。

       SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在,则 SET)的简写。

       我们可以通过 setnx 命令实现分布式锁,例如如果有一个线程 setnx 成功后,那么便可以认为其获得了锁,其他线程 setnx 一定不会成功。当前线程执行完其业务逻辑后,只需要将对应的 key 删除,这样其他线程就可以继续去设值。

    @RequestMapping("deductStock")
    public String deductStock(){
        String lockKey = "product";
        // stock 为库存数量
        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock");
        try {
            if (!result) {
                return "error";
            }
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + realStock + "");
            } else {
                System.out.println("扣减失败,库存不足");
            }
        }finally {
            // 一定要释放锁,否则发生异常后,其他线程将一直获得不了锁
            stringRedisTemplate.delete(lockKey);
        }
        return "end";
    }

       如上代码便可以认为是 Redis分布式锁的简单实现,但是依然存在不少的问题,例如当业务逻辑代码执行完
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock")成功上锁后,服务器发生宕机,此时锁还没有释放,便产生了死锁。所以,我们需要给锁增加一个超时限制,超过指定时间后便自动释放锁。

@RequestMapping("deductStock")
    public String deductStock(){
        String lockKey = "product";
        // stock 为库存数量
        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock");
        // 超时 15 秒后自动释放锁
        stringRedisTemplate.expire(lockKey,15, TimeUnit.SECONDS);
        try {
            if (!result) {
                return "error";
            }
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + realStock + "");
            } else {
                System.out.println("扣减失败,库存不足");
            }
        }finally {
            // 一定要释放锁,否则发生异常后,其他线程将一直获得不了锁
            stringRedisTemplate.delete(lockKey);
        }
        return "end";
    }

       但是 setnx 和 expire 是两条命令,依然不是原子性的,所以还是存在死锁的命令,如其中一个线程成功执行Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock")服务器便发生了宕机,此时由于未发生超时时间,依然将产生死锁。
       所以我们需要通过如下的代码,令设置值和超时时间同时成功,该方法的本质是利用事务实现的

@RequestMapping("deductStock")
    public String deductStock(){
        String lockKey = "product";
        // 设置值和超时时间是原子的
        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock",15,TimeUnit.SECONDS);
        try {
            if (!result) {
                return "error";
            }
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + realStock + "");
            } else {
                System.out.println("扣减失败,库存不足");
            }
        }finally {
            // 一定要释放锁,否则发生异常后,其他线程将一直获得不了锁
            stringRedisTemplate.delete(lockKey);
        }
        return "end";
    }

       考虑存在如下的一种场景,有 A、B、C三个线程,当A线程成功执行Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock",15,TimeUnit.SECONDS)后,此时由于服线程A提交了一个大的文件,后台可能需要20秒的时间才能解析完成,但是15秒时锁已经失效,线程B可以成功上锁后,线程A将线程B设置的锁给删除,线程A删除后,线程C接着上锁,此时线程B可能会将线程C的锁给删除,这便导致锁永久失效
       要解决该问题,我们只需要给每个线程加唯一一个标识,只有锁标识和自己的标识相等时,才可以进行删除。

@RequestMapping("deductStock")
    public String deductStock(){
        String lockKey = "product";
       String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue,15,TimeUnit.SECONDS);
        try {
            if (!result) {
                return "error";
            }
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + realStock + "");
            } else {
                System.out.println("扣减失败,库存不足");
            }
        }finally {
            // 只有该线程标识和锁的标识相同,才可以删除锁
            if (lockValue.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey))){
                stringRedisTemplate.delete(lockKey);
            }
        }
        return "end";
    }

       现在依然有一个问题,即锁的超时时间设置多少合适?如果我们设置的时间太长,程序的并发性不高,如果太短,我们还没有执行完业务逻辑代码,锁便释放了。
       有如下解决方案,获得锁的线程可以开启一个定时任务,当前线程如果还没有执行完业务逻辑,则令其超时时间延长,如果线程执行完业务逻辑后,则锁会被那个线程释放。

package com.wangzhao.redislock.controller;
import	java.util.Timer;

import org.junit.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.util.StringUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.TimerTask;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author wangzhao
 * @date 2019/11/22 18:35
 */
@RestController
public class MyController {


    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private MyTimerTask timerTask;

    @RequestMapping("deductStock")
    public String deductStock(){
        String lockKey = "product";
       String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue,15,TimeUnit.SECONDS);
        try {
            if (!result) {
                return "error";
            }

            // 保证只有一个线程用于执行定时任务
            if (timerTask == null){
                timerTask = new MyTimerTask(stringRedisTemplate,lockKey);
            }

            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + realStock + "");
            } else {
                System.out.println("扣减失败,库存不足");
            }
        }finally {
            // 只有该线程标识和锁的标识相同,才可以删除锁
            if (lockValue.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey))){
                stringRedisTemplate.delete(lockKey);
            }
        }
        return "end";
    }

}

class MyTimerTask implements Runnable {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private String lockKey;

    public MyTimerTask(){

    }

    public MyTimerTask(StringRedisTemplate stringRedisTemplate,String lockKey){
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.lockKey = lockKey;
        new Thread(new MyTimerTask()).start();
    }




    @Override
    public void run() {
        Timer timer = new Timer();
        // 每 5 秒检测当前线程是否持有锁
        timer.schedule(new TimerTask() {
            public void run() {
                // 如果当前线程还持有这把锁的话,使其时间继续增加
                if (!StringUtils.isEmpty(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"))){
                    stringRedisTemplate.expire(lockKey, 15, TimeUnit.SECONDS);
                }
            }
        }, 5000 , 5000);
    }
}

三、Redisson 实现分布式锁

package com.wangzhao.redislock.controller;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author wangzhao
 * @date 2019/11/22 18:35
 */
@RestController
public class MyController {


    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    private Redisson redisson;

    @RequestMapping("deductStock")
    public String deductStock(){
        String lockKey = "product";
        RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
        try {

            // 拿到锁后并设置超时时间
            redissonLock.lock(15,TimeUnit.SECONDS);

            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + realStock + "");
            } else {
                System.out.println("扣减失败,库存不足");
            }
        }finally {
            redissonLock.unlock();
        }
        return "end";
    }

}

       通过 Redisson 便实现了 Timer 的功能,并且代码相当于之前的代码精简了很多。
在这里插入图片描述

四、Redis 主从架构失效问题

       在上图中,我们可以想象存在这样一种场景,即线程1成功上锁后,但是主服务器还未来的及复制到从服务器便发生了宕机,此时从服务器被选择为主服务器,并且由于其没有锁记录,其他线程便可以进行上锁,此时便发生了线程安全问题。

       Red Lock 算法也可以解决上面存在的问题,其算法思想为:使用多台 Redis Master ,节点完全独立,节点间不需要进行数据同步,因为 Master-Slave 架构一旦 Master 发生故障时数据没有复制到 Slave,被选为 Master 的 Slave 就丢掉了锁,另一个客户端就可以再次拿到锁,锁通过 setNX(原子操作) 命令设置,在有效时间内当获得锁的数量大于 (n/2+1) 代表成功,失败后需要向所有节点发送释放锁的消息

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