解锁分布式系统的关键：Spring Boot 与 Redis 分布式锁实战

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43896211/article/details/144598057

解锁分布式系统的关键：Spring Boot 与 Redis 分布式锁实战

在当今分布式系统架构广泛应用的时代，如何确保多个实例或线程在访问共享资源时的一致性和正确性，成为了开发人员面临的关键挑战之一。分布式锁作为解决这类问题的核心工具，在众多场景中发挥着不可或缺的作用。本文将深入探讨如何基于 Spring Boot 和 Redis 高效实现分布式锁，助力开发者构建更加健壮可靠的分布式应用。

一、分布式锁的 “用武之地”

想象一下，在电商大促期间，多个订单处理系统实例同时尝试扣减同一商品的库存，若没有协调机制，库存很可能出现负数这种混乱局面。又或是在分布式任务调度场景下，要确保同一时刻只有一个节点执行定时任务，避免重复执行造成数据错误。这些都是分布式锁大展身手的场景，它能够通过互斥访问，保证共享资源在分布式环境下被安全、有序地操作。

二、Spring Boot 与 Redis：梦幻联动构建分布式锁

Spring Boot 优势尽显
Spring Boot 以其简洁的配置、强大的自动装配能力，让 Java 开发者能快速搭建应用框架，聚焦业务逻辑。它内置的丰富组件及生态，为整合各类分布式技术提供了天然的便利性，轻松对接 Redis 实现分布式锁功能自然不在话下。
Redis 担当重任
Redis 作为高性能的键值对存储数据库，凭借其操作的原子性、极快的读写速度，成为实现分布式锁的热门选择。它的 SETNX（SET if Not eXists）、EXPIRE 等命令组合，能够以简洁高效的方式模拟锁的获取与释放过程，并且通过设置过期时间，有效避免死锁情况发生。

三、实战：Spring Boot 集成 Redis 分布式锁

（一）前期准备

确保本地安装了 Redis 服务器，启动并监听默认端口 6379（可按需修改配置文件更改端口）。在终端输入 redis-cli 并能正常交互，表明 Redis 服务就绪。
使用 Spring Initializr 创建一个基础的 Spring Boot 项目，添加 Web 和 Redis 依赖。在 IDE 中导入项目后，pom.xml 会自动引入相关基础库，如下所示：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

（二）配置 Redis 连接

在 application.properties 或 application.yml 中配置 Redis 连接信息：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

若有密码认证，还需添加 spring.redis.password=your_password。这一步确保 Spring Boot 应用能够顺利与 Redis 服务通信。

（三）编码实现分布式锁

首先，创建一个用于封装分布式锁操作的工具类 RedisLockUtil：

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Component
public class RedisLockUtil {

    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public RedisLockUtil(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    /**
     * 尝试获取分布式锁
     * @param lockKey 锁的键值
     * @param requestId 唯一标识请求的 ID，用于释放锁时校验
     * @param expireSeconds 锁的过期时间，单位：秒
     * @return 是否获取成功
     */
    public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, int expireSeconds) {
        return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, requestId, expireSeconds, TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * 释放分布式锁
     * @param lockKey 锁的键值
     * @param requestId 唯一标识请求的 ID，用于释放锁时校验
     * @return 是否释放成功
     */
    public boolean unlock(String lockKey, String requestId) {
        String currentValue = (String) redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);
        if (currentValue!= null && currentValue.equals(requestId)) {
            return redisTemplate.delete(lockKey);
        }
        return false;
    }
}

上述代码中，tryLock 方法利用 SETNX 原理尝试获取锁，若键不存在（即锁未被占用）则设置成功，同时设置过期时间防止死锁；unlock 方法在释放锁时，先校验当前持有锁的标识与传入的请求标识是否一致，确保锁只能被持有它的线程正确释放，避免误解锁。

接着，创建一个简单的 RESTful 控制器来演示分布式锁的使用：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class LockController {

    private static final String LOCK_KEY = "inventory_lock";
    private static final String REQUEST_ID = "unique_request_id";

    @Autowired
    private RedisLockUtil redisLockUtil;

    @GetMapping("/deductInventory")
    public String deductInventory() {
        if (redisLockUtil.tryLock(LOCK_KEY, REQUEST_ID, 10)) {
            try {
                // 模拟扣减库存业务逻辑，此处可替换为真实的数据库操作
                System.out.println("库存扣减成功");
            } finally {
                redisLockUtil.unlock(LOCK_KEY, REQUEST_ID);
            }
            return "库存扣减成功";
        } else {
            return "当前库存正在被处理，请稍后再试";
        }
    }
}

在这个控制器方法中，当接收到扣减库存请求时，首先尝试获取分布式锁。若获取成功，执行库存扣减逻辑（这里简单打印信息示意），最后务必在 finally 块中释放锁；若获取失败，则告知客户端稍后重试。

四、优化与进阶思考

锁的可重入性：上述实现的锁是不可重入的，在复杂业务场景下，同一线程内可能多次请求同一把锁，容易造成死锁。可通过引入计数器，记录锁的重入次数来改造为可重入锁，确保线程安全嵌套获取锁。
自旋获取锁：当锁竞争激烈时，线程直接返回失败可能导致频繁重试，消耗资源。可以采用自旋机制，线程在一定时间内循环尝试获取锁，减少上下文切换开销，但要注意自旋时间过长带来的 CPU 占用问题。
分布式锁的高可用性：依赖单个 Redis 实例实现的分布式锁存在单点故障风险。可以考虑使用 Redis 集群或哨兵模式，配合 Redlock 算法等，确保在部分节点故障时分布式锁依旧可靠运行。

通过以上基于 Spring Boot 和 Redis 的分布式锁实践，从基础搭建到进阶优化，开发者能逐步掌握分布式锁这一关键技术，为分布式应用筑牢数据一致性防线，从容应对高并发场景下的各种挑战，向着构建大规模、高性能分布式系统大步迈进。赶紧将这些知识运用到你的项目中吧，开启分布式开发新征程。

你可以根据实际情况将以上内容应用到你的项目，文中代码示例均经过简化提炼，旨在清晰阐述核心概念，若要用于生产环境，建议进一步完善错误处理、日志记录等细节。希望对你有所帮助！