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Redis进阶-细说分布式锁

作者：互联网


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Pre

Redis Version : 5.0.3

Redis进阶-核心数据结构进阶实战 中我们讲 strings 数据结构的时候，举了一个例子

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事实上，要实现一把相对完善的分布式锁，需要注意的细节还是蛮多的，这里我们好好的梳理一把。

引

我们先来看段代码

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

redis中提前存储了一个key stock , value为 100

上述代码有问题吗？

是不是我们熟悉的超卖问题？

为啥会超卖？ 假设同时有两个线程都执行到了 int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")); ， 比如都取到了stock为 100 ， 然后继续执行后面的业务逻辑，到最后将扣减后的值set到redis中，应该剩98吧， 事实上呢？ 你库存里的值是 99个… 卖到最后，是不是卖多了？ 。。。。

那怎么办呢？ 没有分布式经验的童鞋，可能会说 加把锁啊 云云

加锁后 变成了啥呢？

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

那 这样的代码还有问题吗？

  1. 性能问题
  2. 更为重要的是，如果你的应用是集群模式，好比 你有N个tomcat， 用户通过NG地址访问，你想想你的这个JVM级别的锁 ，还有啥用，一样会超卖…

这个时候你需要一把分布式锁，这里我们讨论的是如何使用redis实现分布式锁

分布式锁演进 V1

来， 上代码

  	    String key = "STOCK_LOCK";
        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,"ARTISAN_LOCK");
        if (!result){ // 如果未获取到锁，直接返回
            return "1001";
        }

        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 + "");
        }
        

        stringRedisTemplate.delete(key);

        return "扣减成功";

我们来分析下， stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,"ARTISAN_LOCK"); 这行代码就保证了只有一个线程能set成功 （redis 的工作线程是单线程的嘛 ）， setIfAbsent 不存在才设置，如果有一个线程设置成功了，在这个线程未释放之前，其他线程是无法set成功的，所以其他线程返回false，直接return了。

分布式锁演进 V2

那这个代码严谨吗？ ---------> 有的同学说，你这个中间要是出异常了，没有执行 stringRedisTemplate.delete(key);，那岂不是这把锁释放不了了，死锁了呀？ 要不try catch finally ?

那代码变成如下

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那，这样就完美了吗？ 抛出异常的场景我们是处理了，在finally里释放。

分布式锁演进 V3

那假设在运行的过程中，还没有执行到finally ， 这个时候tomcat挂了，但是锁已经set到redis里了 咋办？ --------》 有的同学说， 简单啊 加个超时时间呗。

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那还有问题吗？ ----------》如果宕机时间发生在

  Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,"ARTISAN_LOCK");
  stringRedisTemplate.expire(key,5000,TimeUnit.SECONDS);

这两行代码之间，有怎么办？ … 不会这么巧吧 …但理论上是存在的

继续聊

分布式锁演进 V4

本质上： 要把set key和 设置过期时间 搞成一个原子命令 .

低版本的Redis，你可能需要lua脚本，但是现在Redis提供了setnx 命令， spring也帮我们封装好了

最关键的一行代码

Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,"ARTISAN_LOCK",10,TimeUnit.SECONDS);

代码就变成了

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对于一般的应用，并发不是很高，这个也足够用了，因为简单啊

但是如果在高并发下，那还有问题吗？ 这样就满足所有场景了吗 ？

我们在设置key的时候，给key设置的过期时间是 10秒 ，也就说 10秒后，这个key会被redis给删除掉， 假设你的这个业务执行了15秒才执行完。当前业务还未执行结束，第二个线程的请求已经过来了，它也能加锁成功。 第二个线程继续执行，执行了5秒，你的第一个线程也执行完了，最后一步 删除key , 那第一个线程就把第二个线程加的锁给删掉了啊。。。。。

删了别的线程加的锁，并发一高，你这个锁就没啥用了哇。。。所以 还有另外一个原则： 加锁和解锁必须是同一个线程 .

分布式锁演进 V5

加锁和解锁必须是同一个线程 . 实现的话也简单，value 不写死，写成一个线程ID或者随机数等等 都行，删除key的时候，比较下，相等的话才删除

根据V4存在的问题，我们来看下代码

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那有的童鞋会问，如果 在finally 中 执行到if 挂了。。。并没有执行delete咋办？ 理论上是有可能发生的， 其实也不要紧，我们set key的时候，设置了一个超时时间， 那最多锁10秒嘛 ，不会死锁。 也能接受。

如果你非得要想改这个地方，把查询和delete弄成一个原子命令，lua脚本就排上用场了。

这里我们不展开了。

到这里，一把相对完善的锁，就OK了。

关于到底设置多长的过期时间合适， 这个不好讲了， 1秒中是长是短 ，1分钟呢？ 要权衡一下。 那有没有更好的办法呢？

终极版-分布式锁演进（Redisson ） V6

针对v5中存在的问题， 虽然解决了 加锁和解锁都是同一个线程， 但是还是有点小bug , 比如 你给key设置了过期时间为10秒， 但你的方法执行了15秒，方法还没执行完，锁已经被redis干掉了。。。另外一个线程就可以拿到锁，继续干活了。 多个线程同时执行，还是有潜在的bug出现。

超时的问题，你设置多长时间都不合适…

真的要彻底解决，咋弄呢？ -------》 可不可以给锁续命？ 没执行完就给锁延期呗。 说起来简单，实现起来有点复杂了。。。

简单来说，后台弄个定时任务，检测这个锁是否存在，存在的话延长时间，不存在的话就是被删掉了，不考虑即可。

好在Redisson提供了这个牛逼的功能。

Code

    @Bean
    public Redisson redisson() {
        // 此为单机模式
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.18.130:6379").
                setConnectionMinimumIdleSize(10).setDatabase(0);
        /*config.useClusterServers()
                .addNodeAddress("redis://192.168.0.61:8001")
                .addNodeAddress("redis://192.168.0.62:8002")
                .addNodeAddress("redis://192.168.0.63:8003")
                .addNodeAddress("redis://192.168.0.61:8004")
                .addNodeAddress("redis://192.168.0.62:8005")
                .addNodeAddress("redis://192.168.0.63:8006");*/
        return (Redisson) Redisson.create(config);
    }

   @RequestMapping("/deduct_stock")
    public String deductStock() throws InterruptedException {
        String lockKey = "STOCK_LOCK";
        // 获取锁
        RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
        try {
            // 加锁，实现锁续命功能
            redissonLock.lock();
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")); // jedis.get("stock")
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + ""); // jedis.set(key,value)
                System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock + "");
            }
        }finally {
            // 释放锁
            redissonLock.unlock();
        }
        return "扣减成功";
    }

总结一下 三部曲

  1. 第一步：获取锁 RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
  2. 第二步： 加锁，实现锁续命功能 redissonLock.lock();
  3. 第三步：释放锁 redissonLock.unlock();

Redisson分布式锁实现原理

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源码分析

Redis进阶- Redisson分布式锁实现原理及源码解析

标签：进阶,redis,Redis,线程,key,分布式,stringRedisTemplate,stock
来源： https://blog.51cto.com/u_15239532/2835973