1.锁的种类
2.一个健壮性高的分布式锁应该具有的特质
3.单个redis分布式锁的演变
4.多redis分布式锁
5.总结
1.锁的种类
我们在日常的开发活动中,一般把锁分为两类:
1)同一个JVM里的锁,比如synchronized和Lock,ReentrantLock等等
2)跨JVM的分布式锁,因为服务是集群部署的,单机版的锁不再起作用,资源在不同的服务器之间共享。
2.一个健壮性高的分布式锁应该具有的特质
1)独占性 任何时刻只能有一个线程持有锁
2)高可用 在redis集群环境下,不能因为某个节点挂了而出现锁失效的情况
3)防死锁 不能有死锁情况,要有超时控制的功能
4)不乱抢 不能unlock别人的锁,自己的锁只能自己释放
5)重入性 同一个节点的同一个线程获得锁之后,可以再次获得这个锁
3.单个redis分布式锁的演变
版本1:单机版的锁
我们先来看这样无锁的代码:
@RestController
public class GoodController {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Value("${server.port}")
private String serverPort;
@GetMapping("/buy_goods")
public String buy_Goods()
{
String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("goods:001");
int goodsNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if(goodsNumber > 0)
{
int realNumber = goodsNumber - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("goods:001",realNumber + "");
System.out.println("你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
return "你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
}else{
System.out.println("商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
}
return "商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
}
}
以上的程序在进行商品销售的时候,并没有加锁,在并发下会造成超卖的现象。
使用jMeter进行压力测试:
因为在单机版的情况下,我们可以使用synchronize或者lock来进行解决,上代码:
@GetMapping("/buy_goods")
public String buy_Goods() {
synchronized (this) {
String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("goods:001");
int goodsNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (goodsNumber > 0) {
int realNumber = goodsNumber - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("goods:001", realNumber + "");
System.out.println("你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件" + "\t 服务器端口:" + serverPort);
return "你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件" + "\t 服务器端口:" + serverPort;
} else {
System.out.println("商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临" + "\t 服务器端口:" + serverPort);
}
return "商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临" + "\t 服务器端口:" + serverPort;
}
}
运行结果:
但是这只是对单机版的程序有效,我们启动两个微服务,再用nginx配置一下负载均衡,照样会发生超卖的现象:
服务器1:
服务器2:
看,第189件库存被卖了两次。
问题:分布式部署后,单机锁还是出现超卖现象,这个时候就需要分布式锁!
版本2:redis的分布式锁:
我们使用redis来进行加锁,防止超卖现象
@GetMapping("/buy_goods/v2")
public String buy_GoodsV2() {
String key = "redisLock";
String value = UUID.randomUUID().toString()+Thread.currentThread().getName();
//使用redis进行加锁
Boolean flagLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
if(!flagLock)
{
return "抢夺锁失败,o(╥﹏╥)o";
}
String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("goods:001");
int goodsNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if(goodsNumber > 0)
{
int realNumber = goodsNumber - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("goods:001",realNumber + "");
stringRedisTemplate.delete(key);
System.out.println("你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
return "你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
}else{
System.out.println("商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
}
return "商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
}
此时,我们运行一下代码:
服务1:
服务2:
问题:为什么卖了一件就卖不动了呢?因为我们没有在卖完之后,没有进行对分布式锁的key进行解锁操作。
版本3:在finally中,解除该锁
@GetMapping("/buy_goods/v3")
public String buy_GoodsV3() {
String key = "redisLock";
String value = UUID.randomUUID().toString()+Thread.currentThread().getName();
try {
Boolean flagLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
if(!flagLock)
{
return "抢锁失败,o(╥﹏╥)o";
}
String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("goods:001");
int goodsNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if(goodsNumber > 0)
{
int realNumber = goodsNumber - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("goods:001",realNumber + "");
System.out.println("你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
return "你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
}else{
System.out.println("商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
}
return "商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
} finally {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
运行结果;
服务1:
服务2:
问题:如果服务器宕机了,代码层面根本没有走到finally这一块,就没有办法保证解锁,这个key没有被删除,我们需要给key增加一个过期时间!
版本4:给key增加过期时间
@GetMapping("/buy_goods/v4")
public String buy_GoodsV4() {
String key = "redisLock";
String value = UUID.randomUUID().toString()+Thread.currentThread().getName();
try {
Boolean flagLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
//增加过期时间
stringRedisTemplate.expire(key,10L, TimeUnit.SECONDS);
if(!flagLock)
{
return "抢锁失败,o(╥﹏╥)o";
}
String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("goods:001");
int goodsNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if(goodsNumber > 0)
{
int realNumber = goodsNumber - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("goods:001",realNumber + "");
System.out.println("你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
return "你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
}else{
System.out.println("商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
}
return "商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
} finally {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
问题:设置key和设置过期时间不是原子性的,可能在这个期间,服务器宕机也是可能的。
版本5:将设置key和设置key的过期时间合并成一行,作为一个原子性操作
@GetMapping("/buy_goods/v5")
public String buy_GoodsV5() {
String key = "redisLock";
String value = UUID.randomUUID().toString()+Thread.currentThread().getName();
try {
//设置key和key的过期时间合并为一行,是原子操作,底层为setnx命令
Boolean flagLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,value,10L,TimeUnit.SECONDS);
if(!flagLock)
{
return "抢锁失败,o(╥﹏╥)o";
}
String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("goods:001");
int goodsNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if(goodsNumber > 0)
{
int realNumber = goodsNumber - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("goods:001",realNumber + "");
System.out.println("你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
return "你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
}else{
System.out.println("商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
}
return "商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
} finally {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
问题:delete key的时候,可能我们这个锁已经过期了,删的是下一个线程的锁。
版本6:删除key的时候,只能删除自己的,不能删除别人的,加一层判断
@GetMapping("/buy_goods/v6")
public String buy_GoodsV6(){
String key = "redisLock";
String value = UUID.randomUUID().toString()+Thread.currentThread().getName();
try {
Boolean flagLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,value,10L,TimeUnit.SECONDS);
if(!flagLock)
{
return "抢锁失败,o(╥﹏╥)o";
}
String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("goods:001");
int goodsNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if(goodsNumber > 0)
{
int realNumber = goodsNumber - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("goods:001",realNumber + "");
System.out.println("你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
return "你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
}else{
System.out.println("商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
}
return "商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
} finally {
//删除key的时候做一个判断
if (stringRedisTemplate.opsForValue().get(key).equals(value)) {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
}
问题:finally块的判断+del删除操作不是原子性的,可能判断完之后,锁就过期了,又删除了别人的锁。
版本7:用Lua脚本,将保证判断和删除锁的原子性
@GetMapping("/buy_goods/v7")
public String buy_GoodsV7() throws Exception {
String key = "redisLock";
String value = UUID.randomUUID().toString()+Thread.currentThread().getName();
try {
Boolean flagLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,value,10L,TimeUnit.SECONDS);
if(!flagLock)
{
return "抢锁失败,o(╥﹏╥)o";
}
String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("goods:001");
int goodsNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if(goodsNumber > 0)
{
int realNumber = goodsNumber - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("goods:001",realNumber + "");
System.out.println("你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
return "你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
}else{
System.out.println("商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
}
return "商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
} finally {
Jedis jedis = RedisUtils.getJedis();
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(key), Collections.singletonList(value));
if ("1".equals(result.toString())) {
System.out.println("------del REDIS_LOCK_KEY success");
}else{
System.out.println("------del REDIS_LOCK_KEY error");
}
} finally {
if(null != jedis) {
jedis.close();
}
}
}
}
到这里,我们基本的一个redis锁就形成了,一般公司写到这里差不太多了。
问题:此时我们要确保,业务逻辑的运行时间,要比我们加锁的key过期时间要短,如果业务逻辑运行时间比我们们的锁过期时间更长,又会出现锁消失现象。
版本8:使用redission,不仅能解决前面所有问题,redission自带的watchDog,能够定时刷新锁的过期时间。
@Autowired
private Redisson redisson;
@GetMapping("/buy_goods/v8")
public String buy_GoodsV8()
{
String key = "redisLock";
RLock redissonLock = redisson.getLock(key);
redissonLock.lock();
try
{
String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("goods:001");
int goodsNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if(goodsNumber > 0)
{
int realNumber = goodsNumber - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("goods:001",realNumber + "");
System.out.println("你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
return "你已经成功秒杀商品,此时还剩余:" + realNumber + "件"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
}else{
System.out.println("商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort);
}
return "商品已经售罄/活动结束/调用超时,欢迎下次光临"+"\t 服务器端口:"+serverPort;
}finally {
if(redissonLock.isLocked() && redissonLock.isHeldByCurrentThread())
{
redissonLock.unlock();
}
}
}
锁刷新关键逻辑:
![image.png](/img/bVcXV6s)
以上我们便完成了单机版redis锁的编写。
问题:现在我们都是用主从结构的redis,当主节点的数据还没来得及同步到从节点,redis主节点宕机了,依然会造成锁丢失。
4.多redis分布式锁
我们先将上面描述的问题再重复一次:
当用户调用redis的主节点,而且加锁成功的时候,主节点还没来得及同步数据到从节点,主节点就挂了,导致锁丢失,后面的线程就又开始加锁,就会造成脏数据。
解决方案:Redlock算法!
锁由多个redis(都是主节点)一起维护,如果有了其中一个redis发生故障,还有其它redis可以兜底,锁仍然是存在的。RedLock算法是实现高可靠分布式锁的一种有效的解决方案,可以在实际开发中使用。
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
/**
* @param lettuceConnectionFactory
* @return redis序列化的工具配置类,下面这个请一定开启配置
* 127.0.0.1:6379> keys *
* 1) "ord:102" 序列化过
* 2) "\xac\xed\x00\x05t\x00\aord:102" 野生,没有序列化过
*/
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) {
RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
//设置key序列化方式string
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
//设置value的序列化方式json
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
@Bean
public Redisson redisson()
{
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.111.140:6379").setDatabase(0);
return (Redisson) Redisson.create(config);
}
@Bean
public Redisson redissonClient1()
{
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.111.140:6380").setDatabase(0);
return (Redisson) Redisson.create(config);
}
@Bean
public Redisson redissonClient2()
{
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.111.140:6381").setDatabase(0);
return (Redisson) Redisson.create(config);
}
@Bean
public Redisson redissonClient3()
{
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.111.140:6382").setDatabase(0);
return (Redisson) Redisson.create(config);
}
}
public class RedLockController {
public static final String CACHE_KEY_REDLOCK = "REDLOCK";
@Autowired
RedissonClient redissonClient1;
@Autowired
RedissonClient redissonClient2;
@Autowired
RedissonClient redissonClient3;
@GetMapping(value = "/redlock")
public void getlock() {
//CACHE_KEY_REDLOCK为redis 分布式锁的key
RLock lock1 = redissonClient1.getLock(CACHE_KEY_REDLOCK);
RLock lock2 = redissonClient2.getLock(CACHE_KEY_REDLOCK);
RLock lock3 = redissonClient3.getLock(CACHE_KEY_REDLOCK);
//三个锁汇聚成redLock
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
boolean isLock;
try {
//waitTime 锁的等待时间处理,正常情况下 等5s
//leaseTime就是redis key的过期时间,正常情况下等5分钟。
isLock = redLock.tryLock(5, 300, TimeUnit.SECONDS);
if (isLock) {
//TODO if get lock success, do something;
//暂停20秒钟线程
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(20);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 无论如何, 最后都要解锁
redLock.unlock();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "redLock.unlock()");
}
}
}
5.总结
这次我们讲了分布式锁的演变
无锁->synchronized单机锁->单机redis分布式锁->多机redis分布式锁。
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
来通知其他用户。