詳解基于redis實現(xiàn)分布式鎖

更新時間：2021年06月07日 08:46:51 作者：煙花散盡13141

系統(tǒng)的不斷擴大，分布式鎖是最基本的保障。與單機的多線程不一樣的是，分布式跨多個機器。線程的共享變量無法跨機器。本文將介紹基于redis實現(xiàn)分布式鎖。

前言

為了保證一個在高并發(fā)存場景下只能被同一個線程操作，java并發(fā)處理提供ReentrantLock或Synchronized進行互斥控制。但是這僅僅對單機環(huán)境有效。我們實現(xiàn)分布式鎖大概通過三種方式。

redis實現(xiàn)分布式鎖
數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)分布式鎖
zk實現(xiàn)分布式鎖

原理剖析

上述三種分布式鎖都是通過各自為依據(jù)對各個請求進行上鎖，解鎖從而控制放行還是拒絕。redis鎖是基于其提供的setnx命令。

setnx當(dāng)且僅當(dāng)key不存在。若給定key已經(jīng)存在，則setnx不做任何動作。setnx是一個原子性操作。

和數(shù)據(jù)庫分布式相比，因為redis內(nèi)存輕量。所以redis分布式鎖性能更好

實現(xiàn)

原理很簡單。結(jié)合springboot項目我們實現(xiàn)一套通過注解形式對接口進行庫存上鎖案例進行理解

編寫注解

我們編寫注解。方便我們在接口上添加注解提供攔截信息

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
public @interface StockLock {

    /**
     * 
     * @Description 鎖key的前綴
     * @Date 15:25 2020年03月25日, 0025
     * @Param []
     * @return java.lang.String
     */
    String prefix() default "";
    /**
     *
     * @Description key的分隔符
     * @Date 15:27 2020年03月25日, 0025
     * @Param []
     * @return java.lang.String
     */
    String delimiter() default ":";
}

@Target({ElementType.PARAMETER , ElementType.METHOD , ElementType.FIELD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
public @interface StockParam {
    /*
    * @Description 組成key
    * @Date 11:11 2020年03月26日, 0026
    * @Param []
    * @return java.lang.String[]
    */
    String[] names() default {""};
}

攔截器攔截

redis分布式鎖實現(xiàn)的關(guān)鍵就是攔截器的編寫。上面的注解只是為了實現(xiàn)攔截的一個輔助。

@Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.ay.framework.order.redis.product.StockLock)")

通過springboot的Around進行針對StockLock注解的攔截。通過攔截我們可以獲取到攔截的方法、參數(shù)、及需要的鎖的參數(shù)。

我們獲取到需要鎖的名稱這里叫做【a】之后通過redis的原子性操作對該key進行遞減操作。

為了方便我們在削減庫存的時候可以對庫存進行更新操作。我們在遞減庫存前還需要借助于另一把鎖。這一把鎖我們叫做【a_key】

換句話說我們接口想訪問就必須獲取【a】鎖，拿到【a】鎖需要減少庫存。減少庫存之前需要獲取【a_key】鎖。

拿到鎖之后處理完邏輯之后我們需要釋放對應(yīng)鎖。

RedisAtomicLong entityIdCounter = new RedisAtomicLong(lockKey, redisTemplate.getConnectionFactory());
    if (redisTemplate.hasKey(CoreConstants.UPDATEPRODUCTREDISLOCKKEY + lockKey)) {
        //表示lockKey的庫存信息有變動。此時無法進行交易
        throw new BusinessException("庫存變動。暫無法交易");
    }
    Long increment = entityIdCounter.decrementAndGet();
    if (increment >= 0) {
        try {
            Object proceed = pjp.proceed();
        } catch (Throwable throwable) {
            //所占資源需要釋放回資源池
            while (!redisLock.tryGetLock(CoreConstants.UPDATEPRODUCTREDISLOCKKEY + lockKey, "")) {

            }
            //表示lockKey的庫存信息有變動。此時無法進行交易
            long l = entityIdCounter.incrementAndGet();
            if (l < 1) {
                redisTemplate.opsForValue().set(lockKey,1);
            }
            redisLock.unLock(CoreConstants.UPDATEPRODUCTREDISLOCKKEY + lockKey);
            throwable.printStackTrace();
        }
    } else {
        redisTemplate.opsForValue().set(lockKey,0);
        throw new BusinessException("庫存不足！無法操作");
    }

因為我們上鎖就需要釋放鎖。但是程序在中途處理業(yè)務(wù)是發(fā)生異常導(dǎo)致沒有走到釋放鎖的步驟。這個時候就導(dǎo)致我們的分布式鎖一直被鎖。俗稱【死鎖】。為了避免這種場景的發(fā)生。我們常常在上鎖的時候給一個有效期。有效期已過自動釋放鎖。這個特性恰好和redis的過期策略不摩爾和。

上述提及工具

RedisLock

public Boolean tryGetLock(String key , String value) {
    return tryGetLock(key, value, -1, TimeUnit.DAYS);
}
public Boolean tryGetLock(String key , String value, Integer expire) {
    return tryGetLock(key, value, expire, TimeUnit.SECONDS);
}
public Boolean tryGetLock(String key , String value, Integer expire , TimeUnit timeUnit) {
    ValueOperations operations = redisTemplate.opsForValue();
    if (operations.setIfAbsent(key, value)) {
        //說明 redis沒有該key , 換言之 加鎖成功  設(shè)置過期時間防止死鎖
        if (expire > 0) {
            redisTemplate.expire(key, expire, timeUnit);
        }
        return true;
    }
    return false;
}

public Boolean unLock(String key) {
    return redisTemplate.delete(key);
}

StockKeyGenerator

@Component()
@Primary
public class StockKeyGenerator implements CacheKeyGenerator {
    @Override
    public String getLockKey(ProceedingJoinPoint pjp) {
        //獲取方法簽名
        MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        //獲取方法cacheLock注解
        StockLock stockLock = method.getAnnotation(StockLock.class);
        //獲取方法參數(shù)
        Object[] args = pjp.getArgs();
        Parameter[] parameters = method.getParameters();
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < parameters.length; i++) {
            StockParam stockParam = parameters[i].getAnnotation(StockParam.class);
            Object arg = args[i];
            if (arg instanceof Map) {
                Map<String, Object> temArgMap = (Map<String, Object>) arg;
                String[] names = stockParam.names();
                for (String name : names) {
                    if (builder.length() > 0) {
                        builder.append(stockLock.delimiter());
                    }
                    builder.append(temArgMap.get(name));
                }
            }

        }
        return builder.toString();
    }
}

問題分析

上面分析了一個死鎖的場景，理論上出了死鎖我們redis分布鎖很好的解決了分布式問題。但是還是會出現(xiàn)問題。下面列舉寫小編遇到的問題。

業(yè)務(wù)處理時間>上鎖過期時間

a線程獲取到鎖，開始進行業(yè)務(wù)處理需要8S
在8S內(nèi)，鎖的有效期是5S，在鎖過期后也就是第6S ， b線程進入開始獲取鎖這個時候b是可以獲取到新鎖的。這個時候就是有問題的。
假設(shè)b線程業(yè)務(wù)處理只需要3S ，但是因為a線程釋放了鎖，所以在第8S的時候雖然b線程沒有釋放鎖，b的鎖也沒有過期但是這時候也沒有了鎖。從而導(dǎo)致C線程也可以進入

以上就是詳解基于redis實現(xiàn)分布式鎖的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于基于redis實現(xiàn)分布式鎖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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