Redis 分布式锁的实现

迷南。 2021-08-13 22:10 372阅读 0赞

### Redis分布式锁 ###

*  一、分布式锁场景介绍
 *  二、Redis 分布式锁的实现
 *  三、Redisson 实现分布式锁
 *  四、Redis 主从架构失效问题

# 一、分布式锁场景介绍 #

*  互联网秒杀
 *  抢优惠卷

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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhbmdfemhhb18_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
       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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhbmdfemhhb18_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

# 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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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhbmdfemhhb18_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20210813/f6157e9a436141fb9c5adfed340c8627.png