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详解基于redis实现分布式锁的原理与方法

Redis 来源：互联网搜集 作者：秩名 发布时间：2020-06-02 14:46:46 人浏览
摘要

前言 系统的不断扩大，分布式锁是最基本的保障。与单机的多线程不一样的是，分布式跨多个机器。线程的共享变量无法跨机器。 为了保证一个在高并发存场景下只能被同一个线程操作，java并发处理提供ReentrantLock或Synchronized进行互斥控制。但是这仅仅对单机

前言

系统的不断扩大，分布式锁是最基本的保障。与单机的多线程不一样的是，分布式跨多个机器。线程的共享变量无法跨机器。

为了保证一个在高并发存场景下只能被同一个线程操作，java并发处理提供ReentrantLock或Synchronized进行互斥控制。但是这仅仅对单机环境有效。我们实现分布式锁大概通过三种方式。

  • redis实现分布式锁
  • 数据库实现分布式锁
  • zk实现分布式锁

今天我们介绍通过redis实现分布式锁。实际上这三种和java对比看属于一类。都是属于程序外部锁。

原理剖析

  • 上述三种分布式锁都是通过各自为依据对各个请求进行上锁，解锁从而控制放行还是拒绝。redis锁是基于其提供的setnx命令。
  • setnx当且仅当key不存在。若给定key已经存在，则setnx不做任何动作。setnx是一个原子性操作。
  • 和数据库分布式相比，因为redis内存轻量。所以redis分布式锁性能更好

实现

原理很简单。结合springboot项目我们实现一套通过注解形式对接口进行库存上锁案例进行理解

编写注解

我们编写注解。方便我们在接口上添加注解提供拦截信息

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/**
 * @author 张新华
 * @version V1.0
 * @Package com.ay.framework.order.redis.product
 * @date 2020年03月26日, 0026 10:29
 * @Copyright © 2020 安元科技有限公司
 */
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
public @interface StockLock {
 
  /**
   * @author zxhtom
   * @Description 锁key的前缀
   * @Date 15:25 2020年03月25日, 0025
   * @Param []
   * @return java.lang.String
   */
  String prefix() default "";
  /**
   * @author zxhtom
   * @Description key的分隔符
   * @Date 15:27 2020年03月25日, 0025
   * @Param []
   * @return java.lang.String
   */
  String delimiter() default ":";
}
 
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/**
 * @author 张新华
 * @version V1.0
 * @Package com.ay.framework.order.redis.product
 * @date 2020年03月26日, 0026 11:09
 * @Copyright © 2020 安元科技有限公司
 */
@Target({ElementType.PARAMETER , ElementType.METHOD , ElementType.FIELD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
public @interface StockParam {
  /**
  * @author zxhtom
  * @Description 组成key
  * @Date 11:11 2020年03月26日, 0026
  * @Param []
  * @return java.lang.String[]
  */
  String[] names() default {""};
}
 

拦截器拦截

redis分布式锁实现的关键就是拦截器的编写。上面的注解只是为了实现拦截的一个辅助。

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

通过springboot的Around进行针对StockLock注解的拦截。通过拦截我们可以获取到拦截的方法、参数、及需要的锁的参数。

我们获取到需要锁的名称这里叫做【a】之后通过redis的原子性操作对该key进行递减操作。

为了方便我们在削减库存的时候可以对库存进行更新操作。我们在递减库存前还需要借助于另一把锁。 这一把锁我们叫做【a_key】

换句话说我们接口想访问就必须获取【a】锁，拿到【a】锁需要减少库存。减少库存之前需要获取【a_key】锁。

拿到锁之后处理完逻辑之后我们需要释放对应锁。

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RedisAtomicLong entityIdCounter = new RedisAtomicLong(lockKey, redisTemplate.getConnectionFactory());
  if (redisTemplate.hasKey(CoreConstants.UPDATEPRODUCTREDISLOCKKEY + lockKey)) {
    //表示lockKey的库存信息有变动。此时无法进行交易
    throw new BusinessException("库存变动。暂无法交易");
  }
  Long increment = entityIdCounter.decrementAndGet();
  if (increment >= 0) {
    try {
      Object proceed = pjp.proceed();
    } catch (Throwable throwable) {
      //所占资源需要释放回资源池
      while (!redisLock.tryGetLock(CoreConstants.UPDATEPRODUCTREDISLOCKKEY + lockKey, "")) {
 
      }
      //表示lockKey的库存信息有变动。此时无法进行交易
      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("库存不足！无法操作");
  }
 

因为我们上锁就需要释放锁。但是程序在中途处理业务是发生异常导致没有走到释放锁的步骤。这个时候就导致我们的分布式锁一直被锁。俗称【死锁】。为了避免这种场景的发生。我们常常在上锁的时候给一个有效期。有效期已过自动释放锁。这个特性恰好和redis的过期策略不摩尔和。

上述提及工具

RedisLock

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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)) {
    //说明 redis没有该key , 换言之 加锁成功 设置过期时间防止死锁
    if (expire > 0) {
      redisTemplate.expire(key, expire, timeUnit);
    }
    return true;
  }
  return false;
}
 
public Boolean unLock(String key) {
  return redisTemplate.delete(key);
}
 

StockKeyGenerator

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@Component()
@Primary
public class StockKeyGenerator implements CacheKeyGenerator {
  @Override
  public String getLockKey(ProceedingJoinPoint pjp) {
    //获取方法签名
    MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
    Method method = signature.getMethod();
    //获取方法cacheLock注解
    StockLock stockLock = method.getAnnotation(StockLock.class);
    //获取方法参数
    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();
  }
}
 

问题分析

上面分析了一个死锁的场景，理论上出了死锁我们redis分布锁很好的解决了分布式问题。但是还是会出现问题。下面列举写小编遇到的问题。

业务处理时间>上锁过期时间

a线程获取到锁，开始进行业务处理需要8S，

在8S内，锁的有效期是5S，在锁过期后也就是第6S ， b线程进入开始获取锁这个时候b是可以获取到新锁的。这个时候就是有问题的。

假设b线程业务处理只需要3S ， 但是因为a线程释放了锁，所以在第8S的时候虽然b线程没有释放锁，b的锁也没有过期但是这时候也没有了锁。从而导致C线程也可以进入
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