详解基于redis实现分布式锁

详解基于redis实现分布式锁

前言

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

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

@Target(ElementType.METHOD)

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

@Documented

@Inherited

public @interface StockLock {

/**

*

* @Description 锁key的前缀

* @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 组成key

* @Date 11:11 2020年03月26日, 0026

* @Param []

* @return java.lang.String[]

*/

String[] names() default {""};

}

-拦截

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

@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keyqHyDwnweX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。

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

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

@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 temArgMap = (Map) 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

以上就是详解基于redis实现分布式锁的详细内容，更多关于基于redis实现分布式锁的资料请关注我们其它相关文章！

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