基于redis实现分布式锁的原理与方法_Redis

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

分布式锁的三种实现方式分别是:基于数据库实现分布式锁、基于缓存(Redis等)实现分布式锁、基于Zookeeper实现分布式锁。一、基于数据库实现分布式锁1、悲观锁利用select…where…for update 排他锁。注意:其他附加功能与实现一基本一致,这里需要注意的是“where name=lock”,name字段必须要走索引,否则会锁表。有些情况下,比如表不大,mysql优化器会不走这个索引,导致锁表问题。2、乐观锁所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想,是不具有互斥性,不会产生锁等待而消耗资源,操作过程中认为不存在并发冲突,只有update version失败后才能觉察到,抢购和秒杀就是用了这种实现以防止超卖,通过增加递增的版本号字段实现乐观锁。二、基于缓存(Redis等)实现分布式锁1、使用命令介绍:(1)SETNXSETNX key val:当且仅当key不存在时,set一个key为val的字符串,返回1;若key存在,则什么都不做,返回0。(2)expireexpire key timeout:为key设置一个超时时间,单位为second,超过这个时间锁会自动释放,避免死锁。(3)deletedelete key:删除key在使用Redis实现分布式锁的时候,主要就会使用到这三个命令。2、实现思想:(1)获取锁的时候,使用setnx加锁,并使用expire命令为锁添加一个超时时间,超过该时间则自动释放锁,锁的value值为一个随机生成的UUID,通过此在释放锁的时候进行判断。(2)获取锁的时候还设置一个获取的超时时间,若超过这个时间则放弃获取锁。(3)释放锁的时候,通过UUID判断是不是该锁,若是该锁,则执行delete进行锁释放。三、基于Zookeeper实现分布式锁ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件,它内部是一个分层的文件系统目录树结构,规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下:(1)创建一个目录mylock。(2)线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点。(3)获取mylock目录下所有的子节点,然后获取比自己小的兄弟节点,如果不存在,则说明当前线程顺序号最小,获得锁。(4)线程B获取所有节点,判断自己不是最小节点,设置监听比自己次小的节点。(5)线程A处理完,删除自己的节点,线程B监听到变更事件,判断自己是不是最小的节点,如果是则获得锁。扩展资料;一、数据库分布式锁实现的缺点:1、db操作性能较差,并且有锁表的风险。2、非阻塞操作失败后,需要轮询,占用cpu资源。3、长时间不commit或者长时间轮询,可能会占用较多连接资源。二、Redis(缓存)分布式锁实现的缺点:1、锁删除失败,过期时间不好控制。2、非阻塞,操作失败后,需要轮询,占用cpu资源。三、ZK分布式锁实现的缺点:性能不如redis实现,主要原因是写操作(获取锁释放锁)都需要在Leader上执行,然后同步到followerwww.zgxue.com防采集请勿采集本网。

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。

使用Redis实现分布式锁最简单的方案是使用命令SETNX。SETNX(SET if Not eXist)的使用方式为:SETNX key value,只在键key不存在的情况下,将键key的值设置为value,若键key存在,则SETNX不做

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

比如:秒杀,全局递增ID,楼层生成等等。大部分的解决方案是基于DB实现的,Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问其次Redis提供一些命令SETNX,GETSET,可以方便实现分布式锁机制。

memcached带有add函数,利用add函数的特性即可实现分布式锁。add和set的区别在于:如果多线程并发set,则每个set都会成功,但最后存储的值以最后的set的线程为准。而add的话则相反,add会添加第一个到达的

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。

利用上面这两个特性,我们来看下获取实现分布式锁的基本逻辑: 客户端调用create()方法创建名为“locknode/guid-lock-”的节点,需要注意的是,这里节点的创建类型需要设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL。客户端

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

基于配置 (nodes-port.conf) 的集群管理 6):ASK 转向 MOVED 转向机制 2:redis cluster 架构 1)redis-cluster 架构图 架构细节 (1) 所有的 redis 节点彼此互联 (PING-PONG 机制 内部使用二进制协议优化传输

memcached带有add函数,利用add函数的特性即可实现分布式锁。add和set的区别在于:如果多线程并发set,则每个set都会成功,但最后存储的值以最后的set的线程为准。而add的话则相反,add会添加第一个到达的

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

/** * @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@Inheritedpublic @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 ":";}

/** * @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@Inheritedpublic @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。

@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。

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()@Primarypublic 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

总结

到此这篇基于redis实现分布式锁的原理与方法的文章就介绍到这了,更多相关redis分布式锁内容请搜索真格学网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持真格学网!

Redis分布式bai锁的安全性问题,在分布式系统专家和Redis的作者 antirez 之间就发生过一场争论。由于对这个问题一du直以来比zhi较关注,所以我前些日子仔细阅读了与这场争论相关的资料。这dao场争论的大概过程是这样的:为了规范专各家对基于Redis的分布式锁的实现,属Redis的作者提出了一个更安全的实现,叫做 Redlock ,被父母赠与的内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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