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分布式锁与实现(一)基于Redis实现

2018-10-08 107热度

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项。”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

在很多场景中,我们为了保证数据的最终一致性,需要很多的技术方案来支持,比如分布式事务、分布式锁等。

选用Redis实现分布式锁原因

  • Redis有很高的性能
  • Redis命令对此支持较好,实现起来比较方便

在此就不介绍Redis的安装了,具体在Linux和Windows中的安装可以查看我前面的博客。
http://www.cnblogs.com/liuyang0/p/6504826.html

使用命令介绍

SETNX

SETNX 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。

expire

expire 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。

delete

delete 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。

实现

使用的是jedis来连接Redis。

实现思想

  • 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。
  • 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。
  • 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。

分布式锁的核心代码如下:

import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.Transaction; import redis.clients.jedis.exceptions.JedisException; import java.util.List; import java.util.UUID; /** * Created by liuyang on 2017/4/20. */ public class DistributedLock { private final JedisPool jedisPool; public DistributedLock(JedisPool jedisPool) { this.jedisPool = jedisPool; } /** * 加锁 * @param locaName 锁的key * @param acquireTimeout 获取超时时间 * @param timeout 锁的超时时间 * @return 锁标识 */ public String lockWithTimeout(String locaName, long acquireTimeout, long timeout) { Jedis conn = null; String retIdentifier = null; try { // 获取连接 conn = jedisPool.getResource(); // 随机生成一个value String identifier = UUID.randomUUID().toString(); // 锁名,即key值 String lockKey = "lock:" + locaName; // 超时时间,上锁后超过此时间则自动释放锁 int lockExpire = (int)(timeout / 1000); // 获取锁的超时时间,超过这个时间则放弃获取锁 long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout; while (System.currentTimeMillis() < end) { if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) { conn.expire(lockKey, lockExpire); // 返回value值,用于释放锁时间确认 retIdentifier = identifier; return retIdentifier; } // 返回-1代表key没有设置超时时间,为key设置一个超时时间 if (conn.ttl(lockKey) == -1) { conn.expire(lockKey, lockExpire); } try { Thread.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } catch (JedisException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retIdentifier; } /** * 释放锁 * @param lockName 锁的key * @param identifier 释放锁的标识 * @return */ public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) { Jedis conn = null; String lockKey = "lock:" + lockName; boolean retFlag = false; try { conn = jedisPool.getResource(); while (true) { // 监视lock,准备开始事务 conn.watch(lockKey); // 通过前面返回的value值判断是不是该锁,若是该锁,则删除,释放锁 if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) { Transaction transaction = conn.multi(); transaction.del(lockKey); List<Object> results = transaction.exec(); if (results == null) { continue; } retFlag = true; } conn.unwatch(); break; } } catch (JedisException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retFlag; } }

测试

下面就用一个简单的例子测试刚才实现的分布式锁。
例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品,使用--运算符来实现商品减少,从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。

模拟秒杀服务,在其中配置了jedis线程池,在初始化的时候传给分布式锁,供其使用。

import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; /** * Created by liuyang on 2017/4/20. */ public class Service { private static JedisPool pool = null; static { JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); // 设置最大连接数 config.setMaxTotal(200); // 设置最大空闲数 config.setMaxIdle(8); // 设置最大等待时间 config.setMaxWaitMillis(1000 * 100); // 在borrow一个jedis实例时,是否需要验证,若为true,则所有jedis实例均是可用的 config.setTestOnBorrow(true); pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000); } DistributedLock lock = new DistributedLock(pool); int n = 500; public void seckill() { // 返回锁的value值,供释放锁时候进行判断 String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁"); System.out.println(--n); lock.releaseLock("resource", indentifier); } }

// 模拟线程进行秒杀服务

public class ThreadA extends Thread { private Service service; public ThreadA(Service service) { this.service = service; } @Override public void run() { service.seckill(); } } public class Test { public static void main(String[] args) { Service service = new Service(); for (int i = 0; i < 50; i++) { ThreadA threadA = new ThreadA(service); threadA.start(); } } }

结果如下,结果为有序的。

若注释掉使用锁的部分

public void seckill() { // 返回锁的value值,供释放锁时候进行判断 //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁"); System.out.println(--n); //lock.releaseLock("resource", indentifier); }

从结果可以看出,有一些是异步进行的。

在分布式环境中,对资源进行上锁有时候是很重要的,比如抢购某一资源,这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。
当然,在具体使用中,还需要考虑很多因素,比如超时时间的选取,获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响,上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现,主要是一种思想。

下一次我会使用zookeeper实现分布式锁,使用zookeeper的可靠性是要大于使用redis实现的分布式锁的,但是相比而言,redis的性能更好。

另一篇文章也很好的讲述了redis 分布式锁的实现

https://blog.csdn.net/evankaka/article/details/70568951

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