高并发架构系列:分布式锁的由来、特点及Redis分布式锁的实现详解
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。那具体什么是分布式锁,分布式锁应用在哪些业务场景、如何来实现分布式锁呢?今天来探讨分布式锁这个话题。
什么是分布式锁
要介绍分布式锁,首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁、进程锁。
1.线程锁
主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或代码使用锁,在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段。线程锁只在同一JVM中有效果,因为线程锁的实现在根本上是依靠线程之间共享内存实现的,比如Synchronized、Lock等。
2.进程锁
为了控制同一操作系统中多个进程访问某个共享资源,因为进程具有独立性,各个进程无法访问其他进程的资源,因此无法通过synchronized等线程锁实现进程锁。
3.分布式锁
当多个进程不在同一个系统中,用分布式锁控制多个进程对资源的访问。
分布式锁的由来
在传统单机部署的情况下,可以使用Java并发处理相关的API(如ReentrantLcok或synchronized)进行互斥控制。
但是在分布式系统后,由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上,这将使原单机并发控制锁策略失效,为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问,这就是分布式锁的由来。
当多个进程不在同一个系统中,就需要用分布式锁控制多个进程对资源的访问。
分布式锁的特点
首先,为了确保分布式锁可用,我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件:
1、互斥性:任意时刻,只能有一个客户端获取锁,不能同时有两个客户端获取到锁。
2、安全性:锁只能被持有该锁的客户端删除,不能由其它客户端删除。
3、死锁:获取锁的客户端因为某些原因(如down机等)而未能释放锁,其它客户端再也无法获取到该锁。
4、容错:当部分节点(redis节点等)down机时,客户端仍然能够获取锁和释放锁。
分布式锁的具体实现
分布式锁一般有三种实现方式:
- 数据库乐观锁;
- 基于ZooKeeper的分布式锁;
3.基于Redis的分布式锁;
Redis实现分布式锁
基于Redis命令:SET key value NX EX max-lock-time
这里补充下: 从2.6.12版本后, 就可以使用set来获取锁, Lua 脚本来释放锁。setnx是老黄历了,set命令nx,xx等参数, 是为了实现 setnx 的功能。
1.加锁
public class RedisTool { private static final String LOCK_SUCCESS = “OK”; private static final String SET_IF_NOT_EXIST = “NX”; private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = “PX”; /* 尝试获取分布式锁 @param jedis Redis客户端 @param lockKey 锁 @param requestId 请求标识 @param expireTime 超期时间 @return 是否获取成功 / public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) { String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime); if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {return true;}return false;} }
jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)
这个set()方法一共有五个形参:
第一个为key,我们使用key来当锁,因为key是唯一的。
第二个为value,我们传的是requestId,很多童鞋可能不明白,有key作为锁不就够了吗,为什么还要用到value?原因就是我们在上面讲到可靠性时,分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人,通过给value赋值为requestId,我们就知道这把锁是哪个请求加的了,在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
第三个为nxxx,这个参数我们填的是NX,意思是SET IF NOT EXIST,即当key不存在时,我们进行set操作;若key已经存在,则不做任何操作;
第四个为expx,这个参数我们传的是PX,意思是我们要给这个key加一个过期的设置,具体时间由第五个参数决定。
第五个为time,与第四个参数相呼应,代表key的过期时间。
总的来说,执行上面的set()方法就只会导致两种结果:1. 当前没有锁(key不存在),那么就进行加锁操作,并对锁设置个有效期,同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在,不做任何操作。
2.解锁
public class RedisTool { private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L; /* 释放分布式锁 @param jedis Redis客户端 @param lockKey 锁 @param requestId 请求标识 @return 是否释放成功 */ public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) { String script = “if redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘del’, KEYS[1]) else return 0 end”; Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey),Collections.singletonList(requestId));if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {return true;}return false;} }
那么这段Lua代码的功能是什么呢?其实很简单,首先获取锁对应的value值,检查是否与requestId相等,如果相等则删除锁(解锁)。以上就是redis实现分布式锁详解,最近分享整理的一套Redis面试题目:Redis面试49题(含答案):哨兵+复制+事务+集群+持久化等,喜欢刷题的童鞋不妨看下。
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
阿里云数据库POLARDB技术沙龙火热报名中,李飞飞,曹伟 众大神齐到场,200个席位先到先得!
本次沙龙将结合RDS云数据库技术架构的演化,分享阿里云自研云原生数据库的产品架构和技术创新点,并深度剖析POLARDB在SQL并发性能、多活高可用、读写分离延迟、四维弹性、快照备份和查询加速等应用场景的技术实践。 时间:2019年1月19日 13:00 ~ 2019年1月19日 17:00 地址:北京朝阳区望京启阳路2号昆泰酒店 POLARDB是阿里云自主研发的云原生数据库,是阿里云面向企业级市场推出的基石级产品,为新金融、新零售、新制造、物联网、电信等高吞吐场景而生,提供100T级别数据库容量、6倍于MySQL性能、使用成本持平开源数据库,重新定义云数据库标准。作为阿里云数据库团队自身多年在硬件和数据库源码上的集大成品,POLARDB解决了传统数据库暴露出的诸多问题,实现高性能/高容量/低成本特性。 活动议程 13:00-13:30 签到 13:30-14:00 阿里云自研新一代企业云数据库POLARDB的核心技术14:05-14:20 POLARDB数据库性能大赛颁奖典礼14:20-14:40 POLARDB高性能key-value引擎实现分享14:40-15:10 POLARDB...
- 下一篇
阿里重磅开源Blink:为什么我们等了这么久?
12月20日,由阿里巴巴承办的 Flink Forward China 峰会在北京国家会议中心召开,来自阿里、华为、腾讯、美团点评、滴滴、字节跳动等公司的技术专家与参会者分享了各公司基于 Flink 的应用和实践经验。 感兴趣的开发者可以看云栖社区的对于大会的主会+5场分论坛的直播与视频点播。 会议进行中,看到AI前线对蒋晓伟的采访。正如许多开发者所关心的Flink和Blink的关系(云栖社区2016年文章:阿里蒋晓伟谈流计算和批处理引擎Blink,以及Flink和Spark的异同与优势),如今有了更新的方向。本篇AI前线的专访讲述的极为清晰。特别转载,共享。 今年,实时流计算技术开始步入主流,各大厂都在不遗余力地试用新的流计算框架,实时流计算引擎和 API 诸如 Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...