【Redis实战】分布式锁

news2024/11/17 4:27:19

分布式锁

synchronized只能保证单个JVM内部的线程互斥，不能保证集群模式下的多个JVM的线程互斥。

分布式锁原理

每个JVM内部都有自己的锁监视器，但是跨JVM，就会有多个锁监视器，就会有多个线程获取到锁，不能实现多JVM进程之间的互斥。
我们不能使用JVM内部的锁监视器，我们必须让多个JVM去使用同一个锁监视器，所以肯定是一个独立于JVM内部的，多个JVM都可以看到的监视器。
image.png
过程
image.png

特性

image.png

多进程可见

多个JVM都可以看到，比如Redis，MySQL等。JVM外部的基本都可以实现。

互斥

只能有一个人拿到锁

高可用

大多数情况下，获取锁都是成功的，而不是频繁失败

高并发/高性能

加锁本身就会影响性能，会变成串行执行，如果加锁本身也很慢，就不行了。

安全性

异常情况下，比如，获取锁完毕之后，锁无法释放，服务宕机了。
死锁问题等等。

功能性特性

比如是否可重入，阻塞还是非阻塞的，公平还是非公平锁

不同的分布式锁区别

image.png

MySQL

  • 互斥：通过事务的互斥锁来实现，事务提交锁释放，异常事务回滚
  • 高可用：依赖MySQL本身的高可用
  • 高性能：受限于MySQL的性能
  • 安全性：通过事务获取锁，断开链接的时候，锁会自动释放

Redis

  • 互斥：通过setnx互斥命令来实现互斥
  • 高可用：Redis本身可以实现主从和集群模式，可用性高
  • 高性能：较高
  • 安全性：服务出现故障，锁无法释放，死锁，可以利用key的过期机制来实现

Zookeeper

  • 互斥：利用内部节点的唯一性和有序性来实现，每个节点的id都是自增的，删除节点，另外一个节点就说最小的了
  • 高可用：支持集群
  • 高性能：保证强一致性，主从之间数据同步会消耗一定时间
  • 安全性：创建的是临时节点，服务宕机，锁会自动释放

Redis实现分布式锁

分布式锁需要实现两个最基本的方法

获取锁

互斥

确保只能有一个线程执行成功。通过redis的setnx命令来实现，同时执行时，只有1个能执行成功，实现互斥。

#获取锁
setnx key value

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  • 添加锁的过期时间，避免服务宕机引起死锁。过期时间需要注意，业务还没处理完但是锁过期的问题
#设置过期时间
expire key 10

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为了避免出现，setnx后，expire之前，服务宕机的问题，我们将两条命令合并为一条，保证原子性

#添加锁 nx是互斥，ex是过期时间
set key value ex 10 nx
#或者
set key value nx ex 10

image.png

非/阻塞式获取锁

获取锁成功返回ok，失败返回nil，如果失败了，有两种解决方案，jdk中，有两种方案：一直阻塞式等待，另一种，获取锁失败即刻返回。
非阻塞式获取锁，尝试一次，成功返回true，失败返回false！

释放锁

手动释放

手动删除即可

#释放锁
del key

image.png

超时释放

获取锁时，添加一个超时时间，避免出现服务宕机，锁无法被释放

流程

image.png

分布式锁初级版

执行流程

image.png

分布式锁代码

接口

/**
 * 分布式锁
 *
 * @author zhangzengxiu
 * @date 2023/10/9
 */
public interface ILock {

    /**
     * 尝试去获取锁
     *
     * @param timeoutSc 过期时间，过期锁自动释放
     * @return 获取成功返回true，失败返回false
     */
    boolean tryLock(long timeoutSc);

    /**
     * 释放锁
     */
    void unlock();
}

实现

import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author zhangzengxiu
 * @date 2023/10/9
 */
public class SimpleRedisLock implements ILock {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 锁统一前缀
     */
    public static final String KEY_PRE = "lock:";

    /**
     * 业务名称
     */
    private String name;

    public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String name) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.name = name;
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSc) {
        //获取线程标识
        long threadId = Thread.currentThread().getId();
        String key = KEY_PRE + name;
        String value = String.valueOf(threadId);
        Boolean res = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeoutSc, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(res);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        String key = KEY_PRE + name;
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
}

业务代码

image.png

异常情况

线程1尝试去获取锁，获取到锁之后，

  • 正常情况：业务执行完毕后，正常释放锁

image.png

  • 异常情况：业务执行时间超过了锁的超时时间，锁被超时释放；

image.png

  • 误删锁

image.png

  • 线程1的锁由于业务阻塞被超时释放了，此时锁被线程2获取到了，此时线程1醒了，继续执行并释放了锁，此时被释放的锁是线程2的锁。
  • 这时线程3也获取到了被释放的锁，此时相当于多个线程在并行执行，线程并发安全问题依然存在。

解决方案
image.png
释放锁的时候判断是不是自己的锁，是自己的锁才能释放，否则无法释放锁。
image.png

改进分布式锁（解决锁误删问题）

image.png
线程id是JVM内部递增的，集群模式下，每个JVM内部都会有自增的线程id，会出现线程id冲突的情况。
如果只是使用线程id作为区分是不行的，还要区分JVM，我们可以使用UUID或者线程id拼接UUID的形式来实现。通过UUID来区分不同的JVM，再通过线程id来区分不同的线程。

业务流程

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分布式锁代码实现

import cn.hutool.core.lang.UUID;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author zhangzengxiu
 * @date 2023/10/9
 */
public class SimpleRedisLock implements ILock {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 锁统一前缀
     */
    public static final String KEY_PRE = "lock:";

    /**
     * 锁的值的前缀
     */
    public static final String ID_PRE = UUID.randomUUID().toString(true) + "—";

    /**
     * 业务名称
     */
    private String name;

    public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String name) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.name = name;
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSc) {
        //获取线程标识
        String value = ID_PRE + Thread.currentThread().getId();
        String key = KEY_PRE + name;
        Boolean res = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeoutSc, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(res);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        //获取线程标识
        String value = ID_PRE + Thread.currentThread().getId();
        String key = KEY_PRE + name;
        //获取锁中的标识
        String val = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StringUtils.equals(value, val)) {
            //释放锁
            stringRedisTemplate.delete(key);
        }
    }
}

image.png

异常情况

当前代码依然存在异常情况，比如：

  • 线程1操作结束，释放锁的时候，先判断是否是自己的锁，然后准备释放的时候，被阻塞了，可能是因为JVM的垃圾回收机制FullGC导致了阻塞，导致了线程1 的锁由于超时自动释放
  • 此时线程2获取到了锁，在执行业务代码的过程中，线程1结束了阻塞，此时直接去释放了锁，但是此时释放的锁却是线程2的锁；
  • 现在属于无锁状态，此时线程3获取到了锁，线程2和3就属于并行执行，线程安全问题再次出现。

问题：判断锁和释放锁是两个操作，并不具有原子性！！！
image.png

Lua脚本解决原子性问题

判断锁+释放锁在特殊情况下依然存在原子性问题，也可以通过Redis的事务+乐观锁机制来实现。
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Lua

Redis提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。
借鉴网站：Lua 基本语法 | 菜鸟教程
我们可以使用Redis提供的函数进行调用，

redis.call('命令名称','key','其他参数',...);

示例代码：

redis.call('set','key','value');

执行脚本

EVAL "return redis.call('set','key','value')" 0

说明：
其中双引号中的内容是脚本内容
0：表示key类型参数的数量，我们可以将value设置为可传入的参数，不写死

示例：
不带参数的Lua脚本：
image.png
因为有些redis命令是可以一次性设置多个key value的，比如 mset
如果脚本中的key、value不想写死，可以作为参数传递。key类型参数会放到KEYS数组中，其他参数会放到ARGV数组中，在脚本中可以从KEYS和ARGV数组中获取参数：

lua语言中，数组的角标是从1开始而不是0

image.png
执行脚本：
image.png

分布式锁的释放锁的Lua脚本

释放锁业务流程

1、获取锁中的线程标识
2、判断是否与指定的标识（当前线程标识）一致
3、判断如果一致则释放锁（删除）
4、如果不一致啥也不做

Lua脚本
-- 获取锁中线程标识(key传参)
local key = KEYS[1]
-- 获取当前线程的标识（其他参数传参）
local threadId = ARGV[1]
-- 获取锁中的线程标识
local id = redis.call('get',key)
-- 比较线程中标识和锁中的标识是否一致
if (threadId == id) then
	-- 释放锁
	return redis.call('del',key)
end
return 0

简化写法：

-- 比较线程中标识和锁中的标识是否一致
if (ARGV[1] == redis.call('get',KEYS[1])) then
	-- 释放锁
	return redis.call('del',KEYS[1])
end
return 0

Java语言调用Lua脚本

image.png
修改代码：
修改前
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修改后
image.png

    @Override
    public void unlock() {
        //传入Lua脚本的KEYS数组
        List<String> keys = new ArrayList<>(Arrays.asList(KEY_PRE + name));
        //传入Lua的其他参数
        String arg = ID_PRE + Thread.currentThread().getId();
        //调用Lua脚本
        stringRedisTemplate.execute(UNLOCK_SCRIPT, keys, arg);
    }

总结

image.png

基于Redis的分布式锁优化

当前的分布式锁仍然存在一些问题

存在的问题

image.png

不可重入

同一个线程无法多次获取同一把锁。
当线程1拿到锁，A方法调用B方法时，A方法需要锁，B方法也需要锁，但是，A在调B时，锁还没有释放，还在A手里，B就迟迟拿不到锁，A也无法释放锁，此时就会出现死锁。

不可重试

获取锁，只重试一次，只要没获取到，立即返回false，没有进行重试

超时释放

如果锁超时时间过短，业务还没执行完，锁就被释放了，也会有问题。
如果锁超时时间过长，一但出了问题，需要很长一段时间才能自动释放锁。

主从一致性

主节点和从节点之间存在延迟，极端情况下，如果锁通过set写入到主节点，但是主节点还没来得及同步到从节点，这个时候主节点就宕机了，从节点里是没有这个锁的标识的。
此时，重新选举的主节点，是没有锁的，这个时候其他线程就会获取到锁。

如果你是用的单节点，其实也不用去理会这个问题。

以上这些问题，要实现起来其实很麻烦，我们可以通过现有的工具来进行实现。

Redisson

image.png

快速入门

引入依赖
        <!--redisson-->
        <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson</artifactId>
            <version>3.13.6</version>
        </dependency>
配置Redisson客户端

官方有提供来Redisson的SpringBoot的stater，但是会替代Spring官方提供的配置和实现，不建议使用，建议自己去配置。

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.config.SingleServerConfig;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @author zhangzengxiu
 * @date 2023/10/10
 */
@Configuration
public class RedisConfig {

    /**
     * redis的主机
     */
    @Value("${spring.redis.host}")
    private String redisHost;

    /**
     * redis的端口
     */
    @Value("${spring.redis.port}")
    private String redisPort;

    /**
     * redis的密码
     */
    @Value("${spring.redis.password}")
    private String redisPassword;

    /**
     * redis协议
     */
    public static final String REDIS_PRE = "redis://";

    @Bean
    public RedissonClient getRedissonClient() {
        //配置类
        Config config = new Config();
        //配置单节点的Redis
        SingleServerConfig ssc = config.useSingleServer();
        //配置集群 需要配置多个Redis地址
        //SingleServerConfig ssc = config.useClusterServers();
        ssc.setAddress(REDIS_PRE + redisHost + ":" + redisPort);
        ssc.setPassword(redisPassword);
        //创建客户端
        return Redisson.create(config);
    }
}
使用分布式锁
	@Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

	@Test
    public void testRedissonLock() throws InterruptedException {
        //获取锁（可重入）
        RLock lock = redissonClient.getLock("orderLock");
        /**
         * 尝试获取锁
         * 无参：失败直接返回
         * 有参：
         * 1：获取锁的最大等待时间，在此期间，获取锁失败了就会等待一段时间再去重试，超过这个最大等待时间才会返回false
         * 10：自动释放的时间，服务出现宕机的情况下，自动释放的时间
         * TimeUnit.SECONDS：时间单位
         */
        boolean isLock = lock.tryLock(1, 10, TimeUnit.SECONDS);
        if (isLock) {
            try {
                System.out.println("");
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
    }

修改之前的业务代码
image.png

Redisson可重入锁原理

可重入
流程

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不可重入原因
image.png
当method1调用method2执行时，需要再次执行setnx，但是setnx是互斥的，所以无法再次获取这把锁。
我们可以参考JDK提供的ReentrantLock�来实现锁的可重入，在获取锁的同时去判断是否是当前线程，每次获取锁就进行+1操作，释放锁就-1。所以使用redis的string类型就不满足要求了。
我们可以通过hash结构来实现：
string类型可以通过set nx ex这样的命令来实现，但是hash并没有这样的组合命令，只能将命令拆开来实现。
image.png

获取锁Lua脚本

image.png

释放锁Lua脚本

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查看Redisson获取锁的源码：
Lua脚本是通过字符串的形式来直接写死的。
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释放锁
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可重试

源码
image.png

image.png

image.pngtime就是：设置的超时时间-前面第一次获取锁消耗的时间所得到的剩余时间
重试等待：利用了信号量+消息订阅机制
不是while(true)无休止的等待，是等每次订阅到之后才进行重试。
image.png
至此，重试问题已经解决了。

超时释放

获取锁成功了，但是业务还没执行完，锁到期了，锁被释放了？？？

timeout超时任务进行自动续约，每过一段时间就重置时间，一直执行

image.png
新的任务没有更新有效期的任务，所以需要调用renewExpiration方法，旧的任务已经有了这个刷新有效期的任务，就不需要再调用一次了。
image.png
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image.png
锁释放的时间？是在unlock的时候才释放锁
image.png

总结

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主从一致性问题

获取到锁之后，主节点宕机
image.png
重新选举出来的新的主节点，出现数据丢失，锁失效
image.png

解决方案

联合节点（最少3个节点）
简单粗暴，那就不要主从节点，每个节点都获取锁成功，才算成功！
image.png
如果后期其中一个节点宕机了，他自己的从节点数据丢失，那么此时并不是所有的节点都持有这把锁。
因为只有每一个节点都拿到锁，才算获取锁成功。
只要有1个节点是存活的状态，那么就不会有其他线程拿到锁，就不会有锁失效的问题。
image.png
我们可以单独使用几个节点，但是不建立主从关系就可以。
3个独立节点配置方式：
image.png
image.png
源码：
image.png

image.png

最终总结

image.png

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