一、基本原理和实现方式对比
分布式锁:满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。
分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁,只要大家使用的是同一把锁,那么我们就能锁住线程,不让线程进行,让程序串行执行,这就是分布式锁的核心思路
分布式锁应该满足的条件:
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可见性:多个线程都能看到相同的结果,注意:这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性,只是说多个进程之间都能感知到变化的意思
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互斥:互斥是分布式锁的最基本的条件,使得程序串行执行
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高可用:程序不易崩溃,时时刻刻都保证较高的可用性
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高性能:由于加锁本身就让性能降低,所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能
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安全性:安全也是程序中必不可少的一环
常见的三种分布式锁:
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Mysql:mysql 本身就带有锁机制,但是由于 mysql 性能本身一般,所以采用分布式锁的情况下,其实使用 mysql 作为分布式锁比较少见
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Redis:redis 作为分布式锁是非常常见的一种使用方式,现在企业级开发中基本都使用 redis 或者 zookeeper 作为分布式锁,利用 setnx 这个方法,如果插入 key 成功,则表示获得到了锁,如果有人插入成功,其他人插入失败则表示无法获得到锁,利用这套逻辑来实现分布式锁
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Zookeeper:zookeeper 也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案,由于这套视频不讲解zookeeper 的原理和分布式锁的实现,自己搜索了解
二、 Redis分布式锁的实现核心思路
实现分布式锁时需要实现的两个基本方法:
- 获取锁:
- 互斥:确保只能有一个线程获取锁
- 非阻塞:尝试一次,成功返回true,失败返回false
- 释放锁:
- 手动释放
- 超时释放:获取锁时添加一个超时时间
核心思路:
利用 redis 的 setNx 方法,当有多个线程进入时,我们就利用该方法,第一个线程进入时,redis 中就有这个 key 了,返回了1,如果结果是1,则表示他抢到了锁,那么他去执行业务,然后再删除锁,退出锁逻辑,没有抢到锁的哥们,等待一定时间后重试即可。
三、实现分布式锁(版本一)
锁的基本接口
实现类: SimpleRedisLock
- 获取锁:利用 setnx 方法进行加锁,同时增加过期时间,防止死锁,此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性
- 释放锁:防止删除别人的锁
public class SimpleRedisLock implements ILock{
// 用户传过来的业务名称
private String name;
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.name = name;
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
// 锁的名称前缀
private static final String KEY_PREFIX = "lock:";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
// 获取线程标识
String threadId = Thread.currentThread().getId()
String key = KEY_PREFIX + name;
// 获取锁
Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
.setIfAbsent(key, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
// 直接返回 success 会有空指针的风险,因为有个拆箱操作
return Boolean.TRUE.equals(success);
}
@Override
public void unlock() {
String key = KEY_PREFIX + name;
// 释放锁
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
修改业务代码
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
// 1.查询优惠券
SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
// 2.判断秒杀是否开始
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
// 尚未开始
return Result.fail("秒杀尚未开始!");
}
// 3.判断秒杀是否已经结束
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
// 尚未开始
return Result.fail("秒杀已经结束!");
}
// 4.判断库存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {
// 库存不足
return Result.fail("库存不足!");
}
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//创建锁对象(新增代码)
SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
//获取锁对象
boolean isLock = lock.tryLock(5);
//加锁失败
if (!isLock) {
return Result.fail("不允许重复下单");
}
try {
//获取代理对象(事务)
IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
} finally {
//释放锁
lock.unlock();
}
}
四、Redis分布式锁误删情况说明
逻辑说明:
持有锁的线程在锁的内部出现了阻塞,导致他的锁自动释放,这时其他线程,线程2来尝试获得锁,就拿到了这把锁,然后线程2在持有锁执行过程中,线程1反应过来,继续执行,而线程1执行过程中,走到了删除锁逻辑,此时就会把本应该属于线程2的锁进行删除,这就是误删别人锁的情况说明
解决方案:解决方案就是在每个线程释放锁的时候,去判断一下当前这把锁是否属于自己,如果属于自己,则不进行锁的删除,假设还是上边的情况,线程1卡顿,锁自动释放,线程2进入到锁的内部执行逻辑,此时线程1反应过来,然后删除锁,但是线程1,一看当前这把锁不是属于自己,于是不进行删除锁逻辑,当线程2走到删除锁逻辑时,如果没有卡过自动释放锁的时间点,则判断当前这把锁是属于自己的,于是删除这把锁。
五、解决Redis分布式锁误删问题
需求:修改之前的分布式锁实现,满足:在获取锁时存入线程标示(可以用UUID表示)
在释放锁时先获取锁中的线程标示,判断是否与当前线程标示一致
- 如果一致则释放锁
- 如果不一致则不释放锁
核心逻辑:在存入锁时,放入自己线程的标识,在删除锁时,判断当前这把锁的标识是不是自己存入的,如果是,则进行删除,如果不是,则不进行删除。
修改实现类: SimpleRedisLock
public class SimpleRedisLock implements ILock{
// 用户传过来的业务名称
private String name;
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.name = name;
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
// 锁的名称前缀
private static final String KEY_PREFIX = "lock:";
// 线程标识id的前缀
private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
// 获取线程标识
String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
String key = KEY_PREFIX + name;
// 获取锁
Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
.setIfAbsent(key, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
// 直接返回 success 会有空指针的风险,因为有个拆箱操作
return Boolean.TRUE.equals(success);
}
@Override
public void unlock() {
String key = KEY_PREFIX + name;
// 获取线程标识
String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
// 获取锁中的标识
String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 判断标识是否一致
if (threadId.equals(id)) {
// 释放锁
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
}
有关代码实操说明:
在我们修改完此处代码后,我们重启工程,然后启动两个线程,第一个线程持有锁后,手动释放锁,第二个线程 此时进入到锁内部,再放行第一个线程,此时第一个线程由于锁的value值并非是自己,所以不能释放锁,也就无法删除别人的锁,此时第二个线程能够正确释放锁,通过这个案例初步说明我们解决了锁误删的问题。
六、分布式锁的原子性问题
更为极端的误删逻辑说明:
线程1现在持有锁之后,在执行业务逻辑过程中,他正准备删除锁,而且已经走到了条件判断的过程中,比如他已经拿到了当前这把锁确实是属于他自己的,正准备删除锁,但是此时他的锁到期了,那么此时线程2进来,但是线程1他会接着往后执行,当他卡顿结束后,他直接就会执行删除锁那行代码,相当于条件判断并没有起到作用,这就是删锁时的原子性问题,之所以有这个问题,是因为线程1的拿锁,比锁,删锁,实际上并不是原子性的,我们要防止刚才的情况发生,
七、Lua脚本解决多条命令原子性问题
基本语法参考网站:https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html
释放锁的逻辑:
释放锁的业务流程:
1、获取锁中的线程标示
2、判断是否与指定的标示(当前线程标示)一致
3、如果一致则释放锁(删除)
4、如果不一致则什么都不做
-- 锁的 key
-- local key = KEYS[1]
-- 获取线程标识
-- local threadId = ARGV[1]
-- 获取锁中的线程标识 get key
-- local id = redis.call('get', KEYS[1])
-- 比较线程标识与锁中的标识是否一致
if(redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
-- 释放锁 del key,释放成功则返回 1
return redis.call('del', KEYS[1])
end
return 0
ps:看最后这些亮的就可以,上面是注释掉的
八、利用Java代码调用Lua脚本,改造分布式锁
lua脚本本身并不需要大家花费太多时间去研究,只需要知道如何调用,大致是什么意思即可
RedisTemplate中,可以利用 execute 方法去执行lua脚本,参数对应关系就如下图:
unlock.lua 脚本文件放在 resources目录下,保证释放锁时,拿锁、比锁、删锁的操作具有原子性
private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;
static {
UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}
public void unlock() {
// 调用lua脚本
stringRedisTemplate.execute(
UNLOCK_SCRIPT,
Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),
ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
}
九、总结
基于Redis的分布式锁实现思路:
- 利用 set nx ex 获取锁,并设置过期时间,保存线程标示
- 释放锁时先判断线程标示是否与自己一致,一致则删除锁
- 特性:
- 利用 set nx 满足互斥性
- 利用 set ex 保证故障时锁依然能释放,避免死锁,提高安全性
- 利用 Redis 集群保证高可用和高并发特性
- 特性:
秒杀实现分布式锁总结:一路走来,利用添加过期时间,防止死锁问题的发生,但是有了过期时间之后,可能出现误删别人锁的问题,这个问题我们开始是利用删之前 通过拿锁,比锁,删锁这个逻辑来解决的,也就是删之前判断一下当前这把锁是否是属于自己的,但是现在还有原子性问题,也就是我们没法保证拿锁比锁删锁是一个原子性的动作,最后通过lua表达式来解决这个问题
但是目前还剩下一个问题锁不住,什么是锁不住呢,你想一想,如果当过期时间到了之后,我们可以给他续期一下,比如续个30s,就好像是网吧上网, 网费到了之后,然后说,来,网管,再给我来10块的,是不是后边的问题都不会发生了,那么续期问题怎么解决呢?就可以选择依赖于 redission
测试逻辑:
第一个线程进来,得到了锁,手动删除锁,模拟锁超时了,其他线程会执行lua来抢锁,当第一天线程利用lua删除锁时,lua能保证他不能删除他的锁,第二个线程删除锁时,利用lua同样可以保证不会删除别人的锁,同时还能保证原子性。