Redis【实战篇】---- 分布式锁-redission

news2024/11/24 9:46:01

Redis【实战篇】---- 分布式锁-redission

  • 1. 分布式锁-redission功能介绍
  • 2. 分布式锁-redission快捷入门
  • 3. 分布式锁-redission可重入锁原理
  • 4. 分布式锁-redission锁重试和WatchDog机制
  • 5. 分布式锁-redission锁的MutiLock原理

1. 分布式锁-redission功能介绍

基于setnx实现的分布式锁存在下面的问题:

重入问题:重入问题是指 获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码块中,可重入锁的意义在于防止死锁,比如HashTable这样的代码中,他的方法都是使用synchronized修饰的,假如他在一个方法内,调用另一个方法,那么此时如果是不可重入的,不就死锁了吗?所以可重入锁他的主要意义是防止死锁,我们的synchronized和Lock锁都是可重入的。

不可重试:是指目前的分布式只能尝试一次,我们认为合理的情况是:当线程在获得锁失败后,他应该能再次尝试获得锁。

**超时释放:**我们在加锁时增加了过期时间,这样的我们可以防止死锁,但是如果卡顿的时间超长,虽然我们采用了lua表达式防止删锁的时候,误删别人的锁,但是毕竟没有锁住,有安全隐患

主从一致性: 如果Redis提供了主从集群,当我们向集群写数据时,主机需要异步的将数据同步给从机,而万一在同步过去之前,主机宕机了,就会出现死锁问题。

在这里插入图片描述

那么什么是Redission呢

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还提供了许多分布式服务,其中就包含了各种分布式锁的实现。

Redission提供了分布式锁的多种多样的功能

在这里插入图片描述

2. 分布式锁-redission快捷入门

引入依赖:

<dependency>
	<groupId>org.redisson</groupId>
	<artifactId>redisson</artifactId>
	<version>3.13.6</version>
</dependency>

配置Redisson客户端:

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        // 配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.10.100:6379")
            .setPassword("123321");
        // 创建RedissonClient对象
        return Redisson.create(config);
    }
}

如何使用Redission的分布式锁

    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;

    @Test
    void testRedission() throws InterruptedException {
        RLock lock = redissonClient.getLock("anyLock");
        boolean isLock = lock.tryLock(1, 10, TimeUnit.SECONDS);
        if (isLock) {
            try {
                System.out.println("执行业务");
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
    }

在 VoucherOrderServiceImpl

注入RedissonClient

    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;

    @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())) {
            // 秒杀尚未开始
            return Result.fail("秒杀尚未开始!");
        }
        // 3. 判断秒杀是否结束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
            // 秒杀已结束
            return Result.fail("秒杀已结束!");
        }
        // 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
//        SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
        RLock lock = redissonClient.getLock("order:" + userId);
        // 获取锁对象
//        boolean isLock = lock.tryLock(1200);
        boolean isLock = lock.tryLock();
        // 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();
        }
    }

3. 分布式锁-redission可重入锁原理

在Lock锁中,他是借助于底层的一个voaltile的一个state变量来记录重入的状态的,比如当前没有人持有这把锁,那么state=0,假如有人持有这把锁,那么state=1,如果持有这把锁的人再次持有这把锁,那么state就会+1 ,如果是对于synchronized而言,他在c语言代码中会有一个count,原理和state类似,也是重入一次就加一,释放一次就-1 ,直到减少成0 时,表示当前这把锁没有被人持有。

在redission中,我们的也支持支持可重入锁

在分布式锁中,他采用hash结构用来存储锁,其中大key表示表示这把锁是否存在,用小key表示当前这把锁被哪个线程持有,所以接下来我们一起分析一下当前的这个lua表达式

这个地方一共有3个参数

KEYS[1] : 锁名称

ARGV[1]: 锁失效时间

ARGV[2]: id + “:” + threadId; 锁的小key

exists:判断数据是否存在
name:是lock是否存在,如果==0,就表示当前这把锁不存在

redis.call(‘hset’, KEYS[1], ARGV[2], 1);此时他就开始往redis里边去写数据 ,写成一个hash结构

Lock{
​    id + **":"** + threadId :  1
}

如果当前这把锁存在,则第一个条件不满足,再判断

redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1

此时需要通过大key+小key判断当前这把锁是否是属于自己的,如果是自己的,则进行

redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1)

将当前这个锁的value进行+1 ,redis.call(‘pexpire’, KEYS[1], ARGV[1]); 然后再对其设置过期时间,如果以上两个条件都不满足,则表示当前这把锁抢锁失败,最后返回pttl,即为当前这把锁的失效时间

"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
                  "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                  "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                  "return nil; " +
              "end; " +
              "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                  "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                  "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                  "return nil; " +
              "end; " +
              "return redis.call('pttl', KEYS[1]);"

在这里插入图片描述

4. 分布式锁-redission锁重试和WatchDog机制

抢锁过程中,获得当前线程,通过tryAcquire进行抢锁,该抢锁逻辑和之前逻辑相同

1、先判断当前这把锁是否存在,如果不存在,插入一把锁,返回null

2、判断当前这把锁是否是属于当前线程,如果是,则返回null

所以如果返回是null,则代表着当前这哥们已经抢锁完毕,或者可重入完毕,但是如果以上两个条件都不满足,则进入到第三个条件,返回的是锁的失效时间,同学们可以自行往下翻一点点,你能发现有个while( true) 再次进行tryAcquire进行抢锁

long threadId = Thread.currentThread().getId();
Long ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
    return;
}

接下来会有一个条件分支,因为lock方法有重载方法,一个是带参数,一个是不带参数,如果带带参数传入的值是-1,如果传入参数,则leaseTime是他本身,所以如果传入了参数,此时leaseTime != -1 则会进去抢锁,抢锁的逻辑就是之前说的那三个逻辑

if (leaseTime != -1) {
    return tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
}

如果是没有传入时间,则此时也会进行抢锁, 而且抢锁时间是默认看门狗时间

commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout()
ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) 

这句话相当于对以上抢锁进行了监听,也就是说当上边抢锁完毕后,此方法会被调用,具体调用的逻辑就是去后台开启一个线程,进行续约逻辑,也就是看门狗线程

RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime,
                                        commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(),
                                        TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
    if (e != null) {
        return;
    }

    // lock acquired
    if (ttlRemaining == null) {
        scheduleExpirationRenewal(threadId);
    }
});
return ttlRemainingFuture;

此逻辑就是续约逻辑,注意看

commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout()

此方法

Method(  **new** TimerTask() {},参数2 ,参数3  )

指的是:通过参数2,参数3 去描述什么时候去做参数1的事情,现在的情况是:10s之后去做参数一的事情

因为锁的失效时间是30s,当10s之后,此时这个timeTask 就触发了,他就去进行续约,把当前这把锁续约成30s,如果操作成功,那么此时就会递归调用自己,再重新设置一个timeTask(),于是再过10s后又再设置一个timerTask,完成不停的续约

那么大家可以想一想,假设我们的线程出现了宕机他还会续约吗?当然不会,因为没有人再去调用renewExpiration这个方法,所以等到时间之后自然就释放了。

private void renewExpiration() {
    ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
    if (ee == null) {
        return;
    }
    
    Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
        @Override
        public void run(Timeout timeout) throws Exception {
            ExpirationEntry ent = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
            if (ent == null) {
                return;
            }
            Long threadId = ent.getFirstThreadId();
            if (threadId == null) {
                return;
            }
            
            RFuture<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);
            future.onComplete((res, e) -> {
                if (e != null) {
                    log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", e);
                    return;
                }
                
                if (res) {
                    // reschedule itself
                    renewExpiration();
                }
            });
        }
    }, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);
    
    ee.setTimeout(task);
}

5. 分布式锁-redission锁的MutiLock原理

为了提高redis的可用性,我们会搭建集群或者主从,现在以主从为例

此时我们去写命令,写在主机上, 主机会将数据同步给从机,但是假设在主机还没有来得及把数据写入到从机去的时候,此时主机宕机,哨兵会发现主机宕机,并且选举一个slave变成master,而此时新的master中实际上并没有锁信息,此时锁信息就已经丢掉了。

在这里插入图片描述

为了解决这个问题,redission提出来了MutiLock锁,使用这把锁咱们就不使用主从了,每个节点的地位都是一样的, 这把锁加锁的逻辑需要写入到每一个主丛节点上,只有所有的服务器都写入成功,此时才是加锁成功,假设现在某个节点挂了,那么他去获得锁的时候,只要有一个节点拿不到,都不能算是加锁成功,就保证了加锁的可靠性。

在这里插入图片描述

那么MutiLock 加锁原理是什么呢?笔者画了一幅图来说明

当我们去设置了多个锁时,redission会将多个锁添加到一个集合中,然后用while循环去不停去尝试拿锁,但是会有一个总共的加锁时间,这个时间是用需要加锁的个数 * 1500ms ,假设有3个锁,那么时间就是4500ms,假设在这4500ms内,所有的锁都加锁成功, 那么此时才算是加锁成功,如果在4500ms有线程加锁失败,则会再次去进行重试。

在这里插入图片描述

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