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SpringBoot整合Redis正确的实现分布式锁的代码实例

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本文着重讲解了SpringBoot整合Redis正确的实现分布式锁的代码实例,文中通过代码实例讲解的非常细致,对大家的工作和学习具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

前言

最近在做分块上传的业务,使用到了Redis来维护上传过程中的分块编号。

每上传完成一个分块就获取一下文件的分块集合,加入新上传的编号,手动接口测试下是没有问题的,前端通过并发上传调用就出现问题了,并发的get再set,就会存在覆盖写现象,导致最后的分块数据不对,不能触发分块合并请求。

遇到并发二话不说先上锁,针对执行代码块加了一个JVM锁之后问题就解决了。

仔细一想还是不太对,项目是分布式部署的,做了负载均衡,一个节点的代码被锁住了,请求轮询到其他节点还是可以进行覆盖写,并没有解决到问题啊

没办法,只有用上分布式锁了。之前对于分布式锁的理论还是很熟悉的,没有比较好的应用场景就没写过具体代码,趁这个机会就学习使用一下分布式锁。

理论

分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。是为了解决分布式系统中,不同的系统或是同一个系统的不同主机共享同一个资源的问题,它通常会采用互斥来保证程序的一致性


通常的实现方式有三种:

  • 基于 MySQL 的悲观锁来实现分布式锁,这种方式使用的最少,这种实现方式的性能不好,且容易造成死锁,并且MySQL本来业务压力就很大了,再做锁也不太合适
  • 基于 Redis 实现分布式锁,单机版可用setnx实现,多机版建议用Radission
  • 基于 ZooKeeper 实现分布式锁,利用 ZooKeeper 顺序临时节点来实现

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:

  • 互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能持有锁。
  • 不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁。
  • 具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行,客户端就可以加锁和解锁。
  • 解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端,客户端自己不能把别人加的锁给解了。

本文就使用的是Redis的setnx实现,如果Redis是多机版的可以去了解下Radssion,封装的就特别的好,也是官方推荐的

代码

1. 加依赖

引入Spring Boot和Redis整合的快速使用依赖

 <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
 <https://img.qb5200.com/download-x/dependency>

2. 加配置

application.properties中加入Redis连接相关配置

spring.redis.host=xxx
spring.redis.port=6379
spring.redis.database=0
spring.redis.password=xxx
spring.redis.timeout=10000

# 设置jedis连接池
spring.redis.jedis.pool.max-active=50
spring.redis.jedis.pool.min-idle=20

3. 重写Redis的序列化规则

默认使用的JDK的序列化,不自己设置一下Redis中的数据是看不懂的

/**
 * @author Chkl
 * @create 2020/6/7
 * @since 1.0.0
 */
@Component
public class RedisConfig {
  /**
   * 改造RedisTemplate,重写序列化规则,避免存入序列化内容看不懂
   * @param connectionFactory
   * @return
   */
  @Bean
  public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
    RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
    redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
    // 设置key和value的序列化规则
    redisTemplate.setValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class));
    redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    return redisTemplate;
  }
}

4. 如何正确的上锁

直接上代码

@Component
public class RedisLock {

  @Autowired
  private StringRedisTemplate redisTemplate;

  private long timeout = 3000;

  /**
   * 上锁
   * @param key 锁标识
   * @param value 线程标识
   * @return 上锁状态
   */
  public boolean lock(String key, String value) {
    long start = System.currentTimeMillis();
    while (true) {
      //检测是否超时
      if (System.currentTimeMillis() - start > timeout) {
        return false;
      }
      //执行set命令
      Boolean absent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);//1
      //是否成功获取锁
      if (absent) {
        return true;
      }
      return false;
    }
  }
}

核心代码就是

Boolean absent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);

setIfAbsent方法就相当于命令行下的Setnx方法,指定的 key 不存在时,为 key 设置指定的值

参数分别是key、value、超时时间和时间单位

  • key,表示针对于这段资源的唯一标识
  • value,表示针对于这个线程的唯一标识。为什么有了key了还需要设置value呢,就是为了满足四个条件的最后一个:解铃还须系铃人。只有通过key和value的组合才能保证解锁时是同一个线程来解锁
  • 超时时间,必须和setnx一起进行操作,不能再setnx结束后再执行。如果加锁成功了,还没有设置过期时间就宕机了,锁就永远不会过期,变成死锁

5. 如何正确解锁

@Component
public class RedisLock {
  @Autowired
  private StringRedisTemplate redisTemplate;

  @Autowired
  private DefaultRedisScript<Long> redisScript;

  private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;


  /**
   * 解锁
   * @param key 锁标识
   * @param value 线程标识
   * @return 解锁状态
   */
  public boolean unlock(String key, String value) {
    //使用Lua脚本:先判断是否是自己设置的锁,再执行删除
    Long result = redisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList(key,value));
    //返回最终结果
    return RELEASE_SUCCESS.equals(result);
  }


  /**
   * @return lua脚本
   */
  @Bean
  public DefaultRedisScript<Long> defaultRedisScript() {
    DefaultRedisScript<Long> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<>();
    defaultRedisScript.setResultType(Long.class);
    defaultRedisScript.setScriptText("if redis.call('get', KEYS[1]) == KEYS[2] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end");
    return defaultRedisScript;
  }
}

解锁过程需要两步操作

1.判断操作线程是否是加锁的线程
2.如果是加锁线程,执行解锁操作

这两步操作也需要原子的进行操作,但是Redis不支持这两步的合并的操作,所以,就只有使用lua脚本实现来保证原子性咯
如果在判断是加锁的线程之后,并且执行解锁之前,锁到期了,被其他线程获得锁了,这时候再进行解锁就会解掉其他线程的锁,使得不满足解铃还须系铃人

6. 实际应用

没有使用分布式锁时的保存文件分块的代码

	/**
   * 保存文件分块编号到redis
   * @param chunkNumber 分块号
   * @param identifier 文件唯一编号
   * @return 文件分块的大小
   */
  @Override
  public Integer saveChunk(Integer chunkNumber, String identifier) {
  	//从Redis获取已经存在的分块编号集合
    Set<Integer> oldChunkNumber = (Set<Integer>) JSON.parseObject(redisOperator.get("chunkNumberList_"+identifier),Set.class);
    //如果不存在分块集合,创建一个集合
    if (Objects.isNull(oldChunkNumber)) {
      Set<Integer> newChunkNumber = new HashSet<>();
      newChunkNumber.add(chunkNumber);
      redisOperator.set("chunkNumberList_"+identifier, JSON.toJSONString(newChunkNumber),36000);
      return newChunkNumber.size();
     //如果分块集合已经存在了,就添加一个编号
    } else {
      oldChunkNumber.add(chunkNumber);
      redisOperator.set("chunkNumberList_"+identifier, JSON.toJSONString(oldChunkNumber),36000);
      return oldChunkNumber.size();
    }
  }

存在的问题是:当并发的请求进来之后,可能获取同一个状态的集合进行修改,修改后直接写入,造成同一个状态获得的集合操作线程覆盖写的现象

使用分布式锁保证同时只能有一个线程能获取到集合并进行修改,避免了覆盖写现象

使用分布式锁代码

/**
   * 保存文件分块编号到redis
   * @param chunkNumber 分块号
   * @param identifier 文件唯一编号
   * @return 文件分块的大小
   */
  @Override
  public Integer saveChunk(Integer chunkNumber, String identifier) {
  	//通过UUID生成一个请求线程识别标志作为锁的value
    String threadUUID = CoreUtil.getUUID();
    //上锁,以共享资源标识:文件唯一编号,作为key,以线程标识UUID作为value
    redisLock.lock(identifier,threadUUID);
    //从Redis获取已经存在的分块编号集合
    Set<Integer> oldChunkNumber = (Set<Integer>) JSON.parseObject(redisOperator.get("chunkNumberList_"+identifier),Set.class);
    //如果不存在分块集合,创建一个集合
    if (Objects.isNull(oldChunkNumber)) {
      Set<Integer> newChunkNumber = new HashSet<>();
      newChunkNumber.add(chunkNumber);
      redisOperator.set("chunkNumberList_"+identifier, JSON.toJSONString(newChunkNumber),36000);
      //解锁
      redisLock.unlock(identifier,threadUUID);
      return newChunkNumber.size();
     //如果分块集合已经存在了,就添加一个编号
    } else {
      oldChunkNumber.add(chunkNumber);
      redisOperator.set("chunkNumberList_"+identifier, JSON.toJSONString(oldChunkNumber),36000);
      //解锁
      redisLock.unlock(identifier,threadUUID);
      return oldChunkNumber.size();
    }
  }

代码中使用的共享资源标识是文件唯一编号identifier,它能标识加锁代码段中的唯一资源,即key为"chunkNumberList_"+identifier的集合

代码中使用的线程唯一标识是UUID,能保证加锁和解锁时获取的标识不会重复

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