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Redission 分布式锁

辰兮要努力 人气:5

一、为什么需要分布式锁

在系统中,当存在多个进程和线程可以改变某个共享数据时,就容易出现并发问题导致共享数据的不一致性。

单体系统:如果多个线程要访问共享资源的时候,我们通常线程间加锁的机制,在某一个时刻,只有一个线程可以对这个资源进行操作,其他线程需要等待锁的释放,Java中也有一些处理锁的机制,比如synchronized。

分布式系统:当某个资源可以被多个系统访问使用到的时候,为了保证大家访问这个数据是一致性的,那么就要求再同一个时刻,只能被一个系统使用,这时候线程之间的锁机制就无法起到作用了,因为分布式环境中,系统是会部署到不同的机器上面的,那么就需要【分布式锁】了。

解决共享资源操作可能引发的数据问题

二、Redission的实战使用

2.1 Redission执行流程

Redisson所有指令都通过lua脚本执行,redis支持lua脚本原子性执行

Redisson设置一个key的默认过期时间为30s,如果某个客户端持有一个锁超过了30s怎么办?

2.2 Watch Dog 机制

Redisson中有一个watchdog看门狗的概念,翻译过来就是看门狗,它会在你获取锁之后,每隔10秒帮你把key的超时时间设为30s(默认配置)

这样的话,就算一直持有锁也不会出现key过期了,其他线程获取到锁的问题了。

Redisson的"看门狗"逻辑保证了没有死锁发生。

备注:如果机器宕机了,看门狗也就没了。此时就不会延长key的过期时间,到了30s之后就会自动过期了,其他线程可以获取到锁

2.3 对比setnx

1、加锁:使用setnx进行加锁,当该指令返回1时,说明成功获得锁

2、解锁:当得到锁的线程执行完任务之后,使用del命令释放锁,以便其他线程可以继续执行setnx命令来获得锁

(1)存在的问题:假设线程获取了锁之后,在执行任务的过程中挂掉,来不及显示地执行del命令释放锁, 那么竞争该锁的线程都会执行不了,产生死锁的情况。

(2)解决方案:设置锁超时时间

3、设置锁超时时间:setnx 的 key 必须设置一个超时时间,以保证即使没有被显式释放,这把锁也要在一定时间后自动释放。可以使用expire命令设置锁超时时间

(1)存在问题:setnx 和 expire 不是原子性的操作,假设某个线程执行setnx 命令,成功获得了锁, 但是还没来得及执行expire 命令,服务器就挂掉了,这样一来,这把锁就没有设置过期时间了,变成了死锁,别的线程再也没有办法获得锁了。

(2)解决方案:redis的set命令支持在获取锁的同时设置key的过期时

4、使用set命令加锁并设置锁过期时间:

(1)存在问题:假如线程A成功得到了锁,并且设置的超时时间是 30 秒。 如果某些原因导致线程 A 执行的很慢,过了 30 秒都没执行完,这时候锁过期自动释放,线程 B 得到了锁。

(2)解决方案:可以在 del 释放锁之前做一个判断,验证当前的锁是不是自己加的锁。 在加锁的时候把当前的线程 ID 当做value,并在删除之前验证 key 对应的 value 是不是自己线程的 ID。 但是,这样做其实隐含了一个新的问题,get操作、判断和释放锁是两个独立操作,不是原子性。对于非原子性的问题,我们可以使用Lua脚本来确保操作的原子性

………………

如上总结下来,如果使用传统的Redission的底层封装相关的代码帮助我们解决了一系列此问题

原子性 原子性 原子性

三、代码案例

分享一下Redission的代码使用案例:超简单

引入pom.xml依赖

                <dependency>
			<groupId>org.redisson</groupId>
			<artifactId>redisson</artifactId>
			<version>3.6.5</version>
		</dependency>	

模拟代码

@RestController
public class IndexController {

    @Autowired
    private Redisson redisson;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping("/deduct_stock")
    public String deductStock() {
        String lockKey = "product_101";
        RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
        try {
            //执行锁
            redissonLock.lock();  //setIfAbsent(lockKey, clientId, 30, TimeUnit.SECONDS);
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")); // jedis.get("stock")
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + ""); // jedis.set(key,value)
                System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + realStock);
            } else {
                System.out.println("扣减失败,库存不足");
            }
        } finally {
            //释放锁
            redissonLock.unlock();
 
        }

        return "end";
    }

}

Redis在命令队列层面还是单线程的, Redis在IO层面是做了多线程的优化

从上面的实现机制可以看出,Redis的多线程部分只是用来处理网络数据的读写和协议解析,执行命令仍然是单线程顺序执行。所以我们不需要去考虑控制 key、lua、事务,LPUSH/LPOP 等等的并发及线程安全问题。

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