一文讓你搞懂如何手寫一個redis分布式鎖
場景
既然要搞懂Redis分布式鎖,那肯定要有一個需要它的場景。
高并發(fā)售票問題就是一個經(jīng)典案例。
搭建環(huán)境
- 準備redis服務,設置redis的鍵值對:
set ticket 10
- 準備 postman、JMeter 等模擬高并發(fā)請求的工具
- 核心代碼
@Service public?class?TicketServiceImpl?implements?TicketService?{ ????@Autowired ????private?StringRedisTemplate?stringRedisTemplate; ????private?Logger?logger?=?LoggerFactory.getLogger(TicketServiceImpl.class); ????@Override ????public?String?sellTicket()?{ ????????String?ticketStr?=?stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket"); ????????int?ticket?=?0; ????????if?(null?!=?ticketStr)?{ ????????????ticket?=?Integer.parseInt(ticketStr); ????????} ????????if?(ticket?>?0)?{ ????????????int?ticketNew?=?ticket?-?1; ????????????stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket",?String.valueOf(ticketNew)); ????????????logger.info("當前票的庫存為:"?+?ticketNew); ????????}?else?{ ????????????logger.info("手速不夠呀,票已經(jīng)賣光了..."); ????????} ????????return?"搶票成功..."; ????} }
分析解決問題
以上代碼沒有做任何的加鎖操作,在高并發(fā)情況下,票的超賣情況很嚴重,根本無法正常使用
分析1
既然要加分布式鎖,那么我們可以使用Redis中的setnx
命令來模擬一個鎖。
redis>?EXISTS?job????????????????#?job?不存在 (integer)?0 redis>?SETNX?job?"programmer"????#?job?設置成功 (integer)?1 redis>?SETNX?job?"code-farmer"???#?嘗試覆蓋?job?,失敗 (integer)?0
當一個線程進入到當前方法中,使用 setnx
設置一個鍵,如果設置成功,就允許繼續(xù)訪問,設置失敗,就不能訪問該方法;
當方法運行完畢時,將這個鍵刪除,下一次再有線程來訪問時,就重新執(zhí)行該操作。
public?String?sellTicket()?{ ????String?lock="lock"; ????//?如果成功設置這個值,證明目前該方法并沒有被操作,可以進行賣票操作 ????Boolean?tag?=?stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock,?""); ????if?(!tag)?{?//?如果設置失敗,證明當前方法正在被執(zhí)行,不允許再次執(zhí)行 ????????//?實際開發(fā)環(huán)境應該使用隊列來完成訪問操作,這里主要探究分布式鎖的問題,所以僅僅模擬了場景 ????????//?這里使用自旋的方式,防止訪問信息丟失 ????????sellTicket(); ????????return?"當前訪問人數(shù)過多,請稍后訪問..."; ????} ????String?ticketStr?=?stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket"); ????int?ticket?=?0; ????if?(null?!=?ticketStr)?{ ????????ticket?=?Integer.parseInt(ticketStr); ????} ????if?(ticket?>?0)?{ ????????int?ticketNew?=?ticket?-?1; ????????stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket",?String.valueOf(ticketNew)); ????????logger.info("當前票的庫存為:"?+?ticketNew); ????}?else?{ ????????logger.info("手速不夠呀,票已經(jīng)賣光了..."); ????} ????stringRedisTemplate.delete(lock); ????return?"搶票成功..."; }
分析2
上述的代碼在程序正常運行下不會出現(xiàn)票超賣的問題,但是我們需要考慮:
1.如果程序運行中系統(tǒng)出現(xiàn)了異常,導致無法刪除lock
,就會造成死鎖的問題。也許有人馬上就會想到,使用 try{} finally {}
,在finally中進行刪除鎖的操作。
但是,如果是分布式架構,第一個服務器接收到請求,加了鎖,此時第二個服務器也接收到請求,setnx
命令失敗,需要執(zhí)行return操作,根據(jù)finally的特性,執(zhí)行return之前,需要先執(zhí)行finally里的代碼,于是,第二個服務器把鎖給刪除了,程序中鎖失效了,肯定會出現(xiàn)票超賣等一系列問題。
2.如果程序在運行中直接徹底死了(比如,程序員閑著沒事兒,來了個 kill -9;或者斷電),就算加了finally,finally也不能執(zhí)行,還是會出現(xiàn)死鎖問題
解決方法:
- 給鎖加一個標識符,只允許自己來操作鎖,其他訪問程序不能操作鎖
- 還要給鎖加一個過期時間,這樣就算程序死了,當時間過期后,還是能夠繼續(xù)執(zhí)行
public?String?sellTicket()?{ ????String?lock="lock";?????//?鎖的鍵 ????String?lockId?=?UUID.randomUUID().toString();?//?鎖的值:唯一標識 ????try{ ????????//?如果成功設置這個值,證明目前該方法并沒有被操作,可以進行賣票操作 ????????//?添加一個過期時間,暫定為?30秒,這里的操作具有原子性,如果過期時間設置失敗,鍵也會設置失敗 ????????Boolean?tag?=?stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock,?lockId,?30,?TimeUnit.SECONDS); ????????if?(!tag)?{?//?如果設置失敗,證明當前方法正在被執(zhí)行,不允許再次執(zhí)行 ????????????//?實際開發(fā)環(huán)境應該使用隊列來完成訪問操作,這里主要探究分布式鎖的問題,所以僅僅模擬了場景 ????????????//?不設置回調的話,訪問信息會丟失 ????????????sellTicket(); ????????????return?"當前訪問人數(shù)過多,請稍后訪問..."; ????????} ????????String?ticketStr?=?stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket"); ????????int?ticket?=?0; ????????if?(null?!=?ticketStr)?{ ????????????ticket?=?Integer.parseInt(ticketStr); ????????} ????????if?(ticket?>?0)?{ ????????????int?ticketNew?=?ticket?-?1; ????????????stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket",?String.valueOf(ticketNew)); ????????????logger.info("當前票的庫存為:"?+?ticketNew); ????????}?else?{ ????????????logger.info("手速不夠呀,票已經(jīng)賣光了..."); ????????} ????}?finally?{ ????????//?如果redis中的值,和當前的值一致,才允許刪除鎖。 ????????if?(lockId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lock)))?{ ????????????stringRedisTemplate.delete(lock); ????????} ????} ????return?"搶票成功..."; }
分析3
寫到這里已經(jīng)可以解決大部分問題了,但是還需要考慮一個問題:
如果程序運行的極慢(硬件處理慢或者進行了GC),導致30秒已經(jīng)到了,鎖已經(jīng)失效了,程序還沒有運行完成,這時候,就會有另一個線程總想鉆個空子,導致票的超賣問題。
這里我們可以使用 sleep 模擬一下
??...... ??if?(ticket?>?0)?{ ??????try?{ ??????????//?為了測試方便,過期時間和線程暫停時間都改成了3秒 ??????????Thread.sleep(3000); ??????}?catch?(InterruptedException?e)?{ ??????????e.printStackTrace(); ??????} ??????int?ticketNew?=?ticket?-?1; ??????stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket",?String.valueOf(ticketNew)); ??......
這樣運行就會出現(xiàn)極其嚴重的超賣問題
那么該如何設置這個過期時間呢?繼續(xù)加大?這顯然是不合適的,因為無論多么大,總有可能出現(xiàn)問題。
解決方法
我們可以使用守護線程,來保證這個時間永不過期
public?String?sellTicket()?{ ????String?lock="lock";?????//?鎖的鍵 ????String?lockId?=?UUID.randomUUID().toString();?//?鎖的值:唯一標識 ????MyThread?myThread?=?null;?//?鎖的守護線程 ????try{ ????????//?如果成功設置這個值,證明目前該方法并沒有被操作,可以進行賣票操作 ????????//?添加一個過期時間,暫定為?3?秒,這里的操作具有原子性,如果過期時間設置失敗,鍵也會設置失敗 ????????Boolean?tag?=?stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock,?lockId,?3,?TimeUnit.SECONDS); ????????if?(!tag)?{?//?如果設置失敗,證明當前方法正在被執(zhí)行,不允許再次執(zhí)行 ????????????//?實際開發(fā)環(huán)境應該使用隊列來完成訪問操作,這里主要探究分布式鎖的問題,所以僅僅模擬了場景 ????????????//?不設置回調的話,訪問信息會丟失 ????????????sellTicket(); ????????????return?"當前訪問人數(shù)過多,請稍后訪問..."; ????????} ????????//?開啟守護線程,?每隔三分之一的時間,給鎖續(xù)命 ????????myThread?=?new?MyThread(lock); ????????myThread.setDaemon(true); ????????myThread.start(); ????????String?ticketStr?=?stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket"); ????????int?ticket?=?0; ????????if?(null?!=?ticketStr)?{ ????????????ticket?=?Integer.parseInt(ticketStr); ????????} ????????if?(ticket?>?0)?{ ????????????try?{ ????????????????Thread.sleep(3000); ????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{ ????????????????e.printStackTrace(); ????????????} ????????????int?ticketNew?=?ticket?-?1; ????????????stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket",?String.valueOf(ticketNew)); ????????????logger.info("當前票的庫存為:"?+?ticketNew); ????????}?else?{ ????????????logger.info("手速不夠呀,票已經(jīng)賣光了..."); ????????} ????}?finally?{ ????????//?如果redis中的值,和當前的值一致,才允許刪除鎖。 ????????if?(lockId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lock)))?{ ????????????//?程序運行結束,需要關閉守護線程 ????????????myThread.stop(); ????????????stringRedisTemplate.delete(lock); ????????????logger.info("釋放鎖成功..."); ????????} ????} ????return?"搶票成功..."; } /**?使用后臺線程進行續(xù)命 ?*??守護線程 ?*????在主線程下?如果有一個守護線程??這個守護線程的生命周期?跟主線程是同生死的 ?*/ class?MyThread?extends?Thread{ ????String?lock; ????MyThread?(String?lock)?{ ????????this.lock?=?lock; ????} ????@Override ????public?void?run()?{ ????????while?(true)?{ ????????????try?{ ????????????????//?三分之一的時間 ????????????????Thread.sleep(1000); ????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{ ????????????????e.printStackTrace(); ????????????} ????????????//?假設線程還活著,就要給鎖續(xù)命 ????????????logger.info("線程續(xù)命ing..."); ????????????stringRedisTemplate.expire(lock,?3,?TimeUnit.SECONDS); ????????} ????} }
總結
到這里,我們已經(jīng)基本實現(xiàn)了redis分布式鎖,并且可以在高并發(fā)場景下正常運行。
需要注意的是,實現(xiàn)分布式鎖的代碼肯定不是最佳的,重要的是了解分布式鎖的實現(xiàn)原理,以及發(fā)現(xiàn)問題并解決問題的思路。
到此這篇關于一文讓你搞懂如何手寫一個redis分布式鎖的文章就介紹到這了,更多相關redis分布式鎖內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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