本篇内容主要讲解“redis中的分布式锁有哪些特点”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“redis中的分布式锁有哪些特点”吧!
分布式锁的特点
1.独占性
不论在任何情况下都只能有一个线程持有锁。
2.高可用
redis集群环境不能因为某一个节点宕机而出现获取锁或释放锁失败。
3.防死锁
必须有超时控制机制或者撤销操作。
4.不乱抢
自己加锁，自己释放。不能释放别人加的锁。
5.重入性
同一线程可以多次加锁。
redis单机怎么实现
一般情况下都是使用setnx+lua脚本实现。
直接贴代码
package com.fandf.test.redis;
import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import cn.hutool.core.util.RandomUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* redis 单机锁
*
* @author fandongfeng
* @date 2023/3/29 06:52
*/
@Slf4j
@Service
public class RedisLock {
@Resource
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
private static final String SELL_LOCK = "kill:";
/**
* 模拟秒杀
*
* @return 是否成功
*/
public String kill() {
String productId = "123";
String key = SELL_LOCK + productId;
//锁value,解锁时 用来判断当前锁是否是自己加的
String value = IdUtil.fastSimpleUUID();
//加锁 十秒钟过期 防死锁
Boolean flag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (!flag) {
return "加锁失败";
}
try {
String productKey = "good123";
//获取商品库存
Integer stock = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(productKey);
if (stock == null) {
//模拟录入数据， 实际应该加载时从数据库读取
redisTemplate.opsForValue().set(productKey, 100);
stock = 100;
}
if (stock <= 0) {
return "卖完了，下次早点来吧";
}
//扣减库存, 模拟随机卖出数量
int randomInt = RandomUtil.randomInt(1, 10);
redisTemplate.opsForValue().decrement(productKey, randomInt);
// 修改db,可以丢到队列里慢慢处理
return "成功卖出" + randomInt + "个，库存剩余" + redisTemplate.opsForValue().get(productKey) + "个";
} finally {
// //这种方法会存在删除别人加的锁的可能
// redisTemplate.delete(key);
// if(value.equals(redisTemplate.opsForValue().get(key))){
// //因为if条件的判断和 delete不是原子性的，
// //if条件判断成功后，恰好锁到期自己解锁
// //此时别的线程如果持有锁了，就会把别人的锁删除掉
// redisTemplate.delete(key);
// }
//使用lua脚本保证判断和删除的原子性
String luaScript =
"if (redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1]) then " +
"return redis.call('del',KEYS[1]) " +
"else " +
"return 0 " +
"end";
redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(luaScript, Boolean.class), Collections.singletonList(key), value);
}
}
}进行单元测试，模拟一百个线程同时进行秒杀
package com.fandf.test.redis;
import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
import org.junit.jupiter.api.RepeatedTest;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.api.parallel.Execution;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import javax.annotation.Resource;
import static org.junit.jupiter.api.parallel.ExecutionMode.CONCURRENT;
/**
* @Description:
* @author: fandongfeng
* @date: 2023-3-24 16:45
*/
@SpringBootTest
class SignServiceTest {
@Resource
RedisLock redisLock;
@RepeatedTest(100)
@Execution(CONCURRENT)
public void redisLock() {
String result = redisLock.kill();
if("加锁失败".equals(result)) {
}else {
System.out.println(result);
}
}
}只有三个线程抢到了锁
成功卖出5个，库存剩余95个 成功卖出8个，库存剩余87个 成功卖出7个，库存剩余80个
redis锁有什么问题？
总的来说有两个：
1.无法重入。
2.我们为了防止死锁，加锁时都会加上过期时间，这个时间大部分情况下都是根据经验对现有业务评估得出来的，但是万一程序阻塞或者异常，导致执行了很长时间，锁过期就会自动释放了。此时如果别的线程拿到锁，执行逻辑，就有可能出现问题。
那么这两个问题有没有办法解决呢？有，接下来我们就来讲讲Redisson
Redisson实现分布式锁
Redisson是什么？
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。其中包括(
BitSet,
Set,
Multimap,
SortedSet,
Map,
List,
Queue,
BlockingQueue,
Deque,
BlockingDeque,
Semaphore,
Lock,
AtomicLong,
CountDownLatch,
Publish / Subscribe,
Bloom filter,
Remote service,
Spring cache,
Executor service,
Live Object service,
Scheduler service) Redisson提供了使用Redis的最简单和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
springboot集成Redisson
集成很简单，只需两步
pom引入依赖
<dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId> </dependency>
application.yml增加redis配置
spring: application: name: test redis: host: 127.0.0.1 port: 6379
使用也很简单，只需要注入RedissonClient即可
package com.fandf.test.redis;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
/**
* @author fandongfeng
*/
@Component
@Slf4j
public class RedissonTest {
@Resource
RedissonClient redissonClient;
public void test() {
RLock rLock = redissonClient.getLock("anyKey");
//rLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
rLock.lock();
try {
// do something
} catch (Exception e) {
log.error("业务异常", e);
} finally {
rLock.unlock();
}
}
}可能不了解redisson的小伙伴会不禁发出疑问。
what?加锁时不需要加过期时间吗？这样会不会导致死锁啊。解锁不需要判断是不是自己持有吗？
哈哈，别着急，我们接下来一步步揭开redisson的面纱。
Redisson lock()源码跟踪
我们来一步步跟着lock()方法看下源码(本地redisson版本为3.20.0)
//RedissonLock.class
@Override
public void lock() {
try {
lock(-1, null, false);
} catch (InterruptedException e) {
throw new IllegalStateException();
}
}查看lock(-1, null, false);方法
private void lock(long leaseTime, TimeUnit unit, boolean interruptibly) throws InterruptedException {
//获取当前线程id
long threadId = Thread.currentThread().getId();
//加锁代码块， 返回锁的失效时间
Long ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
return;
}
CompletableFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);
pubSub.timeout(future);
RedissonLockEntry entry;
if (interruptibly) {
entry = commandExecutor.getInterrupted(future);
} else {
entry = commandExecutor.get(future);
}
try {
while (true) {
ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
break;
}
// waiting for message
if (ttl >= 0) {
try {
entry.getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
if (interruptibly) {
throw e;
}
entry.getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
} else {
if (interruptibly) {
entry.getLatch().acquire();
} else {
entry.getLatch().acquireUninterruptibly();
}
}
}
} finally {
unsubscribe(entry, threadId);
}
// get(lockAsync(leaseTime, unit));
}我们看下它是怎么上锁的，也就是tryAcquire方法
private Long tryAcquire(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
//真假加锁方法 tryAcquireAsync
return get(tryAcquireAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId));
}public RedissonLock(CommandAsyncExecutor commandExecutor, String name) {
super(commandExecutor, name);
this.commandExecutor = commandExecutor;
this.internalLockLeaseTime = commandExecutor.getServiceManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout();
this.pubSub = commandExecutor.getConnectionManager().getSubscribeService().getLockPubSub();
}
private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
RFuture<Long> ttlRemainingFuture;
if (leaseTime > 0) {
ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
} else {
//waitTime和leaseTime都是-1，所以走这里
//过期时间internalLockLeaseTime初始化的时候赋值commandExecutor.getServiceManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout();
//跟进去源码发现默认值是30秒， private long lockWatchdogTimeout = 30 * 1000;
ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime, internalLockLeaseTime,
TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
}
CompletionStage<Long> s = handleNoSync(threadId, ttlRemainingFuture);
ttlRemainingFuture = new CompletableFutureWrapper<>(s);
//加锁成功，开启子线程进行续约
CompletionStage<Long> f = ttlRemainingFuture.thenApply(ttlRemaining -> {
// lock acquired
if (ttlRemaining == null) {
if (leaseTime > 0) {
//如果指定了过期时间，则不续约
internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
} else {
//没指定过期时间，或者小于0，在这里实现锁自动续约
scheduleExpirationRenewal(threadId);
}
}
return ttlRemaining;
});
return new CompletableFutureWrapper<>(f);
}上面代码里面包含加锁和锁续约的逻辑，我们先来看看加锁的代码
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, command,
"if ((redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) " +
"or (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]);",
Collections.singletonList(getRawName()), unit.toMillis(leaseTime), getLockName(threadId));
}这里就看的很明白了吧，redisson使用了lua脚本来保证了命令的原子性。
redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) 查看 key value 是否存在。
Redis Hexists 命令用于查看哈希表的指定字段是否存在。
如果哈希表含有给定字段，返回 1 。 如果哈希表不含有给定字段，或 key 不存在，返回 0 。
127.0.0.1:6379> hexists 123 uuid (integer) 0 127.0.0.1:6379> hincrby 123 uuid 1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> hincrby 123 uuid 1 (integer) 2 127.0.0.1:6379> hincrby 123 uuid 1 (integer) 3 127.0.0.1:6379> hexists 123 uuid (integer) 1 127.0.0.1:6379> hgetall 123 1) "uuid" 2) "3" 127.0.0.1:6379>
当key不存在，或者已经含有给定字段(也就是已经加过锁了，这里是为了实现重入性)，直接对字段的值+1
这个字段的值，也就是ARGV[2]， 取得是getLockName(threadId)方法，我们再看看这个字段的值是什么
protected String getLockName(long threadId) {
return id + ":" + threadId;
}
public RedissonBaseLock(CommandAsyncExecutor commandExecutor, String name) {
super(commandExecutor, name);
this.commandExecutor = commandExecutor;
this.id = commandExecutor.getServiceManager().getId();
this.internalLockLeaseTime = commandExecutor.getServiceManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout();
this.entryName = id + ":" + name;
}
//commandExecutor.getServiceManager() 的id默认值
private final String id = UUID.randomUUID().toString();这里就明白了，字段名称是 uuid + : + threadId
接下来我们看看锁续约的代码scheduleExpirationRenewal(threadId);
protected void scheduleExpirationRenewal(long threadId) {
ExpirationEntry entry = new ExpirationEntry();
//判断该实例是否加过锁
ExpirationEntry oldEntry = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.putIfAbsent(getEntryName(), entry);
if (oldEntry != null) {
//重入次数+1
oldEntry.addThreadId(threadId);
} else {
//第一次加锁
entry.addThreadId(threadId);
try {
//锁续约核心代码
renewExpiration();
} finally {
if (Thread.currentThread().isInterrupted()) {
//如果线程异常终止，则关闭锁续约线程
cancelExpirationRenewal(threadId);
}
}
}
}我们看看renewExpiration()方法
private void renewExpiration() {
ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
if (ee == null) {
return;
}
//新建一个线程执行
Timeout task = commandExecutor.getServiceManager().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;
}
//设置锁过期时间为30秒
CompletionStage<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);
future.whenComplete((res, e) -> {
if (e != null) {
log.error("Can't update lock {} expiration", getRawName(), e);
EXPIRATION_RENEWAL_MAP.remove(getEntryName());
return;
}
//检查锁是还否存在
if (res) {
// reschedule itself 10后调用自己
renewExpiration();
} else {
//关闭续约
cancelExpirationRenewal(null);
}
});
}
}, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);
//注意上行代码internalLockLeaseTime / 3，
//internalLockLeaseTime默认30s，那么也就是10s检查一次
ee.setTimeout(task);
}
//设置锁过期时间为internalLockLeaseTime 也就是30s lua脚本保证原子性
protected CompletionStage<Boolean> renewExpirationAsync(long threadId) {
return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end; " +
"return 0;",
Collections.singletonList(getRawName()),
internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}OK，分析到这里我们已经知道了，lock()，方法会默认加30秒过期时间，并且开启一个新线程，每隔10秒检查一下，锁是否释放，如果没释放，就将锁过期时间设置为30秒，如果锁已经释放，那么就将这个新线程也关掉。
我们写个测试类看看
package com.fandf.test.redis;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import javax.annotation.Resource;
/**
* @Description:
* @author: fandongfeng
* @date: 2023-3-2416:45
*/
@SpringBootTest
class RedissonTest {
@Resource
private RedissonClient redisson;
@Test
public void watchDog() throws InterruptedException {
RLock lock = redisson.getLock("123");
lock.lock();
Thread.sleep(1000000);
}
}查看锁的过期时间，及是否续约
127.0.0.1:6379> keys * 1) "123" 127.0.0.1:6379> ttl 123 (integer) 30 127.0.0.1:6379> ttl 123 (integer) 26 127.0.0.1:6379> ttl 123 (integer) 24 127.0.0.1:6379> ttl 123 (integer) 22 127.0.0.1:6379> ttl 123 (integer) 21 127.0.0.1:6379> ttl 123 (integer) 20 127.0.0.1:6379> ttl 123 (integer) 30 127.0.0.1:6379> ttl 123 (integer) 28 127.0.0.1:6379>
我们再改改代码，看看是否可重入和字段名称是否和我们预期一致
package com.fandf.test.redis;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import javax.annotation.Resource;
/**
* @Description:
* @author: fandongfeng
* @date: 2023-3-24 16:45
*/
@SpringBootTest
class RedissonTest {
@Resource
private RedissonClient redisson;
@Test
public void watchDog() throws InterruptedException {
RLock lock = redisson.getLock("123");
lock.lock();
lock.lock();
lock.lock();
//加了三次锁，此时重入次数为3
Thread.sleep(3000);
//解锁一次，此时重入次数变为3
lock.unlock();
Thread.sleep(1000000);
}
}127.0.0.1:6379> keys * 1) "123" 127.0.0.1:6379> 127.0.0.1:6379> ttl 123 (integer) 24 127.0.0.1:6379> hgetall 123 1) "df7f4c71-b57b-455f-acee-936ad8475e01:12" 2) "3" 127.0.0.1:6379> 127.0.0.1:6379> hgetall 123 1) "df7f4c71-b57b-455f-acee-936ad8475e01:12" 2) "2" 127.0.0.1:6379>
我们加锁了三次，重入次数是3，字段值也是 uuid+:+threadId,和我们预期结果是一致的。
Redlock算法
redisson是基于Redlock算法实现的，那么什么是Redlock算法呢？
假设当前集群有5个节点，那么运行redlock算法的客户端会一次执行下面步骤
1.客户端记录当前系统时间，以毫秒为单位
2.依次尝试从5个redis实例中，使用相同key获取锁
当redis请求获取锁时，客户端会设置一个网络连接和响应超时时间，避免因为网络故障等原因导致阻塞。
3.客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤1的时间），得到获取锁消耗的时间
只有当半数以上redis节点加锁成功，并且加锁消耗的时间要小于锁失效时间，才算锁获取成功
4.如果获取到了锁，key的真正有效时间等于锁失效时间 减去 获取锁消耗的时间
5.如果获取锁失败，所有的redis实例都会进行解锁
防止因为服务端响应消息丢失，但是实际数据又添加成功导致数据不一致问题
这里有下面几个点需要注意：
1.我们都知道单机的redis是cp的，但是集群情况下redis是ap的，所以运行Redisson的节点必须是主节点，不能有从节点，防止主节点加锁成功未同步从节点就宕机，而客户端却收到加锁成功，导致数据不一致问题。
2.为了提高redis节点宕机的容错率，可以使用公式2N（n指宕机数量）+1，假设宕机一台，Redisson还要继续运行，那么至少要部署2*1+1=3台主节点。