redis分布式鎖的問題與解決方法
分布式鎖
在分布式環(huán)境中,為了保證業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的正常訪問,防止出現(xiàn)重復(fù)請求的問題,會(huì)使用分布式鎖來阻攔后續(xù)請求。我們先寫一段有問題的業(yè)務(wù)代碼:
public void doSomething(String userId){ User user=getUser(userId); if(user==null){ user.setUserName("xxxxx"); user.setUserId(userId); insert(user); return; } update(user); }
上面的代碼很簡單,查詢db中有沒有對應(yīng)的user數(shù)據(jù),如果有的話,執(zhí)行更新操作,如果沒有則插入。
我們知道,上面的代碼是線程不安全的,在多線程的環(huán)境中,就會(huì)出現(xiàn)問題。為了能夠保證數(shù)據(jù)的正確性,在單機(jī)環(huán)境下,我們可以使用synchronized的方法,來保證線程安全,具體修改:
public synchronized void doSomething(String userId){ User user=getUser(userId); if(user==null){ user.setUserName("xxxxx"); user.setUserId(userId); insert(user); return; } update(user); }
在單機(jī)器的環(huán)境下,能夠解決線程安全的問題,那在分布式環(huán)境下呢? 這個(gè)時(shí)候需要用到分布式鎖.
分布式鎖需要借助其他組件來實(shí)現(xiàn),常用的有redis和zookeeper。下面我們就用redis的實(shí)現(xiàn),來說明下問題,分布式鎖具體的實(shí)現(xiàn)方法如下
public void doSomething(String userId){ String lock=RedisUtils.get("xxxx"+userId); if(StringUtils.isNotEmpty(lock)){//說明當(dāng)前userId已經(jīng)被鎖定 return; } RedisUtils.set("xxxx"+userId,userId,1000);//鎖定10s User user=getUser(userId); if(user==null){ insert(user); RedisUtils.delete("xxxx"+userId); return; } update(user); RedisUtils.delete("xxxx"+userId); }
上面的代碼解決了在分布式環(huán)境中的并發(fā)的問題。但同樣需要考慮一個(gè)問題,如果insert操作和update操作異常了,分布式鎖不會(huì)釋放,后續(xù)的請求還會(huì)被攔截。
所以我們再優(yōu)化,增加對異常的捕獲。
public void doSomething(String userId){ try { String lock=RedisUtils.get("xxxx"+userId); if(StringUtils.isNotEmpty(lock)){//說明當(dāng)前userId已經(jīng)被鎖定 return; } RedisUtils.set("xxxx"+userId,userId,1000);//鎖定1s User user=getUser(userId); if(user==null){ insert(user); return; } update(user); } catch(Exception ex){ } finally{ RedisUtils.delete("xxxx"+userId); } }
現(xiàn)在即使是程序異常了,鎖會(huì)自動(dòng)釋放。但redis的get和set也會(huì)存在并發(fā)問題,我們再繼續(xù)優(yōu)化,使用redis中的setnx方法
public void doSomething(String userId){ try { boolean lock=RedisUtils.setnx("xxxx"+userId,userId,1000);//鎖定1s if(!lock){//說明當(dāng)前userId已經(jīng)被鎖定 return; } User user=getUser(userId); if(user==null){ insert(user); return; } update(user); } catch(Exception ex){ } finally{ RedisUtils.delete("xxxx"+userId); } }
上面的代碼好像沒有什么問題了,但也存在很大的隱患。 我們分析下,假設(shè)第一個(gè)請求過來,執(zhí)行鎖定成功,程序開始運(yùn)行,但是insert和update操作阻塞了1s,第二個(gè)請求過來,鎖的緩存已經(jīng)過期,第二個(gè)執(zhí)行鎖定成功,這個(gè)時(shí)候第一個(gè)請求完成了鎖被釋放,第二個(gè)請求的鎖就被第一次請求釋放了,第三次的請求就會(huì)造成線程不安全問題。
怎么再去優(yōu)化呢?問題主要是出現(xiàn)在第一次請求誤刪鎖的問題,所以我們在移除鎖的時(shí)候要判斷能否移除。
思路:我們在鎖定的時(shí)候,value使用當(dāng)前的時(shí)間戳,刪除時(shí)判斷是否過期如果不過期就不要?jiǎng)h除,具體代碼如下:
public void doSomething(String userId){ try { boolean lock=RedisUtils.setnx("xxxx"+userId,LocalDateTime.now(),1000);//鎖定10s if(!lock){//說明當(dāng)前userId已經(jīng)被鎖定 return; } User user=getUser(userId); if(user==null){ insert(user); return; } update(user); } catch(Exception ex){ } finally{ LocalDateTime lockTIme= RedisUtils.get("xxxx"+userId); if(lockTIme.compare(LocalDateTime.now())<0){ //說明已經(jīng)過期,可以刪除key RedisUtils.delete("xxxx"+userId); } } }
這樣即使出現(xiàn)阻塞,第二次的時(shí)間戳覆蓋了第一次的鎖定,這樣即使第一次完成了,也不會(huì)釋放鎖。
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,謝謝大家對腳本之家的支持。
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