快捷導(dǎo)航

SpringBoot基于Redis的分布式鎖實(shí)現(xiàn)過(guò)程記錄

更新時(shí)間：2022年01月07日 11:17:11 作者：Freelance?developer

Redis是一套 key-value 高性能數(shù)據(jù)庫(kù),使用它可以大大提高我們的開(kāi)發(fā)效率,在SpringBoot中,自動(dòng)配置也幫我們節(jié)約了大量的配置,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于SpringBoot基于Redis的分布式鎖實(shí)現(xiàn)的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

一、概述

什么是分布式鎖

在單機(jī)環(huán)境中，一般在多并發(fā)多線程場(chǎng)景下，出現(xiàn)多個(gè)線程去搶占一個(gè)資源，這個(gè)時(shí)候會(huì)出現(xiàn)線程同步問(wèn)題，造成執(zhí)行的結(jié)果沒(méi)有達(dá)到預(yù)期。我們會(huì)用線程間加鎖的方式，比如synchronized,lock,volatile,以及JVM并發(fā)包中提供的其他工具類(lèi)去處理此問(wèn)題。

但是隨著技術(shù)的發(fā)展，分布式系統(tǒng)的出現(xiàn)，各個(gè)應(yīng)用服務(wù)都部署在不同節(jié)點(diǎn)，由各自的JVM去操控，資源已經(jīng)不是在線程之間的共享，而是變成了進(jìn)程之間的共享，以上解決線程同步問(wèn)題的辦法已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足。

因此，引入了分布式鎖的概念。

分布式鎖，既在分布式部署的環(huán)境下，通過(guò)在外部設(shè)置鎖,讓客戶(hù)端之間互斥，當(dāng)多應(yīng)用發(fā)生對(duì)共享資源的搶占時(shí)，該資源同一時(shí)刻只能一個(gè)應(yīng)用訪問(wèn)，從而保證數(shù)據(jù)一致性

分布式鎖滿(mǎn)足條件

互斥性：即同一時(shí)刻只能一個(gè)客戶(hù)端獲得鎖，其他客戶(hù)端必須等待獲取鎖的客戶(hù)端主動(dòng)釋放鎖或鎖超時(shí)后再次對(duì)資源進(jìn)行搶占。
避免死鎖：這把鎖在一段有限的時(shí)間之后，一定會(huì)被釋放（正常釋放或異常釋放）,否則當(dāng)一個(gè)客戶(hù)端線程獲得鎖后沒(méi)有主動(dòng)釋放，也沒(méi)有設(shè)置超時(shí)時(shí)間，中途宕機(jī)等原因，其他線程就會(huì)一直獲取不了鎖
具備可重入特性：同一個(gè)線程可重復(fù)可遞歸調(diào)用的鎖，在外層使用鎖之后，在內(nèi)層仍然可以使用，如果沒(méi)有可重入鎖的支持，在第二次嘗試獲得鎖時(shí)將會(huì)進(jìn)入死鎖狀態(tài)。
高可用：獲取或釋放鎖的機(jī)制必須高可用且性能佳

分布式鎖的重要性不言而喻，原因不在贅述，每一位菜鳥(niǎo)都有理由掌握它。提到分布式鎖，解決方案更是烏泱烏泱的，如：

直接通過(guò)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)
基于Redission實(shí)現(xiàn)
基于Apache Curator實(shí)現(xiàn)
…

本文暫時(shí)先介紹一種，基于Redission實(shí)現(xiàn)的方式

二、環(huán)境搭建

有一個(gè)簡(jiǎn)單的SpringBoot環(huán)境即可，便于測(cè)試：

依賴(lài)

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.redisson</groupId>
        <artifactId>redisson</artifactId>
        <version>3.6.5</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

配置

server:
  port: 7077
spring:
  redis:
    host: 192.144.228.170
    database: 0

啟動(dòng)及配置類(lèi)

package com.ideax.distributed;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

@SpringBootApplication
public class DistributedApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DistributedApplication.class,args);
    }

    /**
     * 配置redisson客戶(hù)端
     * @return org.redisson.Redisson
     * @author zhangxs
     * @date 2022-01-06 10:01
     */
    @Bean
    public Redisson redisson(){
        // 單機(jī)模式
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.144.228.170:6379").setDatabase(0);
        return (Redisson) Redisson.create(config);
    }
}

三、模擬一個(gè)庫(kù)存扣減的場(chǎng)景

package com.ideax.distributed.controller;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Objects;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 庫(kù)存 前端控制器
 * @author zhangxs
 * @date 2022-01-06 09:46
 */
@RequestMapping("/inventory")
@RestController
public class InventoryController {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private Redisson redisson;

    @GetMapping("/minus")
    public ResponseEntity<String> minusInventory(){
        // 分布式高并發(fā)場(chǎng)景下，這樣肯定不行
        synchronized (this) {
            int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(redisTemplate.opsForValue().get("stock")));
            if (stock > 0) {
                int currentStock = stock - 1;
                redisTemplate.opsForValue().set("stock", currentStock + "");
                System.out.println("扣減成功，當(dāng)前庫(kù)存為" + currentStock);
            } else {
                System.out.println("庫(kù)存不足，扣減失敗！");
            }
        }
        return ResponseEntity.ok("success");
    }

    @GetMapping("/minus1")
    public ResponseEntity<String> minusInventory1(){
        // 相當(dāng)于setnx命令
        String lockKey = "lockKey";
        // 務(wù)必加try-finally，因?yàn)槿绻?wù)掛了，鎖還得釋放
        String clientId = UUID.randomUUID().toString();
        try {
            // 相當(dāng)于加鎖
            // Boolean absent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "zxs");
            // 上下兩行不能分開(kāi)寫(xiě)，如果這中間報(bào)異常了，依然出現(xiàn)死鎖
            // redisTemplate.expire(lockKey,10, TimeUnit.SECONDS);
            Boolean absent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, clientId,30,TimeUnit.SECONDS);
            if (!absent) {
                return ResponseEntity.notFound().build();
            }

            int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(redisTemplate.opsForValue().get("stock")));
            if (stock > 0) {
                int currentStock = stock - 1;
                redisTemplate.opsForValue().set("stock", currentStock + "");
                System.out.println("扣減成功，當(dāng)前庫(kù)存為" + currentStock);
            } else {
                System.out.println("庫(kù)存不足，扣減失??！");
            }
        } finally {
            // 如果系統(tǒng)掛了呢，finally也不起作用了，因此還需要設(shè)置超時(shí)時(shí)間
            // 釋放鎖之前，判斷一下，務(wù)必釋放的鎖是自己持有的鎖
            if (clientId.equals(redisTemplate.opsForValue().get(lockKey))) {
                redisTemplate.delete(lockKey);
            }
        }
        return ResponseEntity.ok("success");
    }

    /**
     * 終極方案
     */
    @GetMapping("/minus2")
    public ResponseEntity<String> minusInventory2(){
        // redisson解決方案
        String lockKey = "lockKey";
        RLock lock = redisson.getLock(lockKey);
        try {
            // 加鎖
            lock.lock();
            int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(redisTemplate.opsForValue().get("stock")));
            if (stock > 0) {
                int currentStock = stock - 1;
                redisTemplate.opsForValue().set("stock", currentStock + "");
                System.out.println("扣減成功，當(dāng)前庫(kù)存為" + currentStock);
            } else {
                System.out.println("庫(kù)存不足，扣減失??！");
            }
        } finally {
            // 釋放鎖
            lock.unlock();
        }
        return ResponseEntity.ok("success");
    }
}

四、總結(jié)

@GetMapping("/minus") public ResponseEntity<String> minusInventory()：初步實(shí)現(xiàn)方式，在單線程環(huán)境下可以使用，但是在分布式高并發(fā)場(chǎng)景下，毫無(wú)疑問(wèn)是肯定不行的
@GetMapping("/minus1") public ResponseEntity<String> minusInventory1()：進(jìn)階實(shí)現(xiàn)方式，在一般的不拘小節(jié)的公司，勉強(qiáng)夠用，但是你需要考慮一下，鎖過(guò)期時(shí)間，到底設(shè)置多少才能完美呢？
@GetMapping("/minus2") public ResponseEntity<String> minusInventory2()：終極實(shí)現(xiàn)方式，redisson幫我們解決了上面的實(shí)現(xiàn)方式出現(xiàn)的尷尬情況

到此這篇關(guān)于SpringBoot基于Redis的分布式鎖實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot基于Redis的分布式鎖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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