快捷導(dǎo)航

Redis分布式鎖之紅鎖的實現(xiàn)

更新時間：2022年08月09日 11:43:40 作者：姜秀麗

本文主要介紹了Redis分布式鎖之紅鎖的實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一、問題

分布式鎖，當我們請求一個分布式鎖的時候，成功了，但是這時候slave還沒有復(fù)制我們的鎖，masterDown了，我們的應(yīng)用繼續(xù)請求鎖的時候，會從繼任了master的原slave上申請，也會成功。

這就會導(dǎo)致，同一個鎖被獲取了不止一次。

二、辦法

Redis中針對此種情況，引入了紅鎖的概念。

三、原理

用Redis中的多個master實例，來獲取鎖，只有大多數(shù)實例獲取到了鎖，才算是獲取成功。具體的紅鎖算法分為以下五步：

獲取當前的時間（單位是毫秒）。
使用相同的key和隨機值在N個節(jié)點上請求鎖。這里獲取鎖的嘗試時間要遠遠小于鎖的超時時間，防止某個masterDown了，我們還在不斷的獲取鎖，而被阻塞過長的時間。
只有在大多數(shù)節(jié)點上獲取到了鎖，而且總的獲取時間小于鎖的超時時間的情況下，認為鎖獲取成功了。
如果鎖獲取成功了，鎖的超時時間就是最初的鎖超時時間進去獲取鎖的總耗時時間。
如果鎖獲取失敗了，不管是因為獲取成功的節(jié)點的數(shù)目沒有過半，還是因為獲取鎖的耗時超過了鎖的釋放時間，都會將已經(jīng)設(shè)置了key的master上的key刪除。

四、實戰(zhàn)

Redission就實現(xiàn)了紅鎖算法，使用的步驟如下：

1、引入maven

<!-- JDK 1.8+ compatible -->
<dependency>
   <groupId>org.redisson</groupId>
   <artifactId>redisson</artifactId>
   <version>3.9.0</version>
</dependency>

2、引入代碼

Config config1 = new Config();
config1.useSingleServer().setAddress("redis://172.0.0.1:5378").setPassword("a123456").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient1 = Redisson.create(config1);

Config config2 = new Config();
config2.useSingleServer().setAddress("redis://172.0.0.1:5379").setPassword("a123456").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient2 = Redisson.create(config2);

Config config3 = new Config();
config3.useSingleServer().setAddress("redis://172.0.0.1:5380").setPassword("a123456").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient3 = Redisson.create(config3);

/**
?* 獲取多個 RLock 對象
?*/
RLock lock1 = redissonClient1.getLock(lockKey);
RLock lock2 = redissonClient2.getLock(lockKey);
RLock lock3 = redissonClient3.getLock(lockKey);

/**
?* 根據(jù)多個 RLock 對象構(gòu)建 RedissonRedLock （最核心的差別就在這里）
?*/
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);

try {
? ? /**
? ? ?* 4.嘗試獲取鎖
? ? ?* waitTimeout 嘗試獲取鎖的最大等待時間，超過這個值，則認為獲取鎖失敗
? ? ?* leaseTime ? 鎖的持有時間,超過這個時間鎖會自動失效（值應(yīng)設(shè)置為大于業(yè)務(wù)處理的時間，確保在鎖有效期內(nèi)業(yè)務(wù)能處理完）
? ? ?*/
? ? boolean res = redLock.tryLock((long)waitTimeout, (long)leaseTime, TimeUnit.SECONDS);
? ? if (res) {
? ? ? ? //成功獲得鎖，在這里處理業(yè)務(wù)
? ? }
} catch (Exception e) {
? ? throw new RuntimeException("aquire lock fail");
}finally{
? ? //無論如何, 最后都要解鎖
? ? redLock.unlock();
}

3、核心源碼

public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
? ? long newLeaseTime = -1;
? ? if (leaseTime != -1) {
? ? ? ? newLeaseTime = unit.toMillis(waitTime)*2;
? ? }
? ??
? ? long time = System.currentTimeMillis();
? ? long remainTime = -1;
? ? if (waitTime != -1) {
? ? ? ? remainTime = unit.toMillis(waitTime);
? ? }
? ? long lockWaitTime = calcLockWaitTime(remainTime);
? ? /**
? ? ?* 1. 允許加鎖失敗節(jié)點個數(shù)限制（N-(N/2+1)）
? ? ?*/
? ? int failedLocksLimit = failedLocksLimit();
? ? /**
? ? ?* 2. 遍歷所有節(jié)點通過EVAL命令執(zhí)行l(wèi)ua加鎖
? ? ?*/
? ? List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList<>(locks.size());
? ? for (ListIterator<RLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {
? ? ? ? RLock lock = iterator.next();
? ? ? ? boolean lockAcquired;
? ? ? ? /**
? ? ? ? ?* ?3.對節(jié)點嘗試加鎖
? ? ? ? ?*/
? ? ? ? try {
? ? ? ? ? ? if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {
? ? ? ? ? ? ? ? lockAcquired = lock.tryLock();
? ? ? ? ? ? } else {
? ? ? ? ? ? ? ? long awaitTime = Math.min(lockWaitTime, remainTime);
? ? ? ? ? ? ? ? lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? } catch (RedisResponseTimeoutException e) {
? ? ? ? ? ? // 如果拋出這類異常，為了防止加鎖成功，但是響應(yīng)失敗，需要解鎖所有節(jié)點
? ? ? ? ? ? unlockInner(Arrays.asList(lock));
? ? ? ? ? ? lockAcquired = false;
? ? ? ? } catch (Exception e) {
? ? ? ? ? ? // 拋出異常表示獲取鎖失敗
? ? ? ? ? ? lockAcquired = false;
? ? ? ? }
? ? ? ??
? ? ? ? if (lockAcquired) {
? ? ? ? ? ? /**
? ? ? ? ? ? ?*4. 如果獲取到鎖則添加到已獲取鎖集合中
? ? ? ? ? ? ?*/
? ? ? ? ? ? acquiredLocks.add(lock);
? ? ? ? } else {
? ? ? ? ? ? /**
? ? ? ? ? ? ?* 5. 計算已經(jīng)申請鎖失敗的節(jié)點是否已經(jīng)到達 允許加鎖失敗節(jié)點個數(shù)限制 （N-(N/2+1)）
? ? ? ? ? ? ?* 如果已經(jīng)到達， 就認定最終申請鎖失敗，則沒有必要繼續(xù)從后面的節(jié)點申請了
? ? ? ? ? ? ?* 因為 Redlock 算法要求至少N/2+1 個節(jié)點都加鎖成功，才算最終的鎖申請成功
? ? ? ? ? ? ?*/
? ? ? ? ? ? if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {
? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? ? ? if (failedLocksLimit == 0) {
? ? ? ? ? ? ? ? unlockInner(acquiredLocks);
? ? ? ? ? ? ? ? if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return false;
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? ? ? failedLocksLimit = failedLocksLimit();
? ? ? ? ? ? ? ? acquiredLocks.clear();
? ? ? ? ? ? ? ? // reset iterator
? ? ? ? ? ? ? ? while (iterator.hasPrevious()) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? iterator.previous();
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? } else {
? ? ? ? ? ? ? ? failedLocksLimit--;
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }

? ? ? ? /**
? ? ? ? ?* 6.計算 目前從各個節(jié)點獲取鎖已經(jīng)消耗的總時間，如果已經(jīng)等于最大等待時間，則認定最終申請鎖失敗，返回false
? ? ? ? ?*/
? ? ? ? if (remainTime != -1) {
? ? ? ? ? ? remainTime -= System.currentTimeMillis() - time;
? ? ? ? ? ? time = System.currentTimeMillis();
? ? ? ? ? ? if (remainTime <= 0) {
? ? ? ? ? ? ? ? unlockInner(acquiredLocks);
? ? ? ? ? ? ? ? return false;
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? }

? ? if (leaseTime != -1) {
? ? ? ? List<RFuture<Boolean>> futures = new ArrayList<>(acquiredLocks.size());
? ? ? ? for (RLock rLock : acquiredLocks) {
? ? ? ? ? ? RFuture<Boolean> future = ((RedissonLock) rLock).expireAsync(unit.toMillis(leaseTime), TimeUnit.MILLISECONDS);
? ? ? ? ? ? futures.add(future);
? ? ? ? }
? ? ? ??
? ? ? ? for (RFuture<Boolean> rFuture : futures) {
? ? ? ? ? ? rFuture.syncUninterruptibly();
? ? ? ? }
? ? }

? ? /**
? ? ?* 7.如果邏輯正常執(zhí)行完則認為最終申請鎖成功，返回true
? ? ?*/
? ? return true;
}

到此這篇關(guān)于Redis分布式鎖之紅鎖的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis 紅鎖內(nèi)容請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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