基于Redission的分布式鎖實戰(zhàn)
一、為什么需要分布式鎖
在系統(tǒng)中,當存在多個進程和線程可以改變某個共享數(shù)據(jù)時,就容易出現(xiàn)并發(fā)問題導(dǎo)致共享數(shù)據(jù)的不一致性。
單體系統(tǒng):如果多個線程要訪問共享資源的時候,我們通常線程間加鎖的機制,在某一個時刻,只有一個線程可以對這個資源進行操作,其他線程需要等待鎖的釋放,Java中也有一些處理鎖的機制,比如synchronized。
分布式系統(tǒng):當某個資源可以被多個系統(tǒng)訪問使用到的時候,為了保證大家訪問這個數(shù)據(jù)是一致性的,那么就要求再同一個時刻,只能被一個系統(tǒng)使用,這時候線程之間的鎖機制就無法起到作用了,因為分布式環(huán)境中,系統(tǒng)是會部署到不同的機器上面的,那么就需要【分布式鎖】了。
解決共享資源操作可能引發(fā)的數(shù)據(jù)問題
二、Redission的實戰(zhàn)使用
2.1 Redission執(zhí)行流程
Redisson所有指令都通過lua腳本執(zhí)行,redis支持lua腳本原子性執(zhí)行
Redisson設(shè)置一個key的默認過期時間為30s,如果某個客戶端持有一個鎖超過了30s怎么辦?
2.2 Watch Dog 機制
Redisson中有一個watchdog看門狗的概念,翻譯過來就是看門狗,它會在你獲取鎖之后,每隔10秒幫你把key的超時時間設(shè)為30s(默認配置)
這樣的話,就算一直持有鎖也不會出現(xiàn)key過期了,其他線程獲取到鎖的問題了。
Redisson的"看門狗"邏輯保證了沒有死鎖發(fā)生。
備注:如果機器宕機了,看門狗也就沒了。此時就不會延長key的過期時間,到了30s之后就會自動過期了,其他線程可以獲取到鎖
2.3 對比setnx
1、加鎖:使用setnx進行加鎖,當該指令返回1時,說明成功獲得鎖
2、解鎖:當?shù)玫芥i的線程執(zhí)行完任務(wù)之后,使用del命令釋放鎖,以便其他線程可以繼續(xù)執(zhí)行setnx命令來獲得鎖
(1)存在的問題:假設(shè)線程獲取了鎖之后,在執(zhí)行任務(wù)的過程中掛掉,來不及顯示地執(zhí)行del命令釋放鎖, 那么競爭該鎖的線程都會執(zhí)行不了,產(chǎn)生死鎖的情況。
(2)解決方案:設(shè)置鎖超時時間
3、設(shè)置鎖超時時間:setnx 的 key 必須設(shè)置一個超時時間,以保證即使沒有被顯式釋放,這把鎖也要在一定時間后自動釋放??梢允褂胑xpire命令設(shè)置鎖超時時間
(1)存在問題:setnx 和 expire 不是原子性的操作,假設(shè)某個線程執(zhí)行setnx 命令,成功獲得了鎖, 但是還沒來得及執(zhí)行expire 命令,服務(wù)器就掛掉了,這樣一來,這把鎖就沒有設(shè)置過期時間了,變成了死鎖,別的線程再也沒有辦法獲得鎖了。
(2)解決方案:redis的set命令支持在獲取鎖的同時設(shè)置key的過期時
4、使用set命令加鎖并設(shè)置鎖過期時間:
(1)存在問題:假如線程A成功得到了鎖,并且設(shè)置的超時時間是 30 秒。 如果某些原因?qū)е戮€程 A 執(zhí)行的很慢,過了 30 秒都沒執(zhí)行完,這時候鎖過期自動釋放,線程 B 得到了鎖。
(2)解決方案:可以在 del 釋放鎖之前做一個判斷,驗證當前的鎖是不是自己加的鎖。 在加鎖的時候把當前的線程 ID 當做value,并在刪除之前驗證 key 對應(yīng)的 value 是不是自己線程的 ID。 但是,這樣做其實隱含了一個新的問題,get操作、判斷和釋放鎖是兩個獨立操作,不是原子性。對于非原子性的問題,我們可以使用Lua腳本來確保操作的原子性
………………
如上總結(jié)下來,如果使用傳統(tǒng)的Redission的底層封裝相關(guān)的代碼幫助我們解決了一系列此問題
原子性 原子性 原子性
三、代碼案例
分享一下Redission的代碼使用案例:超簡單
引入pom.xml依賴
<dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.6.5</version> </dependency>
模擬代碼
@RestController public class IndexController { @Autowired private Redisson redisson; @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @RequestMapping("/deduct_stock") public String deductStock() { String lockKey = "product_101"; RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey); try { //執(zhí)行鎖 redissonLock.lock(); //setIfAbsent(lockKey, clientId, 30, TimeUnit.SECONDS); int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")); // jedis.get("stock") if (stock > 0) { int realStock = stock - 1; stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + ""); // jedis.set(key,value) System.out.println("扣減成功,剩余庫存:" + realStock); } else { System.out.println("扣減失敗,庫存不足"); } } finally { //釋放鎖 redissonLock.unlock(); } return "end"; } }
Redis在命令隊列層面還是單線程的, Redis在IO層面是做了多線程的優(yōu)化
從上面的實現(xiàn)機制可以看出,Redis的多線程部分只是用來處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的讀寫和協(xié)議解析,執(zhí)行命令仍然是單線程順序執(zhí)行。所以我們不需要去考慮控制 key、lua、事務(wù),LPUSH/LPOP 等等的并發(fā)及線程安全問題。
到此這篇關(guān)于基于Redission的分布式鎖實戰(zhàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redission 分布式鎖內(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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