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一文讓你搞懂如何手寫一個redis分布式鎖

 更新時間:2022年11月11日 08:24:00   作者:指北君  
既然要搞懂Redis分布式鎖,那肯定要有一個需要它的場景。高并發(fā)售票問題就是一個經(jīng)典案例。本文就來利用這個場景手寫一個redis分布式鎖,讓你徹底搞懂它

場景

既然要搞懂Redis分布式鎖,那肯定要有一個需要它的場景。

高并發(fā)售票問題就是一個經(jīng)典案例。

搭建環(huán)境

  • 準(zhǔn)備redis服務(wù),設(shè)置redis的鍵值對:set ticket 10
  • 準(zhǔn)備 postman、JMeter 等模擬高并發(fā)請求的工具
  • 核心代碼
@Service
public?class?TicketServiceImpl?implements?TicketService?{
????@Autowired
????private?StringRedisTemplate?stringRedisTemplate;

????private?Logger?logger?=?LoggerFactory.getLogger(TicketServiceImpl.class);

????@Override
????public?String?sellTicket()?{
????????String?ticketStr?=?stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket");
????????int?ticket?=?0;
????????if?(null?!=?ticketStr)?{
????????????ticket?=?Integer.parseInt(ticketStr);
????????}
????????if?(ticket?>?0)?{
????????????int?ticketNew?=?ticket?-?1;
????????????stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket",?String.valueOf(ticketNew));
????????????logger.info("當(dāng)前票的庫存為:"?+?ticketNew);
????????}?else?{
????????????logger.info("手速不夠呀,票已經(jīng)賣光了...");
????????}
????????return?"搶票成功...";
????}
}

分析解決問題

以上代碼沒有做任何的加鎖操作,在高并發(fā)情況下,票的超賣情況很嚴(yán)重,根本無法正常使用

分析1

既然要加分布式鎖,那么我們可以使用Redis中的setnx命令來模擬一個鎖。

redis>?EXISTS?job????????????????#?job?不存在
(integer)?0

redis>?SETNX?job?"programmer"????#?job?設(shè)置成功
(integer)?1

redis>?SETNX?job?"code-farmer"???#?嘗試覆蓋?job?,失敗
(integer)?0

當(dāng)一個線程進(jìn)入到當(dāng)前方法中,使用 setnx 設(shè)置一個鍵,如果設(shè)置成功,就允許繼續(xù)訪問,設(shè)置失敗,就不能訪問該方法;

當(dāng)方法運行完畢時,將這個鍵刪除,下一次再有線程來訪問時,就重新執(zhí)行該操作。

public?String?sellTicket()?{
????String?lock="lock";
????//?如果成功設(shè)置這個值,證明目前該方法并沒有被操作,可以進(jìn)行賣票操作
????Boolean?tag?=?stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock,?"");
????if?(!tag)?{?//?如果設(shè)置失敗,證明當(dāng)前方法正在被執(zhí)行,不允許再次執(zhí)行
????????//?實際開發(fā)環(huán)境應(yīng)該使用隊列來完成訪問操作,這里主要探究分布式鎖的問題,所以僅僅模擬了場景
????????//?這里使用自旋的方式,防止訪問信息丟失
????????sellTicket();
????????return?"當(dāng)前訪問人數(shù)過多,請稍后訪問...";
????}
????String?ticketStr?=?stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket");
????int?ticket?=?0;
????if?(null?!=?ticketStr)?{
????????ticket?=?Integer.parseInt(ticketStr);
????}
????if?(ticket?>?0)?{
????????int?ticketNew?=?ticket?-?1;
????????stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket",?String.valueOf(ticketNew));
????????logger.info("當(dāng)前票的庫存為:"?+?ticketNew);
????}?else?{
????????logger.info("手速不夠呀,票已經(jīng)賣光了...");
????}
????stringRedisTemplate.delete(lock);
????return?"搶票成功...";
}

分析2

上述的代碼在程序正常運行下不會出現(xiàn)票超賣的問題,但是我們需要考慮:

1.如果程序運行中系統(tǒng)出現(xiàn)了異常,導(dǎo)致無法刪除lock,就會造成死鎖的問題。也許有人馬上就會想到,使用 try{} finally {} ,在finally中進(jìn)行刪除鎖的操作。

但是,如果是分布式架構(gòu),第一個服務(wù)器接收到請求,加了鎖,此時第二個服務(wù)器也接收到請求,setnx 命令失敗,需要執(zhí)行return操作,根據(jù)finally的特性,執(zhí)行return之前,需要先執(zhí)行finally里的代碼,于是,第二個服務(wù)器把鎖給刪除了,程序中鎖失效了,肯定會出現(xiàn)票超賣等一系列問題。

2.如果程序在運行中直接徹底死了(比如,程序員閑著沒事兒,來了個 kill -9;或者斷電),就算加了finally,finally也不能執(zhí)行,還是會出現(xiàn)死鎖問題

解決方法:

  • 給鎖加一個標(biāo)識符,只允許自己來操作鎖,其他訪問程序不能操作鎖
  • 還要給鎖加一個過期時間,這樣就算程序死了,當(dāng)時間過期后,還是能夠繼續(xù)執(zhí)行
public?String?sellTicket()?{
????String?lock="lock";?????//?鎖的鍵
????String?lockId?=?UUID.randomUUID().toString();?//?鎖的值:唯一標(biāo)識
????try{
????????//?如果成功設(shè)置這個值,證明目前該方法并沒有被操作,可以進(jìn)行賣票操作
????????//?添加一個過期時間,暫定為?30秒,這里的操作具有原子性,如果過期時間設(shè)置失敗,鍵也會設(shè)置失敗
????????Boolean?tag?=?stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock,?lockId,?30,?TimeUnit.SECONDS);
????????if?(!tag)?{?//?如果設(shè)置失敗,證明當(dāng)前方法正在被執(zhí)行,不允許再次執(zhí)行
????????????//?實際開發(fā)環(huán)境應(yīng)該使用隊列來完成訪問操作,這里主要探究分布式鎖的問題,所以僅僅模擬了場景
????????????//?不設(shè)置回調(diào)的話,訪問信息會丟失
????????????sellTicket();
????????????return?"當(dāng)前訪問人數(shù)過多,請稍后訪問...";
????????}
????????String?ticketStr?=?stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket");
????????int?ticket?=?0;
????????if?(null?!=?ticketStr)?{
????????????ticket?=?Integer.parseInt(ticketStr);
????????}
????????if?(ticket?>?0)?{
????????????int?ticketNew?=?ticket?-?1;
????????????stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket",?String.valueOf(ticketNew));
????????????logger.info("當(dāng)前票的庫存為:"?+?ticketNew);
????????}?else?{
????????????logger.info("手速不夠呀,票已經(jīng)賣光了...");
????????}
????}?finally?{
????????//?如果redis中的值,和當(dāng)前的值一致,才允許刪除鎖。
????????if?(lockId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lock)))?{
????????????stringRedisTemplate.delete(lock);
????????}
????}
????return?"搶票成功...";
}

分析3

寫到這里已經(jīng)可以解決大部分問題了,但是還需要考慮一個問題:

如果程序運行的極慢(硬件處理慢或者進(jìn)行了GC),導(dǎo)致30秒已經(jīng)到了,鎖已經(jīng)失效了,程序還沒有運行完成,這時候,就會有另一個線程總想鉆個空子,導(dǎo)致票的超賣問題。

這里我們可以使用 sleep 模擬一下

??......
??if?(ticket?>?0)?{
??????try?{
??????????//?為了測試方便,過期時間和線程暫停時間都改成了3秒
??????????Thread.sleep(3000);
??????}?catch?(InterruptedException?e)?{
??????????e.printStackTrace();
??????}
??????int?ticketNew?=?ticket?-?1;
??????stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket",?String.valueOf(ticketNew));
??......

這樣運行就會出現(xiàn)極其嚴(yán)重的超賣問題

那么該如何設(shè)置這個過期時間呢?繼續(xù)加大?這顯然是不合適的,因為無論多么大,總有可能出現(xiàn)問題。

解決方法

我們可以使用守護(hù)線程,來保證這個時間永不過期

public?String?sellTicket()?{
????String?lock="lock";?????//?鎖的鍵
????String?lockId?=?UUID.randomUUID().toString();?//?鎖的值:唯一標(biāo)識
????MyThread?myThread?=?null;?//?鎖的守護(hù)線程
????try{
????????//?如果成功設(shè)置這個值,證明目前該方法并沒有被操作,可以進(jìn)行賣票操作
????????//?添加一個過期時間,暫定為?3?秒,這里的操作具有原子性,如果過期時間設(shè)置失敗,鍵也會設(shè)置失敗
????????Boolean?tag?=?stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock,?lockId,?3,?TimeUnit.SECONDS);
????????if?(!tag)?{?//?如果設(shè)置失敗,證明當(dāng)前方法正在被執(zhí)行,不允許再次執(zhí)行
????????????//?實際開發(fā)環(huán)境應(yīng)該使用隊列來完成訪問操作,這里主要探究分布式鎖的問題,所以僅僅模擬了場景
????????????//?不設(shè)置回調(diào)的話,訪問信息會丟失
????????????sellTicket();
????????????return?"當(dāng)前訪問人數(shù)過多,請稍后訪問...";
????????}

????????//?開啟守護(hù)線程,?每隔三分之一的時間,給鎖續(xù)命
????????myThread?=?new?MyThread(lock);
????????myThread.setDaemon(true);
????????myThread.start();

????????String?ticketStr?=?stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket");
????????int?ticket?=?0;
????????if?(null?!=?ticketStr)?{
????????????ticket?=?Integer.parseInt(ticketStr);
????????}
????????if?(ticket?>?0)?{
????????????try?{
????????????????Thread.sleep(3000);
????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????????????e.printStackTrace();
????????????}
????????????int?ticketNew?=?ticket?-?1;
????????????stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket",?String.valueOf(ticketNew));
????????????logger.info("當(dāng)前票的庫存為:"?+?ticketNew);
????????}?else?{
????????????logger.info("手速不夠呀,票已經(jīng)賣光了...");
????????}
????}?finally?{
????????//?如果redis中的值,和當(dāng)前的值一致,才允許刪除鎖。
????????if?(lockId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lock)))?{
????????????//?程序運行結(jié)束,需要關(guān)閉守護(hù)線程
????????????myThread.stop();
????????????stringRedisTemplate.delete(lock);
????????????logger.info("釋放鎖成功...");
????????}
????}
????return?"搶票成功...";
}

/**?使用后臺線程進(jìn)行續(xù)命
?*??守護(hù)線程
?*????在主線程下?如果有一個守護(hù)線程??這個守護(hù)線程的生命周期?跟主線程是同生死的
?*/
class?MyThread?extends?Thread{
????String?lock;
????MyThread?(String?lock)?{
????????this.lock?=?lock;
????}

????@Override
????public?void?run()?{
????????while?(true)?{
????????????try?{
????????????????//?三分之一的時間
????????????????Thread.sleep(1000);
????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????????????e.printStackTrace();
????????????}
????????????//?假設(shè)線程還活著,就要給鎖續(xù)命
????????????logger.info("線程續(xù)命ing...");
????????????stringRedisTemplate.expire(lock,?3,?TimeUnit.SECONDS);
????????}
????}
}

總結(jié)

到這里,我們已經(jīng)基本實現(xiàn)了redis分布式鎖,并且可以在高并發(fā)場景下正常運行。

需要注意的是,實現(xiàn)分布式鎖的代碼肯定不是最佳的,重要的是了解分布式鎖的實現(xiàn)原理,以及發(fā)現(xiàn)問題并解決問題的思路。

到此這篇關(guān)于一文讓你搞懂如何手寫一個redis分布式鎖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis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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