本文介绍: Lua 是一种轻量小巧的脚本语言,用标准C语言编写并以源代码形式开放, 其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能设计目的其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。Lua 特性轻量级:它用标准C语言编写并以源代码形式开放,编译后仅仅一百余K,可以很方便的嵌入别的程序里。可扩展:Lua提供了非常易于使用的扩展接口和机制:由宿主语言(通常是C或C++)提供这些功能,Lua可以使用它们,就像是本来就内置的功能一样。

2. 基于redis实现分布式

2.1. 基本实现

        借助于redis中的命令setnx(key, value),key不存在就新增,存在就什么都不做。同时有多个客户端发送setnx命令,只有一个客户端可以成功,返回1(true);其他的客户端返回0(false)。

  1. 多个客户端同时获取锁(setnx)

  2. 获取成功,执行业务逻辑,执行完成释放锁(del

  3. 其他客户端等待重试

改造StockService方法

@Service
public class StockService {

    @Autowired
    private StockMapper stockMapper;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    public void deduct() {
        // 加锁setnx
        Boolean lock = this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "111");
        // 重试递归调用
        if (!lock){
            try {
                Thread.sleep(50);
                this.deduct();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        } else {
            try {
                // 1. 查询库存信息
                String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock").toString();

                // 2. 判断库存是否充足
                if (stock != null && stock.length() != 0) {
                    Integer st = Integer.valueOf(stock);
                    if (st > 0) {
                        // 3.扣减库存
                        redisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(--st));
                    }
                }
            } finally {
                // 解锁
                this.redisTemplate.delete("lock");
            }
        }
    }
}

其中,加锁也可以使用循环

// 加锁,获取锁失败重试
while (!this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "111")){
    try {
        Thread.sleep(40);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

解锁:

// 释放锁
this.redisTemplate.delete("lock");

使用Jmeter压力测试如下:

2.2. 防死锁

问题:setnx刚刚获取到锁,当前服务器宕机,导致del释放锁无法执行,进而导致锁无法锁无法释放(死锁)

解决:给锁设置过期时间自动释放锁。

设置过期时间两种方式:

  1. 通过expire设置过期时间(缺乏原子性:如果在setnx和expire之间出现异常,锁也无法释放)

  2. 使用set指令设置过期时间:set key value ex 3 nx(既达到setnx的效果,又设置了过期时间)

压力测试肯定也没有问题。

2.3. 防误删

问题:可能会释放其他服务器的锁。

场景:如果业务逻辑的执行时间是7s。执行流程如下

  1. index1业务逻辑没执行完,3秒后锁被自动释放。

  2. index2获取到锁,执行业务逻辑,3秒后锁被自动释放。

  3. index3获取到锁,执行业务逻辑

  4. index1业务逻辑执行完成,开始调用del释放锁,这时释放的是index3的锁,导致index3的业务只执行1s就被别人释放。

    最终等于没锁的情况。

解决:setnx获取锁时,设置一个指定的唯一值(例如:uuid);释放前获取这个值,判断是否自己的锁

实现如下:

问题删除操作缺乏原子性。

场景

  1. index1执行删除时,查询到的lock值确实和uuid相等

  2. index1执行删除前,lock刚好过期时间已到,被redis自动释放

  3. index2获取了lock

  4. index1执行删除,此时会把index2的lock删除

解决方案:没有一个命令可以同时做到判断 + 删除,所有只能通过其他方式实现LUA脚本

2.4. redis中的lua脚本

2.4.1. 现实问题

        redis采用单线程架构,可以保证单个命令的原子性,但是无法保证一组命令在高并发场景下的原子性。例如:

在串行场景下:A和B的值肯定都是3

并发场景下:A和B的值可能在0-6之间。

极限情况下1:

则A的结果是0,B的结果是3

极限情况下2:

则A和B的结果都是6

        如果redis客户端通过lua脚本把3个命令一次性发送给redis服务器,那么这三个指令就不会被其他客户端指令打断。Redis 也保证脚本会以原子性(atomic)的方式执行: 当某个脚本正在运行的时候,不会有其他脚本或 Redis 命令被执行。 这和使用 MULTI/ EXEC 包围的事务很类似。

        但是MULTI/ EXEC方法来使用事务功能,将一组命令打包执行,无法进行业务逻辑的操作。这期间有某一条命令执行报错(例如给字符串自增),其他的命令还是会执行,并不会回滚。

2.4.2. lua介绍

        Lua 是一种轻量小巧的脚本语言,用标准C语言编写并以源代码形式开放, 其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能

设计目的

        其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能

Lua 特性

2.4.3. lua基本语法

        对lua脚本感兴趣的同学,请移步到官方教程或者《菜鸟教程》。这里仅以redis中可能会用到的部分语法作介绍。

a = 5               -- 全局变量
local b = 5         -- 局部变量, redis只支持局部变量
a, b = 10, 2*x      -- 等价于       a=10; b=2*x

流程控制:

if( 布尔表达式 1)
then
   --[ 在布尔表达式 1 为 true 时执行该语句块 --]
elseif( 布尔表达式 2)
then
   --[ 在布尔表达式 2 为 true 时执行该语句块 --]
else 
   --[ 如果以上布尔表达式都不为 true 则执行该语句块 --]
end

2.4.4. redis执行lua脚本 – EVAL指令

在redis中需要通过eval命令执行lua脚本。

格式

EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]
script:lua脚本字符串,这段Lua脚本不需要(也不应该)定义函数numkeys:lua脚本中KEYS数组的大小
key [key ...]:KEYS数组中的元素
arg [arg ...]:ARGV数组中的元素

案例1:基本案例

EVAL "return 10" 0

输出:(integer) 10

案例2动态传参

EVAL "return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]}" 5 10 20 30 40 50 60 70 80 90
# 输出:10 20 60 70

EVAL "if KEYS[1] > ARGV[1] then return 1 else return 0 end" 1 10 20
# 输出:0

EVAL "if KEYS[1] > ARGV[1] then return 1 else return 0 end" 1 20 10
# 输出:1

        传入了两个参数10和20,KEYS的长度是1,所以KEYS中有一个元素10,剩余的一个20就是ARGV数组的元素。

        redis.call()中的redis是redis中提供的lua脚本类库,仅在redis环境中可以使用该类库。

案例3:执行redis类库方法

set aaa 10  -- 设置一个aaa值为10
EVAL "return redis.call('get', 'aaa')" 0
# 通过return把call方法返回给redis客户端,打印:"10"

        注意:脚本里使用的所有键都应该由 KEYS 数组来传递。但并不是强制性的,代价是这样写出的脚本不能被 Redis 集群所兼容。

案例4:给redis类库方法动态传参

EVAL "return redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1])" 1 bbb 20

学到这里基本可以应付redis分布式锁所需要的脚本知识了。

案例5:pcall函数的使用(了解)

-- 当call() 在执行命令的过程中发生错误时,脚本会停止执行,并返回一个脚本错误,输出错误信息
EVAL "return redis.call('sets', KEYS[1], ARGV[1]), redis.call('set', KEYS[2], ARGV[2])" 2 bbb ccc 20 30
-- pcall函数不影响后续指令的执行
EVAL "return redis.pcall('sets', KEYS[1], ARGV[1]), redis.pcall('set', KEYS[2], ARGV[2])" 2 bbb ccc 20 30

注意:set方法写成了sets,肯定会报错

2.5. 使用lua保证删除原子性

删除LUA脚本:

if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end

代码实现:

public void deduct() {
    String uuid = UUID.randomUUID().toString();
    // 加锁setnx
    while (!this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 3, TimeUnit.SECONDS)) {
        // 重试循环
        try {
            Thread.sleep(50);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    try {
        // this.redisTemplate.expire("lock", 3, TimeUnit.SECONDS);
        // 1. 查询库存信息
        String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock").toString();

        // 2. 判断库存是否充足
        if (stock != null && stock.length() != 0) {
            Integer st = Integer.valueOf(stock);
            if (st > 0) {
                // 3.扣减库存
                redisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(--st));
            }
        }
    } finally {
        // 先判断是否自己的锁,再解锁
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] " +
            "then " +
            "   return redis.call('del', KEYS[1]) " +
            "else " +
            "   return 0 " +
            "end";
        this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
    }
}

压力测试,库存量也没有问题,截图略过。。。

2.6. 可重入锁

        由于上述加锁命令使用了 SETNX ,一旦键存在就无法再设置成功,这就导致后续同一线程内继续加锁,将会加锁失败。当一个线程执行一段代码成功获取锁之后,继续执行时,又遇到加锁的子任务代码,可重入性就保证线程能继续执行,而不可重入就是需要等待锁释放之后,再次获取锁成功,才能继续往下执行。

用一段 Java 代码解释可重入:

public synchronized void a() {
    b();
}

public synchronized void b() {
    // pass
}

        假设 X 线程在 a 方法获取锁之后,继续执行 b 方法,如果此时不可重入线程就必须等待锁释放,再次争抢锁。

        锁明明是被 X 线程拥有,却还需要等待自己释放锁,然后再去抢锁,这看起来就很奇怪,我释放我自己~

        可重入性就可以解决这个尴尬的问题,当线程拥有锁之后,往后再遇到加锁方法,直接将加锁次数加 1,然后再执行方法逻辑。退出加锁方法之后,加锁次数再减 1,当加锁次数为 0 时,锁才被真正的释放。

        可以看到可重入锁最大特性就是计数计算加锁的次数。所以当可重入锁需要在分布式环境实现时,我们也就需要统计加锁次数。

解决方案:redis + Hash

2.6.1. 加锁脚本

        Redis 提供了 Hash (哈希表)这种可以存储键值数据结构。所以我们可以使用 Redis Hash 存储的锁的重入次数,然后利用 lua 脚本判断逻辑。

if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1) 
then
    redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1);
    redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]);
    return 1;
else
	return 0;
end

假设值为:KEYS:[lock], ARGV[uuid, expire]

        如果锁不存在或者这是自己的锁,就通过hincrby(不存在就新增并加1,存在就加1)获取锁或者锁次数加1。

2.6.2. 解锁脚本

-- 判断 hash set 可重入 key 的值是否等于 0
-- 如果为 nil 代表 自己的锁已不存在,在尝试解其他线程的锁,解锁失败
-- 如果为 0 代表 可重入次数被减 1
-- 如果为 1 代表 该可重入 key 解锁成功
if(redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 0) then 
    return nil; 
elseif(redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], -1) > 0) then 
    return 0; 
else 
    redis.call('del', KEYS[1]); 
    return 1; 
end;

2.6.3. 代码实现

由于加解锁代码量相对较多,这里可以封装成一个工具类:

DistributedLockClient工厂类具体实现:

@Component
public class DistributedLockClient {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    private String uuid;

    public DistributedLockClient() {
        this.uuid = UUID.randomUUID().toString();
    }

    public DistributedRedisLock getRedisLock(String lockName){
        return new DistributedRedisLock(redisTemplate, lockName, uuid);
    }
}

DistributedRedisLock实现如下:

public class DistributedRedisLock implements Lock {

    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    private String lockName;

    private String uuid;

    private long expire = 30;

    public DistributedRedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockName, String uuid) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
        this.lockName = lockName;
        this.uuid = uuid;
    }

    @Override
    public void lock() {
        this.tryLock();
    }

    @Override
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {

    }

    @Override
    public boolean tryLock() {
        try {
            return this.tryLock(-1L, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return false;
    }

    /**
     * 加锁方法
     * @param time
     * @param unit
     * @return
     * @throws InterruptedException
     */
    @Override
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        if (time != -1){
            this.expire = unit.toSeconds(time);
        }
        String script = "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 " +
                "then " +
                "   redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1) " +
                "   redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
                "   return 1 " +
                "else " +
                "   return 0 " +
                "end";
        while (!this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), getId(), String.valueOf(expire))){
            Thread.sleep(50);
        }
        return true;
    }

    /**
     * 解锁方法
     */
    @Override
    public void unlock() {
        String script = "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 " +
                "then " +
                "   return nil " +
                "elseif redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], -1) == 0 " +
                "then " +
                "   return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                "else " +
                "   return 0 " +
                "end";
        Long flag = this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList(lockName), getId());
        if (flag == null){
            throw new IllegalMonitorStateException("this lock doesn't belong to you!");
        }
    }

    @Override
    public Condition newCondition() {
        return null;
    }

    /**
     * 给线程拼接唯一标识
     * @return
     */
    String getId(){
        return uuid + ":" + Thread.currentThread().getId();
    }
}

2.6.4. 使用及测试

在业务代码中使用:

public void deduct() {
    DistributedRedisLock redisLock = this.distributedLockClient.getRedisLock("lock");
    redisLock.lock();

    try {
        // 1. 查询库存信息
        String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock").toString();

        // 2. 判断库存是否充足
        if (stock != null && stock.length() != 0) {
            Integer st = Integer.valueOf(stock);
            if (st > 0) {
                // 3.扣减库存
                redisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(--st));
            }
        }
    } finally {
        redisLock.unlock();
    }
}

测试:

测试可重入性:

2.7. 自动续期

lua脚本:

if(redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1) then 
    redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]); 
    return 1; 
else 
    return 0; 
end

在RedisDistributeLock中添加renewExpire方法:

public class DistributedRedisLock implements Lock {

    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    private String lockName;

    private String uuid;

    private long expire = 30;

    public DistributedRedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockName, String uuid) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
        this.lockName = lockName;
        this.uuid = uuid + ":" + Thread.currentThread().getId();
    }

    @Override
    public void lock() {
        this.tryLock();
    }

    @Override
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {

    }

    @Override
    public boolean tryLock() {
        try {
            return this.tryLock(-1L, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return false;
    }

    /**
     * 加锁方法
     * @param time
     * @param unit
     * @return
     * @throws InterruptedException
     */
    @Override
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        if (time != -1){
            this.expire = unit.toSeconds(time);
        }
        String script = "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 " +
                "then " +
                "   redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1) " +
                "   redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
                "   return 1 " +
                "else " +
                "   return 0 " +
                "end";
        while (!this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuid, String.valueOf(expire))){
            Thread.sleep(50);
        }
        // 加锁成功,返回之前,开启定时器自动续期
        this.renewExpire();
        return true;
    }

    /**
     * 解锁方法
     */
    @Override
    public void unlock() {
        String script = "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 " +
                "then " +
                "   return nil " +
                "elseif redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], -1) == 0 " +
                "then " +
                "   return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                "else " +
                "   return 0 " +
                "end";
        Long flag = this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList(lockName), uuid);
        if (flag == null){
            throw new IllegalMonitorStateException("this lock doesn't belong to you!");
        }
    }

    @Override
    public Condition newCondition() {
        return null;
    }

    // String getId(){
    //     return this.uuid + ":" + Thread.currentThread().getId();
    // }

    private void renewExpire(){
        String script = "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 " +
                "then " +
                "   return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
                "else " +
                "   return 0 " +
                "end";
        new Timer().schedule(new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                if (redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuid, String.valueOf(expire))) {
                    renewExpire();
                }
            }
        }, this.expire * 1000 / 3);
    }
}

在tryLock方法中使用:

构造方法作如下修改

解锁方法作如下修改

2.8. 手写分步式锁小结

特征

  1. 独占排他:setnx

  2. 防死锁:

    redis客户端程序获取到锁之后,立马宕机。给锁添加过期时间

    不可重入:可重入

  3. 防误删:

    先判断是否自己的锁才能删除

  4. 原子性:

    加锁和过期时间之间:set k v ex 3 nx

    判断和释放锁之间:lua脚本

  5. 可重入性:hash(key field value) + lua脚本

  6. 自动续期:Timer定时器 + lua脚本

  7. 集群情况下,导致锁机制失效:

    1. 客户端程序10010,从主中获取锁

    2. 从还没来得及同步数据,主挂了

    3. 于是从升级为主

    4. 客户端程序10086就从新主中获取到锁,导致锁机制失效

操作

加锁:

  1. setnx:独占排他 死锁、不可重入、原子性

  2. set k v ex 30 nx:独占排他、死锁 不可重入

  3. hash + lua脚本:可重入锁

    1. 判断锁是否被占用(exists),如果没有被占用则直接获取锁(hset/hincrby)并设置过期时间(expire)

    2. 如果锁被占用,则判断是否当前线程占用的(hexists),如果是则重入(hincrby)并重置过期时间(expire)

    3. 否则获取锁失败,将来代码中重试

  4. Timer定时器 + lua脚本:实现锁的自动续期

    判断锁是否自己的锁(hexists == 1),如果是自己的锁则执行expire重置过期时间

解锁

  1. del:导致误删

  2. 先判断再删除同时保证原子性:lua脚本

  3. hash + lua脚本:可重入 1. 判断当前线程的锁是否存在,不存在则返回nil,将来抛出异常

    1. 存在则直接减1(hincrby -1),判断减1后的值是否为0,为0则释放锁(del),并返回1

    2. 不为0,则返回0

重试:递归 循环

2.9. 红锁算法

redis集群状态下的问题:

  1. 客户端A从master获取到锁

  2. master将锁同步到slave之前,master宕掉了。

  3. slave节点被晋级为master节点

  4. 客户端B取得了同一个资源被客户端A已经获取到的另外一个锁。

安全失效

解决集群下锁失效,参照redis官方网站针对redlock文档https://redis.io/docs/manual/patterns/distributed-locks/

        在算法的分布式版本中,我们假设有N个Redis服务器。这些节点是完全独立的,因此我们不使用复制或任何其他隐式协调系统前几节已经描述了如何在单个实例安全地获取和释放锁,在分布式锁算法中,将使用相同的方法在单个实例中获取和释放锁。将N设置为5是一个合理的值,因此需要在不同的计算机虚拟机上运行5个Redis主服务器,确保它们以独立的方式发生故障。

为了获取锁,客户端执行以下操作

  1. 客户端以毫秒为单位获取当前时间的时间戳,作为起始时间

  2. 客户端尝试在所有N个实例顺序使用相同的键名、相同的随机值来获取锁定。每个实例尝试获取锁都需要时间,客户端应该设置一个远小于总锁定时间的超时时间。例如,如果自动释放时间为10秒,则尝试获取锁的超时时间可能在5到50毫秒之间。这样可以防止客户端长时间与处于故障状态的Redis节点进行通信:如果某个实例不可用,尽快尝试与下一个实例进行通信

  3. 客户端获取当前时间 减去在步骤1中获得的起始时间,来计算获取锁所花费的时间。当且仅当客户端能够在大多数实例(至少3个)中获取锁时,并且获取锁所花费的总时间小于锁有效时间,则认为已获取锁。

  4. 如果获取了锁,则将锁有效时间减去 获取锁所花费的时间,如步骤3中所计算。

  5. 如果客户端由于某种原因(无法锁定N / 2 + 1个实例或有效时间为负)而未能获得该锁,它将尝试解锁所有实例(即使没有锁定成功的实例)。

        每台计算机都有一个本地时钟,我们通常可以依靠不同的计算机来产生很小的时钟漂移。只有在拥有锁的客户端将在锁有效时间内(如步骤3中获得的)减去一段时间(仅几毫秒)的情况下终止工作,才能保证这一点。以补偿进程之间的时钟漂移

        当客户端无法获取锁时,它应该在随机延迟后重试,以避免同时获取同一资源的多个客户端之间不同步(这可能会导致脑裂的情况:没人胜)。同样,客户端在大多数Redis实例中尝试获取锁的速度越快,出现裂脑情况(以及需要重试)的窗口就越小,因此理想情况下,客户端应尝试将SET命令发送到N个实例同时使用多路复用

        值得强调的是,对于未能获得大多数锁的客户端,尽快释放(部分)获得的锁有多么重要,这样就不必等待锁定期满才能再次获得锁(但是,如果发生了网络分区,并且客户端不再能够与Redis实例进行通信,则在等待密钥到期时需要付出可用性损失)。

2.10. redisson中的分布式锁

        Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还提供了许多分布式服务。其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, Bloom filter, Remote service, Spring cache, Executor service, Live Object service, Scheduler service) Redisson提供了使用Redis的最简单和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离(Separation of Concern),从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

官方文档地址Home · redisson/redisson Wiki · GitHub

2.10.1. 可重入锁(Reentrant Lock)

        基于Redis的Redisson分布式可重入锁RLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口。

        大家都知道,如果负责储存这个分布式锁的Redisson节点宕机以后,而且这个锁正好处于锁住的状态时,这个锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生,Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗,它的作用是在Redisson实例被关闭前,不断的延长锁的有效期。默认情况下,看门狗检查锁的超时时间是30秒钟,也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。

        RLock对象完全符合Java的Lock规范。也就是说只有拥有锁的进程才能解锁,其他进程解锁则会抛出IllegalMonitorStateException错误

        另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。

RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
// 最常见的使用方法
lock.lock();

// 加锁以后10秒钟自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// 尝试加锁,最多等待100秒,上锁以后10秒自动解锁
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {
   try {
     ...
   } finally {
       lock.unlock();
   }
}
  1. 引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.11.2</version>
</dependency>
  1. 添加配置

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        Config config = new Config();
        // 可以用"rediss://"来启用SSL连接
        config.useSingleServer().setAddress("redis://172.16.116.100:6379");
        return Redisson.create(config);
    }
}
  1. 代码中使用

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

public void checkAndLock() {
    // 加锁,获取锁失败重试
    RLock lock = this.redissonClient.getLock("lock");
    lock.lock();

    // 先查询库存是否充足
    Stock stock = this.stockMapper.selectById(1L);
    // 再减库存
    if (stock != null && stock.getCount() > 0){
        stock.setCount(stock.getCount() - 1);
        this.stockMapper.updateById(stock);
    }

    // 释放锁
    lock.unlock();
}
  1. 压力测试

性能跟我们手写的区别不大。

数据库也没有问题

2.10.2. 公平锁(Fair Lock)

        基于Redis的Redisson分布式可重入公平锁也是实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口的一种RLock对象。同时还提供了异步(Async)反射式(Reactive)RxJava2标准的接口。它保证了当多个Redisson客户端线程同时请求加锁时,优先分配给先发出请求的线程。所有请求线程会在一个队列中排队,当某个线程出现宕机时,Redisson会等待5秒后继续下一个线程,也就是说如果前面有5个线程都处于等待状态,那么后面的线程会等待至少25秒。

RLock fairLock = redisson.getFairLock("anyLock");
// 最常见的使用方法
fairLock.lock();

// 10秒钟以后自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
fairLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// 尝试加锁,最多等待100秒,上锁以后10秒自动解锁
boolean res = fairLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
fairLock.unlock();

2.10.3. 联锁(MultiLock)

        基于Redis的Redisson分布式联锁RedissonMultiLock对象可以将多个RLock对象关联为一个联锁,每个RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。

RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");

RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁:lock1 lock2 lock3
// 所有的锁都上锁成功才算成功。
lock.lock();
...
lock.unlock();

2.10.4. 红锁(RedLock)

        基于Redis的Redisson红锁RedissonRedLock对象实现了Redlock介绍的加锁算法。该对象也可以用来将多个RLock对象关联为一个红锁,每个RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。

RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");

RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁:lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功。
lock.lock();
...
lock.unlock();

2.10.5. 读写锁(ReadWriteLock)

        基于Redis的Redisson分布式可重入读写RReadWriteLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock接口。其中读锁和写锁都继承了RLock接口。

        分布式可重入读写锁允许同时有多个读锁和一个写锁处于加锁状态。

RReadWriteLock rwlock = redisson.getReadWriteLock("anyRWLock");
// 最常见的使用方法
rwlock.readLock().lock();
// 或
rwlock.writeLock().lock();

// 10秒钟以后自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
rwlock.readLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 或
rwlock.writeLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// 尝试加锁,最多等待100秒,上锁以后10秒自动解锁
boolean res = rwlock.readLock().tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
// 或
boolean res = rwlock.writeLock().tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
lock.unlock();

添加StockController方法:

@GetMapping("test/read")
public String testRead(){
    String msg = stockService.testRead();

    return "测试读";
}

@GetMapping("test/write")
public String testWrite(){
    String msg = stockService.testWrite();

    return "测试写";
}

添加StockService方法:

public String testRead() {
    RReadWriteLock rwLock = this.redissonClient.getReadWriteLock("rwLock");
    rwLock.readLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);

    System.out.println("测试读锁。。。。");
    // rwLock.readLock().unlock();

    return null;
}

public String testWrite() {
    RReadWriteLock rwLock = this.redissonClient.getReadWriteLock("rwLock");
    rwLock.writeLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);

    System.out.println("测试写锁。。。。");
    // rwLock.writeLock().unlock();

    return null;
}

打开开两个浏览器窗口测试:

  • 同时访问写:一个写完之后,等待一会儿(约10s),另一个写开始

  • 同时访问读:不用等待

  • 先写后读:读要等待(约10s)写完成

  • 先读后写:写要等待(约10s)读完成

2.10.6. 信号量(Semaphore)

        基于Redis的Redisson的分布式信号量(Semaphore)Java对象RSemaphore采用了与java.util.concurrent.Semaphore相似的接口和用法。同时还提供了异步(Async)反射式(Reactive)RxJava2标准的接口。

RSemaphore semaphore = redisson.getSemaphore("semaphore");
semaphore.trySetPermits(3);
semaphore.acquire();
semaphore.release();

在StockController添加方法:

@GetMapping("test/semaphore")
public String testSemaphore(){
    this.stockService.testSemaphore();

    return "测试信号量";
}

在StockService添加方法:

public void testSemaphore() {
    RSemaphore semaphore = this.redissonClient.getSemaphore("semaphore");
    semaphore.trySetPermits(3);
    try {
        semaphore.acquire();

        TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
        System.out.println(System.currentTimeMillis());

        semaphore.release();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

添加测试用例:并发10次,循环一次

控制台效果

控制台1:
1606960790234
1606960800337
1606960800443
1606960805248

控制台2:
1606960790328
1606960795332
1606960800245

控制台3:
1606960790433
1606960795238
1606960795437

由此可知:

1606960790秒有3次请求进来:每个控制台各1次

1606960795秒有3次请求进来:控制台2有1次,控制台3有2次

1606960800秒有3次请求进来:控制台1有2次,控制台2有1次

1606960805秒有1次请求进来:控制台1有1次

2.10.7. 闭锁(CountDownLatch)

        基于Redisson的Redisson分布式闭锁(CountDownLatch)Java对象RCountDownLatch采用了与java.util.concurrent.CountDownLatch相似的接口和用法。

RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("anyCountDownLatch");
latch.trySetCount(1);
latch.await();

// 在其他线程或其他JVM里
RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("anyCountDownLatch");
latch.countDown();

需要两个方法:一个等待,一个计数countDown

给StockController添加测试方法:

@GetMapping("test/latch")
public String testLatch(){
    this.stockService.testLatch();

    return "班长锁门。。。";
}

@GetMapping("test/countdown")
public String testCountDown(){
    this.stockService.testCountDown();

    return "出来了一位同学";
}

给StockService添加测试方法:

public void testLatch() {
    RCountDownLatch latch = this.redissonClient.getCountDownLatch("latch");
    latch.trySetCount(6);

    try {
        latch.await();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

public void testCountDown() {
    RCountDownLatch latch = this.redissonClient.getCountDownLatch("latch");
    latch.trySetCount(6);

    latch.countDown();
}

重启测试,打开两个页面:当第二个请求执行6次之后,第一个请求才会执行。


 

原文地址:https://blog.csdn.net/baidu_35410857/article/details/134575110

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