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基于redis實現分布式鎖的原理與方法

前言

系統的不斷擴大，分布式鎖是最基本的保障。與單機的多線程不一樣的是，分布式跨多個機器。線程的共享變量無法跨機器。

為了保證一個在高并發存場景下只能被同一個線程操作，java并發處理提供ReentrantLock或Synchronized進行互斥控制。但是這僅僅對單機環境有效。我們實現分布式鎖大概通過三種方式。

redis實現分布式鎖
數據庫實現分布式鎖
zk實現分布式鎖

今天我們介紹通過redis實現分布式鎖。實際上這三種和java對比看屬于一類。都是屬于程序外部鎖。

原理剖析

上述三種分布式鎖都是通過各自為依據對各個請求進行上鎖，解鎖從而控制放行還是拒絕。redis鎖是基于其提供的setnx命令。
setnx當且僅當key不存在。若給定key已經存在，則setnx不做任何動作。setnx是一個原子性操作。
和數據庫分布式相比，因為redis內存輕量。所以redis分布式鎖性能更好

實現

原理很簡單。結合springboot項目我們實現一套通過注解形式對接口進行庫存上鎖案例進行理解

編寫注解

我們編寫注解。方便我們在接口上添加注解提供攔截信息

/**
 * @author 張新華
 * @version V1.0
 * @Package com.ay.framework.order.redis.product
 * @date 2020年03月26日, 0026 10:29
 * @Copyright © 2020 安元科技有限公司
 */
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
public @interface StockLock {

  /**
   * @author zxhtom
   * @Description 鎖key的前綴
   * @Date 15:25 2020年03月25日, 0025
   * @Param []
   * @return java.lang.String
   */
  String prefix() default "";
  /**
   * @author zxhtom
   * @Description key的分隔符
   * @Date 15:27 2020年03月25日, 0025
   * @Param []
   * @return java.lang.String
   */
  String delimiter() default ":";
}

/**
 * @author 張新華
 * @version V1.0
 * @Package com.ay.framework.order.redis.product
 * @date 2020年03月26日, 0026 11:09
 * @Copyright © 2020 安元科技有限公司
 */
@Target({ElementType.PARAMETER , ElementType.METHOD , ElementType.FIELD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
public @interface StockParam {
  /**
  * @author zxhtom
  * @Description 組成key
  * @Date 11:11 2020年03月26日, 0026
  * @Param []
  * @return java.lang.String[]
  */
  String[] names() default {""};
}

攔截器攔截

redis分布式鎖實現的關鍵就是攔截器的編寫。上面的注解只是為了實現攔截的一個輔助。

@Around("execution(public * *(..))  @annotation(com.ay.framework.order.redis.product.StockLock)")

通過springboot的Around進行針對StockLock注解的攔截。通過攔截我們可以獲取到攔截的方法、參數、及需要的鎖的參數。

我們獲取到需要鎖的名稱這里叫做【a】之后通過redis的原子性操作對該key進行遞減操作。

為了方便我們在削減庫存的時候可以對庫存進行更新操作。我們在遞減庫存前還需要借助于另一把鎖。這一把鎖我們叫做【a_key】

換句話說我們接口想訪問就必須獲取【a】鎖，拿到【a】鎖需要減少庫存。減少庫存之前需要獲取【a_key】鎖。

拿到鎖之后處理完邏輯之后我們需要釋放對應鎖。

RedisAtomicLong entityIdCounter = new RedisAtomicLong(lockKey, redisTemplate.getConnectionFactory());
  if (redisTemplate.hasKey(CoreConstants.UPDATEPRODUCTREDISLOCKKEY + lockKey)) {
    //表示lockKey的庫存信息有變動。此時無法進行交易
    throw new BusinessException("庫存變動。暫無法交易");
  }
  Long increment = entityIdCounter.decrementAndGet();
  if (increment >= 0) {
    try {
      Object proceed = pjp.proceed();
    } catch (Throwable throwable) {
      //所占資源需要釋放回資源池
      while (!redisLock.tryGetLock(CoreConstants.UPDATEPRODUCTREDISLOCKKEY + lockKey, "")) {

      }
      //表示lockKey的庫存信息有變動。此時無法進行交易
      long l = entityIdCounter.incrementAndGet();
      if (l  1) {
        redisTemplate.opsForValue().set(lockKey,1);
      }
      redisLock.unLock(CoreConstants.UPDATEPRODUCTREDISLOCKKEY + lockKey);
      throwable.printStackTrace();
    }
  } else {
    redisTemplate.opsForValue().set(lockKey,0);
    throw new BusinessException("庫存不足！無法操作");
  }

因為我們上鎖就需要釋放鎖。但是程序在中途處理業務是發生異常導致沒有走到釋放鎖的步驟。這個時候就導致我們的分布式鎖一直被鎖。俗稱【死鎖】。為了避免這種場景的發生。我們常常在上鎖的時候給一個有效期。有效期已過自動釋放鎖。這個特性恰好和redis的過期策略不摩爾和。

上述提及工具

RedisLock

public Boolean tryGetLock(String key , String value) {
  return tryGetLock(key, value, -1, TimeUnit.DAYS);
}
public Boolean tryGetLock(String key , String value, Integer expire) {
  return tryGetLock(key, value, expire, TimeUnit.SECONDS);
}
public Boolean tryGetLock(String key , String value, Integer expire , TimeUnit timeUnit) {
  ValueOperations operations = redisTemplate.opsForValue();
  if (operations.setIfAbsent(key, value)) {
    //說明 redis沒有該key , 換言之 加鎖成功 設置過期時間防止死鎖
    if (expire > 0) {
      redisTemplate.expire(key, expire, timeUnit);
    }
    return true;
  }
  return false;
}

public Boolean unLock(String key) {
  return redisTemplate.delete(key);
}

StockKeyGenerator

@Component()
@Primary
public class StockKeyGenerator implements CacheKeyGenerator {
  @Override
  public String getLockKey(ProceedingJoinPoint pjp) {
    //獲取方法簽名
    MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
    Method method = signature.getMethod();
    //獲取方法cacheLock注解
    StockLock stockLock = method.getAnnotation(StockLock.class);
    //獲取方法參數
    Object[] args = pjp.getArgs();
    Parameter[] parameters = method.getParameters();
    StringBuilder builder = new StringBuilder();
    for (int i = 0; i  parameters.length; i++) {
      StockParam stockParam = parameters[i].getAnnotation(StockParam.class);
      Object arg = args[i];
      if (arg instanceof Map) {
        MapString, Object> temArgMap = (MapString, Object>) arg;
        String[] names = stockParam.names();
        for (String name : names) {
          if (builder.length() > 0) {
            builder.append(stockLock.delimiter());
          }
          builder.append(temArgMap.get(name));
        }
      }

    }
    return builder.toString();
  }
}

問題分析

上面分析了一個死鎖的場景，理論上出了死鎖我們redis分布鎖很好的解決了分布式問題。但是還是會出現問題。下面列舉寫小編遇到的問題。

業務處理時間>上鎖過期時間

a線程獲取到鎖，開始進行業務處理需要8S，

在8S內，鎖的有效期是5S，在鎖過期后也就是第6S ， b線程進入開始獲取鎖這個時候b是可以獲取到新鎖的。這個時候就是有問題的。

假設b線程業務處理只需要3S ，但是因為a線程釋放了鎖，所以在第8S的時候雖然b線程沒有釋放鎖，b的鎖也沒有過期但是這時候也沒有了鎖。從而導致C線程也可以進入

總結

到此這篇基于redis實現分布式鎖的原理與方法的文章就介紹到這了,更多相關redis分布式鎖內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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