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    基于Redis分布式锁的实现代码

    概述

    目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项。”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

    在很多场景中,我们为了保证数据的最终一致性,需要很多的技术方案来支持,比如分布式事务、分布式锁等。

    选用Redis实现分布式锁原因

    Redis有很高的性能

    Redis命令对此支持较好,实现起来比较方便

    在此就不介绍Redis的安装了。

    使用命令介绍

    SETNX

    SETNX key val
    当且仅当key不存在时,set一个key为val的字符串,返回1;若key存在,则什么都不做,返回0。

    expire

    expire key timeout
    为key设置一个超时时间,单位为second,超过这个时间锁会自动释放,避免死锁。

    delete

    delete key
    删除key

    在使用Redis实现分布式锁的时候,主要就会使用到这三个命令。

    实现

    使用的是jedis来连接Redis。

    实现思想

    获取锁的时候,使用setnx加锁,并使用expire命令为锁添加一个超时时间,超过该时间则自动释放锁,锁的value值为一个随机生成的UUID,通过此在释放锁的时候进行判断。

    获取锁的时候还设置一个获取的超时时间,若超过这个时间则放弃获取锁。

    释放锁的时候,通过UUID判断是不是该锁,若是该锁,则执行delete进行锁释放。
    分布式锁的核心代码如下:

    import redis.clients.jedis.Jedis;
    import redis.clients.jedis.JedisPool;
    import redis.clients.jedis.Transaction;
    import redis.clients.jedis.exceptions.JedisException;
    import java.util.List;
    import java.util.UUID;
    /**
     * Created by liuyang on 2017/4/20.
     */
    public class DistributedLock {
     private final JedisPool jedisPool;
     public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {
     this.jedisPool = jedisPool;
     }
     /**
     * 加锁
     * @param locaName 锁的key
     * @param acquireTimeout 获取超时时间
     * @param timeout 锁的超时时间
     * @return 锁标识
     */
     public String lockWithTimeout(String locaName,
         long acquireTimeout, long timeout) {
     Jedis conn = null;
     String retIdentifier = null;
     try {
      // 获取连接
      conn = jedisPool.getResource();
      // 随机生成一个value
      String identifier = UUID.randomUUID().toString();
      // 锁名,即key值
      String lockKey = "lock:" + locaName;
      // 超时时间,上锁后超过此时间则自动释放锁
      int lockExpire = (int)(timeout / 1000);
      // 获取锁的超时时间,超过这个时间则放弃获取锁
      long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
      while (System.currentTimeMillis()  end) {
      if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
       conn.expire(lockKey, lockExpire);
       // 返回value值,用于释放锁时间确认
       retIdentifier = identifier;
       return retIdentifier;
      }
      // 返回-1代表key没有设置超时时间,为key设置一个超时时间
      if (conn.ttl(lockKey) == -1) {
       conn.expire(lockKey, lockExpire);
      }
      try {
       Thread.sleep(10);
      } catch (InterruptedException e) {
       Thread.currentThread().interrupt();
      }
      }
     } catch (JedisException e) {
      e.printStackTrace();
     } finally {
      if (conn != null) {
      conn.close();
      }
     }
     return retIdentifier;
     }
     /**
     * 释放锁
     * @param lockName 锁的key
     * @param identifier 释放锁的标识
     * @return
     */
     public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
     Jedis conn = null;
     String lockKey = "lock:" + lockName;
     boolean retFlag = false;
     try {
      conn = jedisPool.getResource();
      while (true) {
      // 监视lock,准备开始事务
      conn.watch(lockKey);
      // 通过前面返回的value值判断是不是该锁,若是该锁,则删除,释放锁
      if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
       Transaction transaction = conn.multi();
       transaction.del(lockKey);
       ListObject> results = transaction.exec();
       if (results == null) {
       continue;
       }
       retFlag = true;
      }
      conn.unwatch();
      break;
      }
     } catch (JedisException e) {
      e.printStackTrace();
     } finally {
      if (conn != null) {
      conn.close();
      }
     }
     return retFlag;
     }
    }
    
    

    测试

    下面就用一个简单的例子测试刚才实现的分布式锁。
    例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品,使用--运算符来实现商品减少,从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。

    模拟秒杀服务,在其中配置了jedis线程池,在初始化的时候传给分布式锁,供其使用。

    import redis.clients.jedis.JedisPool;
    import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
    
    /**
     * Created by liuyang on 2017/4/20.
     */
    public class Service {
     private static JedisPool pool = null;
     static {
     JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
     // 设置最大连接数
     config.setMaxTotal(200);
     // 设置最大空闲数
     config.setMaxIdle(8);
     // 设置最大等待时间
     config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
     // 在borrow一个jedis实例时,是否需要验证,若为true,则所有jedis实例均是可用的
     config.setTestOnBorrow(true);
     pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
     }
     DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
     int n = 500;
     public void seckill() {
     // 返回锁的value值,供释放锁时候进行判断
     String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
     System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
     System.out.println(--n);
     lock.releaseLock("resource", indentifier);
     }
    }
    // 模拟线程进行秒杀服务
    
    public class ThreadA extends Thread {
     private Service service;
     public ThreadA(Service service) {
     this.service = service;
     }
     @Override
     public void run() {
     service.seckill();
     }
    }
    
    public class Test {
     public static void main(String[] args) {
     Service service = new Service();
     for (int i = 0; i  50; i++) {
      ThreadA threadA = new ThreadA(service);
      threadA.start();
     }
     }
    }
    
    

    结果如下,结果为有序的。

    若注释掉使用锁的部分

    public void seckill() {
     // 返回锁的value值,供释放锁时候进行判断
     //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
     System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
     System.out.println(--n);
     //lock.releaseLock("resource", indentifier);
    }

    从结果可以看出,有一些是异步进行的。

    在分布式环境中,对资源进行上锁有时候是很重要的,比如抢购某一资源,这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。
    当然,在具体使用中,还需要考虑很多因素,比如超时时间的选取,获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响,上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现,主要是一种思想。

    下一次我会使用zookeeper实现分布式锁,使用zookeeper的可靠性是要大于使用redis实现的分布式锁的,但是相比而言,redis的性能更好。

    上面的代码可以在我的GitHub中进行查看。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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