基于redis实现分布式锁_vlambda技术博客

vlambda
2020-08-21

基于redis实现分布式锁

“ 在上一篇文章中介绍了动态配置定时任务，其中的原理跟spring 定时任务注解@Scheduled一样的，都是通过线程池和定义执行时间来控制。来思考一个问题，如果我们的定时任务在分布式微服务里面呢？在分布式微服务里面一个微服务肯定可以有多个实例的，在上一篇文章当中配置的定时任务就会有可能存在多个，显然定时任务被多次执行并不是我们想要的结果，这个时候我们的分布式锁机制就出现了！”

（分布式锁有很多实现方式，以前我们都是使用synchronized来处理并发请求，虽然也支持分布式，但是总有一些业务不适合，比如秒杀系统的多个商品同时开启秒杀，同一时刻只能完成一件商品的减库存操作，这样就造成了系统的性能瓶颈，也不符合秒杀系统的设计思想。由于 synchronized 无法做到细粒度的控制，从而引进了分布式锁，分布式锁能够完成 synchronized 无法做到的点。下面我们要介绍的是基于redis的实现方式）。

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引入redis依赖

引入springboot官方的redis依赖。

引入一个hutool工具包的依赖，功能很全的一个java工具包，强烈推荐使用。

<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency> <groupId>cn.hutool</groupId> <artifactId>hutool-all</artifactId> <version>5.3.2</version></dependency>

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基于redis实现

怎么使用redis实现呢，先来看下redis的两个命令。

setnx：如果key不存在就跟set一样的作用，如果key存在则什么都不做

getandset：返回上一次的value，并设置新的value

import cn.hutool.core.util.StrUtil;import cn.hutool.log.StaticLog;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Component;
/** * redis分布式锁 * * @author zhongxiaojian * @date 2020/4/17 **/@Componentpublic class LockUtil {
 @Autowired private StringRedisTemplate redisTemplate;
 /** * 加锁 * * @param key 主键 * @param value 当前时间+超时时间 * @return true or false */ public boolean lock(String key, String value) { Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value); if (lock != null && lock) { return true; } String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key); //如果锁过期 if (!StrUtil.isEmpty(currentValue) && Long.parseLong(currentValue) < System.currentTimeMillis()) { String oldValue = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value); if (StrUtil.isBlank(oldValue) || (!StrUtil.isEmpty(oldValue) && oldValue.equals(currentValue))) { return true; } } return false; }
 /** * 解锁 * * @param key 主键 * @param value 当前时间+超时时间 */ public void unlock(String key, String value) { try { String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key); if (!StrUtil.isEmpty(currentValue) && currentValue.equals(value)) { redisTemplate.opsForValue().getOperations().delete(key); } } catch (Exception e) { StaticLog.error("redis分布式锁解锁异常，{}", e.getMessage()); } }}

在上一篇文章当中的代码中使用

public class ScheduleTask implements Runnable {
 private static final int TIMEOUT = 30000;
 private String id; private TaskService service; private String keyword; private LockUtil lockUtil;
 public String getId() { return id; }
 /** * @param id 任务ID * @param service 业务类 * @param keyword 关键字参数 */ public ScheduleTask(String id, TaskService service,LockUtil lockUtil, String keyword) { this.id = id; this.service = service; this.lockUtil = lockUtil; this.keyword = keyword; }
 @Override public void run() { String currentTime = DateUtil.now(); long time = System.currentTimeMillis() + TIMEOUT; if (lockUtil.lock(id, String.valueOf(time))) { System.out.println("ScheduleTask start taskId: " + this.id + " time: " + currentTime);
 try { service.work(keyword); } catch (Exception e) { StaticLog.error(e.getMessage()); } finally { lockUtil.unlock(id, String.valueOf(time)); } } }}

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秒杀系统下的应用

这里我们来解释一下为何在lock方法当中加上 “//如果锁过期” 后面的代码，我们以商品秒杀系统举例比较好理解。

假如我们不加上这段代码，在加锁之后的业务流程抛出了一个异常，且这个异常我们没有捕获并处理，那么我们接下来的解锁操作是不会执行的，这个时候我们的锁就变成了死锁，我们就可以使用getandset命令来进行解锁，举个🌰：

现有B商品在参加秒杀活动，假设一个购买B商品的线程发生了死锁，此时currentValue = 1，这个时候购买B商品的两个线程同时调用了lock方法，且value都等于2，同时这两个线程都进入了锁过期的判断"if (!StringUtils.isEmpty(currentValue)&& Long.parseLong(currentValue) <System.currentTimeMillis())"，由于redis是单线程的，所以这两个购买B商品的线程也就是说只会有一个线程先执行getandset命令，我们假设第一个先执行线程为B1，第二个执行的线程为B2，那么B1线程执行getandset命令之后的变量：currentValue =1 、oldValue =1，后面的判断"if (oldValue == null || (!StringUtils.isEmpty(oldValue) && oldValue.equals(currentValue)))"就会等于true，B1线程成功获取到了锁；B2跟着马上执行getandset，这个时候的B2的变量：currentValue =1 、oldValue =2，此时后面的判断"if (oldValue == null || (!StringUtils.isEmpty(oldValue) && oldValue.equals(currentValue)))"就会等于false了，B2线程获取不到锁，所以最终购买B商品的这线程只会有一个线程成功获得锁。

以上，就是我们使用redis实现了分布式锁。

如果你觉得小编写的对你有用的话就扶贫一下吧，哈哈哈