Java基于redis实现分布式锁
作者:烟花散尽13141
系统的不断扩大,分布式锁是最基本的保障。今天我们介绍通过redis实现分布式锁,感兴趣的朋友可以参考下
为了保证一个在高并发存场景下只能被同一个线程操作,java并发处理提供ReentrantLock或Synchronized进行互斥控制。但是这仅仅对单机环境有效。我们实现分布式锁大概通过三种方式。
- redis实现分布式锁
- 数据库实现分布式锁
- zk实现分布式锁
实际上这三种和java对比看属于一类。都是属于程序外部锁。
原理剖析
上述三种分布式锁都是通过各自为依据对各个请求进行上锁,解锁从而控制放行还是拒绝。redis锁是基于其提供的setnx命令。
setnx当且仅当key不存在。若给定key已经存在,则setnx不做任何动作。setnx是一个原子性操作。
和数据库分布式相比,因为redis内存轻量。所以redis分布式锁性能更好
实现
原理很简单。结合springboot项目我们实现一套通过注解形式对接口进行库存上锁案例进行理解
编写注解
我们编写注解。方便我们在接口上添加注解提供拦截信息
/** * @author 张新华 */ @Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Inherited public @interface StockLock { /** * @author zxhtom * @Description 锁key的前缀 * @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 张新华 */ @Target({ElementType.PARAMETER , ElementType.METHOD , ElementType.FIELD}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Inherited public @interface StockParam { /** * @author zxhtom * @Description 组成key * @Date 11:11 2020年03月26日, 0026 * @Param [] * @return java.lang.String[] */ String[] names() default {""}; }
拦截器拦截
redis分布式锁实现的关键就是拦截器的编写。上面的注解只是为了实现拦截的一个辅助。
@Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.ay.framework.order.redis.product.StockLock)")
- 通过springboot的Around进行针对StockLock注解的拦截。通过拦截我们可以获取到拦截的方法、参数、及需要的锁的参数。
- 我们获取到需要锁的名称这里叫做【a】之后通过redis的原子性操作对该key进行递减操作。
- 为了方便我们在削减库存的时候可以对库存进行更新操作。我们在递减库存前还需要借助于另一把锁。 这一把锁我们叫做【a_key】
- 换句话说我们接口想访问就必须获取【a】锁,拿到【a】锁需要减少库存。减少库存之前需要获取【a_key】锁。
- 拿到锁之后处理完逻辑之后我们需要释放对应锁。
RedisAtomicLong entityIdCounter = new RedisAtomicLong(lockKey, redisTemplate.getConnectionFactory()); if (redisTemplate.hasKey(CoreConstants.UPDATEPRODUCTREDISLOCKKEY + lockKey)) { //表示lockKey的库存信息有变动。此时无法进行交易 throw new BusinessException("库存变动。暂无法交易"); } Long increment = entityIdCounter.decrementAndGet(); if (increment >= 0) { try { Object proceed = pjp.proceed(); } catch (Throwable throwable) { //所占资源需要释放回资源池 while (!redisLock.tryGetLock(CoreConstants.UPDATEPRODUCTREDISLOCKKEY + lockKey, "")) { } //表示lockKey的库存信息有变动。此时无法进行交易 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("库存不足!无法操作"); }
因为我们上锁就需要释放锁。但是程序在中途处理业务是发生异常导致没有走到释放锁的步骤。这个时候就导致我们的分布式锁一直被锁。俗称【死锁】。为了避免这种场景的发生。我们常常在上锁的时候给一个有效期。有效期已过自动释放锁。这个特性恰好和redis的过期策略不摩尔和。
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)) { //说明 redis没有该key , 换言之 加锁成功 设置过期时间防止死锁 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) { //获取方法签名 MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature(); Method method = signature.getMethod(); //获取方法cacheLock注解 StockLock stockLock = method.getAnnotation(StockLock.class); //获取方法参数 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) { Map<String, Object> temArgMap = (Map<String, 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(); } }
问题分析
上面分析了一个死锁的场景,理论上出了死锁我们redis分布锁很好的解决了分布式问题。但是还是会出现问题。下面列举写小编遇到的问题。
业务处理时间>上锁过期时间
- a线程获取到锁,开始进行业务处理需要8S,
- 在8S内,锁的有效期是5S,在锁过期后也就是第6S , b线程进入开始获取锁这个时候b是可以获取到新锁的。这个时候就是有问题的。
- 假设b线程业务处理只需要3S , 但是因为a线程释放了锁,所以在第8S的时候虽然b线程没有释放锁,b的锁也没有过期但是这时候也没有了锁。从而导致C线程也可以进入
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