介绍redis分布式锁

本文涉及的产品
云原生内存数据库 Tair,内存型 2GB
云数据库 Redis 版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 分布式锁是解决多进程在分布式环境中争夺资源的问题,与本地锁相似但适用于不同进程。以Redis为例,通过`setIfAbsent`实现占锁,加锁同时设置过期时间避免死锁。然而,获取锁与设置过期时间非原子性可能导致并发问题,解决方案是使用`setIfAbsent`的超时参数。此外,释放锁前需验证归属,防止误删他人锁,可借助Lua脚本确保原子性。实际应用中还有锁续期、重试机制等复杂问题,现成解决方案如RedisLockRegistry和Redisson。

一、什么是分布式锁?

在我们写Java程序的时候,多线程争取同一个资源的时候,经常会使用到诸如syncchronize或Lock来实现锁操作,这种锁通常被称为“本地锁”。但是本地锁只能适用于在同一个进程内(同一个应用内的线程之间锁定资源),如果应用是分布式部署的,彼此之间是独立的进程,进程之间又存在需要争夺的资源,那么该如何对资源进行锁定?这就需要使用到分布式锁。

其实分布式锁和本地锁的基本原理是一样的,举个例子:上厕所

   4人去上厕所,厕所只有2个坑位

   先到坑位的人先占,占有后锁门(也就是上锁)

   后到的人没有占到坑位,只能等待

   先使用“坑位”的人,使用完资源,进行锁释放。

   锁释放之后,后到的人就可以获得坑位并上锁,如此循环往复。

上面的逻辑可以使用下面的代码来体现。

   @Resource

   RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

   

   public void updateUserWithRedisLock(SysUser sysUser) throws InterruptedException {

     // 占分布式锁,去redis占坑

     Boolean lock = redisTemplate.opsForValue()

                                 .setIfAbsent("SysUserLock" + sysUser.getId(),  

                                   "value");

     if(lock) {

       //加锁成功... 执行业务

   

       redisTemplate.delete("SysUserLock" + sysUser.getId());   //删除key,释放锁

     } else {

       Thread.sleep(100);   // 加锁失败,重试

       updateUserWithRedisLock(sysUser);

     }

   }

setIfAbsent方法的作用是在某一个lock key不存在的时候,才能返回true;如果这个key已经存在了就返回false,返回false就是获取锁失败。setIfAbsent函数功能类似于redis命令行setnx。

二、分布式锁实现过程中的问题

问题一:异常导致锁没有释放

这个问题形成的原因就是程序在获取到锁之后,执行业务的过程中出现了异常,导致锁没有被释放。通俗的话说:上厕所的人死在了厕所里面,导致“坑位”资源死锁无法被释放。(当然这种情况出现的概率很小,但概率小不等于不存在。)

解决方案: 为redis的key设置过期时间,程序异常导致的死锁,在到达过期时间之后锁自动释放。也就说厕所门是电子锁,锁定的最长时间是有限制的,超过时长锁就会自动打开释放"坑位"资源。

           // 设置过期时间

    redisTemplate.expire("SysUserLock" + sysUser.getId(), timeout: 30, TimeUnit.SECONDS) ;

问题二:获取锁与设置过期时间操作不是原子性的

上文中我们虽然获取到锁,也设置了过期时间,看似完美。但是在高并发的场景下仍然会出问题,因为“获取锁”与“设置过期时间”是两个redis操作,两个redis操作不是原子性的。

可能出现这种情况:就在获取锁之后,设置过期时间之前程序宕机了。锁被获取到了但没有设置过期时间,最后又成为死锁。

解决方案: 获取锁的同时设置过期时间

   // 1. 分布式锁占坑

   Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("SysUserLock" + sysUser.getId(), "value", 30, TimeUnit.SECONDS);

问题三:锁过期之后被别的线程重新获取与释放

这个问题出现的场景是:假如某个应用集群化部署存在多个进程实例,实例A、实例B。实例A获取到锁,但是执行过程超时了(数据库层面或其他层面导致操作执行超时)。超时之后锁被自动释放了,实例B获取到锁,并执行业务程序,执行完成之后把锁删除了。

   实际上这里还涉及到一个锁的续期的问题,我们后续再说,我们先来看下锁的释放的问题。

解决方案: 在释放锁之前判断一下,这把锁是不是自己的那一把,如果是别人的锁你就不要动。怎么判断这把锁是不是自己的?加锁时为value赋随机值,加锁的随机值等于解锁时的获取到的值,才能证明这把锁是你的。代码如下:

问题四:锁的释放不是原子性的

大家仔细看代码,锁的释放时三个操作,这三个操作不是原子性的。也就是说在高并发的场景下,你刚get到的redis key有可能也被别的线程get了,你刚要删除别的线程可能已经把这个key删除了。

为了解决这个问题,我们可以使用redis lua脚本(lua脚本是在一个事务里面执行的,可以保证原子性)。在Java代码中可以以字符串的形式存在。

   String script =  

    "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]  

     then return redis.call('del', KEYS[1])  

    else  

     return 0  

    end";

问题五:其他的问题?

上面我们分析了很多使用redis实现分布式锁可能出现的问题及解决方案,其实在实际的开发应用中还会有更多的问题。比如:

   目前我们的程序获取不到锁,就无限的重试,是不是应该在重试一定的次数之后就抛出异常?在有限的时间内通过异常给用户一个友好的响应。比如:程序太忙,请您稍后再试!

   程序A没有执行完成,锁定的key就过期了。虽然过期之后会自动释放锁,但是我的程序A的确没有执行完成啊,也没有异常抛出,就是执行的时间比较长,这个时候是不是应该对锁定的key进行续期?

   笔者对于分布式锁自动续期的这个功能也不是特别感冒,我觉得程序超过了我们设置的过期时间(比如说60s)一定是出现了问题,如果不是离线大数据批处理,一个程序执行60秒还没完成那一定是出问题了,你给我抛出异常就可以了。对于一个出问题的程序一直续期和死锁没什么区别。

所以实现一个分布式锁,不是我们想的那么简单,在高并发的环境下需要考虑的问题会复杂得多。怎么办?实际上分布式锁的细节时间有很多的现成的解决方案,不用我们去自己实现。比较完整优秀的分布式锁实现包括:

   RedisLockRegistry是spring-integration-redis中提供redis分布式锁实现类

   基于Redisson实现分布式锁原理(Redission是一个独立的redis客户端,是与Jedis、Lettuce同级别的存在)

对比

   RedisLockRegistry通过本地锁(ReentrantLock)和redis锁,双重锁实现;Redission通过Netty Future机制、Semaphore (jdk信号量)、redis锁实现。

   RedisLockRegistry和Redssion都是实现的可重入锁。(可重入锁是什么?下节再说)

   RedisLockRegistry对锁的刷新没有处理(续期),Redisson通过Netty的TimerTask、Timeout 工具完成锁的定期刷新任务。

下面的章节,笔者为大家介绍RedisLockRegistry实现分布式锁,RedisLockRegistry作为spring-integration-redis与Spring Boot、Spring Data Redis无缝集成,不用自己做封装,简单易用。


相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
19天前
|
NoSQL Redis
基于Redis的高可用分布式锁——RedLock
这篇文章介绍了基于Redis的高可用分布式锁RedLock的概念、工作流程、获取和释放锁的方法,以及RedLock相比单机锁在高可用性上的优势,同时指出了其在某些特殊场景下的不足,并提到了ZooKeeper作为另一种实现分布式锁的方案。
53 2
基于Redis的高可用分布式锁——RedLock
|
28天前
|
缓存 NoSQL Java
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解分布式情况下如何添加分布式锁 【续篇】
这篇文章是关于如何在SpringBoot应用中整合Redis并处理分布式场景下的缓存问题,包括缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。文章详细讨论了在分布式情况下如何添加分布式锁来解决缓存击穿问题,提供了加锁和解锁的实现过程,并展示了使用JMeter进行压力测试来验证锁机制有效性的方法。
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解分布式情况下如何添加分布式锁 【续篇】
|
2天前
|
存储 NoSQL Redis
SpringCloud基础7——Redis分布式缓存,RDB,AOF持久化+主从+哨兵+分片集群
Redis持久化、RDB和AOF方案、Redis主从集群、哨兵、分片集群、散列插槽、自动手动故障转移
SpringCloud基础7——Redis分布式缓存,RDB,AOF持久化+主从+哨兵+分片集群
|
28天前
|
缓存 NoSQL Java
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解、如何添加锁解决缓存击穿问题?分布式情况下如何添加分布式锁
这篇文章介绍了如何在SpringBoot项目中整合Redis,并探讨了缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的问题以及解决方法。文章还提供了解决缓存击穿问题的加锁示例代码,包括存在问题和问题解决后的版本,并指出了本地锁在分布式情况下的局限性,引出了分布式锁的概念。
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解、如何添加锁解决缓存击穿问题?分布式情况下如何添加分布式锁
|
28天前
|
NoSQL 安全 Java
nicelock--一个注解即可使用Redis分布式锁!
Nicelock的引入为分布式系统中的资源同步访问提供了一个简单高效和可靠的解决方案。通过注解的方式,简化了锁的实现和使用,使开发人员可以将更多精力专注于业务逻辑的实现,而不是锁的管理。此外,Nicelock在保持简单易用的同时,也提供了足够的灵活性和可靠性,满足了不同应用场景下对分布式锁的需求。
29 1
|
20天前
|
NoSQL Go Redis
用 Go + Redis 实现分布式锁
用 Go + Redis 实现分布式锁
|
1月前
|
NoSQL Java Redis
Redis字符串数据类型之INCR命令,通常用于统计网站访问量,文章访问量,实现分布式锁
这篇文章详细解释了Redis的INCR命令,它用于将键的值增加1,通常用于统计网站访问量、文章访问量,以及实现分布式锁,同时提供了Java代码示例和分布式锁的实现思路。
38 0
|
NoSQL Java 关系型数据库
浅谈Redis实现分布式锁
浅谈Redis实现分布式锁
|
存储 canal 缓存
|
NoSQL PHP Redis
redis实现分布式锁
redis实现分布式锁
163 0
redis实现分布式锁