【redis】基于redis实现分布式并发锁

基于redis实现分布式并发锁（注解实现）

说明

　　前提, 应用服务是分布式或多服务, 而这些"多"有共同的"redis";

　　(2017-12-04) 笑哭, 写这篇之前一直觉得应该有大神已经写好了, 但未找到. 其实redis官网已经给出了实现(百度、阿里都是用的这套): Redis分布式锁、Distributed locks with Redis

　　java版本的名字叫redisson, 其github: https://github.com/redisson/redisson

　　GitHub: https://github.com/vergilyn/SpringBootDemo

　　代码结构:

　　

一、分布式并发锁的几种可行方案

　　(具体实现思路参考: 分布式锁的实现、如何用消息系统避免分布式事务？)

　　1、基于数据库

　　　　可以用数据库的行锁

for update

, 或专门新建一张

锁控制表

来实现.

　　　　过于依赖数据库, 且健壮性也不是特别好, 完全可以把此种方案舍弃.

　　　　（话说都涉及到分布式或多服务器，基本主要还是用redis、memcached或其他缓存服务实现并发锁）

　　2、基于ZooKeeper实现分布式锁

　　　　并未去研究, 参考上面的博客链接.

　　3、基于redis实现

　　　　redis实现的复杂度不算高, 只是需要注意一些实现细节. 健壮性貌似只比zookeeper差点, 但完全可接受.

二、redis实现分布式并发锁

2.1 实现思路

　　1、主要的redis核心命令: 利用redis是单线程的特性, 用setnx、getset、time来实现.

　　2、思路: redis的key-value就代表一个对象锁, 当此key存在说明锁已被获取, 其余相同对象操作则需要等待获取锁.

　　3、需要注意的细节:

　　　　1) 锁的释放, 要特别避免死锁出现, 主要是特殊情况下如何释放锁.

　　　　2) 等待获取锁的线程, 最好有超时机制.

　　　　3) 注意多服务器之间的时间是否同步.

　　　　4) 注意获取锁操作别占用或创建太多的连接(即使及时关闭了连接), 很影响系统的性能.

2.2 redis并发锁的2种策略说明

2.2.1 key代表锁对象, value无意义

/**
* 锁的策略参考: <a href="http://blog.csdn.net/u010359884/article/details/50310387">基于redis分布式锁实现“秒杀”</a>
* FIXME 此方式加锁策略存在一定缺陷: 在setIfAbsent()之后expire()执行之前程序异常 锁不会被释放. 虽然出现几率极低
*
* @param timeout timeout的时间范围内轮询锁, 单位: 秒
* @param expire  设置锁超时时间
* @return true, 获取锁成功; false, 获取锁失败.
*/
public boolean lock(long timeout, long expire, final TimeUnit unit) {
long beginTime = System.nanoTime();  // 用nanos、mills具体看需求.
timeout = TimeUnit.SECONDS.toNanos(timeout);
try {
// 在timeout的时间范围内不断轮询锁
while (System.nanoTime() - beginTime < timeout) {
// 锁不存在的话，设置锁并设置锁过期时间，即加锁
if (this.redisClient.opsForValue().setIfAbsent(this.key, "1")) {
this.redisClient.expire(key, expire, unit);//设置锁失效时间, 防止永久阻塞
this.lock = true;
return true;
}
// 短暂休眠后轮询，避免可能的活锁
System.out.println("get lock waiting...");
Thread.sleep(30, RANDOM.nextInt(30));
}
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("locking error", e);
}
return false;
}

　　以上锁策略已经很完美, 1) 指定了获取锁的超时时间; 2) 设置了锁的失效, 防止永久阻塞;

　　但可能有极端情况, 即

setIfAbsent()

成功,

expire()

执行之前, 如果出现异常情况, 导致

expire()

没有执行, 所以此时会出现永久阻塞. (道理是很难遇到这情况)

2.2.2 key代表锁对象, value表示锁超时时间

/**
* 特别注意: 如果多服务器之间存在时间差, 并不建议用System.nanoTime()、System.currentTimeMillis().
* 更好的是统一用redis-server的时间, 但只能获取到milliseconds.
* 锁的策略参考: <a href="http://www.jeffkit.info/2011/07/1000/?spm=5176.100239.blogcont60663.7.9f4d4a8h4IOxe">用Redis实现分布式锁</a>
*
* @param timeout 获取锁超时, 单位: 毫秒
* @param expire 锁失效时常, 单位: 毫秒
* @return true, 获取锁成功; false, 获取锁失败.
*/
public boolean lockB(long timeout, long expire) {
long bt = System.currentTimeMillis();
long lockVal;
String lockExpireTime;
try {
while (!this.lock) {
if(System.currentTimeMillis() - bt > timeout){
throw new RedisLockException("get lock timeout!");
}

// 锁的键值: {当前时间} + {失效时常} = {锁失效时间}
lockVal = getRedisTime() + expire;
// 1. 尝试获取锁
boolean ifAbsent = this.redisClient.opsForValue().setIfAbsent(this.key, lockVal + "");
if (ifAbsent) { // 设置成功, 表示获得锁
// 这种策略下, 是否设置key失效不太重要. 因为, 正常流程中最后会释放锁(del-key); 如果是异常情况下未释放锁, 后面的代码也会判断锁是否失效.
// 设置的好处: 能减少redis的内存消耗, 及时清理无效的key(暂时只想到这)
// this.redisClient.expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
this.lock = true;
return true;
}

lockExpireTime = this.redisClient.opsForValue().get(this.key);
long curTime = getRedisTime();
// curTime > expireVal: 表示此锁已无效
/* 在锁无效的前提下, 尝试获取锁: (一定要用)getAndSet()
*
* 假设锁已失效, 且未正常expire. 此时C1、C2同时执行到此, C2先执行getAndSet(key, time-02), C2获取到锁
* 此时C1.getAndSet(key, time-01)返回的是time-02, 显然curTime > time-02: false.
* 所以, C1并未获取到锁. 但C1修改了key的值为: time-01.
* 但因为C1、C2是同时执行到此, 所以time-01、time-02的值近视相等.
* (若多服务器存在时间差, 那这个差值有问题, 所以服务器时间如果不同步则不能用System.nanoTime()、System.currentTimeMillis(), 该用redis-server time.)
*/
if (curTime > NumberUtils.toLong(lockExpireTime, 0)) {
// getset必须在{curTime > expireVal} 判断之后; 否则, 可能出现死循环
lockExpireTime = this.redisClient.opsForValue().getAndSet(this.key, lockVal + "");
if (curTime > NumberUtils.toLong(lockExpireTime, 0)) {
// this.redisClient.expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS); // 是否设置失效不重要, 理由同上.
this.lock = true;
return true;
}
}

// 锁被占用, 短暂休眠等待轮询
System.out.println(this + ": get lock waiting...");
Thread.sleep(40);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
throw new RedisLockException("locking error", e);
}
System.out.println(this + ": get lock error.");
return false;
}

　　此种锁策略特别要注意:

　　　　1) 如果多服务器之间时间不同步, 那么可以用redis-server的时间.

　　　　2) getset的调用必须在

curTime > lockExpireTime

的前提下, 否则会出现死循环.

　　　　3) 并发时getset产生的误差, 完全可忽略.

　　　　4) 特别要注意redis连接的释放, 否则很容易占用过多的redis连接数.

三、完整实现代码 (只是简单实现, 性能有问题)

1. 核心redis锁策略

public class RedisLock {
private String key;
private boolean lock = false;

private final StringRedisTemplate redisClient;
private final RedisConnection redisConnection;

/**
* @param purpose 锁前缀
* @param key     锁定的ID等东西
*/
public RedisLock(String purpose, String key, StringRedisTemplate redisClient) {
if (redisClient == null) {
throw new IllegalArgumentException("redisClient 不能为null!");
}
this.key = purpose + "_" + key + "_redis_lock";
this.redisClient = redisClient;
this.redisConnection = redisClient.getConnectionFactory().getConnection();
}

/**
* 锁的策略参考: <a href="http://blog.csdn.net/u010359884/article/details/50310387">基于redis分布式锁实现“秒杀”</a>
* FIXME 此方式加锁策略存在一定缺陷: 在setIfAbsent()之后expire()执行之前程序异常 锁不会被释放. 虽然出现几率极低
*
* @param timeout timeout的时间范围内轮询锁, 单位: 秒
* @param expire  设置锁超时时间
* @return true, 获取锁成功; false, 获取锁失败.
*/
public boolean lockA(long timeout, long expire, final TimeUnit unit) {
long beginTime = System.nanoTime();  // 用nanos、mills具体看需求.
timeout = unit.toNanos(timeout);
try {
// 在timeout的时间范围内不断轮询锁
while (System.nanoTime() - beginTime < timeout) {
// 锁不存在的话，设置锁并设置锁过期时间，即加锁
if (this.redisClient.opsForValue().setIfAbsent(this.key, "1")) {
this.redisClient.expire(key, expire, unit);//设置锁失效时间, 防止永久阻塞
this.lock = true;
return true;
}

// 短暂休眠后轮询，避免可能的活锁
System.out.println("get lock waiting...");
Thread.sleep(30);
}
} catch (Exception e) {
throw new RedisLockException("locking error", e);
}
return false;
}

/**
* 特别注意: 如果多服务器之间存在时间差, 并不建议用System.nanoTime()、System.currentTimeMillis().
* 更好的是统一用redis-server的时间, 但只能获取到milliseconds.
* 锁的策略参考: <a href="http://www.jeffkit.info/2011/07/1000/?spm=5176.100239.blogcont60663.7.9f4d4a8h4IOxe">用Redis实现分布式锁</a>
*
* @param timeout 获取锁超时, 单位: 毫秒
* @param expire 锁失效时常, 单位: 毫秒
* @return true, 获取锁成功; false, 获取锁失败.
*/
public boolean lockB(long timeout, long expire) {
long bt = System.currentTimeMillis();
long lockVal;
String lockExpireTime;
try {
while (!this.lock) {
if(System.currentTimeMillis() - bt > timeout){
throw new RedisLockException("get lock timeout!");
}

// 锁的键值: {当前时间} + {失效时常} = {锁失效时间}
lockVal = getRedisTime() + expire;

// 1. 尝试获取锁
boolean ifAbsent = this.redisClient.opsForValue().setIfAbsent(this.key, lockVal + "");
if (ifAbsent) { // 设置成功, 表示获得锁
this.lock = true;
return true;
}

lockExpireTime = this.redisClient.opsForValue().get(this.key);
long curTime = getRedisTime();

if (curTime > NumberUtils.toLong(lockExpireTime, 0)) {
lockExpireTime = this.redisClient.opsForValue().getAndSet(this.key, lockVal + "");

if (curTime > NumberUtils.toLong(lockExpireTime, 0)) {
this.lock = true;
return true;
}
}

// 锁被占用, 短暂休眠等待轮询
System.out.println(this + ": get lock waiting...");
Thread.sleep(40);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
throw new RedisLockException("locking error", e);
}
System.out.println(this + ": get lock error.");
return false;
}

/**
* @return current redis-server time in milliseconds.
*/
private long getRedisTime() {
return this.redisConnection.time();
}

private void closeConnection(){
if(!this.redisConnection.isClosed()){
this.redisConnection.close();
}
}

/** 释放锁 */
public void unlock() {
if (this.lock) {
redisClient.delete(key);
}
}

public boolean isLock() {
return lock;
}
}

2. 注解部分

@Target(ElementType.PARAMETER)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RedisLockedKey {
/**
* 复杂对象中需要加锁的成员变量
*/
String field() default "";
}

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RedisDistributedLock {
/** 锁key的前缀 */
String lockedPrefix() default "";
/** 轮询锁的时间超时时常, 单位: ms */
long timeout() default 2000;
/** redis-key失效时常, 单位: ms */
int expireTime() default 1000;
}

@Component
@Aspect
public class RedisDistributedLockAop {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;

/**
* 定义缓存逻辑
*/
@Around("@annotation(com.vergilyn.demo.springboot.distributed.lock.annotation.RedisDistributedLock)")
public void cache(ProceedingJoinPoint pjp) {
Method method = getMethod(pjp);

RedisDistributedLock cacheLock = method.getAnnotation(RedisDistributedLock.class);
String key = getRedisKey(method.getParameterAnnotations(), pjp.getArgs());

RedisLock redisLock = new RedisLock(cacheLock.lockedPrefix(), key, redisTemplate);

//       boolean isLock = redisLock.lockB(cacheLock.timeout(), cacheLock.expireTime());
boolean isLock = redisLock.lockA(cacheLock.timeout(), cacheLock.expireTime(), TimeUnit.MILLISECONDS);
if (isLock) {
try {
pjp.proceed();
return;
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
} finally {
redisLock.unlock();
}
}
System.out.println("执行方法失败");
}

/**
* 获取被拦截的方法对象
*/
private Method getMethod(ProceedingJoinPoint pjp) {
Object[] args = pjp.getArgs();
Class[] argTypes = new Class[pjp.getArgs().length];
for (int i = 0; i < args.length; i++) {
argTypes[i] = args[i].getClass();
}
Method method = null;
try {
method = pjp.getTarget().getClass().getMethod(pjp.getSignature().getName(), argTypes);
} catch (NoSuchMethodException | SecurityException e) {
e.printStackTrace();
}
return method;

}

private String getRedisKey(Annotation[][] annotations, Object[] args){
if (null == args || args.length == 0) {
throw new RedisLockException("方法参数为空，没有被锁定的对象");
}
if (null == annotations || annotations.length == 0) {
throw new RedisLockException("没有被注解的参数");
}
// 只支持第一个注解为RedisLockedKey的参数
for (int i = 0; i < annotations.length; i++) {
for (int j = 0; j < annotations[i].length; j++) {
if (annotations[i][j] instanceof RedisLockedKey) { //注解为LockedComplexObject
RedisLockedKey redisLockedKey = (RedisLockedKey) annotations[i][j];
String field = redisLockedKey.field();
try {
// field存在, 表示取参数对象的相应field;
if(StringUtils.isBlank(field)){
return args[i].toString();
}else {
return args[i].getClass().getDeclaredField(redisLockedKey.field()).toString();
}
} catch (NoSuchFieldException | SecurityException e) {
e.printStackTrace();
throw new RedisLockException("注解对象中不存在属性: " + redisLockedKey.field());
}
}
}
}

throw new RedisLockException("未找到注解对象!");
}
}

public class RedisLockException extends RuntimeException{
public RedisLockException(String msg, Throwable throwable) {
super(msg, throwable);
}
public RedisLockException(String msg) {
super(msg);
}
}

3.测试部分

#### 视情况调整
# 部分redis配置
spring.redis.database=0
spring.redis.host=127.0.0.1
# spring.redis.password=
spring.redis.port=6379
# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.pool.max-active=1
spring.redis.pool.max-wait=-1
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.pool.max-idle=4
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.pool.min-idle=0
spring.redis.timeout=2000

@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class DistributedLockApplication implements CommandLineRunner{
@Autowired
StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
LockService lockService;
@Autowired
ThreadPoolTaskExecutor executor;

@Bean
public ThreadPoolTaskExecutor myExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
// 核心线程数
executor.setCorePoolSize(8);
// 最大线程数
executor.setMaxPoolSize(12);
// 运行线程满时，等待队列的大小
executor.setQueueCapacity(1000);
executor.setThreadNamePrefix("vl-thread-");
// 池和队列满的策略
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
// 空闲线程清除时间
executor.setKeepAliveSeconds(60);
// 是否允许释放核心线程
executor.setAllowCoreThreadTimeOut(true);
executor.initialize();
return executor;
}

public static void main(String[] args) {
SpringApplication application = new SpringApplication(DistributedLockApplication.class);
application.setAdditionalProfiles("redis");
application.run(args);
}

@Override
public void run(String... args) throws Exception {
System.out.println("run....");
for (int i = 0; i < 2; i++) {
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//                  lockService.lockMethod(new LockBean(1L));
lockService.lockMethod("arg1", 1L);
}
});
}
System.out.println(executor.getThreadPoolExecutor().getTaskCount());
}
}

public interface LockService {
public void lockMethod(String arg1,Long arg2);
public void lockMethod(LockBean lockBean);
}

@Service
public class LockServiceImpl implements LockService {
public static Map<Long, Integer> goods;
static{
goods = new HashMap<>();
goods.put(1L, 100);
goods.put(2L, 200);
}

@Override
@RedisDistributedLock(lockedPrefix="TEST_PREFIX")
public void lockMethod(String arg1, @RedisLockedKey Long arg2) {
//最简单的秒杀，这里仅作为demo示例
System.out.println("lockMethod, goods: " + reduceInventory(arg2));

}

@Override
@RedisDistributedLock(lockedPrefix="TEST_PREFIX")
public void lockMethod(@RedisLockedKey(field = "idic")LockBean lockBean) {
System.out.println("lockMethod bean, goods: " + reduceInventory(lockBean.getIdic()));

}

// 模拟秒杀操作，姑且认为一个秒杀就是将库存减一
private Integer reduceInventory(Long commodityId){
goods.put(commodityId, goods.get(commodityId) - 1);
return goods.get(commodityId);
}
}

public class LockBean {
private Long idic;

public LockBean(){}

public LockBean(long idic) {
this.idic = idic;
}

public Long getIdic() {
return idic;
}

public void setIdic(Long idic) {
this.idic = idic;
}
}

　　以上只是简单实现代码, 如果用于实际项目中, 以上代码存在很多性能问题, 具体性能问题:

　　1) 太频繁的获取redis连接、关闭连接.

　　　　

lockA

: 每次while必定有一次

setIfAbsent

, 可能会有

expire

, 然后释放锁有

delete

. 所以一次正常的流程就需要3个连接. 如果是并发同时竞争等待获取锁, 那么性能影响也蛮大的.

　　　　

lockB

: 这种策略要用到的连接更多, 并且如果是

this.redisClient.getConnectionFactory().getConnection().time()

还要注意要手动释放这个连接.

　　针对此问题, (个人)想到的可能的代码改进方案, 每个

RedisLock

中用一个

redisConnection

, 把所有的

StringRedisTemplate

命令换成更底层的

redisConnection

命令:

public class RedisLock {
private String key;
private boolean lock = false;
private final RedisConnection redisConnection;

public RedisLock(String purpose, String key, RedisConnection redisConnection) {
if (redisConnection == null) {
throw new IllegalArgumentException("redisConnection 不能为null!");
}
this.key = purpose + "_" + key + "_redis_lock";
this.redisConnection = redisConnection;
}

public boolean lockAc(long timeout, long expire, final TimeUnit unit) {
long beginTime = System.nanoTime();
timeout = unit.toNanos(timeout);
try {
while (System.nanoTime() - beginTime < timeout) {
if (this.redisConnection.setNX(this.key.getBytes(), "1".getBytes())) {
this.redisConnection.expire(key.getBytes(), unit.toSeconds(expire));
this.lock = true;
return true;
}

System.out.println("lockAc get lock waiting...");
Thread.sleep(30);
}
} catch (Exception e) {
throw new RedisLockException("locking error", e);
}
return false;
}

private long getRedisTime() {
return this.redisConnection.time();
}

private void closeConnection(){
if(!this.redisConnection.isClosed()){
this.redisConnection.close();
}
}

public void unlock() {
if (this.lock) {
this.redisConnection.delete(key);
}
closeConnection(); // 用完一定要关闭, 这个位置不一定好, 可能在Aop调用unlock的finally处更好
}

public boolean isLock() {
return lock;
}

}

　　以上改进代码依然可能存在的问题:

　　　　1) 连接很可能没有正常关闭.

　　　　2) 连接依然过多, 假设并发有1000个, 那一样会产生1000个连接, 且这些连接只会在竞争获取锁完后才会释放.(且产生了1000个RedisLock对象)

　　　　3) 是否可以缓存注解对象?

　　针对问题

2)

, 主要想达到怎么尽可能减少redis连接?

　　比如: 有1000个并发, 其中200个是兑换商品A, 其中300个是兑换商品B, 其中500个是兑换商品C.

　　1、是否可以用

单例模式

来实现

RedisLock

?

　　　　对

单例

、

多线程

还是很混乱, 不好说. 但如果可行, 会否太影响获取锁的性能?

　　比如兑换商品A的200个并发共用一个redisConnection, 感觉还是合理的, 毕竟互相之间是竞争关系.

　　但商品A、商品B、商品C如果也共用一个redisConnection, 是不是完全不合理?

　　他们之间根本是"并行"的, 相互之间没有一点联系.

　　2、所以, 是否更进一步的实现是: 同一个锁竞争用相同的

RedisLock

对象和

RedisConnection

连接.

　　即竞争商品A的200个并发用同一个"redisConnection_A"、"redisLock_A", 商品B的300个并发用同一个"redisConnection_B"、"redisLock_B"？

　　针对问题

3)

, 在代码

RedisDistributedLockAop

中, 每次都会:

　　　　1)

getMethod(pjp)

: 获取拦截方法.

　　　　2) 通过拦截方法解析出

getRedisKey

.

　　是不是可以这么实现, 相同的拦截方法只有第一次需要通过反射获取. 之后直接从缓存(如map)中获取到

method

, 且因为同一个方法, 所能取

field

也是一样的.

　　比如, 有一下几个方法都需要用到分布式并发锁:

@RedisDistributedLock(lockedPrefix="TEST_PREFIX")
public void a(String arg1, @RedisLockedKey Long arg2) {
// ...
}
@RedisDistributedLock(lockedPrefix="TEST_PREFIX")
public void b(@RedisLockedKey(field = "idic")LockBean lockBean) {
// ...
}

@RedisDistributedLock(lockedPrefix="TEST_PREFIX")
public void c(@RedisLockedKey(field = "xx")LockBean lockBean) {
// ...
}

// key: 完整方法名, 要唯一正确找到; value: 缓存的method
Map<String, Method> methodCache = new HashMap<>;
methodCache.put("com.service.aa.a()", method);
methodCache.put("com.service.aa.b()", method);
methodCache.put("com.service.bb.b()", method);
// 然后, 同一个方法的注解内容相同, 所以完全可以直接调用, 省略RedisLockedKey的逻辑判断
if(StringUtils.isBlank(field)){
return args[i].toString();
}else {
return args[i].getClass().getDeclaredField(redisLockedKey.field()).toString();
}

　　以上只是自己的构想, 这些构想的可行性, 代码的具体实现还很难说...

　　(2017-12-04) 有空分析看下源码redisson的实现思路, 对比下自己的不足之处.

2017-12-10

　　多个线程之间不能共享连接, 参考: REDIS实践之请勿踩多进程共用一个实例连接的坑