Redis分布式锁的正确实现方式

首先,为了确保分布式锁可用,至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件:

1.互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能持有锁。

2.不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁。

3.具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行,客户端就可以加锁和解锁。

4.解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端,客户端自己不能把别人加的锁给解了。


====加锁代码====

public class RedisTool {

    private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";

    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";

    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";

    /**

    * 尝试获取分布式锁

    * @param jedis Redis客户端

    * @param lockKey 锁

    * @param requestId 请求标识

    * @param expireTime 超期时间

    * @return 是否获取成功

    */

    public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {

        String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);

        if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {

            return true;

        }

        return false;

    }

}

可以看到,我们加锁就一行代码:jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time),这个set()方法一共有五个形参:

第一个为key,我们使用key来当锁,因为key是唯一的。

第二个为value,我们传的是requestId,很多童鞋可能不明白,有key作为锁不就够了吗,为什么还要用到value?原因就是我们在上面讲到可靠性时,分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人,通过给value赋值为requestId,我们就知道这把锁是哪个请求加的了,在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。

第三个为nxxx,这个参数我们填的是NX,意思是SET IF NOT EXIST,即当key不存在时,我们进行set操作;若key已经存在,则不做任何操作;

第四个为expx,这个参数我们传的是PX,意思是我们要给这个key加一个过期的设置,具体时间由第五个参数决定。

第五个为time,与第四个参数相呼应,代表key的过期时间。

总的来说,执行上面的set()方法就只会导致两种结果:1. 当前没有锁(key不存在),那么就进行加锁操作,并对锁设置个有效期,同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在,不做任何操作。

我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。首先,set()加入了NX参数,可以保证如果已有key存在,则函数不会调用成功,也就是只有一个客户端能持有锁,满足互斥性。其次,由于我们对锁设置了过期时间,即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁,锁也会因为到了过期时间而自动解锁(即key被删除),不会发生死锁。最后,因为我们将value赋值为requestId,代表加锁的客户端请求标识,那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。由于我们只考虑Redis单机部署的场景,所以容错性我们暂不考虑。


===解锁代码===

public class RedisTool {

    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

    /**

    * 释放分布式锁

    * @param jedis Redis客户端

    * @param lockKey 锁

    * @param requestId 请求标识

    * @return 是否释放成功

    */

    public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";

        Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));

        if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {

            return true;

        }

        return false;

    }

}

第一行代码,我们写了一个简单的Lua脚本代码。第二行代码,我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里,并使参数KEYS[1]赋值为lockKey,ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行。

那么这段Lua代码的功能是什么呢?其实很简单,首先获取锁对应的value值,检查是否与requestId相等,如果相等则删除锁(解锁)。那么为什么要使用Lua语言来实现呢?因为要确保上述操作是原子性的。那么为什么执行eval()方法可以确保原子性,源于Redis的特性,简单来说,就是在eval命令执行Lua代码的时候,Lua代码将被当成一个命令去执行,并且直到eval命令执行完成,Redis才会执行其他命令。


问题:怎么保证锁时间大于业务执行时间?

redisson里面有一个看门狗的机制,其实可以根据这个思路来,加锁成功后,启动一条守护线程,守护线程给锁进行无限续期!当锁不存在的时候就跳过,存在就续期,可以保证锁的时间大于业务时间!线程为守护线程的原因是,守护线程依赖于主线程,当主线程挂了之后,守护线程也会挂掉!这样能避免程序宕机之后,续期的线程依旧续期,造成死锁!

如果你的项目中Redis是多机部署的,那么可以尝试使用Redisson实现分布式锁,这是Redis官方提供的Java组件。

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