Redisson
如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候，一定是会用开源类库的，比如Redis分布式锁，一般就是用Redisson框架就好了，非常的简便易用。
Redisson案例实现
- 加入jar包依赖
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.11.0</version>
</dependency>
- 配置Redisson
public class RedissonManager {
private static Config config = new Config();
//声明redisso对象
private static Redisson redisson = null;
//实例化redisson
static{
config.useSingleServer().setAddress("127.0.0.1:6379");
//得到redisson对象
redisson = (Redisson) Redisson.create(config);
}
//获取redisson对象的方法
public static Redisson getRedisson(){
return redisson;
}
}
- 锁的获取和释放
public class RedissonLock {
//从配置类中获取redisson对象
private static Redisson redisson = RedissonManager.getRedisson();
private static final String LOCK_TITLE = "redisLock_";
//加锁
public static boolean acquire(String lockName){
//声明key对象
String key = LOCK_TITLE + lockName;
//获取锁对象
RLock mylock = redisson.getLock(key);
//加锁，并且设置锁过期时间，防止死锁的产生
mylock.lock(2, TimeUnit.MINUTES);
System.err.println("======lock======"+Thread.currentThread().getName());
//加锁成功
return true;
}
//锁的释放
public static void release(String lockName){
//必须是和加锁时的同一个key
String key = LOCK_TITLE + lockName;
//获取所对象
RLock mylock = redisson.getLock(key);
//释放锁（解锁）
mylock.unlock();
System.err.println("======unlock======"+Thread.currentThread().getName());
}
}
- 使用CyclicBarrier模拟并发获取分布式锁
/**
* 使用CyclicBarrier模拟并发获取分布式锁
*/
public class CucTest {
public static void main(String[] args) {
int N = 4;
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(N);
for(int i=0;i<N;i++){
new Writer(barrier).start();
}
System.out.println("END");
}
static class Writer extends Thread{
private CyclicBarrier cyclicBarrier;
public Writer(CyclicBarrier cyclicBarrier) {
this.cyclicBarrier = cyclicBarrier;
}
@Override
public void run() {
System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getName()+"正在写入数据...");
try {
Thread.sleep(5000); //以睡眠来模拟写入数据操作
System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getName()+"写入数据完毕，等待其他线程写入完毕");
cyclicBarrier.await();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("所有线程写入完毕，继续处理其他任务...");
String key = "test123";
//加锁
RedissonLock.acquire(key);
System.out.println("线程"+ Thread.currentThread().getName() +"获得分布式锁");
try {
Thread.sleep(2000);
RedissonLock.release(key);
System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getName()+"释放分布式锁");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
-
测试结果
分布式锁测试结果.jpg
Redisson实现原理
底层原理图.png
加锁机制
现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个redis cluster集群，他首先会根据hash节点选择一台机器。
紧接着，就会发送一段lua脚本到redis上，那段lua脚本如下所示：
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then
redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1);
redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
return nil;
end;
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then
redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);
redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
return nil;
end;
return redis.call('pttl', KEYS[1]);
- 为啥要用lua脚本呢？
因为一大坨复杂的业务逻辑，可以通过封装在lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。 - 这段lua脚本是什么意思呢？
KEYS[1]代表的是你加锁的那个key，比如说：String key = myLock;
ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。
ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID，类似于下面这样：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 - 脚本含义
- 第一段if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果要加锁的那个锁key不存在的话，就进行加锁。（setnx）
hset myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1 - 接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置myLock这个锁key的生存时间是30秒。
锁互斥机制
如果客户端2来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本，会咋样呢？
- 第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在了。
- 接着第二个if判断，判断一下，myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端2的ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端1的ID。（重入锁的实现）
- 所以，客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字，这个数字代表了myLock这个锁key的剩余生存时间。比如还剩15000毫秒的生存时间。
- 此时客户端2会进入一个while循环，不停的尝试加锁。
watch dog自动延期机制
- 客户端1加锁的锁key默认生存时间才30秒，如果超过了30秒，客户端1还想一直持有这把锁，怎么办呢？
只要客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。
可重入加锁机制
- 那如果客户端1都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？
- 第一个if判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了。
- 第二个if判断会成立，因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID，就是客户端1的那个ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”
- 此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：
incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1通过这个命令，对客户端1的加锁次数，累加1。 - 那个myLock的hash数据结构中的那个客户端ID，就对应着加锁的次数
释放锁机制
- 执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。
- 如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从redis里删除这个key。
- 另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。
- 综上所述：
这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。
Redis分布式锁的缺点
- 其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例。
- 但是这个过程中一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。
- 接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。
- 此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。
- 这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。
- 所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。
