手写一个Redis分布式锁,让你彻底搞懂

数据库 Redis
如果程序运行的极慢(硬件处理慢或者进行了GC),导致30秒已经到了,锁已经失效了,程序还没有运行完成,这时候,就会有另一个线程总想钻个空子,导致票的超卖问题。

哈喽,大家好,我是指北君。

今天带大家深入剖析一下Redis分布式锁,彻底搞懂它。

场景

既然要搞懂Redis分布式锁,那肯定要有一个需要它的场景。

高并发售票问题就是一个经典案例。

搭建环境

  • 准备redis服务,设置redis的键值对:set ticket 10
  • 准备 postman、JMeter 等模拟高并发请求的工具
  • 核心代码
@Service
public class TicketServiceImpl implements TicketService {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TicketServiceImpl.class);

@Override
public String sellTicket(){
String ticketStr = stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket");
int ticket = 0;
if (null != ticketStr) {
ticket = Integer.parseInt(ticketStr);
}
if (ticket > 0) {
int ticketNew = ticket - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket", String.valueOf(ticketNew));
logger.info("当前票的库存为:" + ticketNew);
} else {
logger.info("手速不够呀,票已经卖光了...");
}
return "抢票成功...";
}
}

分析解决问题

以上代码没有做任何的加锁操作,在高并发情况下,票的超卖情况很严重,根本无法正常使用

分析1

既然要加分布式锁,那么我们可以使用Redis中的setnx命令来模拟一个锁。

redis> EXISTS job                # job 不存在
(integer) 0

redis> SETNX job "programmer" # job 设置成功
(integer) 1

redis> SETNX job "code-farmer" # 尝试覆盖 job ,失败
(integer) 0

当一个线程进入到当前方法中,使用 setnx 设置一个键,如果设置成功,就允许继续访问,设置失败,就不能访问该方法;

当方法运行完毕时,将这个键删除,下一次再有线程来访问时,就重新执行该操作。

public String sellTicket(){
String lock="lock";
// 如果成功设置这个值,证明目前该方法并没有被操作,可以进行卖票操作
Boolean tag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "");
if (!tag) { // 如果设置失败,证明当前方法正在被执行,不允许再次执行
// 实际开发环境应该使用队列来完成访问操作,这里主要探究分布式锁的问题,所以仅仅模拟了场景
// 这里使用自旋的方式,防止访问信息丢失
sellTicket();
return "当前访问人数过多,请稍后访问...";
}
String ticketStr = stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket");
int ticket = 0;
if (null != ticketStr) {
ticket = Integer.parseInt(ticketStr);
}
if (ticket > 0) {
int ticketNew = ticket - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket", String.valueOf(ticketNew));
logger.info("当前票的库存为:" + ticketNew);
} else {
logger.info("手速不够呀,票已经卖光了...");
}
stringRedisTemplate.delete(lock);
return "抢票成功...";
}

分析2

上述的代码在程序正常运行下不会出现票超卖的问题,但是我们需要考虑:

  • 如果程序运行中系统出现了异常,导致无法删除lock​,就会造成死锁的问题。也许有人马上就会想到,使用 try{} finally {} ,在finally中进行删除锁的操作。

但是,如果是分布式架构,第一个服务器接收到请求,加了锁,此时第二个服务器也接收到请求,setnx 命令失败,需要执行return操作,根据finally的特性,执行return之前,需要先执行finally里的代码,于是,第二个服务器把锁给删除了,程序中锁失效了,肯定会出现票超卖等一系列问题。

  • 如果程序在运行中直接彻底死了(比如,程序员闲着没事儿,来了个 kill -9;或者断电),就算加了finally,finally也不能执行,还是会出现死锁问题

解决方法:

给锁加一个标识符,只允许自己来操作锁,其他访问程序不能操作锁

还要给锁加一个过期时间,这样就算程序死了,当时间过期后,还是能够继续执行

public String sellTicket(){
String lock="lock"; // 锁的键
String lockId = UUID.randomUUID().toString(); // 锁的值:唯一标识
try{
// 如果成功设置这个值,证明目前该方法并没有被操作,可以进行卖票操作
// 添加一个过期时间,暂定为 30秒,这里的操作具有原子性,如果过期时间设置失败,键也会设置失败
Boolean tag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, lockId, 30, TimeUnit.SECONDS);
if (!tag) { // 如果设置失败,证明当前方法正在被执行,不允许再次执行
// 实际开发环境应该使用队列来完成访问操作,这里主要探究分布式锁的问题,所以仅仅模拟了场景
// 不设置回调的话,访问信息会丢失
sellTicket();
return "当前访问人数过多,请稍后访问...";
}
String ticketStr = stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket");
int ticket = 0;
if (null != ticketStr) {
ticket = Integer.parseInt(ticketStr);
}
if (ticket > 0) {
int ticketNew = ticket - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket", String.valueOf(ticketNew));
logger.info("当前票的库存为:" + ticketNew);
} else {
logger.info("手速不够呀,票已经卖光了...");
}
} finally {
// 如果redis中的值,和当前的值一致,才允许删除锁。
if (lockId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lock))) {
stringRedisTemplate.delete(lock);
}
}
return "抢票成功...";
}

分析3

写到这里已经可以解决大部分问题了,但是还需要考虑一个问题:

如果程序运行的极慢(硬件处理慢或者进行了GC),导致30秒已经到了,锁已经失效了,程序还没有运行完成,这时候,就会有另一个线程总想钻个空子,导致票的超卖问题。

这里我们可以使用 sleep 模拟一下

  ......
if (ticket > 0) {
try {
// 为了测试方便,过期时间和线程暂停时间都改成了3秒
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
int ticketNew = ticket - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket", String.valueOf(ticketNew));
......
  • 这样运行就会出现极其严重的超卖问题

那么该如何设置这个过期时间呢?继续加大?这显然是不合适的,因为无论多么大,总有可能出现问题。

解决方法

我们可以使用守护线程,来保证这个时间永不过期

public String sellTicket(){
String lock="lock"; // 锁的键
String lockId = UUID.randomUUID().toString(); // 锁的值:唯一标识
MyThread myThread = null; // 锁的守护线程
try{
// 如果成功设置这个值,证明目前该方法并没有被操作,可以进行卖票操作
// 添加一个过期时间,暂定为 3 秒,这里的操作具有原子性,如果过期时间设置失败,键也会设置失败
Boolean tag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, lockId, 3, TimeUnit.SECONDS);
if (!tag) { // 如果设置失败,证明当前方法正在被执行,不允许再次执行
// 实际开发环境应该使用队列来完成访问操作,这里主要探究分布式锁的问题,所以仅仅模拟了场景
// 不设置回调的话,访问信息会丢失
sellTicket();
return "当前访问人数过多,请稍后访问...";
}

// 开启守护线程, 每隔三分之一的时间,给锁续命
myThread = new MyThread(lock);
myThread.setDaemon(true);
myThread.start();

String ticketStr = stringRedisTemplate.opsForValue().get("ticket");
int ticket = 0;
if (null != ticketStr) {
ticket = Integer.parseInt(ticketStr);
}
if (ticket > 0) {
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
int ticketNew = ticket - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("ticket", String.valueOf(ticketNew));
logger.info("当前票的库存为:" + ticketNew);
} else {
logger.info("手速不够呀,票已经卖光了...");
}
} finally {
// 如果redis中的值,和当前的值一致,才允许删除锁。
if (lockId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lock))) {
// 程序运行结束,需要关闭守护线程
myThread.stop();
stringRedisTemplate.delete(lock);
logger.info("释放锁成功...");
}
}
return "抢票成功...";
}

/** 使用后台线程进行续命
* 守护线程
* 在主线程下 如果有一个守护线程 这个守护线程的生命周期 跟主线程是同生死的
*/
class MyThread extends Thread{
String lock;
MyThread (String lock) {
this.lock = lock;
}

@Override
public void run(){
while (true) {
try {
// 三分之一的时间
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 假设线程还活着,就要给锁续命
logger.info("线程续命ing...");
stringRedisTemplate.expire(lock, 3, TimeUnit.SECONDS);
}
}
}

总结

到这里,我们已经基本实现了redis分布式锁,并且可以在高并发场景下正常运行。

需要注意的是,实现分布式锁的代码肯定不是最佳的,重要的是了解分布式锁的实现原理,以及发现问题并解决问题的思路。

责任编辑:武晓燕 来源: Java技术指北
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