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本帖最后由 上海分校-小影 于 2018-5-3 09:44 编辑

Redis分布式锁的实现背景
​    目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们:"任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项。"所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

    在很多场景中,我们为了保证数据的最终一致性,需要很多的技术方案来支持,比如分布式事务、分布式锁等。有的时候,我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。在单机环境中,Java中其实提供了很多并发处理相关的API,但是这些API在分布式场景中就无能为力了。也就是说单纯的Java Api并不能提供分布式锁的能力。所以针对分布式锁的实现目前有多种方案。

分布式锁
  分布式锁是一个在很多环境中非常有用的原语,它是不同进程互斥操作共享资源的唯一方法。
  针对分布式锁的实现,目前比较常用的有以下几种方案:
  基于数据库实现分布式锁 基于缓存(redis,memcached,tair)实现分布式锁 基于Zookeeper实现分布式锁

Redis分分布式锁的代码实现
1.定义锁接口
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    /** 
    * Redis分布式锁接口 
    * Created by hetiewei on 2017/4/7. 
    */  
    public interface RedisDistributionLock {  
       /** 
        * 加锁成功,返回加锁时间 
        * @param lockKey 
        * @param threadName 
        * @return 
        */  
       public long lock(String lockKey, String threadName);  
    
       /** 
        * 解锁, 需要更新加锁时间,判断是否有权限 
        * @param lockKey 
        * @param lockValue 
        * @param threadName 
        */  
      public void unlock(String lockKey, long lockValue, String threadName);  
      
       /** 
        * 多服务器集群,使用下面的方法,代替System.currentTimeMillis(),获取redis时间,避免多服务的时间不一致问题!!! 
        * @return 
        */  
       public long currtTimeForRedis();  
    } 
    


   ##### 2.定义锁实现
   import com.jay.service.redis.RedisDistributionLock;     import org.slf4j.Logger;     import org.slf4j.LoggerFactory;     import org.springframework.dao.DataAccessException;     import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;     import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;     import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;     import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;     import java.util.concurrent.TimeUnit;  

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/**
Created by hetiewei on // */   public class RedisLockImpl implements RedisDistributionLock {  

   ​```    //加锁超时时间,单位毫秒, 即:加锁时间内执行完操作,如果未完成会有并发现象      private static final long LOCK_TIMEOUT = 5*1000;        

private static final Logger LOG = LoggerFactorygetLogger(RedisLockImpl.class);  
  
private StringRedisTemplate redisTemplate;  
  
public RedisLockImpl(StringRedisTemplate redisTemplate) {  
    thisredisTemplate = redisTemplate;  
}  
  
@Override  
public synchronized long lock(String lockKey, String threadName) {  
    LOG.info(threadName+"开始执行加锁");  
    while (true){ //循环获取锁  
        //锁时间  
        Long lock_timeout = currtTimeForRedis()+ LOCK_TIMEOUT +1;  
        if (redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {  
            @Override  
            public Boolean doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {  
                //定义序列化方式  
                RedisSerializer<String> serializer = redisTemplate.getStringSerializer();  
                byte[] value = serializer.serialize(lock_timeout.toString());  
                boolean flag = redisConnection.setNX(lockKey.getBytes(), value);  
                return flag;  
            }  
        })){  
            //如果加锁成功  
            LOG.info(threadName +"加锁成功 ++++ 111111");  
            //设置超时时间,释放内存  
            redisTemplate.expire(lockKey, LOCK_TIMEOUT, TimeUnit.MILLISECONDS);  
            return lock_timeout;  
        }else {  
            //获取redis里面的时间  
            String result = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);  
            Long currt_lock_timeout_str = result==null?null:Long.parseLong(result);  
            //锁已经失效  
            if (currt_lock_timeout_str != null && currt_lock_timeout_str < System.currentTimeMillis()){  
                //判断是否为空,不为空时,说明已经失效,如果被其他线程设置了值,则第二个条件判断无法执行  
                //获取上一个锁到期时间,并设置现在的锁到期时间  
                Long old_lock_timeout_Str = Long.valueOf(redisTemplate.opsForValue().getAndSet(lockKey, lock_timeout.toString()));  
                if (old_lock_timeout_Str != null && old_lock_timeout_Str.equals(currt_lock_timeout_str)){  
                    //多线程运行时,多个线程签好都到了这里,但只有一个线程的设置值和当前值相同,它才有权利获取锁  
                    LOG.info(threadName + "加锁成功 ++++ 22222");  
                    //设置超时间,释放内存  
                    redisTemplate.expire(lockKey, LOCK_TIMEOUT, TimeUnit.MILLISECONDS);  
  
                    //返回加锁时间  
                    return lock_timeout;  
                }  
            }  
        }  

  
   
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    try {  
            LOG.info(threadName +"等待加锁, 睡眠100毫秒");  
   ​```
   //                 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);                      TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);                  } catch (InterruptedException e) {                      e.printStackTrace();                  }              }          }  
[align=left]   ​```    /**      * 解锁      * @param lockKey      * @param lockValue      * @param threadName      */      @Override      public synchronized void unlock(String lockKey, long lockValue, String threadName) {          LOG.info(threadName + "执行解锁==========");//正常直接删除 如果异常关闭判断加锁会判断过期时间          //获取redis中设置的时间          String result = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);          Long currt_lock_timeout_str = result ==null?null:Long.valueOf(result);   
     
    //如果是加锁者,则删除锁, 如果不是,则等待自动过期,重新竞争加锁  
   
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 if (currt_lock_timeout_str !=null && currt_lock_timeout_str == lockValue){  
        redisTemplate.delete(lockKey);  
        LOG.info(threadName + "解锁成功------------------");  
    }  
}  

  
/**
* 多服务器集群,使用下面的方法,代替System.currentTimeMillis(),获取redis时间,避免多服务的时间不一致问题!!!
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* @return 
*/  
@Override  
public long currtTimeForRedis(){  
    return redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {  
        @Override  
        public Long doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {  
            return redisConnection.time();  
        }  
    });  
}  
​
}  


   ##### 分布式锁验证
   @RestController     @RequestMapping("/distribution/redis")     public class RedisLockController {  
   ​```   private static final String LOCK_NO = "redis_distribution_lock_no_";          private static int i = 0;          private ExecutorService service;          @Autowired     private StringRedisTemplate redisTemplate;          /**     * 模拟1000个线程同时执行业务,修改资源     *     * 使用线程池定义了20个线程     *     */     @GetMapping("lock1")     public void testRedisDistributionLock1(){      

   s
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ervice = Executors.newFixedThreadPool(20);  

   for (int i=0;i<1000;i++){  
       service.execute(new Runnable() {  
           @Override  
           public void run() {  
               task(Thread.currentThread().getName());  
           }  
       });  
   }  
  
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 }          @GetMapping("/{key}")     public String getValue(@PathVariable("key") String key){         Serializable result = redisTemplate.opsForValue().get(key);         return result.toString();     }          private void task(String name) {     //  System.out.println(name + "任务执行中"+(i++));         //创建一个redis分布式锁         RedisLockImpl redisLock = new RedisLockImpl(redisTemplate);         //加锁时间         Long lockTime;         if ((lockTime = redisLock.lock((LOCK_NO+1)+"", name))!=null){             //开始执行任务             System.out.println(name + "任务执行中"+(i++));             //任务执行完毕 关闭锁             redisLock.unlock((LOCK_NO+1)+"", lockTime, name);         }          }  [/align]   }

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