实战篇(4):分布式锁[Redis]

4 分布式锁

4.1 基本原理和实现方式对比

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁，只要大家使用的是同一把锁，那么我们就能锁住线程，不让线程进行，让程序串行执行，这就是分布式锁的核心思路

那么分布式锁他应该满足一些什么样的条件呢？

==可见性==：多个线程都能看到相同的结果，注意：这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性，只是说多个进程之间都能感知到变化的意思

==互斥==：互斥是分布式锁的最基本的条件，使得程序串行执行

==高可用==：程序不易崩溃，时时刻刻都保证较高的可用性

==高性能==：由于加锁本身就让性能降低，所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能

==安全性==：安全也是程序中必不可少的一环

常见的三种分布式锁

==Mysql==：mysql本身就带有锁机制，但是由于mysql性能本身一般，所以采用分布式锁的情况下，其实使用mysql作为分布式锁比较少见

==Redis==：redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式，现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁，

利用setnx这个方法，如果插入key成功，则表示获得到了锁，如果有人插入成功，其他人插入失败则表示无法获得到锁，利用这套逻辑来实现分布式锁

==Zookeeper==：zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案，以后再学

4.2 Redis分布式锁的实现核心思路

实现分布式锁时需要实现的两个基本方法：

• 获取锁：

  • 互斥：确保只能有一个线程获取锁

  SET lock thread1 EX 10 NX

  设置一个string类型的数据, ==过期时间为10s,== NX表示互斥 , 通过这个命令来保持过期以及互斥的原子性

  设置过期时间是为了 防止 某个进程拿到了锁之后出现特殊情况比如宕机, 导致锁无法释放, 出现死锁

  只需要设置过期时间, 到期自动释放锁即可

  • 使用非阻塞式锁：尝试一次，成功返回true，失败返回false
    • 阻塞式锁对CPU的浪费较多

• 释放锁：

  • 手动释放
  • 超时释放：获取锁时添加一个超时时间 => 防止redis出现故障导致死锁

  

核心思路⭐：

我们利用redis 的setNx 方法

当有多个线程进入时，我们就利用该方法，第一个线程进入时，redis 中就有这个key 了，返回了1，

==如果结果是 1，则表示他抢到了锁，那么他去执行业务，然后再删除锁，退出锁逻辑，==

如果没有抢到锁，==等待一定时间后重试即可==

需要注意的是, 一旦redis出现故障, 可能会导致锁无法释放, 出现死锁

• 这里的解决方式是利用redis中的过期机制, 但是需要设置合适的过期时间

4.3 实现分布式锁版本一

• 加锁逻辑

锁的基本接口

SimpleRedisLock

利用setnx方法进行加锁，同时增加过期时间，防止死锁，此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性

public static final String keyPrefix="lock:";
@Override
public boolean tryLock(Long timeOutSec) {
    //获取当前线程的标识
    long threadId = Thread.currentThread().getId();
    String key= name +keyPrefix;
    Boolean success=stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, threadId+"",timeOutSec, TimeUnit.SECONDS);
    //手动拆箱, 防止空指针  isTrue , 如果success 是null ,也会返回false;
    return BooleanUtil.isTrue(success);
}

• 释放锁逻辑

SimpleRedisLock

释放锁，防止删除别人的锁

@Override
public void unLock() {
    String key= name +keyPrefix;
    //释放锁
    stringRedisTemplate.delete(key);
}

• 修改业务代码

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
    //1.查询优惠券
    SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
    //2.判断秒杀是否开始 or  结束
    if(voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
        // 不在秒杀的时间段之内
        return Result.fail("秒杀未开始!");
    }
    if(voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){
        // 不在秒杀的时间段之内
        return Result.fail("秒杀已结束!");
    }

    //3.判断库存
    Integer stock = voucher.getStock();
    if(stock<1){
        return Result.fail("库存不足!");
    }
    Long userId= UserHolder.getUser().getId();
    //创建锁对象 ( 新增代码)
    SimpleRedisLock redisLock = new SimpleRedisLock(stringRedisTemplate, "order:" + userId);
    boolean isLock = redisLock.tryLock(1200L);
    //获取锁
    if(!isLock){
        //获取锁失败
        return Result.fail("不允许重复下单"); // 当前的环境是 单个用户发出多个请求,
    }
    try{
        //获取事务有关的代理对象, spring事务是代理这个bean, 然后再去执行事务
        IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
        return  proxy.createVoucherOrder(voucherId);
    }finally {
        redisLock.unLock();//释放锁
    }
}

4.4 Redis分布式锁误删情况说明

逻辑说明：

持有锁的线程在锁的内部出现了阻塞，导致他的锁自动释放，

这时其他线程，线程2来尝试获得锁，就拿到了这把锁，然后线程2在持有锁执行过程中，

线程1反应过来，继续执行，而线程1执行过程中，走到了删除锁逻辑，此时就会把本应该属于线程2的锁进行删除，

==解决方案==：解决方案就是在每个线程释放锁的时候，去判断一下当前这把锁是否属于自己，如果属于自己，则不进行锁的删除，假设还是上边的情况，

线程1卡顿，锁自动释放，线程2进入到锁的内部执行逻辑，此时线程1反应过来，然后删除锁，但是线程1，

一看当前这把锁不是属于自己，于是不进行删除锁逻辑，当线程2走到删除锁逻辑时，如果没有卡过自动释放锁的时间点，

则判断当前这把锁是属于自己的，于是删除这把锁。

4.5 解决Redis分布式锁误删问题

关键点在于为每个线程添加特点的标识 ( 比如UUID )

需求：修改之前的分布式锁实现，满足：在获取锁时存入线程标示（可以用UUID表示）
在释放锁时先获取锁中的线程标示，判断是否与当前线程标示一致

• 如果一致则释放锁
• 如果不一致则不释放锁

==核心逻辑==：在存入锁时，放入自己线程的标识，在删除锁时，判断当前这把锁的标识是不是自己存入的，如果是，则进行删除，如果不是，则不进行删除。

具体代码如下：加锁

private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
   // 获取线程标示
   String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
   // 获取锁
   Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
   return Boolean.TRUE.equals(success);
}

释放锁

由于之前获取name 的方式是获取线程的ID : 线程ID在jvm内递增

, 但是在集群下, 多个jvm可能会生成相同ID的线程, 导致锁误删, 因此需要解决id冲突的问题 => 使用UUID

public void unlock() {
    // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁中的标示
    String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
    // 判断标示是否一致
    if(threadId.equals(id)) {
        // 释放锁
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}

有关代码实操说明：

在我们修改完此处代码后，我们重启工程，然后启动两个线程，第一个线程持有锁后，手动释放锁，第二个线程 此时进入到锁内部，再放行第一个线程，此时第一个线程由于锁的value值并非是自己，所以不能释放锁，也就无法删除别人的锁，此时第二个线程能够正确释放锁，通过这个案例初步说明我们解决了锁误删的问题。

4.6 分布式锁的原子性问题

更为==极端==的误删逻辑说明：

线程1现在持有锁之后，在执行业务逻辑过程中，他正准备删除锁，而且已经走到了条件判断的过程中，比如他已经拿到了当前这把锁确实是属于他自己的，

正准备删除锁，但是此时他的锁到期了，那么此时线程2进来，但是线程1他会接着往后执行，当他卡顿结束后，他直接就会执行删除锁那行代码，

相当于条件判断并没有起到作用，这就是删锁时的原子性问题，之所以有这个问题，

是因为线程1的拿锁，比锁，删锁，实际上并不是原子性的，我们要防止刚才的情况发生，

说白了就是我们在删除锁的时候需要好几步操作 , 由于在极端的条件下, jvm 可能会出现线程阻塞, 导致我们当前的线程已经判断锁是自己的锁之后,

此时可能出现==线程阻塞==, 导致删除锁的操作被延时 , 此时锁由于超时自动释放了, 然后导致另一个线程来的时候发现没有锁, 又加了一把锁,

导致前面的线程把这个线程的锁给释放了, 如果多个这种操作出现可能会引发问题

==因此我们需要保证判断锁 以及 删除锁 操作的原子性(理解为要想办法让这两部操作同时进行)==

• 此时也就引入了lua脚本

4.7 Lua脚本解决多条命令原子性问题

Redis提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。

Lua是一种编程语言，它的基本语法大家可以参考网站：https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html，

这里重点介绍Redis提供的调用函数，我们可以使用lua去操作redis，又能保证他的原子性，这样就可以实现拿锁比锁删锁是一个原子性动作了，

作为Java程序员这一块并不作一个简单要求，并不需要大家过于精通，只需要知道他有什么作用即可。

这里重点介绍Redis提供的调用函数，语法如下：

redis.call('命令名称', 'key', '其它参数', ...)

例如，我们要执行set name jack，则脚本是这样：

# 执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'jack')

例如，我们要先执行set name Rose，再执行get name，则脚本如下：

# 先执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'Rose')
# 再执行 get name
local name = redis.call('get', 'name')
# 返回
return name

写好脚本以后，需要用Redis命令来调用脚本，调用脚本的常见命令如下：

例如，我们要执行 redis.call(‘set’, ‘name’, ‘jack’) 这个脚本，语法如下：

如果脚本中的key、value不想写死，可以作为参数传递。key类型参数会放入KEYS数组，其它参数会放入ARGV数组，在脚本中可以从KEYS和ARGV数组获取这些参数：

Lua中 数组的角标从1 开始

接下来我们来回一下我们释放锁的逻辑：

释放锁的业务流程是这样的

​ 1、获取锁中的线程标示

​ 2、判断是否与指定的标示（当前线程标示）一致

​ 3、如果一致则释放锁（删除）

​ 4、如果不一致则什么都不做

如果用Lua脚本来表示则是这样的：

最终我们操作redis的拿锁比锁删锁的lua脚本就会变成这样

-- 锁的key
-- lcoal key= KEYS[1]
-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key，这里的ARGV[1] 就是当前线程标示
-- 当前线程标识
lock threadId  = ARGV[1]

--获取锁中的线程标识
local id = redis.call('get',KEYS[1])

if(id == threadId )then
    -- 释放锁 del key
    return redis.call('del',KEYS[1])
end;
return 0;

4.8 利用Java代码调用Lua脚本改造分布式锁

lua脚本本身并不需要大家花费太多时间去研究，只需要知道如何调用，大致是什么意思即可，所以在笔记中并不会详细的去解释这些lua表达式的含义。

我们的RedisTemplate中，可以利用execute方法去执行lua脚本，参数对应关系就如下图股

Java代码

使用静态代码块, 在类初始化的时候就 执行代码块

private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;

    static {
        UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
        UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

public void unlock() {
    // 调用lua脚本
    stringRedisTemplate.execute(
            UNLOCK_SCRIPT,
            Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),
            ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
}
//经过以上代码改造后，我们就能够实现 拿锁比锁删锁的原子性动作了~

小总结：

基于Redis的分布式锁实现思路：

• 利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标识
• 释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁
  • 特性：
    • 利用set nx满足互斥性
    • 利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性
    • 利用Redis集群保证高可用和高并发特性

笔者总结：我们一路走来，利用添加过期时间，防止死锁问题的发生，但是有了过期时间之后，可能出现误删别人锁的问题，这个问题我们开始是利用删之前 通过拿锁，比锁，删锁这个逻辑来解决的，也就是删之前判断一下当前这把锁是否是属于自己的，但是现在还有原子性问题，也就是我们没法保证拿锁比锁删锁是一个原子性的动作，最后通过lua表达式来解决这个问题

但是目前还剩下一个问题锁不住，什么是锁不住呢，你想一想，如果当过期时间到了之后，我们可以给他续期一下，比如续个30s，就好像是网吧上网， 网费到了之后，然后说，来，网管，再给我来10块的，是不是后边的问题都不会发生了，那么续期问题怎么解决呢，可以依赖于我们接下来要学习redission啦

测试逻辑：

第一个线程进来，得到了锁，手动删除锁，模拟锁超时了，其他线程会执行lua来抢锁，当第一天线程利用lua删除锁时，lua能保证他不能删除他的锁，第二个线程删除锁时，利用lua同样可以保证不会删除别人的锁，同时还能保证原子性。