使用Redis单实例实现不可重入的分布式锁
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了使用Redis单实例实现不可重入的分布式锁相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、前言
在同一个jvm进程中时，可以使用JUC提供的一些锁来解决多个线程竞争同一个共享资源时候的线程安全问题，但是当多个不同jvm进程中的线程共同竞争同一个共享资源时候，juc包的锁就无能无力了，这时候就需要分布式锁了。常见的有使用zk的最小版本，redis的set函数，数据库锁来实现，本节我们谈谈Redis单实例情况下使用set函数来实现分布式锁。
二、使用Redis单实例实现分布式锁
首先我们来具体看代码：
package com.jiaduo.DistributedLock;
import java.util.Collections;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
public class DistributedLock {
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";
private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
private static void validParam(JedisPool jedisPool, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
if (null == jedisPool) {
throw new IllegalArgumentException("jedisPool obj is null");
}
if (null == lockKey || "".equals(lockKey)) {
throw new IllegalArgumentException("lock key is blank");
}
if (null == requestId || "".equals(requestId)) {
throw new IllegalArgumentException("requestId is blank");
}
if (expireTime < 0) {
throw new IllegalArgumentException("expireTime is not allowed less zero");
}
}
/**
*
* @param jedis
* @param lockKey
* @param requestId
* @param expireTime
* @return
*/
public static boolean tryLock(JedisPool jedisPool, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
validParam(jedisPool, lockKey, requestId, expireTime);
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
} catch (Exception e) {
throw e;
} finally {
if (null != jedis) {
jedis.close();
}
}
return false;
}
/**
*
* @param jedis
* @param lockKey
* @param requestId
* @param expireTime
*/
public static void lock(JedisPool jedisPool, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
validParam(jedisPool, lockKey, requestId, expireTime);
while (true) {
if (tryLock(jedisPool, lockKey, requestId, expireTime)) {
return;
}
}
}
/**
*
* @param jedis
* @param lockKey
* @param requestId
* @return
*/
public static boolean unLock(JedisPool jedisPool, String lockKey, String requestId) {
validParam(jedisPool, lockKey, requestId, 1);
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey),
Collections.singletonList(requestId));
if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
} catch (Exception e) {
throw e;
} finally {
if (null != jedis) {
jedis.close();
}
}
return false;
}
}
首先Redis的 public String set(final String key, final String value, final String nxxx, final String expx, final int time)方法参数说明：
其中前面两个是key,value值；
nxxx为模式，这里我们设置为NX，意思是说如果key不存在则插入该key对应的value并返回OK，否者什么都不做返回null；
参数expx这里我们设置为PX，意思是设置key的过期时间为time 毫秒
通过tryLock方法尝试获取锁，内部是具体调用Redis的set方法，多个线程同时调用tryLock时候会同时调用set方法，但是set方法本身是保证原子性的，对应同一个key来说，多个线程调用set方法时候只有一个线程返回OK，其它线程因为key已经存在会返回null，所以返回OK的线程就相当与获取到了锁，其它返回null的线程则相当于获取锁失败。
另外这里我们要保证value（requestId）值唯一是为了保证只有获取到锁的线程才能释放锁,这个下面释放锁时候会讲解。
通过lock 方法让使用tryLock获取锁失败的线程本地自旋转重试获取锁，这类似JUC里面的CAS。
Redis有一个叫做eval的函数，支持Lua脚本执行，并且能够保证脚本执行的原子性，也就是在执行脚本期间，其它执行redis命令的线程都会被阻塞。这里解锁时候使用下面脚本：
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end
其中keys[1]为unLock方法传递的key，argv[1]为unLock方法传递的requestId;脚本redis.call('get', KEYS[1])的作用是获取key对应的value值，这里会返回通过Lock方法传递的requetId, 然后看当前传递的RequestId是否等于key对应的值，等于则说明当前要释放锁的线程就是获取锁的线程，则继续执行redis.call('del', KEYS[1])脚本，删除key对应的值，这相当于释放了锁。因为删除后，其他线程中的一个线程在调用set方法发现该key已经不存在了，则会插入对应的value，然后返回OK，这相当于这个线程获取到了锁。
另外可知该锁是不可重入锁。
三、总结
本文使用redis单实例结合redis的set方法和eval函数实现了一个简单的分布式锁，但是这个实现还是明显有问题的。虽然使用set方法设置了超时时间，以避免线程获取到锁后redis挂了后锁没有被释放的情况，但是超时时间设置为多少合适那？如果设置太小，可能会存在线程获取锁后执行业务逻辑时间大于锁超时时间，那么就会存在逻辑还没执行完，锁已经因为超时自动释放了，而其他线程可能获取到锁，那么之前获取锁的线程的业务逻辑的执行就没有保证原子性。
另外还有一个问题是Lock方法里面是自旋调用tryLock进行重试，这就会导致像JUC中的AtomicLong一样，在高并发下多个线程竞争同一个资源时候造成大量线程占用cpu进行重试操作。这时候其实可以随机生成一个等待时间，等时间到后在进行重试，以减少潜在的同时对一个资源进行竞争的并发量。
欢迎大家讨论，如果是你，你会怎么做那？
最后
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以上是关于使用Redis单实例实现不可重入的分布式锁的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章