分布式环境下利用Redis实现分布式锁

Posted 2021-05-01 漫漫技术路

魏新雨 - 水边的格桑梅朵 来自不止于代码 00:00 04:00

在某些高并发的业务场景下，例如秒杀、选课等系统，为了避免出现商品超卖、选课人数超出课程规定人数的问题发生，读写数据库时需要进行加锁操作，保证某时刻已有一个用户在操作。在Java单机应用中，直接使用synchronized关键字没有任何毛病，但在分布式系统中就不行了，这时就需要引入分布式锁来解决问题。分布式锁可以用Zookeeper或Redis来实现，本文重点讲解使用Redis实现分布式锁。

    在Redis中有一个SETNX命令，如果key在Redis中存在，返回0，否则返回1，执行成功。下面是一种错误的实现分布式锁的思路，最后我会写一个正确的实现分布式锁的代码，请大家参考

错误的分布式锁思路

    假如客户1需要加锁时执行SETNX("key","value")返回1加锁成功，其余客户执行SETNX返回0没有获取锁，加锁失败会一直监听key并循环执行SETNX("key","value")，直到返回1。当客户1需要释放锁时需要执行DEL("key")释放锁。但这里有一个问题，如果客户1所在的进程挂掉后，key永远不会被删除，其余客户执行SETNX("key" ,"value")永远返回0，产生死锁，这样的分布式锁思路是错误的。

正确的思路

    如果客户进程获得锁后，设置一个超时移除的动作，如expire命令，客户进程挂掉后超时锁自动释放，其他客户任然可以获得锁。下面我用多线程来模拟高并发下的分布式锁的获取、释放。

    客户端获得锁：

        将k v通过SETNX命令存入Redis，如果返回1则表明Redis没有这条数据，操作成功获得锁，如果返回0则表明Redis中有这条   数据，其他客户端占有锁，获得锁失败，进入等待状态。

    RedisThread.java

模拟一个客户端

            如果getLock()方法返回true，则表明获得锁，执行后面的业务逻辑，最后通过DEL(k)命令释放锁。

            如果getLock()方法返回false，循环持续监听（当然也可以通过Thread.sleep()控制监听频率），直到获得锁后执行业务逻辑最后释放锁。

    RedisThread.java

开启多个线程模拟高并发

    RedisThread.java

1. @Override  

2.     public void run() {  

3.         try {  

4.             //调用客户端  

5.             client();  

6.         } catch (Exception e) {  

7.             e.printStackTrace();  

8.         }         

9.     }  

RedisLock.java 测试

开启50个线程模拟50个客户（50个服务组成的集群）

输出结果如下：

lock-->业务开始-->业务结束-->unlock--lock-->.......