Redis实现分布式锁

  1.根据lockKey区进行setnx(set not exist,如果key值为空,则正常设置,返回1,否则不会进行设置并返回0)操作,如果设置成功,表示已经获得锁,否则并没有获取锁。

  2.如果没有获得锁,去Redis上拿到该key对应的值,在该key上我们存储一个时间戳(用毫秒表示,t1),为了避免死锁以及其他客户端占用该锁超过一定时间(5秒),使用该客户端当前时间戳,与存储的时间戳作比较。

  3.如果没有超过该key的使用时限,返回false,表示其他人正在占用该key,不能强制使用;如果已经超过时限,那我们就可以进行解锁,使用我们的时间戳来代替该字段的值。

  4.但是如果在setnx失败后,get该值却无法拿到该字段时,说明操作之前该锁已经被释放,这个时候,最好的办法就是重新执行一遍setnx方法来获取其值以获得该锁。

  释放锁:删除redis中key

 public class RedisKeyLock {
private static Logger logger = Logger.getLogger(RedisKeyLock.class);
private final static long ACCQUIRE_LOCK_TIMEOUT_IN_MS = 10 * 1000;
private final static int EXPIRE_IN_SECOND = 5;//锁失效时间
private final static long WAIT_INTERVAL_IN_MS = 100;
private static RedisKeyLock lock;
private JedisPool jedisPool;
private RedisKeyLock(JedisPool pool){
this.jedisPool = pool;
}
public static RedisKeyLock getInstance(JedisPool pool){
if(lock == null){
lock = new RedisKeyLock(pool);
}
return lock;
} public void lock(final String redisKey) {
Jedis resource = null;
try {
long now = System.currentTimeMillis();
resource = jedisPool.getResource();
long timeoutAt = now + ACCQUIRE_LOCK_TIMEOUT_IN_MS;
boolean flag = false;
while (true) {
String expireAt = String.valueOf(now + EXPIRE_IN_SECOND * 1000);
long ret = resource.setnx(redisKey, expireAt);
if (ret == 1) {//已获取锁
flag = true;
break;
} else {//未获取锁,重试获取锁
String oldExpireAt = resource.get(redisKey);
if (oldExpireAt != null && Long.parseLong(oldExpireAt) < now) {
oldExpireAt = resource.getSet(redisKey, expireAt);
if (Long.parseLong(oldExpireAt) < now) {
flag = true;
break;
}
}
}
if (timeoutAt < now) {
break;
}
TimeUnit.NANOSECONDS.sleep(WAIT_INTERVAL_IN_MS);
}
if (!flag) {
throw new RuntimeException("canot acquire lock now ...");
}
} catch (JedisException je) {
logger.error("lock", je);
je.printStackTrace();
if (resource != null) {
jedisPool.returnBrokenResource(resource);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
logger.error("lock", e);
} finally {
if (resource != null) {
jedisPool.returnResource(resource);
}
}
}
public boolean unlock(final String redisKey) {
Jedis resource = null;
try {
resource = jedisPool.getResource();
resource.del(redisKey);
return true;
} catch (JedisException je) {
je.printStackTrace();
if (resource != null) {
jedisPool.returnBrokenResource(resource);
}
return false;
} catch (Exception e) {
logger.error("lock", e);
return false;
} finally {
if (resource != null) {
jedisPool.returnResource(resource);
}
}
}
}

另一个版本:

  SET my:lock 随机值 NX PX 30000

  这个的NX的意思就是只有key不存在的时候才会设置成功,PX 30000的意思是30秒后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了。

  释放锁就是删除key,但是一般可以用lua脚本删除,判断value一样才删除

  为啥要用随机值呢?因为如果某个客户端获取到了锁,但是阻塞了很长时间才执行完,此时可能已经自动释放锁了,此时可能别的客户端已经获取到了这个锁,要是你这个时候直接删除key的话会有问题,所以得用随机值加上面的lua脚本来释放锁。(就是根据这个随机值来判断这个锁是不是自己加的)

  如果是Redis是单机,会有问题。因为如果是普通的redis单实例,那就是单点故障。单节点挂了会导致锁失效。

  如果是redis普通主从,那redis主从异步复制,如果主节点挂了,key还没同步到从节点,此时从节点切换为主节点,别人就会拿到锁。

RedLock算法

  这个场景是假设有一个redis cluster,有5个redis master实例。然后执行如下步骤获取一把锁:

  获取当前时间戳,单位是毫秒

  跟上面类似,轮流尝试在每个master节点上创建锁,过期时间较短,一般就几十毫秒

  尝试在大多数节点上建立一个锁,比如5个节点就要求是3个节点(n / 2 +1)

  客户端计算建立好锁的时间,如果建立锁的时间小于超时时间,就算建立成功了

  要是锁建立失败了,那么就依次删除这个锁

  只要别人建立了一把分布式锁,你就得不断轮询去尝试获取锁

 

Zookeeper实现分布式锁

基于临时顺序节点:

  1.客户端调用create()方法创建名为“locknode/guid-lock-”的节点,需要注意的是,这里节点的创建类型需要设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL。

  2.客户端调用getChildren(“locknode”)方法来获取所有已经创建的子节点。

  3.客户端获取到所有子节点path之后,如果发现自己在步骤1中创建的节点是所有节点中序号最小的,那么就认为这个客户端获得了锁。

  4.如果创建的节点不是所有节点中序号最小的,那么则监视比自己创建节点的序列号小的最大的节点,进入等待。直到下次监视的子节点变更的时候,再进行子节点的获取,判断是否获取锁。

  释放锁的过程相对比较简单,就是删除自己创建的那个子节点即可。

不太严谨的代码:

 public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher{

     private ZooKeeper zk;
private String locksRoot= "/locks";
private String productId;
private String waitNode;
private String lockNode;
private CountDownLatch latch;
private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1);
private int sessionTimeout = 30000; public ZooKeeperDistributedLock(String productId){
this.productId = productId;
try {
String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181";
zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this);
connectedLatch.await();
} catch (IOException e) {
throw new LockException(e);
} catch (KeeperException e) {
throw new LockException(e);
} catch (InterruptedException e) {
throw new LockException(e);
}
} public void process(WatchedEvent event) {
if(event.getState()==KeeperState.SyncConnected){
connectedLatch.countDown();
return;
} if(this.latch != null) {
this.latch.countDown();
}
} public void acquireDistributedLock() {
try {
if(this.tryLock()){
return;
}
else{
waitForLock(waitNode, sessionTimeout);
}
} catch (KeeperException e) {
throw new LockException(e);
} catch (InterruptedException e) {
throw new LockException(e);
}
} public boolean tryLock() {
try {
// 传入进去的locksRoot + “/” + productId
// 假设productId代表了一个商品id,比如说1
// locksRoot = locks
// /locks/10000000000,/locks/10000000001,/locks/10000000002
lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); // 看看刚创建的节点是不是最小的节点
// locks:10000000000,10000000001,10000000002
List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);
Collections.sort(locks); if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){
//如果是最小的节点,则表示取得锁
return true;
} //如果不是最小的节点,找到比自己小1的节点
int previousLockIndex = -1;
for(int i = 0; i < locks.size(); i++) {
if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) {
previousLockIndex = i - 1;
break;
}
} this.waitNode = locks.get(previousLockIndex);
} catch (KeeperException e) {
throw new LockException(e);
} catch (InterruptedException e) {
throw new LockException(e);
}
return false;
} private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException {
Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);
if(stat != null){
this.latch = new CountDownLatch(1);
this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS); this.latch = null;
}
return true;
} public void unlock() {
try {
// 删除/locks/10000000000节点
// 删除/locks/10000000001节点
System.out.println("unlock " + lockNode);
zk.delete(lockNode,-1);
lockNode = null;
zk.close();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
} public class LockException extends RuntimeException {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public LockException(String e){
super(e);
}
public LockException(Exception e){
super(e);
}
} // 如果有一把锁,被多个人给竞争,此时多个人会排队,第一个拿到锁的人会执行,然后释放锁,后面的每个人都会去监听排在自己前面的那个人创建的node上,一旦某个人释放了锁,排在自己后面的人就会被zookeeper给通知,一旦被通知了之后,就ok了,自己就获取到了锁,就可以执行代码了 }

另一个版本:

  zk分布式锁,就是某个节点尝试创建临时znode,此时创建成功了就获取了这个锁;这个时候别的客户端来创建锁会失败,只能注册个监听器监听这个锁。

  释放锁就是删除这个znode,一旦释放掉就会通知客户端,然后有一个等待着的客户端就可以再次重新加锁。

  redis分布式锁,其实需要自己不断去尝试获取锁,比较消耗性能

  zk分布式锁,获取不到锁,注册个监听器即可,不需要不断主动尝试获取锁,性能开销较小

  另外一点就是,如果是redis获取锁的那个客户端bug了或者挂了,那么只能等待超时时间之后才能释放锁;而zk的话,因为创建的是临时znode,只要客户端挂了,znode就没了,此时就自动释放锁

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