Redis系列(二)--分布式锁、分布式ID简单实现及思路
分布式锁:
Redis可以实现分布式锁,只是讨论Redis的实现思路,相对来说,Zookeeper实现分布式锁可能更加可靠
为什么使用分布式锁:
单机环境下只存在多线程,通过同步操作就可以实现对并发环境的安全操作,但是多机环境就变成多进程、多线程,这时候同步、加锁已经无
法保证原子性
实现分布式可靠性的条件:
1、互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能持有锁
2、不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁
3、具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行,客户端就可以加锁和解锁
4、加锁和解锁必须是同一个客户端
实现分布式锁的方式:
1、基于DB的唯一索引。
2、基于ZK的临时有序节点。
3、基于Redis的NX、EX参数。
代码实现:
public static final String LOCK_SUCCESS = "OK";//加锁成功 public static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX"; public static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX"; public static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
public class RedisUtils { @Autowired
JedisPool jedisPool; /**
* 尝试获取分布式锁
* @param lockKey
* @param requestId
* @param expireTime
* @return
*/
public boolean tryGetDistributedLock(String lockKey, String requestId, int expireTime) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String result = jedis.set(lockKey, requestId, RedisConstant.SET_IF_NOT_EXIST, RedisConstant.SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (StringUtils.equals(result, RedisConstant.LOCK_SUCCESS))
return true;
return false;
} /**
* 释放分布式锁
* @param jedis
* @param lockKey
* @param requestId
* @return
*/
public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) { String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId)); if (RedisConstant.RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
}
加锁:
lockKey:唯一的key
requestId:每个客户端的唯一ID
NX:保证key不存在才会set
PX:key具有过期时间
expireTime:key的具体过期时间
解锁:
通过lua代码传到jedis.eval()方法里,并使参数KEYS[1]赋值为lockKey,ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务
端执行。
首先获取锁对应的value值,检查是否与requestId相等,如果相等则删除锁(解锁)。那么为什么要使用Lua语言来实现呢?因为要确保上述
操作是原子性的。
以上只是针对单机部署Redis,如果Redis是多机部署的,可以采用Redisson实现分布式锁
PS:上面的set方法需要RedisV2.6+支持
无法避免的问题:
如在 key 超时之后业务并没有执行完毕但却自动释放锁了,这样就会导致并发问题。
就算 Redis 是集群部署的,如果每个节点都只是 master 没有 slave,那么 master 宕机时该节点上的所有 key 在那一时刻都相当于是释放
锁了,这样也会出现并发问题。就算是有 slave 节点,但如果在数据同步到 salve 之前 master 宕机也是会出现上面的问题。
Redis分布式锁内容参考:https://xiaozhuanlan.com/topic/4672859130,https://redis.io/topics/distlock
基于Redis实现分布式ID:
因为Redis是单线程的,所以可以用来生成全部唯一ID,通过incr、incrby实现
生产环境可能是Redis集群,假如有5个Redis实例,每个Redis的初始值是1,2,3,4,5,然后增长都是5
各个Redis生成的ID为:
A:1,6,11,16,21
B:2,7,12,17,22
C:3,8,13,18,23
D:4,9,14,19,24
E:5,10,15,20,25
这样的话,无论请求打到那个Redis上面,都可以获得不同的ID
优点:
1、不依赖于数据库,灵活方便,且性能优于数据库。
2、数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。
缺点:
1、如果系统里没有Redis,就比较操蛋了
2、编码、配置工作量大一点
分布式ID推荐一篇文章:https://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/44244951
流水号:
Redis同样可以生成每天的流水号,日期+自增长序号,进行incr
面试题:如何从Redis查询出前缀为id的key?
首先这个问题应该要明确数据量,如果数据量很小,可以直接使用keys id*,keys命令直接返回所有的key,如果是海量数据,keys命令肯定
不行了,所以要跟面试官明确这个问题。海量数据环境下,例如1亿条数据,可以使用scan命令
scan是基于游标的迭代器,每次使用都要基于上一次的游标延续之前的迭代过程
格式:scan cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
cursor以0开始,到0结束,scan 0 match id* count 10,从0开始,匹配以id开头的key,每次返回10条
返回结果有两部分:
1) "0"
2) 1) "id1"
2) "id2"
.......
1)为返回的游标,返回0证明迭代结束。这里希望返回10条,并不是一定返回10条,可能只是返回5条数据(一次返回的数量不可控,大概率符合
count),如果返回cursor不是0,证明迭代没有结束,可以继续查询,知道返回cursor为0,效率低于keys,但是不会阻塞Redis
PS:scan返回的游标可能后一次比前一次更小,所以可能会出现重复数据,需要外部程序进行去重
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