基于Redis分布式锁的实现代码

概述

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。

选用Redis实现分布式锁原因

Redis有很高的性能

Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便

在此就不介绍Redis的安装了。

使用命令介绍

SETNX

expire

delete

在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。

实现

使用的是jedis来连接Redis。

实现思想

获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。

获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。

释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
分布式锁的核心代码如下：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Transaction;
import redis.clients.jedis.exceptions.JedisException;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
/**
 * Created by liuyang on 2017/4/20.
 */
public class DistributedLock {
 private final JedisPool jedisPool;
 public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {
 this.jedisPool = jedisPool;
 }
 /**
 * 加锁
 * @param locaName 锁的key
 * @param acquireTimeout 获取超时时间
 * @param timeout 锁的超时时间
 * @return 锁标识
 */
 public String lockWithTimeout(String locaName,
     long acquireTimeout, long timeout) {
 Jedis conn = null;
 String retIdentifier = null;
 try {
  // 获取连接
  conn = jedisPool.getResource();
  // 随机生成一个value
  String identifier = UUID.randomUUID().toString();
  // 锁名，即key值
  String lockKey = "lock:" + locaName;
  // 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁
  int lockExpire = (int)(timeout / 1000);
  // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁
  long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
  while (System.currentTimeMillis() < end) {
  if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
   conn.expire(lockKey, lockExpire);
   // 返回value值，用于释放锁时间确认
   retIdentifier = identifier;
   return retIdentifier;
  }
  // 返回-1代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间
  if (conn.ttl(lockKey) == -1) {
   conn.expire(lockKey, lockExpire);
  }
  try {
   Thread.sleep(10);
  } catch (InterruptedException e) {
   Thread.currentThread().interrupt();
  }
  }
 } catch (JedisException e) {
  e.printStackTrace();
 } finally {
  if (conn != null) {
  conn.close();
  }
 }
 return retIdentifier;
 }
 /**
 * 释放锁
 * @param lockName 锁的key
 * @param identifier 释放锁的标识
 * @return
 */
 public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
 Jedis conn = null;
 String lockKey = "lock:" + lockName;
 boolean retFlag = false;
 try {
  conn = jedisPool.getResource();
  while (true) {
  // 监视lock，准备开始事务
  conn.watch(lockKey);
  // 通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁
  if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
   Transaction transaction = conn.multi();
   transaction.del(lockKey);
   List<Object> results = transaction.exec();
   if (results == null) {
   continue;
   }
   retFlag = true;
  }
  conn.unwatch();
  break;
  }
 } catch (JedisException e) {
  e.printStackTrace();
 } finally {
  if (conn != null) {
  conn.close();
  }
 }
 return retFlag;
 }
}

测试

下面就用一个简单的例子测试刚才实现的分布式锁。
例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品，使用--运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。

模拟秒杀服务，在其中配置了jedis线程池，在初始化的时候传给分布式锁，供其使用。

import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

/**
 * Created by liuyang on 2017/4/20.
 */
public class Service {
 private static JedisPool pool = null;
 static {
 JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
 // 设置最大连接数
 config.setMaxTotal(200);
 // 设置最大空闲数
 config.setMaxIdle(8);
 // 设置最大等待时间
 config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
 // 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的
 config.setTestOnBorrow(true);
 pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
 }
 DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
 int n = 500;
 public void seckill() {
 // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
 String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
 System.out.println(--n);
 lock.releaseLock("resource", indentifier);
 }
}
// 模拟线程进行秒杀服务

public class ThreadA extends Thread {
 private Service service;
 public ThreadA(Service service) {
 this.service = service;
 }
 @Override
 public void run() {
 service.seckill();
 }
}

public class Test {
 public static void main(String[] args) {
 Service service = new Service();
 for (int i = 0; i < 50; i++) {
  ThreadA threadA = new ThreadA(service);
  threadA.start();
 }
 }
}

结果如下，结果为有序的。

若注释掉使用锁的部分

public void seckill() {
 // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
 //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
 System.out.println(--n);
 //lock.releaseLock("resource", indentifier);
}

从结果可以看出，有一些是异步进行的。

在分布式环境中，对资源进行上锁有时候是很重要的，比如抢购某一资源，这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。
当然，在具体使用中，还需要考虑很多因素，比如超时时间的选取，获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响，上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现，主要是一种思想。

下一次我会使用zookeeper实现分布式锁，使用zookeeper的可靠性是要大于使用redis实现的分布式锁的，但是相比而言，redis的性能更好。

上面的代码可以在我的GitHub中进行查看。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。