redis集群分布式锁的实现与思考

骑猪看日落 2022-03-25 11:18 364阅读 0赞

分布式锁能帮助我们在分布式系统共享数据的并发中避免并发问题，要实现分布式锁必须保证加锁和解锁的操作是原子性的，redis的setnx和del刚好满足加锁和解锁的要求，下面使用setnx来实现可以超时的分布式锁：

import org.jmqtt.common.config.StoreConfig;
    import redis.clients.jedis.JedisCluster;
    
    import java.util.Random;
    
    public class RedisLock {
        private StoreConfig redisConfig;
        private RedisStoreManager redisStoreManager;
        public static JedisCluster cluster;
        private static final int DEFAULT_LOCK_EXPIRSE_MILL_SECONDS =  30 * 1000;
        private static final int DEFAULT_LOCK_WAIT_DEFAULT_TIME_OUT = 10 * 1000;
        private static final int DEFAULT_LOOP_WAIT_TIME = 150;
        private static final String LOCK_PREFIX = "LOCK:";
        private boolean lock = false;
        private String lockKey;
        private int lockExpirseTimeout;
        private int lockWaitTimeout;
    
        public boolean isLock(){
            return lock;
        }
    
        public void setLock(boolean lock) {
            this.lock = lock;
        }
    
        public String getLockKey() {
            return lockKey;
        }
    
        public void setLockKey(String lockKey) {
            this.lockKey = LOCK_PREFIX + lockKey;
        }
    
        public int getLockExpirseTimeout() {
            return lockExpirseTimeout;
        }
    
        public void setLockExpirseTimeout(int lockExpirseTimeout) {
            this.lockExpirseTimeout = lockExpirseTimeout;
        }
    
        public int getLockWaitTimeout() {
            return lockWaitTimeout;
        }
    
        public void setLockWaitTimeout(int lockWaitTimeout) {
            this.lockWaitTimeout = lockWaitTimeout;
        }
    
        public RedisLock() {
        }
    
        public RedisLock(String lockKey, int lockExpirseTimeout, int lockWaitTimeout) {
            redisConfig = new StoreConfig();
            this.redisStoreManager = RedisStoreManager.getInstance(redisConfig);
            redisStoreManager.initialization();
            this.cluster = redisStoreManager.getCluster();
            this.lockKey = LOCK_PREFIX + lockKey;
            this.lockExpirseTimeout = lockExpirseTimeout;
            this.lockWaitTimeout = lockWaitTimeout;
        }
    
        public boolean lock(){
            int timeout = lockWaitTimeout;
            while (timeout >= 0){
                Long expires = System.currentTimeMillis() + lockExpirseTimeout + 1;
                String expiresStr = String.valueOf(expires);
                if (cluster.setnx(lockKey,expiresStr)==1){
                    lock = true;
                    return true;
                }
                String lockTimeStr = cluster.get(lockKey);
                if (lockTimeStr != null && Long.parseLong(lockTimeStr) < System.currentTimeMillis()){
                    String oldLockTimeStr = cluster.getSet(lockKey,expiresStr);
                    if (oldLockTimeStr != null && oldLockTimeStr.equals(lockTimeStr)){
                        lock = true;
                        return true;
                    }
                }
                int sleepTime=new Random().nextInt(10)*100;
                timeout -= sleepTime;
                try {
                    Thread.sleep(sleepTime);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
    
    
            return false;
        }
    
        public void unlock(){
            if (lock){
                cluster.del(lockKey);
                lock = false;
            }
    
        }
    }

把锁的超时时间当作value的值，每次线程需要锁，如果别的线程没有拥有锁，它立马获得锁，如果别的线程已经拥有锁了，就把超时时间取出来与系统现在的时间对比看是否超时了，如果超时了就尝试获得该锁，如果锁还没超时和释放，就休眠随机的时间，再尝试获得锁直到获得锁或timeout。  
到这里只是实现，那思考去哪了呢，下面是当初我在测试这个锁的时候的一个错误的做法。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0Fycm9nYW50Xzk1_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
为了想保持最新的一定数量的值，避免在并发下lpush方法执行了但ltrim还没执行的时候取数据，这时候肯定比规定的数据要多的情况，这里使用了锁，然后测试代码如下：

public void RedisTest3() throws InterruptedException {
            final CountDownLatch count = new CountDownLatch(150);
            StoreConfig redisConfig = new StoreConfig();
            redisConfig.setNodes("集群节点***.*.*.*:***");
            RedisStoreUtil redisStoreUtil = new RedisStoreUtil(redisConfig,"llock");
            redisStoreUtil.delete("150");
            Message message = new Message();
            ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(6, 10, 2000, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingDeque<>(1000));
            for (int i =0;i< 150;i++){
    //            Thread t = new Thread(new MyTask(i,redisStoreUtil,count));
    //            t.start();
                MyTask mt = new MyTask(i,redisStoreUtil,count);
                executor.execute(mt);
    
    
            }
    
                count.await();
                executor.shutdown();
                Collection<Message> al = redisStoreUtil.lgetAllMsg("150",100);
                System.out.println(al.size());
                Iterator it = al.iterator();
                while (it.hasNext()){
                    System.out.println(it.next().toString());
                }
    
    
    class MyTask implements Runnable {
        private int taskNum;
        private RedisStoreUtil redisStoreUtil;
        private Message message = new Message();
        private CountDownLatch count;
        public MyTask(int num,RedisStoreUtil redisStoreUtil,CountDownLatch count) {
            this.taskNum = num;
            this.redisStoreUtil = redisStoreUtil;
            this.count = count;
        }
    
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("正在执行task "+taskNum);
            message.setMsgId(taskNum);
            redisStoreUtil.laddMsg(100,"150",message);  //调用上面加锁的方法
            count.countDown();
            }
        }
        }

这里使用了线程池来测试，往里面存150个数据，用不同的ID号代表不同的数据，保留最新的100个数据，等待所有线程结束再取数据，看上去貌似没有问题，然后问题来了，最后取出来的数据确实是100个，但最后的几个的ID都是一样的。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0Fycm9nYW50Xzk1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
这个是我保存最新的10个数据时的测试图，难道是我写的锁实现有问题？没锁住，还是我的测试方式有问题？后来我终于发现问题所在了，之前为了偷懒只生成一个Message，通过修改它的ID来当作不同的数据，因为等待锁需要耗费时间，所以在 redisStoreUtil.laddMsg(100,“150”,message); 这个地方停得比较久，本来应该是这样的  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0Fycm9nYW50Xzk1_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
但是机器却等不及了，先执行下一个线程task，从而修改了上一个线程本来要存的数据，变成了这个样子  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0Fycm9nYW50Xzk1_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
所以结果才会那么多个最后一个ID的数据，如果后面的操作不会影响前面要存入的数据，那么就不会发生这种情况。  
这个redisLock代码并没有放到GitHub上，因为加锁太影响性能了，加了锁之后慢了10几秒，只要在取的时候限定取多少个就不会发生多取的情况，具体的代码和操作细节可联系我。如果您对我们的JMQTT项目感兴趣的话可以在GitHub上watch和star一下，地址：[https://github.com/Cicizz/jmqtt][https_github.com_Cicizz_jmqtt]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0Fycm9nYW50Xzk1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220325/74959d9faf0a43f8b83563126e24a4c6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0Fycm9nYW50Xzk1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220325/611411d5283145649628af421dc7facf.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0Fycm9nYW50Xzk1_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220325/f69b8eb051c1473bbde54d171848275c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0Fycm9nYW50Xzk1_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220325/3578637ea0dc4370a51b1d992fc94a81.png
[https_github.com_Cicizz_jmqtt]: https://github.com/Cicizz/jmqtt