Redis实现分布式锁用图说话

矫情吗；* 2023-03-01 05:53 2阅读 0赞

> 上一篇博客简单了介绍redisTemplate[文章地址][Link 1]的基本使用，本篇博客介绍如何使用redis实现分布式锁。

### 目录 ###

*   *   *   *  一、进程级别单机锁
             *  二、分布式锁
             *  三、如何使用redis实现分布式锁
             *   *  3.1 关于redis
                 *  3.2加锁
                 *  3.3 解锁
             *  四、分布式锁框架 redission

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#### 一、进程级别单机锁 ####

在传统的单机应用中，java内部提供的锁十分强大能够很好的解决并发问题，如`synchronized`,`ReentrantLock`,及`juc`包下的类。`synchronized`是进程级别的锁，也就是说只能在一个jvm进程中有效的控制多线程的并发问题。如下图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

#### 二、分布式锁 ####

随着现在架构的升级，单点已经不能满足我们的需要。我们的web应用通常是部署多个，然后通过nginx负载均衡。示意图如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
在这种多点部署点情况下，如果采用单应用的锁如下图：  
![https://img-blog.csdnimg.cn/20200722210120377.png?x-oss-process=image/watermark,type\_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow\_10,text\_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ==,size\_16,color\_FFFFFF,t\_70][https_img-blog.csdnimg.cn_20200722210120377.png_x-oss-process_image_watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
就无法保证数据的一致性了。当减库存的时候虽然每个jvm都加上锁的控制，但是数据还是会出现不一致。如当减库存时候，还是剩最后一件商品。有三个用户在同一个时刻发起请求。正好nginx把每一个请求单独发送到一个web应用上，然后他们都发现还有一件商品，然后能够进行购买，进行库存减1的操作。那么就会出现超卖的现象。**此时就需要一个每个web应用都能访问的地方来请求锁。有一个全局的公共区域来管理着锁，这是强大的redis就该上场了**  
当我们首次请求的时候都向存放一个`k-v`,然后还有请求过来我们会再次尝试加`k-v`,如果已经存在，那么就相当于加锁失败。当执行完成后会释放锁，也就把redis里的这个 `k-v`删除。如下图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
**注：加锁 = 存一个k-v；释放锁 = 删除k-v**

#### 三、如何使用redis实现分布式锁 ####

##### 3.1 关于redis #####

redis适合做这个分布式锁有一个很大的原因，他是天然单线程的。当有指令过去时会一排着一个阻塞执行。

了解了整体的实现原理，那么一把简单的分布式锁就容易实现了，下面使用RedisTemplate来对redis进行操作。代码如下：

##### 3.2加锁 #####

/** * 加锁, 加锁成功返回true, 失败返回false * * @param redisTemplate * @param key * @return * @Author liuzihao */
        public static boolean tryLock(RedisTemplate redisTemplate, String key) { 
            boolean result = false;
            String status = (String) redisTemplate.execute((RedisCallback<String>) redisConnection -> { 
                Jedis jedis = (Jedis) redisConnection.getNativeConnection();
                // 相当于setnx方法，不存在才设置， 
                // key为传入的key
                String res = jedis.set(key, "1", "nx");
                return res;
            });
            if ("OK".equals(status)) { //抢到锁
                result = true;
            }
            return result;
        }

##### 3.3 解锁 #####

在解锁过程中我们需要确认是否有存在这把锁，然后存在就把它操作。  
但是这其实是两个步骤：1⃣️判断是否存在 2⃣️：存在就删除  
(是不是会有疑问，直接删除就可以了，为什么还要判断是否存在，因为我们释放锁的前提拥有这把锁）。我们需要步骤1⃣️和步骤2⃣️ 合二为一 以原子的方式执行，这个时候就可以使用`lua`脚本来保证执行的原子性。lua脚本可以将两个步骤步骤以一条指令发送给redis进行处理。

/** * 释放锁, 通过lua脚本保证原子性 * * @param redisTemplate * @param key * @return * liuzihao */
        public static void unLock(RedisTemplate redisTemplate, String key) { 
        	// 这里其实就是构造一个不可变的list 使用了 谷歌的gava
            ImmutableList<String> keys = ImmutableList.of(StringUtils.join(Collections.singleton(key), ""));
            // lua脚本
            String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
            redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, String.class), keys, 1);
        }

上面这种方式只是加锁解锁，并为考虑分布式redis主机宕机 ，然后重新选举后，导致锁不存在或失效的问题；或者单机redis模式下 突然宕机的异常情况。

#### 四、分布式锁框架 redission ####

> 基于Redis的Java内存数据网格，最艺术的Redis Java客户端。能很好的解决分布式锁的问题

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
使用它实现分布式加锁解锁很简单，只要进行简单的配置后。调用对应的api即可。此处就不过多介绍

[Link 1]: https://blog.csdn.net/weixin_43732955/article/details/107452317
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20230209/1ef484437db949ab991bce09620eb6af.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20230209/c9cfbcc2b32944669175c8d1ec669528.png
[https_img-blog.csdnimg.cn_20200722210120377.png_x-oss-process_image_watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230209/96a047c1d7464a3d8a0d7b0cd492ff81.png
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