【Redis】Redis 的学习教程（十一）之使用 Redis 实现分布式锁

柔光的暖阳◎ 2023-10-16 09:59 1阅读 0赞

## 1. 分布式锁概念 ##

在多线程环境下，为了保证数据的线程安全，锁保证同一时刻，只有一个可以访问和更新共享数据。在单机系统我们可以使用 synchronized 锁、Lock 锁保证线程安全。

synchronized 锁是 Java 提供的一种内置锁，在单个 JVM 进程中提供线程之间的锁定机制，控制多线程并发。只适用于单机环境下的并发控制。

想要在多个节点中提供锁定，在分布式系统并发控制共享资源，确保同一时刻只有一个访问可以调用，避免多个调用者竞争调用和数据不一致问题，保证数据的一致性，就需要**分布式锁**。

> 分布式锁：控制分布式系统不同进程访问共享资源的一种锁的机制。不同进程之间调用需要保持互斥性，任意时刻，只有一个客户端能持有锁。

共享资源包含：

*  数据库
 *  文件硬盘
 *  共享内存

分布式锁特性：

*  互斥性：锁只能被持有的客户端删除，不能被其他客户端删除
 *  锁超时释放：持有锁超时，可以释放，防止不必要的资源浪费，也可以防止死锁
 *  可重入性：一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁。
 *  高性能和高可用：加锁和解锁需要开销尽可能低，同时也要保证高可用，避免分布式锁失效
 *  安全性：锁只能被持有的客户端删除，不能被其他客户端删除

#### 模拟并发环境下单 ####

①：添加 Redis 依赖：

<dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>

②：添加配置：

spring:
      redis:
        host: localhost
        port: 6379
        password:
        timeout: 2000s
        # 配置文件中添加 lettuce.pool 相关配置，则会使用到lettuce连接池
        lettuce:
          pool:
            max-active: 8  # 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制) 默认为8
            max-wait: -1ms # 接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) 默认为-1ms
            max-idle: 8    # 连接池中的最大空闲连接 默认为8
            min-idle: 0    # 连接池中的最小空闲连接 默认为 0

③：Redis 配置类：

@Configuration
    public class RedisConfig {
        
    
        @Bean
        public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        
            RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
            template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
            ObjectMapper om = new ObjectMapper();
            om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
            om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
            // json 序列化配置
            Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
            jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
            // String 序列化
            StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
            // 所有的 key 采用 string 的序列化
            template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
            // 所有的 value 采用 jackson 的序列化
            template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
            // hash 的 key 采用 string 的序列化
            template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
            // hash 的 value 采用 jackson 的序列化
            template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
            template.afterPropertiesSet();
            return template;
        }
    
    }

Redis 工具类：

@Component
    public class RedisUtil {
        
    
        @Autowired
        private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
        // 普通缓存获取
        public Object get(String key) {
        
            return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
        }
    
        // 普通缓存放入
        public boolean set(String key, Object value) {
        
            try {
        
                redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
                return true;
            } catch (Exception e) {
        
                e.printStackTrace();
                return false;
            }
        }
    
        public boolean setIfAbsent(String key, Object value, long timeout, TimeUnit unit) {
        
            return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, unit));
        }
    
        public void del(String... key) {
        
            if (key != null && key.length > 0) {
        
                if (key.length == 1) {
        
                    redisTemplate.delete(key[0]);
                } else {
        
                    //springboot2.4后用法
                    redisTemplate.delete(Arrays.asList(key));
                }
            }
        }
    
    }

④：添加下单接口

@Slf4j
    @RestController
    @RequestMapping("/order")
    public class OrderController {
        
    
        @Autowired
        private RedisUtil redisUtil;
    
        @GetMapping("/initProductStock")
        public void initProductStock() {
        
            redisUtil.set("stock", 100);
        }
    
        @GetMapping("/create_order")
        public void createOrder() {
        
            // 获取当前库存
            int stock = (Integer) redisUtil.get("stock");
            if (stock > 0) {
        
                // 减库存
                int realStock = stock - 1;
                redisUtil.set("stock", realStock);
                // TODO 添加订单记录
                log.info("扣减成功，剩余库存：" + realStock);
                return;
            }
            log.error("扣减失败，库存不足");
        }
    
    }

接口说明：

*  `/order/initProductStock`：先向 Redis 中初始化一个库存
 *  `/order/create_order`：下单接口：先从缓存获取库存，如果库存大于 0，则库存减 1

⑤：并发测试

使用 JMeter 进行并发环境测试，10 个线程，循环 5 次。

![在这里插入图片描述][4277fbb426c64e3c97bc3122903ab187.png]

⑥：测试结果，打印日志如下：

![在这里插入图片描述][f2195ff125b4455caf2ddd77d9b82104.png]  
使用 JMeter 调用了 50 次接口后，按照正常情况下，库存应该为：50 = 100 - 50。

但通过日志显示，最终库存为：95。

> 这是因为在并发环境下，多个线程下单操作，前面的线程还未更新库存，后面的线程已经请求进来，并获取到了未更新的库存，后续扣减库存都不是扣减最近的库存。**线程越多，扣减的库存越少**。这就是在高并发场景下发生的超卖问题。

很明显，上述问题是出现了线程安全的问题，我们首先能想到的肯定是给它加 synchronized 锁。

是的，没问题，但是我们知道，synchronized 锁是属于JVM 级别的，也就是我们所谓的“单机锁”，如果是多机部署的环境中，还能保证数据的一致性吗？

**答案肯定是不能的。这个时候，就需要用到了我们 Redis 分布式锁**

用 Redis 实现分布式锁的几种方案，都是用 SETNX 命令（设置 key 等于某 value）。只是高阶方案传的参数个数不一样，以及考虑了异常情况

> SETNX 是SET IF NOT EXISTS的简写。命令格式：SETNX key value，如果 key不存在，则 SETNX 成功返回 1，如果这个 key 已经存在了，则返回 0

`setIfAbsent()` 是 setnx + expire 的合并命令

## 2. Redis分布式锁方案一：SETNX + EXPIRE ##

> 问题：为什么要加过期时间

如果在释放锁之前 Redis 宕机了，就会造成一直死锁。

**`setnx` 命令 和 `expire` 命令一定要是原子操作。**

伪代码如下：

if（jedis.setnx(key_resource_id,lock_value) == 1）{
         //加锁
        expire（key_resource_id，100）; //设置过期时间
        try {
        
            do something  //业务请求
        }catch(){
        
      }
      finally {
        
           jedis.del(key_resource_id); //释放锁
        }
    }

`setnx` 和 `expire` 两个命令分开了，「不是原子操作」。如果执行完 `setnx` 加锁，正要执行 `expire` 设置过期时间时，进程 crash 或者要重启维护了，那么这个锁就“长生不老”了，**「别的线程永远获取不到锁啦」**

@GetMapping("/create_order")
    public void createOrder() {
        
        String key = "lock_key";
        // 1.加锁
        boolean lock = tryLock(key, 1, 60L, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
        
            try {
        
                // 获取当前库存
                int stock = (Integer) redisUtil.get("stock");
                if (stock > 0) {
        
                    // 减库存
                    int realStock = stock - 1;
                    redisUtil.set("stock", realStock);
                    // TODO 添加订单记录
                    log.info("扣减成功，剩余库存：" + realStock);
                    return;
                }
                log.error("扣减失败，库存不足");
            } catch (Exception e) {
        
                log.error("扣减库存失败");
            } finally {
        
                // 3.解锁
                unlock(key);
            }
        } else {
        
            log.info("未获取到锁...");
        }
    }
    
    public boolean tryLock(String key, Object value, long timeout, TimeUnit unit) {
        
        return redisUtil.setIfAbsent(key, value, timeout, unit);
    }
    
    public void unlock(String key) {
        
        redisUtil.del(key);
    }

使用 JMeter 运行后，结果如下：

![在这里插入图片描述][fed6ce2df70b4b328571e4b718e06062.png]

获取到锁的线程已成功扣除库存，没有获取到锁的线程只打印日志。

## 3. Redis分布式锁方案二：SETNX + EXPIRE + 校验唯一随机值 ##

方案一还是有一定的缺陷的：假设线程 A 获取锁成功，一直在执行业务逻辑，但是 60s 过去了，还没执行完。但是，此时，锁已经过期了。线程 B 又请求过来了，显然，线程 B 也可以获取锁成功，也开始执行业务逻辑代码。那么问题就来了：在线程 B 执行过程中，线程 A 已经执行完了，就会把线程 B 的锁给释放掉！

既然锁可能被别的线程误删，那我们给 value 值设置一个标记当前线程唯一的随机数，在删除的时候，校验一下，就OK了

@GetMapping("/create_order")
    public void createOrder() {
        
        String key = "lock_key";
        String value = "ID_PREFIX" + Thread.currentThread().getId();
        // 1.加锁
        boolean lock = tryLock(key, value, 60L, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
        
            // ...
    }
    
    public void unlock(String key, String value) {
        
        String currentValue = (String)redisUtil.get(key);
        if (StringUtils.hasText(currentValue) && currentValue.equals(value)) {
        
            redisUtil.del(key);
        }
    }

这里需要注意的是：释放锁时，先 get 再删除，这并不是原子操作，无法保证进程安全。为了更严谨，这里用 lua 脚本代替

#### lua 脚本 ####

> Lua脚本是redis已经内置的一种轻量小巧语言，其执行是通过 redis 的 eval/evalsha 命令来运行，把操作封装成一个 Lua 脚本，如论如何都是一次执行的原子操作

lockDel.lua如下：`resources/lua/lockDel.lua`

if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]
        then
      -- 执行删除操作
            return redis.call('del', KEYS[1])
        else
      -- 不成功，返回0
            return 0
    end

public void unlock(String key, String value) {
        
        // 解锁脚本
        DefaultRedisScript<Long> unlockScript = new DefaultRedisScript<>();
        unlockScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lua/lockDel.lua")));
        unlockScript.setResultType(Long.class);
        // 执行lua脚本解锁
        Long execute = redisTemplate.execute(unlockScript, Collections.singletonList(key), value);
    }

或者：

public void unlock(String key, String value) {
        
        // 解锁脚本
        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<Long>(script, Long.class), Collections.singletonList(key), value);
    }

## 4. Redis分布式锁方案三：Redisson ##

方案二还存在问题：**「锁过期释放，业务没执行完」。** 如果设置的超时时间比较短，而业务执行的时间比较长。比如超时时间设置5s，而业务执行需要10s，此时业务还未执行完，其他请求就会获取到锁，两个请求同时请求业务数据，不满足分布式锁的互斥性，无法保证线程的安全

### 4.1 Redisson 概念 ###

其实我们设想一下，是否可以给获得锁的线程，开启一个定时守护线程，每隔一段时间检查锁是否还存在，存在则对锁的过期时间延长，防止锁过期提前释放。当前开源框架 Redisson 解决了这个问题。Redisson 底层原理图如下：

![在这里插入图片描述][e8a379a5a4464450b19dd460439192bb.png]

只要线程一加锁成功，就会启动一个 `watch dog` 看门狗，它是一个后台线程，会每隔 10 秒检查一下，如果线程 1 还持有锁，那么就会不断的延长锁 key 的生存时间。因此，Redisson 就是使用 watch dog 解决了「锁过期释放，业务没执行完」问题

Redis 虽然作为分布式锁来说，性能是最好的。但是也是最复杂的。上面总结 Redis 主要有下面几个问题：

*  未设置过期时间，会死锁
 *  设置过期时间
    
     *  锁误删
     *  业务还继续执行，导致多个线程并发执行

**线上都是用 `Redission` 实现分布式锁**，Redisson 是一个在 Redis 的基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的 Java 常用对象，还提供了许多分布式服务。Redisson 是基于 netty 通信框架实现的，所以支持非阻塞通信，性能优于 Jedis。

Redisson 分布式锁四层保护：

*  防死锁
 *  防误删
 *  可重入（一个线程可以在获取锁之后再次获取同一个锁，而不需要等待锁释放）
 *  自动续期

Redisson 实现 Redis 分布式锁，支持单机和集群模式

### 4.2 Redisson 实现 ###

Redisson 文档目录：[Redisson 文档目录][Redisson]

使用 Redission 分布式锁，分成三个步骤：

1.  获取锁 `redissonClient.getLock("lock")`
2.  加锁 `rLock.lock()`
3.  解锁 `rLock.unlock()`

引入依赖：

<dependency>
        <groupId>org.redisson</groupId>
        <artifactId>redisson</artifactId>
        <version>3.20.0</version>
    </dependency>

Redisson 配置类：

@Configuration
    public class RedissionConfig {
        
    
        @Value("${spring.redis.host}")
        private String redisHost;
    
        @Value("${spring.redis.password}")
        private String password;
    
        private int port = 6379;
    
        @Bean
        public RedissonClient getRedisson() {
        
            Config config = new Config();
            // 单机版
            config.useSingleServer()
                    .setAddress("redis://" + redisHost + ":" + port);
            //.setPassword(password);
            config.setCodec(new JsonJacksonCodec());
            return Redisson.create(config);
        }
    
    }

集群版：

@Bean
    public RedissonClient getRedisson() {
        
        Config config = new Config();
        config.useClusterServers()
                .setScanInterval(2000) // 集群状态扫描间隔时间，单位是毫秒
                //可以用"rediss://"来启用SSL连接
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7000", "redis://127.0.0.1:7001")
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7002");
        return Redisson.create(config);
    }

下单接口：

@Slf4j
    @RestController
    @RequestMapping("/order")
    public class OrderController {
        
    
        @Autowired
        private RedissonClient redissonClient;
    
        @GetMapping("/create_order")
        public void createOrder() {
        
            String key = "lock_key";
            RLock rLock = redissonClient.getLock(key);
            // 1.加锁
            rLock.lock();
            try {
        
                // 获取当前库存
                int stock = (Integer) redisUtil.get("stock");
                if (stock > 0) {
        
                    // 减库存
                    int realStock = stock - 1;
                    redisUtil.set("stock", realStock);
                    // TODO 添加订单记录
                    log.info("扣减成功，剩余库存：" + realStock);
                    return;
                }
                log.error("扣减失败，库存不足");
            } catch (Exception e) {
        
                log.error("扣减库存失败");
            } finally {
        
                // 3.解锁
                rLock.unlock();
            }
        }
    }

使用 JMeter 并发运行后：

![在这里插入图片描述][5cc27d7cf48e46489683467e47d82b64.png]

Redission 实现的分布式锁，直接调用，不需要**锁异常、超时并发、锁删除**等问题，它把处理上面的问题的代码都封装好了，直接调用即可

####  ####

[4277fbb426c64e3c97bc3122903ab187.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/4277fbb426c64e3c97bc3122903ab187.png
[f2195ff125b4455caf2ddd77d9b82104.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f2195ff125b4455caf2ddd77d9b82104.png
[fed6ce2df70b4b328571e4b718e06062.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/fed6ce2df70b4b328571e4b718e06062.png
[e8a379a5a4464450b19dd460439192bb.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/e8a379a5a4464450b19dd460439192bb.png
[Redisson]: https://github.com/redisson/redisson/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95
[5cc27d7cf48e46489683467e47d82b64.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/5cc27d7cf48e46489683467e47d82b64.png