第十八节 SpringBoot使用Redis实现分布式锁
一、共享资源问题
我们知道，在如果希望多个线程获取同一个共享资源，在Java里面一般使用Synchronized锁ReentrantLock锁来解决。对于单节点的项目，所有的线程都在同一个JVM进程里面，使用Java语言提供的锁机制可以起到对共享资源进行同步的作用。
那么，我现在遇到的问题是：SpringBoot项目通常都是分布式部署，一般会部署好几个节点。这几个节点之间通常都会出现争夺共享资源的情况。因此，必须使用分布式锁来解决多个节点之间资源共享的问题。比如，这几天，我就遇到一个非常现实的问题。
这个问题是：我现在的应用里有一个定时任务，而应用又部署在了公司的三台服务器上。这就会出现什么情况呢？就是在同一时刻，这个定时任务执行了三次。每个服务器里面的应用都是独立的JVM进程，它们之间没有联系，因此每个节点都理所当然的在固定时刻指定了定时任务。如何解决的呢？这里必须借助中间件----Redis缓存中间件。
二、Redis实现分布式锁
当前普遍的实现思路为：SET my_key my_value NX PX milliseconds。即为每个要执行的任务，添加一个键值对构成的锁。NX表示只有当键key不存在的时候才会设置key的值，PX表示设置键key的过期时间，单位是毫秒。
转为代码思路或许清晰一点：
（1）执行某任务之前，在Redis服务器里面检查是否已经有此任务对应的taskId。
如果没有，将taskId添加进Redis服务器。
如果有，说明当前任务已有其它服务器在执行，因此放弃执行。
（2）任务执行完毕或出现异常，释放同步锁，即清空Redis缓存中此taskId。
好，有了大牛们的思路，我们开始撸码，否则一切都是空谈。
先写一个最简单的定时任务。我们假设上面的定时任务分配了一个taskId，规定每30秒执行一次。
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
@EnableScheduling
@Component
public class Task1111 {
@Scheduled(cron = "*/5 * * * * ?")
public void schedule() {
System.out.println("定时任务执行");
}
}好，根据之前的经验，在执行这个定时任务之前，先判断taskId在不在Redis缓存里面。
如果Redis中存在taskId，那么说明有其它的节点正在处理这个定时任务。
--所以当前节点放弃执行定时任务。
如果Redis中不存在taskId，说明没有任何节点正在执行这个定时任务。
--那么当前节点就执行这个任务。执行任务后释放同步锁即可。
下面代码中的RedisService相关的代码未给出，但是见方法名可知意思。具体代码可以下载源码查看。
package com.zhoutianyu.learnspringboot.task;
import com.zhoutianyu.learnspringboot.redis.RedisService;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
@EnableScheduling
@Component
public class Task2222 {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Task2222.class);
@Autowired
private RedisService redisService;
private static final String TASK_ID = "1";
private static final String VALUE = "value";
private static final Long TIME_OUT = 60L;
//each 30s execute
@Scheduled(cron = "*/30 * * * * ?")
public void schedule() {
final byte[] key = TASK_ID.getBytes();
try {
Boolean isExist = redisService.exists(key);
if (isExist) {
LOGGER.error("已经存在任务，放弃执行");
return;
}
//add lock , time:60s
redisService.setEx(key, VALUE, TIME_OUT);
System.out.println("定时任务执行");
//release lock
redisService.del(key);
} catch (Exception e) {
redisService.del(key);
}
}
}好了，上面的程序基本上就是按照这个思路来的。执行定时任务之前判断key是否存在就可以了。
但是，还有两个问题。第一个问题，在实际过程中，真实的业务可能会处理很久，如果我们强行规定缓存存活60秒。那么60s后，我们的锁过期了。
假设我们当前是A节点，A节点处理任务超过了60s，但是这个锁已经过期了。
B节点在Redis中没有发现这个锁，则判断没有任何其它节点拿到了锁，那么就顺理成章拿到锁并开始执行任务。
A节点在业务执行完毕后，执行释放锁的代码，实际上可能释放了B的同步锁。
卧槽，这不行啊！第二个问题，如果Redis服务器炸了怎么办。
解决第一个问题的办法：增加随机值。在释放锁的时候，判断Redis中的随机数是不是当前节点生成的。
---如果不是当前节点生成的，那么就不要删除了，小心删除了别的节点的同步锁。
因此，代码可以优化为：
package com.zhoutianyu.learnspringboot.task;
import com.zhoutianyu.learnspringboot.redis.RedisService;
import org.apache.commons.lang3.RandomStringUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
@EnableScheduling
@Component
public class Task3333 {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Task3333.class);
@Autowired
private RedisService redisService;
private static final String TASK_ID = "1";
private static final Long TIME_OUT = 60L;
//each 30s execute
@Scheduled(cron = "*/30 * * * * ?")
public void schedule() {
final byte[] key = TASK_ID.getBytes();
try {
Boolean isExist = redisService.exists(key);
if (isExist) {
LOGGER.error("已经存在任务，放弃执行");
return;
}
//add lock , time:60s
String value = randomString();
redisService.setEx(key, value, TIME_OUT);
System.out.println("定时任务执行");
//模拟40s的业务时间
Thread.sleep(40);
//release lock
if (value.equals(redisService.get(key))) {
redisService.del(key);
}
} catch (Exception e) {
redisService.del(key);
}
}
private String randomString() {
return RandomStringUtils.randomAlphanumeric(10);
}
}
至于第二个问题，Redis服务器宕机的问题，解决办法就是搭建Redis集群，保证Redis服务器的高可用。
综上所述，今天提供的Redis实现的分布式锁，实际上也只能适用于使用单个Redis服务器的应用，距离真正的应用环境还有一定的差距。实际上，我现在公司里使用分布式锁，它的是基于Zookeepers集群的分布式锁，共3个Zookeepers服务器同时工作。但是，我们不能否定Redis缓存实现分布式锁的价值，如果搭建出Redis集群的话，也能够实现有相同功能的高效的分布式锁。当然，这么高深的技术，博主现在肯定还不会啦(づ╥﹏╥)づ
三、源码下载
本章节项目源码：点我下载源代码
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