Redis： 用redis实现分布式锁，秒杀案例(转)
分布式锁一般有三种实现方式：1. 数据库乐观锁；2. 基于Redis的分布式锁；3. 基于ZooKeeper的分布式锁。本篇博客将介绍第二种方式，基于Redis实现分布式锁。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客，然而他们的实现却有着各种各样的问题，为了避免误人子弟，本篇将介绍如何正确地实现Redis分布式锁。
首先，为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：
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互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
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不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。
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具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。
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解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。
分布式锁的简单实现代码：
package com.gdut.redis.lock.test1; import java.util.Collections; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; public class DistributedLock { private static final String LOCK_SUCCESS = "OK"; private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX"; private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX"; private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L; private static void validParam(JedisPool jedisPool, String lockKey, String requestId, int expireTime) { if (null == jedisPool) { throw new IllegalArgumentException("jedisPool obj is null"); } if (null == lockKey || "".equals(lockKey)) { throw new IllegalArgumentException("lock key is blank"); } if (null == requestId || "".equals(requestId)) { throw new IllegalArgumentException("requestId is blank"); } if (expireTime < 0) { throw new IllegalArgumentException("expireTime is not allowed less zero"); } } /** * * @param jedis * @param lockKey * @param requestId * @param expireTime * @return */ public boolean tryLock(JedisPool jedisPool, String lockKey, String requestId, int expireTime) { validParam(jedisPool, lockKey, requestId, expireTime); Jedis jedis = null; try { jedis = jedisPool.getResource(); String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime); if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) { return true; } } catch (Exception e) { throw e; } finally { if (null != jedis) { jedis.close(); } } return false; } /** * * @param jedis * @param lockKey * @param requestId * @param expireTime */ public void lock(JedisPool jedisPool, String lockKey, String requestId, int expireTime) { validParam(jedisPool, lockKey, requestId, expireTime); while (true) { if (tryLock(jedisPool, lockKey, requestId, expireTime)) { System.out.println("lock "+ Thread.currentThread().getName()+ " requestId:" + requestId); return; } } } /** * * @param jedis * @param lockKey * @param requestId * @return */ public boolean unLock(JedisPool jedisPool, String lockKey, String requestId) { validParam(jedisPool, lockKey, requestId, 1); String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end"; Jedis jedis = null; try { jedis = jedisPool.getResource(); Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId)); if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) { System.out.println("unlock "+ Thread.currentThread().getName()+ " requestId:" + requestId); return true; } } catch (Exception e) { throw e; } finally { if (null != jedis) { jedis.close(); } } return false; } }
说明：String redis.clients.jedis.Jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time) 方法参数说明
- 其中前面两个是key,value值；
- nxxx为模式，这里我们设置为NX，意思是说如果key不存在则插入该key对应的value并返回OK，否者什么都不做返回null；
- 参数expx这里我们设置为PX，意思是设置key的过期时间为time 毫秒
通过tryLock方法尝试获取锁，内部是具体调用Redis的set方法，多个线程同时调用tryLock时候会同时调用set方法，但是set方法本身是保证原子性的，对应同一个key来说，多个线程调用set方法时候只有一个线程返回OK，其它线程因为key已经存在会返回null，所以返回OK的线程就相当与获取到了锁，其它返回null的线程则相当于获取锁失败。
另外这里我们要保证value（requestId）值唯一是为了保证只有获取到锁的线程才能释放锁,这个下面释放锁时候会讲解。
通过lock 方法让使用tryLock获取锁失败的线程本地自旋转重试获取锁，这类似JUC里面的CAS。
Redis有一个叫做eval的函数，支持Lua脚本执行，并且能够保证脚本执行的原子性，也就是在执行脚本期间，其它执行redis命令的线程都会被阻塞。这里解锁时候使用下面脚本：
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end
其中keys[1]为unLock方法传递的key，argv[1]为unLock方法传递的requestId;脚本redis.call(‘get’, KEYS[1])的作用是获取key对应的value值，这里会返回通过Lock方法传递的requetId, 然后看当前传递的RequestId是否等于key对应的值，等于则说明当前要释放锁的线程就是获取锁的线程，则继续执行redis.call(‘del’, KEYS[1])脚本，删除key对应的值。
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。
package com.gdut.redis.lock.test1; import java.util.UUID; import com.gdut.redis.lock.test1.DistributedLock; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; public class Service1 { private static JedisPool pool = null; private DistributedLock lock = new DistributedLock(); static { JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); // 设置最大连接数 config.setMaxTotal(500); // 设置最大空闲数 config.setMaxIdle(100); // 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, 300000); } public void seckill() throws InterruptedException { String requestId = UUID.randomUUID().toString(); lock.lock(pool, "resource", requestId, 3000); lock.unLock(pool, "resource", requestId); } }
模拟线程进行秒杀服务：
package com.gdut.redis.lock.test1; import com.gdut.redis.lock.test1.Service1; public class TaskThread extends Thread { private Service1 service; public TaskThread(Service1 service) { this.service = service; } @Override public void run() { try { synchronized (this) { service.seckill(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static void main(String[] args) { Service1 service = new Service1(); for (int i = 0; i < 400; i++) { TaskThread thread = new TaskThread(service); thread.start(); } } }
console结果：
一共800行输出，lock 和unlock的输出都是400行，表示400个线程都获得了锁和释放了锁
总结：
本文使用redis单实例结合redis的set方法和eval函数实现了一个简单的分布式锁，但是这个实现还是明显有问题的。虽然使用set方法设置了超时时间，以避免线程获取到锁后redis挂了后锁没有被释放的情况，但是超时时间设置为多少合适那？如果设置太小，可能会存在线程获取锁后执行业务逻辑时间大于锁超时时间，那么就会存在逻辑还没执行完，锁已经因为超时自动释放了，而其他线程可能获取到锁，那么之前获取锁的线程的业务逻辑的执行就没有保证原子性。
另外还有一个问题是Lock方法里面是自旋调用tryLock进行重试，这就会导致像JUC中的AtomicLong一样，在高并发下多个线程竞争同一个资源时候造成大量线程占用cpu进行重试操作。这时候其实可以随机生成一个等待时间，等时间到后在进行重试，以减少潜在的同时对一个资源进行竞争的并发量。
资料：http://ifeve.com/redis-distributedlock/
