Redis实现分布式锁(setnx、getset、incr)以及如何处理超时情况

一、通过setnx实现
1、setnx key value
当且仅当key不存在，将key的值设置为value，并且返回1；若是给定的key已经存在，则setnx不做任何动作，返回0。

public static Boolean setnx(final String key, final String value, final long seconds) {
return getShardedJedisClient().execute(new ShardedJedisAction<Boolean>() {
public Boolean doAction(ShardedJedis shardedJedis) {
Jedis jedis = (Jedis) shardedJedis.getShard(key);
String result = jedis.set(key, value, "NX", "EX", seconds);
return "OK".equalsIgnoreCase(result);
}
});
}

2、get key
获取key对应的value值，如果不存在该key，返回0。

public String get(final String key) {
this.checkIsInMulti();
return (String)this.execute(new SmartJedis.Action<String>() {
public String doAction(Jedis jedis) {
return jedis.get(key);
}
}, SmartJedis.RW.R, key);
}

3、getset key value
获取key的旧值，将新value放入

public static String getset(final String key, final String value) {
return getShardedJedisClient().execute(new ShardedJedisAction<String>() {
@Override
public String doAction(ShardedJedis shardedJedis) {
return shardedJedis.getSet(key, value);
}
});
}

至此，我们先举个手机三要素验证的列子：(A渠道系统，业务B系统，外部厂商C系统)
(1)B业务系统调用A渠道系统，验证传入的手机、身份证、号码三要素是否一一致。
(2)A渠道系统再调用外部厂商C系统。
(3)A渠道系统将结果返回给B业务系统。
这3个过程中，(2)过程，外部厂商的调用时是需要计费的。
当B业务系统并发量很高时，有100笔相同的三要素校验，由于是相同的三要素，A渠道只要调用一次厂商即可知道结果。那么A渠道系统如何控制不让100笔请求全部去访问外部厂商C系统呢？
小明提出了方案一：
在A系统中，
当100个线程同时请求过来，进行redis.setnx(“LOCK_KEY_phone&idNo&name”,”demo”)，这样第一笔线程率先拿到锁，其他的线程等待，当thread(0)处理结束后，thread(0)进行delete(“LOCK_KEY_phone&idNo&name”),把锁放开，thread(i)进行get(“LOCK_KEY_phone&idNo&name”)拿到0，说明上一笔已经处理完成，这个时候，我们可以去查询上一笔的记录。

RedisUtils.setnx("LOCK_KEY_phone&idNo&name","demo");
JSONObject result = A.request(B);
AssetUtils.notNull(result,ResponseCodeEnum.Success,"拿到结果");
ResultDmo resultDmo = (ResultDmo)BeanUtils.maptoBean(result);
resultDao.insert(resultDmo);
if(result!=0){
//上一笔同样的请求还未处理完成，轮训等待(具体如何轮训在此不展开)
}else{
//上一笔同样的请求处理完成，进行查库操作
resultDao.select("参数");
}

小宏说：小明的思想不严谨
问题：当100笔线程中一些线程超时或者系统宕机等意外情况发现，锁会一直被某些线程持有，造成死锁状态。
应该给缓存key设置一个超时时间。比如:200ms

RedisUtils.setnx("LOCK_KEY_phone&idNo&name","demo",200);
1
这种情况是，大致判断了外部厂商C系统业务处理时间大概为200ms，

==============================================================================================================================
网上看还有一种方式（B）：

RedisUtils.setnx("LOCK_KEY_phone&idNo&name",currentTime,200);
Long old = RedisUtils.get("LOCK_KEY_phone&idNo&name");
Long new = System.currentTimeMillis();
Long time = new - old;
if(time>0){
//处理已经超时
RedisUtils.delete("LOCK_KEY_phone&idNo&name");
}

（B）这种情况不严谨：当a获取setnx锁，a线程崩溃或超时，b、c线程同时get到old，且判断超时，可能出现b线程delete a线程的锁，并且setnx后；c线程又将b线程的锁delete,并且setnx。这种情况完全锁不住线程了。

（B）方案的升级版—->>（C）方案：

当a获取setnx锁，a线程崩溃或超时，b线程getset，获取old且判断超时，c线程getset，获取old（此时这个值是b刚刚set进去的），判断未超时，c继续等待。b线程delete a线程的锁，并且setnx后。这种情况是安全的。

需要注意的地方：
①不要轻易将get和getset混用，笔者认为getset单独使用比较好。
有一种情况，a、b、c、三个线程，a、b同时get，a立即返回了old，突然来了个c，卡在b之前getset了，且删除锁，那么b的get只能返回nil了。此时再根据时间戳对比：
a.get != (a.set)
b.get ! = (b.set)
这样a、b都没拿到锁，但是a其实已经获取到了锁。
②多个服务器时间的同步问题。

总结： 锁超时了该如何处理，通过getset方式判断时间戳差的方式，多比同时getset都得到超时，同时去setnx。总会有一个更快地去setnx。

===============================================================================================================================

二、通过incr抢占资源实现
1、incr
将 key 中储存的数字值增一。如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR 操作。如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误。

public static Long incr(final String key) {
return shardedClient.execute(new ShardedJedisAction<Long>() {
@Override
public Long doAction(ShardedJedis shardedJedis) {
shardedJedis.expire(key, 200);
return shardedJedis.incr(key);
}
});
}

还是上面的三要素的例子

Long result = RedisUtils.incr("LOCK_KEY_phone&idNo&name");
if (result > 1) {
//如果计数器>1,说明已经有请求进来
throw new AppException(ResponseCode.FAIL.getCode(), "操作频繁");
}
=========================================================================================================================================

Long startTime = System.currentTimeMillis();
JSONObject result = A.request(B);
Long endTime = System.currentTimeMillis();
Long time = endTime - startTime;
//如果处理时间大于incr的key存活时间,说明该笔请求已经超时
if (time > 200) {
//全局ID,统计超时次数
String key = "LOCK_KEY_phone&idNo&name" + source;
RedisUtils.incr(key);
int total = Integer.valueOf(RedisUtils.get(key));
//断言若超时10次,进行报警(报警不在次展开)
AssertUtils.isTrue(total < 10, ResponseCode.FAIL, "调用" + source + "渠道超时");
}

这里设置了计数器的超时时间为200ms，如果请求超时，会有大量的线程同时访问，笔者这里有10笔同时过来，就启动报警。人为排查渠道。和setnx的不同是，某个线程超时，setnx的方式需要手动去判断，再去加锁，防止大量线程进入(这里可以通过轮训实现)；而incr的方式超时了，大量线程进来，我不做处理，但是这里的time>200是具有误差的。