分布式锁原来实现起来这么简单

阿粉最近迷上了 Redis,为什么呢?感觉 Redis 确实功能很强大呀,一个基于内存的 Key-Value 存储的数据库,竟然有这么多的功能,而阿粉也要实实在在的把 Redis 来弄一下,毕竟面试的时候,Redis 可以说是一个非常不错的加分项。

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分布式锁

为什么需要分布式锁?

目前很多的大型项目全部都是基于分布式的,而分布式场景中的数据一致性问题一直是一个不可忽视的问题,大家知道关于分布式的 CAP 理论么?

CAP 理论就是说任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项。

而我们的系统最终满足的永远都是最终一致性,而这种最终一致性,有些时候有人会喜欢问关于分布式事务,而有些人则偏重在分布式锁上。

分布式锁的种类

  1. 数据库实现分布式锁

  2. 缓存实现分布式锁

  3. Zookeeper实现分布式锁

但是阿粉选择的就是使用缓存来实现分布式锁,也就是我们在项目中最经常使用的 Redis ,谈到 Redis,那真是可以用在太多地方了,比如说:

  • 会话缓存

  • 消息队列

  • 分布式锁

  • 发布,订阅消息

  • 商品列表,评论列表

我们今天就来实现用 Redis 来实现分布式锁,并且要学会怎么使用。

准备工作

1.准备使用 Jedis 的 jar 包,在项目中导入 jar 包。

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<!--jedis-->
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
</dependency>
  1. 直接来写个工具类吧
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public class RedisPoolUtil {

    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 RedisPoolUtil(){}
    /**
     * 
     * @param jedis 
     * @param lockKey 加锁
     * @param requestId 请求的标志位
     * @param expireTime 超时时间
     * @return
     */
    public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis,String lockKey, String requestId, int expireTime) {

        String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);

        if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }else{
            try{
                Thread.sleep(10);//休眠100毫秒
            }catch(Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return false;
    }
}

jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime); 这个加锁的姿势才是我们最需要了解的,不然你用的时候都不知道怎么使用。

key:加锁的键,实际上就是相当于一个唯一的标志位,不同的业务,你可以使用不同的标志位进行加锁。

requestId:这个东西实际上就是用来标识他是哪一个请求进行的加锁,因为在分布式锁中,我们要知道一件事,就是加锁的和解锁的,必须是同一个客户端才可以。

而且还有一种比较经典的就是 B 把 A 的锁给释放了,导致释放混乱,如果你不加相同的请求,A 线程处理业务,执行了加锁,锁的过期时间是5s, B线程尝试获取锁,如果 A 处理业务时间超过5s,这时候 A 就要开始释放锁,而B在这时候没有检测到这个锁,从而进行了加锁,这时候加锁的时候,A还没处理完对应业务,当他处理完了之后,再释放锁的话,要是就是直接把 B 刚加的锁释放了,要么就是压根都没办法释放锁。

SET_IF_NOT_EXIST:看字面意思,如果 key 不存在,我们进行Set操作,如果存在,啥都不干,也就不在进行加锁。

SET_WITH_EXPIRE_TIME:是否过期

expireTime:这是给 key 设置一个过期的时间,万一你这业务一直被锁着了,然后之后的业务想加锁,你直接给一直持有这个这个锁,不进行过期之后的释放,那岂不是要凉了。

上面的方法中 tryGetDistributedLock 这个方法也就是我们通常使用的加锁的方法。

解锁

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 public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));

        if ("OK".equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;

    }

大家看到这个 script的时候,会感觉有点奇怪,实际上他就是一个 Lua 的脚本,而 Lua 脚本的意思也比较简单。

  1. 先获取锁对应的value值,检查是否与requestId相等

  2. 如果相等则删除锁(解锁)

  3. 执行eval()方法

其实这时候就有些人说,直接 del 删除不行么?你试试你如果这么写的话,你们的领导会不会把你的腿给你打断。

这种不先判断锁的拥有者而直接解锁的方式,会导致任何客户端都可以随时进行解锁,也就是说,这锁就算不是我加的,我都能开,这怎么能行呢?

在这里给大家放一段使用的代码,比较简单,但是可以直接用到你们的项目当中

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try{
Boolean result = RedisPoolUtil.tryGetDistributedLock(jedis, "xxxxx", uuid, 5000);

if(result) {
        xxxx代码片段
}else{

}

}catch(){

}finally{
RedisPoolUtil.releaseDistributedLock(jedis,"xxxxx", uuid);
}

分布式锁的要求

  1. 满足互斥性。也就是说不管在什么时候,只有一个客户端能够持有锁,不能是多个客户端。

  2. 不能出现死锁。就是说,如果要实现分布式锁,不能说当一个锁没有释放的时候,其他的客户端不能进行加锁,要保证不影响其他的客户端加锁。

  3. 加锁和解锁必须是同一个客户端

分布式的CAP理论

我们先把这个实现方式实现了,然后我们再来说说大家最不愿意看的理论知识,毕竟这理论知识是你面试的时候经常会被问到的。

分布式CAP理论:

加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 教授在 ACM PODC 会议上提出 CAP 猜想。2年后,麻省理工学院的 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了 CAP。之后,CAP 理论正式成为分布式计算领域的公认定理。

也就是说,在二十年前的时候,CAP 理论只是个猜想。结果两年之后被证实了,于是,大家在考虑分布式的时候,就有根据来想了,不再是空想了。

什么是分布式的 CAP 理论 ?

一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项

这个和(Atomicity)不太一样,因为之前看有些人说,在 CAP 理论中的 A 和数据库事务中的 A 是一样的,单词都不一样,那能一样么?

Availability :分布式中的 A 表示的是可用性,也就是说服务一直可用,而且是正常响应时间。

而你在搭建分布式系统的时候,要保证每个节点都是稳定的,不然你的可用性就没有得到相对应的保证,也谈不上是什么分布式了。只能称之为一个伪分布式。

Consistency: 一致性

也就是说你的更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致,这个如果你在使用 Redis 做数据展示的时候,很多面试官都会问你,那你们是怎么保证数据库和缓存的一致性的呢?

毕竟你只是读取的话,没什么问题,但是设计到更新的时候,不管是先写数据库,再删除缓存;还是先删除缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况。

所以如果你对这个很感兴趣,可以研究一下,比如说:

  1. 延时双删策略

  2. 懒加载 懒加载可采取双删+TTL失效来实现

  3. 主动加载

如果你能在面试的时候把这些都给面试官说清楚,至少感觉你应该能达到你自己的工资要求。

Partition tolerance:分区容错性

分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

其实在 CAP 理论当中,我们是没有办法同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个特性,所以有所取舍就可以了。

关于使用 Redis 分布式锁,大家学会了么?

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