“分布式锁”是用来解决分布式应用中“并发冲突”的一种常用手段,实现方式一般有基于zookeeper及基于redis二种。具体到业务场景中,我们要考虑二种情况:

一、抢不到锁的请求,允许丢弃(即:忽略)

比如:一些不是很重要的场景,比如“监控数据持续上报”,某一篇文章的“已读/未读”标识位更新,对于同一个id,如果并发的请求同时到达,只要有一个请求处理成功,就算成功。

用活动图表示如下:

二、并发请求,不论哪一条都必须要处理的场景(即:不允许丢数据)

比如:一个订单,客户正在前台修改地址,管理员在后台同时修改备注。地址和备注字段的修改,都必须正确更新,这二个请求同时到达的话,如果不借助db的事务,很容易造成行锁竞争,但用事务的话,db的性能显然比不上redis轻量。

解决思路:A,B二个请求,谁先抢到分布式锁(假设A先抢到锁),谁先处理,抢不到的那个(即:B),在一旁不停等待重试,重试期间一旦发现获取锁成功,即表示A已经处理完,把锁释放了。这时B就可以继续处理了。

但有二点要注意:

a、需要设置等待重试的最长时间,否则如果A处理过程中有bug,一直卡死,或者未能正确释放锁,B就一直会等待重试,但是又永远拿不到锁。

b、等待最长时间,必须小于锁的过期时间。否则,假设锁2秒过期自动释放,但是A还没处理完(即:A的处理时间大于2秒),这时锁会因为redis key过期“提前”误释放,B重试时拿到锁,造成A,B同时处理。(注:可能有同学会说,不设置锁的过期时间,不就完了么?理论上讲,确实可以这么做,但是如果业务代码有bug,导致处理完后没有unlock,或者根本忘记了unlock,分布式锁就会一直无法释放。所以综合考虑,给分布式锁加一个“保底”的过期时间,让其始终有机会自动释放,更为靠谱)

用活动图表示如下:

写了一个简单的工具类:

package com.cnblogs.yjmyzz.redisdistributionlock;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.util.StringUtils; import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit; /**
* 利用redis获取分布式锁
*
* @author 菩提树下的杨过
* @blog http://yjmyzz.cnblogs.com/
*/
public class RedisLock { private StringRedisTemplate redisTemplate; private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass()); /**
* simple lock尝试获取锅的次数
*/
private int retryCount = 3; /**
* 每次尝试获取锁的重试间隔毫秒数
*/
private int waitIntervalInMS = 100; public RedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
} /**
* 利用redis获取分布式锁(未获取锁的请求,允许丢弃!)
*
* @param redisKey 锁的key值
* @param expireInSecond 锁的自动释放时间(秒)
* @return
* @throws DistributionLockException
*/
public String simpleLock(final String redisKey, final int expireInSecond) throws DistributionLockException {
String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
boolean flag = false;
if (StringUtils.isEmpty(redisKey)) {
throw new DistributionLockException("key is empty!");
}
if (expireInSecond <= 0) {
throw new DistributionLockException("expireInSecond must be bigger than 0");
}
try {
for (int i = 0; i < retryCount; i++) {
boolean success = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(redisKey, lockValue, expireInSecond, TimeUnit.SECONDS);
if (success) {
flag = true;
break;
}
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(waitIntervalInMS);
} catch (Exception ignore) {
logger.warn("redis lock fail: " + ignore.getMessage()); }
}
if (!flag) {
throw new DistributionLockException(Thread.currentThread().getName() + " cannot acquire lock now ...");
}
return lockValue;
} catch (DistributionLockException be) {
throw be;
} catch (Exception e) {
logger.warn("get redis lock error, exception: " + e.getMessage());
throw e;
}
} /**
* 利用redis获取分布式锁(未获取锁的请求,将在timeoutSecond时间范围内,一直等待重试)
*
* @param redisKey 锁的key值
* @param expireInSecond 锁的自动释放时间(秒)
* @param timeoutSecond 未获取到锁的请求,尝试重试的最久等待时间(秒)
* @return
* @throws DistributionLockException
*/
public String lock(final String redisKey, final int expireInSecond, final int timeoutSecond) throws DistributionLockException {
String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
boolean flag = false;
if (StringUtils.isEmpty(redisKey)) {
throw new DistributionLockException("key is empty!");
}
if (expireInSecond <= 0) {
throw new DistributionLockException("expireInSecond must be greater than 0");
}
if (timeoutSecond <= 0) {
throw new DistributionLockException("timeoutSecond must be greater than 0");
}
if (timeoutSecond >= expireInSecond) {
throw new DistributionLockException("timeoutSecond must be less than expireInSecond");
}
try {
long timeoutAt = System.currentTimeMillis() + timeoutSecond * 1000;
while (true) {
boolean success = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(redisKey, lockValue, expireInSecond, TimeUnit.SECONDS);
if (success) {
flag = true;
break;
}
if (System.currentTimeMillis() >= timeoutAt) {
break;
}
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(waitIntervalInMS);
} catch (Exception ignore) {
logger.warn("redis lock fail: " + ignore.getMessage());
}
}
if (!flag) {
throw new DistributionLockException(Thread.currentThread().getName() + " cannot acquire lock now ...");
}
return lockValue;
} catch (DistributionLockException be) {
throw be;
} catch (Exception e) {
logger.warn("get redis lock error, exception: " + e.getMessage());
throw e;
}
} /**
* 锁释放
*
* @param redisKey
* @param lockValue
*/
public void unlock(final String redisKey, final String lockValue) {
if (StringUtils.isEmpty(redisKey)) {
return;
}
if (StringUtils.isEmpty(lockValue)) {
return;
}
try {
String currLockVal = redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
if (currLockVal != null && currLockVal.equals(lockValue)) {
boolean result = redisTemplate.delete(redisKey);
if (!result) {
logger.warn(Thread.currentThread().getName() + " unlock redis lock fail");
} else {
logger.info(Thread.currentThread().getName() + " unlock redis lock:" + redisKey + " successfully!");
}
}
} catch (Exception je) {
logger.warn(Thread.currentThread().getName() + " unlock redis lock error:" + je.getMessage());
}
}
}

  

然后写个spring-boot来测试一下:

package com.cnblogs.yjmyzz.redisdistributionlock;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.TimeUnit; @SpringBootApplication
public class RedisDistributionLockApplication { private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisDistributionLockApplication.class); public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ConfigurableApplicationContext applicationContext = SpringApplication.run(RedisDistributionLockApplication.class, args); //初始化
StringRedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(StringRedisTemplate.class);
RedisLock redisLock = new RedisLock(redisTemplate);
String lockKey = "lock:test"; CountDownLatch start = new CountDownLatch(1);
CountDownLatch threadsLatch = new CountDownLatch(2); final int lockExpireSecond = 5;
final int timeoutSecond = 3; Runnable lockRunnable = () -> {
String lockValue = "";
try {
//等待发令枪响,防止线程抢跑
start.await(); //允许丢数据的简单锁示例
lockValue = redisLock.simpleLock(lockKey, lockExpireSecond); //不允许丢数据的分布式锁示例
//lockValue = redisLock.lock(lockKey, lockExpireSecond, timeoutSecond); //停一会儿,故意让后面的线程抢不到锁
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
logger.info(String.format("%s get lock successfully, value:%s", Thread.currentThread().getName(), lockValue)); } catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
redisLock.unlock(lockKey, lockValue);
//执行完后,计数减1
threadsLatch.countDown();
} }; Thread t1 = new Thread(lockRunnable, "T1");
Thread t2 = new Thread(lockRunnable, "T2"); t1.start();
t2.start(); //预备:开始!
start.countDown(); //等待所有线程跑完
threadsLatch.await(); logger.info("======>done!!!"); } }

 用2个线程模拟并发场景,跑起来后,输出如下:

可以看到T2线程没抢到锁,直接抛出了预期的异常。

把44行的注释打开,即:换成不允许丢数据的模式,再跑一下:

可以看到,T1先抢到锁,然后经过2秒的处理后,锁释放,这时T2重试拿到了锁,继续处理,最终释放。

基于redis的分布式锁二种应用场景的更多相关文章

  1. 基于Redis的分布式锁两种实现方式

    最近有一个竞拍的项目会用到分布式锁,网上查到的结果是有三种途径可以实现.1.数据库锁机制,2.redis的锁,3.zookeeper.考虑到使用mysql实现会在性能这一块会受影响,zookeeper ...

  2. 基于 redis 的分布式锁实现 Distributed locks with Redis debug 排查错误

    小结: 1. 锁的实现方式,按照应用的实现架构,可能会有以下几种类型: 如果处理程序是单进程多线程的,在 python下,就可以使用 threading 模块的 Lock 对象来限制对共享变量的同步访 ...

  3. redis系列:基于redis的分布式锁

    一.介绍 这篇博文讲介绍如何一步步构建一个基于Redis的分布式锁.会从最原始的版本开始,然后根据问题进行调整,最后完成一个较为合理的分布式锁. 本篇文章会将分布式锁的实现分为两部分,一个是单机环境, ...

  4. python基于redis实现分布式锁

    阅读目录 什么事分布式锁 基于redis实现分布式锁 一.什么是分布式锁 我们在开发应用的时候,如果需要对某一个共享变量进行多线程同步访问的时候,可以使用我们学到的锁进行处理,并且可以完美的运行,毫无 ...

  5. 基于redis 实现分布式锁的方案

    在电商项目中,经常有秒杀这样的活动促销,在并发访问下,很容易出现上述问题.如果在库存操作上,加锁就可以避免库存卖超的问题.分布式锁使分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式 基于redis实现分布式锁 ...

  6. 基于Redis的分布式锁真的安全吗?

    说明: 我前段时间写了一篇用consul实现分布式锁,感觉理解的也不是很好,直到我看到了这2篇写分布式锁的讨论,真的是很佩服作者严谨的态度, 把这种分布式锁研究的这么透彻,作者这种技术态度真的值得我好 ...

  7. 基于redis的分布式锁(转)

    基于redis的分布式锁 1 介绍 这篇博文讲介绍如何一步步构建一个基于Redis的分布式锁.会从最原始的版本开始,然后根据问题进行调整,最后完成一个较为合理的分布式锁. 本篇文章会将分布式锁的实现分 ...

  8. 基于redis的分布式锁实现

    1.分布式锁介绍 在计算机系统中,锁作为一种控制并发的机制无处不在. 单机环境下,操作系统能够在进程或线程之间通过本地的锁来控制并发程序的行为.而在如今的大型复杂系统中,通常采用的是分布式架构提供服务 ...

  9. 基于redis的分布式锁(不适合用于生产环境)

    基于redis的分布式锁 1 介绍 这篇博文讲介绍如何一步步构建一个基于Redis的分布式锁.会从最原始的版本开始,然后根据问题进行调整,最后完成一个较为合理的分布式锁. 本篇文章会将分布式锁的实现分 ...

随机推荐

  1. HttpModel 和 HttpHandle

    页面的请求过程: HttpRequest-> inetinfo.exe-> aspnet_isapi.dll-> Http pipeline(命名管道)-> aspnet_wp ...

  2. dhlin-vim-wiki

    记录vim中常用的几个操作 入门指南 $ vimtutor vim中是区分大小写 vim中移动光标 h 向左移动 j 向下移动 k 向上移动 l 向右移动 其实使用方向键也是能移动的,但是熟悉后再一些 ...

  3. python中mp3转wav(Couldn't find ffmpeg or avconv - defaulting to ffmpeg, but may not work")

    1.下载pydub:pip install pydub 2.下载与操作系统一致的ffmpeg:http://ffmpeg.org/download.html 3.解压后将下载的ffmpeg下的bin目 ...

  4. BZOJ 3029 守卫者的挑战

    题面 Description 打开了黑魔法师Vani的大门,队员们在迷宫般的路上漫无目的地搜寻着关押applepi的监狱的所在地.突然,眼前一道亮光闪过."我,Nizem,是黑魔法圣殿的守卫 ...

  5. 北冥有 Data,其名为鲲,鲲之大,一个 MySQL 放不下!

    千万量级的数据,用 MySQL 要怎么存? 初学者在看到这个问题的时候,可能首先想到的是 MySQL 一张表到底能存放多少条数据? 根据 MySQL 官方文档的介绍,MySQL 理论上限是 (232) ...

  6. VSCode打开大文件插件

    hexdump for vscode 其实没什么插件,上面的是十六进制文件的插件,对于大文件还是建议用专业的ST或者Notepad++这些.

  7. git——简易指南

    Git对于我来说,只知道是一个版本控制器,类似于乌龟的svn.其中也仅仅会几个常的命令,比如说“更新git pull”.“提交git push”等等,因为记得当初使用的时候,师傅告诉我,对于你不懂这个 ...

  8. ThinkPHP模板包含功能(转载)

    对于一些有共同属性的页面(如页脚),可以单独制作成一个模板,再利用 ThinkPHP 提供的模板包含功能包含进来.这样,当要修改这些公共页面时,只需修改对应的模板即可而不必修改每一个页面.模板的包含使 ...

  9. node/webpack/react

    node是运行引擎,通过他可以直接在后端运行js语法 webpack是打包工具 react是前端框架 通过 npm 使用 React 我们建议在 React 中使用 CommonJS 模块系统,比如 ...

  10. Mysql中delimiter作用

    1. delimiter delimiter是mysql分隔符.在mysqlclient中分隔符默认是分号(:). 假设一次输入的语句较多,而且语句中间有分号,这时须要新指定一个特殊的分隔符. 2. ...