利用redis实现分布式锁

分布式锁一般有三种实现方式：

1. 数据库乐观锁；

2. 基于ZooKeeper的分布式锁；

3. 基于Redis的分布式锁；

这里大概说一下三种方式的优缺点，数据库乐观锁优点是实现简单，只需要for update关键词就可以实现，缺点是无法满足高并发量以及数据库读写频繁的系统

ZooKeeper分布式锁无论是从性能以及实现的功能来说都是非常优秀，只是在开发起来需要一定的基础，对新手可能不是很友好

而本文主要讲第三种利用redis实现分布式锁，优点是开发相对简单，能满足一定并发量的系统，缺点是存在线程争抢锁的问题，当并发量到达一定级别，多个线程去争抢同一个锁，对性能的影响较大

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事务以及原子性

虽然Redis是单线程运行，但是在分布式的情况下对同一资源进行操作还是会出现问题，下图是一个简单的例子

所以一定要保证tomcat1以及tomcat2读写的原子性，既读与写要么都执行，要么都不执行。关于事务的原子性可以查询这里

那么如何保证呢，redis在2.6中加入了lua脚本功能可以轻松的解决这个问题，下面是一个简单的例子实现了上述的加100操作

Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String script = "local a = redis.call('get', KEYS[0])   a = a + 100   redis.call('set', a)";

jedis.eval(script, 1, rname+"Lock",RedisCacheFactory.FactoryUUID,"1000");

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分布式锁的具体实现

大概讲一下思路：首先加锁的方式是向redis里存入一个KEY-VALUE，KEY存入的加锁对象可以是方法、类、数据等等，VALUE存入持有锁的节点（例如tomcat1）

大概整理了一下几个问题：

Q：为什么VALUE存入持有锁的节点

A：为的是防止A加的锁被B给解除，保证只有持有锁的节点才能解锁

Q：怎么存入持有锁的节点

A：这里只是我的思路是在tomcat启的时候生成一个uuid作为该tomcat的token存入到VALUE中

Q：怎么防止死锁

A：利用Redis设置键的过期时间

下面贴出部分代码，仅供参考

加锁

JedisPool jedisPool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(),RedisInstance.hostName,Integer.parseInt(RedisInstance.port),5000,password);
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
// key1 : key值  argv1 :value值     argv2  :过期时间
String script = "if redis.call('EXISTS',KEYS[1]) ==0 then redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1]) redis.call('EXPIRE',KEYS[1],ARGV[2]) return 1  else return 0 end";
long result =  (long) jedis.eval(script, 1, rname+"Lock",RedisCacheFactory.FactoryUUID,"1000");
jedis.close();
jedisPool.close();

解锁

JedisPool jedisPool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(),RedisInstance.hostName,Integer.parseInt(RedisInstance.port),5000,password);
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String script = "if redis.call('EXISTS',KEYS[1]) ==1 and redis.call('GET',KEYS[1])==ARGV[1]  then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
long result =  (long) jedis.eval(script, 1, rname+"Lock",RedisCacheFactory.FactoryUUID);
jedis.close();
jedisPool.close();

以上仅个人意见，如有错误的地方，还请各位海涵。

后面可能会整合这次缓存改造的所有环节发出来给大家参考 一下

补充说明一下:lua操作redis时如果操作多个key不在同一节点下会出错，原因是因为Cluster会将数据自动分布到不同的节点(虚拟的16384个slot，具体看这里)。

解决办法 后面会贴出详细教程