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：

1. 互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

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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。

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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

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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/