先基于单机模式,基于Jedis手工造轮子实现自己的分布式锁。
首先看两个命令:
Redis 分布式锁机制,主要借助 setnx 和 expire 两个命令完成。
setnx命令:
setnx 是 set if not exists 的简写。将 key 的值设为 value ,当且仅当 key 不存在 ; 若给定的 key 已经存在,则 setnx 不做任何动作。
下面为客户端使用示例:
bash
127.0.0.1:6379> set lock "unlock"
OK
127.0.0.1:6379> setnx lock "unlock"
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setnx lock "lock"
(integer) 0
127.0.0.1:6379>
expire命令:
expire 命令为 key 设置生存时间,当 key 过期时 ( 生存时间为 0 ) ,它会被自动删除。
其格式为: expire key seconds
下面为客户端使用示例:
bash
127.0.0.1:6379> expire lock 10
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl lock
8
基于Jedis API的分布式锁的总体流程:
通过 Redis 的 setnx 、 expire 命令可以实现简单的锁机制:
- key不存在时创建,并设置value和过期时间,返回值为1;成功获取到锁;
- 如key存在时直接返回0,抢锁失败;
- 持有锁的线程释放锁时,手动删除key; 或者过期时间到,key自动删除,锁释放。
线程调用setnx方法成功返回1认为加锁成功,其他线程要等到当前线程业务操作完成释放锁后,才能再次调用setnx加锁成功。
以上简单redis分布式锁的问题:
如果出现了这么一个问题:如果 setnx 是成功的,但是 expire 设置失败,一旦出现了释放锁失败,或者没有手工释放,那么这个锁永远被占用,其他线程永远也抢不到锁。
所以 , 需要保障 setnx 和 expire 两个操作的原子性,要么全部执行,要么全部不执行,二者不能分开。
解决的办法有两种:
- 使用set的命令时,同时设置过期时间,不再单独使用 expire 命令;
- 使用lua脚本,将加锁的命令放在lua脚本中原子性的执行。
简单加锁:使用set的命令时,同时设置过期时间
使用set的命令时,同时设置过期时间的示例如下:
bash
127.0.0.1:6379> set unlock "234" EX 100 NX
(nil)
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> set test "111" EX 100 NX
OK
这样就完美的解决了分布式锁的原子性; set 命令的完整格式:
set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
bash
EX seconds:设置失效时长,单位秒
PX milliseconds:设置失效时长,单位毫秒
NX:key不存在时设置value,成功返回OK,失败返回(nil)
XX:key存在时设置value,成功返回OK,失败返回(nil)
加锁的简单代码实现
java
@Slf4j
@Data
@AllArgsConstructor
public class JedisCommandLock {
private RedisTemplate redisTemplate;
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";
/**
* 尝试获取分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @param expireTime 超期时间
* @return 是否获取成功
*/
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;
}
return false;
}
}
可以看到,我们加锁用到了 Jedis 的 set Api :
jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)
这个 set() 方法一共有五个形参:
- 第一个为key,我们使用key来当锁,因为key是唯一的。
- 第二个为value,我们传的是requestId,很多童鞋可能不明白,有key作为锁不就够了吗,为什么还要用到value?原因就是我们在上面讲到可靠性时,分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人,通过给value赋值为requestId,我们就知道这把锁是哪个请求加的了,在解锁的时候就可以有依据。 requestId可以使用 UUID.randomUUID().toString() 方法生成。
- 第三个为nxxx,这个参数我们填的是NX,意思是SET IF NOT EXIST,即当key不存在时,我们进行set操作;若key已经存在,则不做任何操作;
- 第四个为expx,这个参数我们传的是PX,意思是我们要给这个key加一个过期的设置,具体时间由第五个参数决定。
- 第五个为time,与第四个参数相呼应,代表key的过期时间。
**总的来说,执行上面的****set()**方法就只会导致两种结果:
- 当前没有锁( key 不存在),那么就进行加锁操作,并对锁设置个有效期,同时 value 表示加锁的客户端。
- 已有锁存在,不做任何操作。
心细的童鞋就会发现了,我们的加锁代码满足前面描述的四个条件中的三个。
- 首先,set()加入了NX参数,可以保证如果已有key存在,则函数不会调用成功,也就是只有一个客户端能持有锁,满足互斥性。
- 其次,由于我们对锁设置了过期时间,即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁,锁也会因为到了过期时间而自动解锁(即key被删除),不会被永远占用(而发生死锁)。
- 最后,因为我们将value赋值为requestId,代表加锁的客户端请求标识,那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。
- 由于我们只考虑Redis单机部署的场景,所以容错性我们暂不考虑。
基于Jedis的API实现简单解锁代码
java
@Slf4j
@Data
@AllArgsConstructor
public class JedisCommandLock {
private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
/**
* 释放分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @return 是否释放成功
*/
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 (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
}
那么这段 Lua 代码的功能是什么呢?
其实很简单,首先获取锁对应的 value 值,检查是否与 requestId 相等,如果相等则删除锁(解锁)。
第一行代码,我们写了一个简单的 Lua 脚本代码。
第二行代码,我们将 Lua 代码传到 jedis.eval() 方法里,并使参数 KEYS[1] 赋值为 lockKey , ARGV[1] 赋值为requestId。 eval() 方法是将 Lua 代码交给 Redis 服务端执行。
那么为什么要使用 Lua 语言来实现呢?
因为要确保上述操作是原子性的。那么为什么执行 eval() 方法可以确保原子性,源于 Redis 的特性 . 简单来说,就是在 eval 命令执行 Lua 代码的时候, Lua 代码将被当成一个命令去执行,并且直到 eval 命令执行完成, Redis 才会执行其他命
错误示例1:
最常见的解锁代码就是直接使用 jedis.del() 方法删除锁,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,即使这把锁不是它的。
java
public static void wrongReleaseLock1(Jedis jedis, String lockKey) {
jedis.del(lockKey);
}
错误示例2 :
这种解锁代码乍一看也是没问题,甚至我之前也差点这样实现,与正确姿势差不多,唯一区别的是分成两条命令去执行,代码如下:
java
public static void wrongReleaseLock2(Jedis jedis, String lockKey, String
requestId) {
// 判断加锁与解锁是不是同一个客户端
if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {
// 若在此时,这把锁突然不是这个客户端的,则会误解锁
jedis.del(lockKey);
}
}
基于Lua脚本实现分布式锁
lua****脚本的好处
**为什么要使用Lua语言来实现呢?**因为要确保上述操作是原子性的。那么为什么执行 eval()方法可以确保原子性,源于Redis的特性,简单来说,就是在 eval 命令执行 Lua 代码的时候,Lua代码将被当成一个命令去执行,并且直到 eval 命令执行完成,Redis才会执行其他命令。大部分的开源框架(如 redission)中的分布式锁组件,都是用纯lua脚本实现的。Lua 脚本是高并发、高性能的必备脚本语言。
基于纯Lua脚本的分布式锁的执行流程
加锁和删除锁的操作,使用纯 lua 进行封装,保障其执行时候的原子性。
基于纯Lua脚本实现分布式锁的执行流程,大致如下:
**加锁的Lua脚本:**lock.lua
Lua
--- -1 failed
--- 1 success
---
local key = KEYS[1]
local requestId = KEYS[2]
local ttl = tonumber(KEYS[3])
local result = redis.call('setnx', key, requestId)
if result == 1 then
--PEXPIRE:以毫秒的形式指定过期时间
redis.call('pexpire', key, ttl)
else
result = -1;
-- 如果value相同,则认为是同一个线程的请求,则认为重入锁
local value = redis.call('get', key)
if (value == requestId) then
result = 1;
redis.call('pexpire', key, ttl)
end
end
-- 如果获取锁成功,则返回 1
return result
**解锁的Lua脚本:**unlock.lua
Lua
--- -1 failed
--- 1 success
-- unlock key
local key = KEYS[1]
local requestId = KEYS[2]
local value = redis.call('get', key)
if value == requestId then
redis.call('del', key);
return 1;
end
return -1
在Java中调用lua脚本,完成加锁操作
java
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
@Slf4j
@Data
@AllArgsConstructor
public class JedisLock implements Lock {
private RedisTemplate redisTemplate;
RedisScript<Long> lockScript = null;
RedisScript<Long> unLockScript = null;
public static final int DEFAULT_TIMEOUT = 2000;
public static final Long LOCKED = Long.valueOf(1);
public static final Long UNLOCKED = Long.valueOf(1);
public static final Long WAIT_GAT = Long.valueOf(200);
public static final int EXPIRE = 2000;
String key;
String lockValue; // lockValue 锁的value ,代表线程的uuid
/**
* 默认为2000ms
*/
long expire = 2000L;
public JedisLock(String lockKey, String lockValue) {
this.key = lockKey;
this.lockValue = lockValue;
}
private volatile boolean isLocked = false;
private Thread thread;
/**
* 获取一个分布式锁 , 超时则返回失败
*
* @return 获锁成功 - true | 获锁失败 - false
*/
@Override
public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
//本地可重入
if (isLocked && thread == Thread.currentThread()) {
return true;
}
expire = unit != null ? unit.toMillis(time) : DEFAULT_TIMEOUT;
long startMillis = System.currentTimeMillis();
Long millisToWait = expire;
boolean localLocked = false;
int turn = 1;
while (!localLocked) {
localLocked = this.lockInner(expire);
if (!localLocked) {
millisToWait = millisToWait - (System.currentTimeMillis() -
startMillis);
startMillis = System.currentTimeMillis();
if (millisToWait > 0L) {
/**
* 还没有超时
*/
ThreadUtil.sleepMilliSeconds(WAIT_GAT);
log.info("睡眠一下,重新开始,turn:{},剩余时间:{}", turn++,
millisToWait);
} else {
log.info("抢锁超时");
return false;
}
} else {
isLocked = true;
localLocked = true;
}
}
return isLocked;
}
/**
* 有返回值的抢夺锁
*
* @param millisToWait
*/
public boolean lockInner(Long millisToWait) {
if (null == key) {
return false;
}
try {
List<String> redisKeys = new ArrayList<>();
redisKeys.add(key);
redisKeys.add(lockValue);
redisKeys.add(String.valueOf(millisToWait));
Long res = (Long) redisTemplate.execute(lockScript, redisKeys);
return res != null && res.equals(LOCKED);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
throw BusinessException.builder().errMsg("抢锁失败").build();
}
}
}
在Java中调用lua脚本,完成解锁操作
java
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@Slf4j
@Data
@AllArgsConstructor
public class JedisLock implements Lock {
private RedisTemplate redisTemplate;
RedisScript<Long> lockScript = null;
RedisScript<Long> unLockScript = null;
//释放锁
@Override
public void unlock() {
if (key == null || requestId == null) {
return;
}
try {
List<String> redisKeys = new ArrayList<>();
redisKeys.add(key);
redisKeys.add(requestId);
Long res = (Long) redisTemplate.execute(unLockScript, redisKeys);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
throw BusinessException.builder().errMsg("释放锁失败").build();
}
}
}
编写RedisLockService用于管理****JedisLock
编写个分布式锁服务,用于加载 lua 脚本,创建分布式锁,代码如下:
java
import com.crazymaker.springcloud.common.util.IOUtil;
import lombok.Data;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
@Slf4j
@Data
public class RedisLockService {
private RedisTemplate redisTemplate;
static String lockLua = "script/lock.lua";
static String unLockLua = "script/unlock.lua";
static RedisScript<Long> lockScript = null;
static RedisScript<Long> unLockScript = null;
{
String script =
IOUtil.loadJarFile(RedisLockService.class.getClassLoader(), lockLua);
// String script = FileUtil.readString(lockLua, Charset.forName("UTF-8"));
if (StringUtils.isEmpty(script)) {
log.error("lua load failed:" + lockLua);
}
lockScript = new DefaultRedisScript<>(script, Long.class);
// script = FileUtil.readString(unLockLua, Charset.forName("UTF-8"));
script =
IOUtil.loadJarFile(RedisLockService.class.getClassLoader(), unLockLua);
if (StringUtils.isEmpty(script)) {
log.error("lua load failed:" + unLockLua);
}
unLockScript = new DefaultRedisScript<>(script, Long.class);
}
public RedisLockService(RedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
public Lock getLock(String lockKey, String lockValue) {
JedisLock lock = new JedisLock(lockKey, lockValue);
lock.setRedisTemplate(redisTemplate);
lock.setLockScript(lockScript);
lock.setUnLockScript(unLockScript);
return lock;
}
}
测试用例
java
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = {DemoCloudApplication.class})
// 指定启动类
public class RedisLockTest {
@Resource
RedisLockService redisLockService;
private ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
@Test
public void testLock() {
int threads = 10;
final int[] count = {0};
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threads);
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < threads; i++) {
pool.submit(() ->
{
String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
try {
Lock lock = redisLockService.getLock("test:lock:1",
lockValue);
boolean locked = lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS);
if (locked) {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
count[0]++;
}
log.info("count = " + count[0]);
lock.unlock();
} else {
System.out.println("抢锁失败");
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
countDownLatch.countDown();
});
}
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("10个线程每个累加1000为: = " + count[0]);
//输出统计结果
float time = System.currentTimeMillis() - start;
System.out.println("运行的时长为(ms):" + time);
System.out.println("每一次执行的时长为(ms):" + time / count[0]);
}
}
执行结果
java
2021-05-04 23:02:11.900 INFO 22120 --- [pool-1-thread-7]
c.c.springcloud.lock.RedisLockTest LN:50 count = 6000
2021-05-04 23:02:11.901 INFO 22120 --- [pool-1-thread-1]
c.c.springcloud.standard.lock.JedisLock LN:81 睡眠一下,重新开始,turn:3,剩余时间:
9585
2021-05-04 23:02:11.902 INFO 22120 --- [pool-1-thread-1]
c.c.springcloud.lock.RedisLockTest LN:50 count = 7000
2021-05-04 23:02:12.100 INFO 22120 --- [pool-1-thread-4]
c.c.springcloud.standard.lock.JedisLock LN:81 睡眠一下,重新开始,turn:3,剩余时间:
9586
2021-05-04 23:02:12.101 INFO 22120 --- [pool-1-thread-5]
c.c.springcloud.standard.lock.JedisLock LN:81 睡眠一下,重新开始,turn:3,剩余时间:
9585
2021-05-04 23:02:12.101 INFO 22120 --- [pool-1-thread-8]
c.c.springcloud.standard.lock.JedisLock LN:81 睡眠一下,重新开始,turn:3,剩余时间:
9585
2021-05-04 23:02:12.101 INFO 22120 --- [pool-1-thread-4]
c.c.springcloud.lock.RedisLockTest LN:50 count = 8000
2021-05-04 23:02:12.102 INFO 22120 --- [pool-1-thread-8]
c.c.springcloud.lock.RedisLockTest LN:50 count = 9000
2021-05-04 23:02:12.304 INFO 22120 --- [pool-1-thread-5]
c.c.springcloud.standard.lock.JedisLock LN:81 睡眠一下,重新开始,turn:4,剩余时间:
9383
2021-05-04 23:02:12.307 INFO 22120 --- [pool-1-thread-5]
c.c.springcloud.lock.RedisLockTest LN:50 count = 10000
10个线程每个累加1000为: = 10000
运行的时长为(ms):827.0
每一次执行的时长为(ms):0.0827
STW****导致的锁过期问题
下面有一个简单的使用锁的例子,在 10 秒内占着锁:
java
//写数据到文件
public void writeData(filename,data){
boolean locked=lock.tryLock(10,TimeUnit.SECONDS);
if(!locked){
throw'Failed to acquire lock';
}
try{
//将数据写到文件
var file=storage.readFile(filename);
var updated=updateContents(file,data);
storage.writeFile(filename,updated);
}finally{
lock.unlock();
}
}
问题是:如果在写文件过程中,发生了 fullGC ,并且其时间跨度较长, 超过了 10 秒, 那么,分布式锁就自动释放了。
在此过程中, client2 抢到锁,写了文件。
client1 的 fullGC 完成后,也继续写文件, 注意,此时 client1 的并没有占用锁,此时写入会导致文件数 据错乱,发生线程安全问题,这就是STW导致的锁过期问题。
STW导致的锁过期问题,大概的解决方案
1**: 模拟CAS乐观锁的方式,增加版本号(如下图中的token)**
2**:watch dog自动延期机制**
客户端 1 加锁的锁 key 默认生存时间才 30 秒,如果超过了 30 秒,客户端 1 还想一直持有这把锁,怎么办?
简单!只要客户端 1 一旦加锁成功,就会启动一个 watch dog 看门狗, 他是一个后台线程,会每隔 10 秒检查一下,如果客户端 1 还持有锁 key ,那么就会不断的延长锁 key 的生存时间。
redission,采用的就是这种方案, 此方案不会入侵业务代码
注意:
单机版的 watch dog 并不能解决 STW 的过期问题, 需要分布式版本的 watch dog , 独立的看门狗服务。
锁删除之后, 取消看门狗服务的对应的 key 记录, 当然,这就使得系统变得复杂, 还要保证看门狗服务的高并发、高可用、数据一致性的问题。