Redis Template实现分布式锁的实例代码_Redis

前言

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，本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁。

可靠性

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。

使用Redis的SETNX命令获取分布式锁的步骤：

•C1和C2线程同时检查时间戳获取锁，执行SETNX命令并都返回0，此时锁仍被C3持有，并且C3已经崩溃
•C1 DEL锁
•C1 使用SETNX命令获取锁，并且成功
•C2 DEL锁
•C2 使用SETNX命令获取锁，并且成功
•ERROR : 由于竞态条件，C1和C2都获取到了锁

幸运的是，以下面的步骤完全可以避免这种情况发生，看看C4线程如何操作

•C4使用SETNX命令获取锁
•C3已经崩溃但是仍然持有锁，所以Redis返回0给C4
•C4使用GET命令获取锁并检查锁是否已经过期，如果没有过期，则继续等待一段时间并重新重试
•如果锁已经过期，C4尝试 GETSET lock.foo <current Unix timestamp + lock timeout + 1>
•利用GETSET语法，C4可以检查旧时间是否仍然是过期时间，如果是，则获取锁
•如果另一个客户端C5率先获取到锁，C4执行GETSET命令后将返回非过期时间，然后C4继续从头开始重新尝试获取锁。此操作C4将延长一点C5获取到的锁的过期时间，不过这不是什么大问题。

接下来我们用代码的形式展现:

				?

									package com.shuige.components.cache.redis;

									import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

									import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;

									import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

									import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;

									import org.springframework.stereotype.Component;

									import java.util.Objects;

									import java.util.concurrent.TimeUnit;

									/**

									 * Description: 通用Redis帮助类

									 * User: zhouzhou

									 * Date: 2018-09-05

									 * Time: 15:39

									 */

									@Component

									public class CommonRedisHelper {

									  public static final String LOCK_PREFIX = "redis_lock";

									  public static final int LOCK_EXPIRE = 300; // ms

									  @Autowired

									  RedisTemplate redisTemplate;

									  /**

									   * 最终加强分布式锁

									   *

									   * @param key key值

									   * @return 是否获取到

									   */

									  public boolean lock(String key){

									    String lock = LOCK_PREFIX + key;

									    // 利用lambda表达式

									    return (Boolean) redisTemplate.execute((RedisCallback) connection -> {

									      long expireAt = System.currentTimeMillis() + LOCK_EXPIRE + 1;

									      Boolean acquire = connection.setNX(lock.getBytes(), String.valueOf(expireAt).getBytes());

									      if (acquire) {

									        return true;

									      } else {

									        byte[] value = connection.get(lock.getBytes());

									        if (Objects.nonNull(value) && value.length > 0) {

									          long expireTime = Long.parseLong(new String(value));

									          if (expireTime < System.currentTimeMillis()) {

									            // 如果锁已经过期

									            byte[] oldValue = connection.getSet(lock.getBytes(), String.valueOf(System.currentTimeMillis() + LOCK_EXPIRE + 1).getBytes());

									            // 防止死锁

									            return Long.parseLong(new String(oldValue)) < System.currentTimeMillis();

									          }

									        }

									      }

									      return false;

									    });

									  }

									  /**

									   * 删除锁

									   *

									   * @param key

									   */

									  public void delete(String key) {

									    redisTemplate.delete(key);

									  }

									}

如何使用呢,导入工具类后:

				?

									boolean lock = redisHelper.lock(key);

									    if (lock) {

									      // 执行逻辑操作

									      redisHelper.delete(key);

									    } else {

									      // 设置失败次数计数器, 当到达5次时, 返回失败

									      int failCount = 1;

									      while(failCount <= 5){

									        // 等待100ms重试

									        try {

									          Thread.sleep(100l);

									        } catch (InterruptedException e) {

									          e.printStackTrace();

									        }

									        if (redisHelper.lock(key)){

									          // 执行逻辑操作

									          redisHelper.delete(key);

									        }else{

									          failCount ++;

									        }

									      }

									      throw new RuntimeException("现在创建的人太多了, 请稍等再试");

									    }