Redisson实现分布式锁(1)---原理
2022/2/22 19:25:20
本文主要是介绍Redisson实现分布式锁(1)---原理,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
有关Redisson作为实现分布式锁,总的分3大模块来讲。
1、Redisson实现分布式锁原理 2、Redisson实现分布式锁的源码解析 3、Redisson实现分布式锁的项目代码(可以用于实际项目中)
本文只介绍Redisson如何实现分布式锁的原理。其它的会在接下来的博客讲,最后有关Redisson实现分布式锁的项目代码
的博客中会放上项目源码到GitHub上。
一、高效分布式锁
当我们在设计分布式锁的时候,我们应该考虑分布式锁至少要满足的一些条件,同时考虑如何高效的设计分布式锁,这里我认为以下几点是必须要考虑的。
1、互斥
在分布式高并发的条件下,我们最需要保证,同一时刻只能有一个线程获得锁,这是最基本的一点。
2、防止死锁
在分布式高并发的条件下,比如有个线程获得锁的同时,还没有来得及去释放锁,就因为系统故障或者其它原因使它无法执行释放锁的命令,导致其它线程都无法获得锁,造成死锁。
所以分布式非常有必要设置锁的有效时间
,确保系统出现故障后,在一定时间内能够主动去释放锁,避免造成死锁的情况。
3、性能
对于访问量大的共享资源,需要考虑减少锁等待的时间,避免导致大量线程阻塞。
所以在锁的设计时,需要考虑两点。
1、锁的颗粒度要尽量小
。比如你要通过锁来减库存,那这个锁的名称你可以设置成是商品的ID,而不是任取名称。这样这个锁只对当前商品有效,锁的颗粒度小。
2、锁的范围尽量要小
。比如只要锁2行代码就可以解决问题的,那就不要去锁10行代码了。
4、重入
我们知道ReentrantLock是可重入锁,那它的特点就是:同一个线程可以重复拿到同一个资源的锁。重入锁非常有利于资源的高效利用。关于这点之后会做演示。
针对以上Redisson都能很好的满足,下面就来分析下它。
二、Redisson原理分析
为了更好的理解分布式锁的原理,我这边自己画张图通过这张图来分析。
1、加锁机制
线程去获取锁,获取成功: 执行lua脚本,保存数据到redis数据库。
线程去获取锁,获取失败: 一直通过while循环尝试获取锁,获取成功后,执行lua脚本,保存数据到redis数据库。
2、watch dog自动延期机制
这个比较难理解,找了些许资料感觉也并没有解释的很清楚。这里我自己的理解就是:
在一个分布式环境下,假如一个线程获得锁后,突然服务器宕机了,那么这个时候在一定时间后这个锁会自动释放,你也可以设置锁的有效时间(不设置默认30秒),这样的目的主要是防止死锁的发生。
但在实际开发中会有下面一种情况:
//设置锁1秒过去 redissonLock.lock("redisson", 1); /** * 业务逻辑需要咨询2秒 */ redissonLock.release("redisson"); /** * 线程1 进来获得锁后,线程一切正常并没有宕机,但它的业务逻辑需要执行2秒,这就会有个问题,在 线程1 执行1秒后,这个锁就自动过期了, * 那么这个时候 线程2 进来了。那么就存在 线程1和线程2 同时在这段业务逻辑里执行代码,这当然是不合理的。 * 而且如果是这种情况,那么在解锁时系统会抛异常,因为解锁和加锁已经不是同一线程了,具体后面代码演示。 */
所以这个时候看门狗
就出现了,它的作用就是 线程1 业务还没有执行完,时间就过了,线程1 还想持有锁的话,就会启动一个watch dog后台线程,不断的延长锁key的生存时间。
注意
正常这个看门狗线程是不启动的,还有就是这个看门狗启动后对整体性能也会有一定影响,所以不建议开启看门狗。
3、为啥要用lua脚本呢?
这个不用多说,主要是如果你的业务逻辑复杂的话,通过封装在lua脚本中发送给redis,而且redis是单线程的,这样就保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。
4、可重入加锁机制
Redisson可以实现可重入加锁机制的原因,我觉得跟两点有关:
1、Redis存储锁的数据类型是 Hash类型 2、Hash数据类型的key值包含了当前线程信息。
下面是redis存储的数据
这里表面数据类型是Hash类型,Hash类型相当于我们java的 <key,<key1,value>>
类型,这里key是指 'redisson'
它的有效期还有9秒,我们再来看里们的key1值为078e44a3-5f95-4e24-b6aa-80684655a15a:45
它的组成是:
guid + 当前线程的ID。后面的value是就和可重入加锁有关。
举图说明
上面这图的意思就是可重入锁的机制,它最大的优点就是相同线程不需要在等待锁,而是可以直接进行相应操作。
5、Redis分布式锁的缺点
Redis分布式锁会有个缺陷,就是在Redis哨兵模式下:
客户端1
对某个master节点
写入了redisson锁,此时会异步复制给对应的 slave节点。但是这个过程中一旦发生 master节点宕机,主备切换,slave节点从变为了 master节点。
这时客户端2
来尝试加锁的时候,在新的master节点上也能加锁,此时就会导致多个客户端对同一个分布式锁完成了加锁。
这时系统在业务语义上一定会出现问题,导致各种脏数据的产生。
缺陷
在哨兵模式或者主从模式下,如果 master实例宕机的时候,可能导致多个客户端同时完成加锁。
有关Redisson实现分布式锁上一篇博客讲了分布式的锁原理:Redisson实现分布式锁---原理
这篇主要讲RedissonLock和RLock。Redisson分布式锁的实现是基于RLock接口,RedissonLock实现RLock接口。
一、RLock接口
1、概念
public interface RLock extends Lock, RExpirable, RLockAsync
很明显RLock是继承Lock锁,所以他有Lock锁的所有特性,比如lock、unlock、trylock等特性,同时它还有很多新特性:强制锁释放,带有效期的锁,。
2、RLock锁API
这里针对上面做个整理,这里列举几个常用的接口说明
public interface RRLock { //----------------------Lock接口方法----------------------- /** * 加锁 锁的有效期默认30秒 */ void lock(); /** * tryLock()方法是有返回值的,它表示用来尝试获取锁,如果获取成功,则返回true,如果获取失败(即锁已被其他线程获取),则返回false . */ boolean tryLock(); /** * tryLock(long time, TimeUnit unit)方法和tryLock()方法是类似的,只不过区别在于这个方法在拿不到锁时会等待一定的时间, * 在时间期限之内如果还拿不到锁,就返回false。如果如果一开始拿到锁或者在等待期间内拿到了锁,则返回true。 * * @param time 等待时间 * @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等 */ boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException; /** * 解锁 */ void unlock(); /** * 中断锁 表示该锁可以被中断 假如A和B同时调这个方法,A获取锁,B为获取锁,那么B线程可以通过 * Thread.currentThread().interrupt(); 方法真正中断该线程 */ void lockInterruptibly(); //----------------------RLock接口方法----------------------- /** * 加锁 上面是默认30秒这里可以手动设置锁的有效时间 * * @param leaseTime 锁有效时间 * @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等 */ void lock(long leaseTime, TimeUnit unit); /** * 这里比上面多一个参数,多添加一个锁的有效时间 * * @param waitTime 等待时间 * @param leaseTime 锁有效时间 * @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等 */ boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException; /** * 检验该锁是否被线程使用,如果被使用返回True */ boolean isLocked(); /** * 检查当前线程是否获得此锁(这个和上面的区别就是该方法可以判断是否当前线程获得此锁,而不是此锁是否被线程占有) * 这个比上面那个实用 */ boolean isHeldByCurrentThread(); /** * 中断锁 和上面中断锁差不多,只是这里如果获得锁成功,添加锁的有效时间 * @param leaseTime 锁有效时间 * @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等 */ void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit); }
RLock相关接口,主要是新添加了 leaseTime
属性字段,主要是用来设置锁的过期时间,避免死锁。
二、RedissonLock实现类
public class RedissonLock extends RedissonExpirable implements RLock
RedissonLock实现了RLock接口,所以实现了接口的具体方法。这里我列举几个方法说明下
1、void lock()方法
@Override public void lock() { try { lockInterruptibly(); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } }
发现lock锁里面进去其实用的是lockInterruptibly
(中断锁,表示可以被中断),而且捕获异常后用 Thread.currentThread().interrupt()来真正中断当前线程,其实它们是搭配一起使用的。
具体有关lockInterruptibly()方法讲解推荐一个博客。博客
:Lock的lockInterruptibly()
接下来执行流程,这里理下关键几步
/** * 1、带上默认值调另一个中断锁方法 */ @Override public void lockInterruptibly() throws InterruptedException { lockInterruptibly(-1, null); } /** * 2、另一个中断锁的方法 */ void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException /** * 3、这里已经设置了锁的有效时间默认为30秒 (commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout()=30) */ RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG); /** * 4、最后通过lua脚本访问Redis,保证操作的原子性 */ <T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) { internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime); return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command, "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " + "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " + "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " + "return nil; " + "end; " + "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " + "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " + "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " + "return nil; " + "end; " + "return redis.call('pttl', KEYS[1]);", Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId)); }
那么void lock(long leaseTime, TimeUnit unit)方法其实和上面很相似了,就是从上面第二步开始的。
2、tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit)
接口的参数和含义上面已经说过了,现在我们开看下源码,这里只显示一些重要逻辑。
@Override public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException { long time = unit.toMillis(waitTime); long current = System.currentTimeMillis(); long threadId = Thread.currentThread().getId(); Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId); //1、 获取锁同时获取成功的情况下,和lock(...)方法是一样的 直接返回True,获取锁False再往下走 if (ttl == null) { return true; } //2、如果超过了尝试获取锁的等待时间,当然返回false 了。 time -= System.currentTimeMillis() - current; if (time <= 0) { acquireFailed(threadId); return false; } // 3、订阅监听redis消息,并且创建RedissonLockEntry,其中RedissonLockEntry中比较关键的是一个 Semaphore属性对象,用来控制本地的锁请求的信号量同步,返回的是netty框架的Future实现。 final RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId); // 阻塞等待subscribe的future的结果对象,如果subscribe方法调用超过了time,说明已经超过了客户端设置的最大wait time,则直接返回false,取消订阅,不再继续申请锁了。 // 只有await返回true,才进入循环尝试获取锁 if (!await(subscribeFuture, time, TimeUnit.MILLISECONDS)) { if (!subscribeFuture.cancel(false)) { subscribeFuture.addListener(new FutureListener<RedissonLockEntry>() { @Override public void operationComplete(Future<RedissonLockEntry> future) throws Exception { if (subscribeFuture.isSuccess()) { unsubscribe(subscribeFuture, threadId); } } }); } acquireFailed(threadId); return false; } //4、如果没有超过尝试获取锁的等待时间,那么通过While一直获取锁。最终只会有两种结果 //1)、在等待时间内获取锁成功 返回true。2)等待时间结束了还没有获取到锁那么返回false。 while (true) { long currentTime = System.currentTimeMillis(); ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId); // 获取锁成功 if (ttl == null) { return true; } // 获取锁失败 time -= System.currentTimeMillis() - currentTime; if (time <= 0) { acquireFailed(threadId); return false; } } }
重点
tryLock一般用于特定满足需求的场合,但不建议作为一般需求的分布式锁,一般分布式锁建议用void lock(long leaseTime, TimeUnit unit)。因为从性能上考虑,在高并发情况下后者效率是前者的好几倍
3、unlock()
解锁的逻辑很简单。
@Override public void unlock() { // 1.通过 Lua 脚本执行 Redis 命令释放锁 Boolean opStatus = commandExecutor.evalWrite(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " + "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " + "return 1; " + "end;" + "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " + "return nil;" + "end; " + "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " + "if (counter > 0) then " + "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " + "return 0; " + "else " + "redis.call('del', KEYS[1]); " + "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " + "return 1; "+ "end; " + "return nil;", Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()), LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime, getLockName(Thread.currentThread().getId())); // 2.非锁的持有者释放锁时抛出异常 if (opStatus == null) { throw new IllegalMonitorStateException( "attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: " + id + " thread-id: " + Thread.currentThread().getId()); } // 3.释放锁后取消刷新锁失效时间的调度任务 if (opStatus) { cancelExpirationRenewal(); } }
使用 EVAL 命令执行 Lua 脚本来释放锁:
- key 不存在,说明锁已释放,直接执行
publish
命令发布释放锁消息并返回1
。 - key 存在,但是 field 在 Hash 中不存在,说明自己不是锁持有者,无权释放锁,返回
nil
。 - 因为锁可重入,所以释放锁时不能把所有已获取的锁全都释放掉,一次只能释放一把锁,因此执行
hincrby
对锁的值减一。 - 释放一把锁后,如果还有剩余的锁,则刷新锁的失效时间并返回
0
;如果刚才释放的已经是最后一把锁,则执行del
命令删除锁的 key,并发布锁释放消息,返回1
。
注意
这里有个实际开发过程中,容易出现很容易出现上面第二步异常,非锁的持有者释放锁时抛出异常。比如下面这种情况
//设置锁1秒过去 redissonLock.lock("redisson", 1); /** * 业务逻辑需要咨询2秒 */ redissonLock.release("redisson"); /** * 线程1 进来获得锁后,线程一切正常并没有宕机,但它的业务逻辑需要执行2秒,这就会有个问题,在 线程1 执行1秒后,这个锁就自动过期了, * 那么这个时候 线程2 进来了。在线程1去解锁就会抛上面这个异常(因为解锁和当前锁已经不是同一线程了) */
有关Redisson实现分布式锁前面写了两篇博客作为该项目落地的铺垫。
1、Redisson实现分布式锁(1)---原理
2、Redisson实现分布式锁(2)—RedissonLock
这篇讲下通过Redisson实现分布式锁的项目实现,我会把项目放到GitHub,该项目可以直接运用于实际开发中,作为分布式锁使用。
一、项目概述
1、技术架构
项目总体技术选型
SpringBoot2.1.5 + Maven3.5.4 + Redisson3.5.4 + lombok(插件)
2、加锁方式
该项目支持 自定义注解加锁
和 常规加锁
两种模式
自定义注解加锁
@DistributedLock(value="goods", leaseTime=5) public String lockDecreaseStock(){ //业务逻辑 }
常规加锁
//1、加锁 redissonLock.lock("redisson", 10); //2、业务逻辑 //3、解锁 redissonLock.unlock("redisson");
3、Redis部署方式
该项目支持四种Redis部署方式
1、单机模式部署 2、集群模式部署 3、主从模式部署 4、哨兵模式部署
该项目已经实现支持上面四种模式,你要采用哪种只需要修改配置文件application.properties
,项目代码不需要做任何修改。
4、项目整体结构
redis-distributed-lock-core # 核心实现 | ---src | ---com.jincou.redisson |# 通过注解方式 实现分布式锁 ---annotation |# 配置类实例化RedissonLock ---config |# 放置常量信息 ---constant |# 读取application.properties信息后,封装到实体 ---entity |# 支持单机、集群、主从、哨兵 代码实现 ---strategy redis-distributed-lock-web-test # 针对上面实现类的测试类 | ---src | ---java | ---com.jincou.controller |# 测试 基于注解方式实现分布式锁 ---AnnotatinLockController.java |# 测试 基于常规方式实现分布式锁 ---LockController.java ---resources | # 配置端口号 连接redis信息(如果确定部署类型,那么将连接信息放到core项目中) ---application.properties
二、测试
模拟1秒内100个线程
请求接口,来测试结果是否正确。同时测试3中不同的锁:lock锁、trylock锁、注解锁。
1、lock锁
/** * 模拟这个是商品库存 */ public static volatile Integer TOTAL = 10; @GetMapping("lock-decrease-stock") public String lockDecreaseStock() throws InterruptedException { redissonLock.lock("lock", 10); if (TOTAL > 0) { TOTAL--; } Thread.sleep(50); log.info("======减完库存后,当前库存===" + TOTAL); //如果该线程还持有该锁,那么释放该锁。如果该线程不持有该锁,说明该线程的锁已到过期时间,自动释放锁 if (redissonLock.isHeldByCurrentThread("lock")) { redissonLock.unlock("lock"); } return "================================="; }
压测结果
没问题,不会超卖!
2、tryLock锁
/** * 模拟这个是商品库存 */ public static volatile Integer TOTAL = 10; @GetMapping("trylock-decrease-stock") public String trylockDecreaseStock() throws InterruptedException { if (redissonLock.tryLock("trylock", 10, 5)) { if (TOTAL > 0) { TOTAL--; } Thread.sleep(50); redissonLock.unlock("trylock"); log.info("====tryLock===减完库存后,当前库存===" + TOTAL); } else { log.info("[ExecutorRedisson]获取锁失败"); } return "==================================="; }
测试结果
没有问题 ,不会超卖!
3、注解锁
/** * 模拟这个是商品库存 */ public static volatile Integer TOTAL = 10; @GetMapping("annotatin-lock-decrease-stock") @DistributedLock(value="goods", leaseTime=5) public String lockDecreaseStock() throws InterruptedException { if (TOTAL > 0) { TOTAL--; } log.info("===注解模式=== 减完库存后,当前库存===" + TOTAL); return "================================="; }
测试结果
没有问题 ,不会超卖!
通过实验可以看出,通过这三种模式都可以实现分布式锁,然后呢?哪个最优。
三、三种锁的锁选择
观点
最完美的就是lock锁,因为
1、tryLock锁是可能会跳过减库存的操作,因为当过了等待时间还没有获取锁,就会返回false,这显然很致命! 2、注解锁只能用于方法上,颗粒度太大,满足不了方法内加锁。
1、lock PK tryLock 性能的比较
模拟5秒内1000个线程
分别去压测这两个接口,看报告结果!
1)lock锁
压测结果 1000个线程平均响应时间为31324。吞吐量 14.7/sec
2)tryLock锁
压测结果 1000个线程平均响应时间为28628。吞吐量 16.1/sec
这里只是单次测试,有很大的随机性。从当前环境单次测试来看,tryLock稍微高点。
2、常见异常 attempt to unlock lock, not ······
在使用RedissonLock锁时,很容易报这类异常,比如如下操作
//设置锁1秒过去 redissonLock.lock("redisson", 1); /** * 业务逻辑需要咨询2秒 */ redissonLock.release("redisson");
上面在并发情况下就会这样
造成异常原因:
线程1 进来获得锁后,但它的业务逻辑需要执行2秒,在 线程1 执行1秒后,这个锁就自动过期了,那么这个时候 线程2 进来了获得了锁。在线程1去解锁就会抛上面这个异常(因为解锁和当前锁已经不是同一线程了)
所以我们需要注意,设置锁的过期时间不能设置太小,一定要合理,宁愿设置大点。
正对上面的异常,可以通过isHeldByCurrentThread()方法,
//如果为false就说明该线程的锁已经自动释放,无需解锁 if (redissonLock.isHeldByCurrentThread("lock")) { redissonLock.unlock("lock"); }
好了,这篇博客就到这了!
至于完整的项目地址见GitHub。
如果对您能有帮助,就给个星星吧,哈哈!
GitHub地址
https://github.com/yudiandemingzi/spring-boot-distributed-redisson
这篇关于Redisson实现分布式锁(1)---原理的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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