Redis实现分布式锁

  1.根据lockKey区进行setnx(set not
exist,如果key值为空,则正常设置,返回1,否则不会进行设置并返回0)操作,如果设置成功,表示已经获得锁,否则并没有获取锁。


  2.如果没有获得锁,去Redis上拿到该key对应的值,在该key上我们存储一个时间戳(用毫秒表示,t1),为了避免死锁以及其他客户端占用该锁超过一定时间(5秒),使用该客户端当前时间戳,与存储的时间戳作比较。


  3.如果没有超过该key的使用时限,返回false,表示其他人正在占用该key,不能强制使用;如果已经超过时限,那我们就可以进行解锁,使用我们的时间戳来代替该字段的值。


  4.但是如果在setnx失败后,get该值却无法拿到该字段时,说明操作之前该锁已经被释放,这个时候,最好的办法就是重新执行一遍setnx方法来获取其值以获得该锁。

  释放锁:删除redis中key

 
1 public class RedisKeyLock { 2 private static Logger logger =
Logger.getLogger(RedisKeyLock.class); 3 private final static long
ACCQUIRE_LOCK_TIMEOUT_IN_MS = 10 * 1000; 4 private final static int
EXPIRE_IN_SECOND = 5;//锁失效时间 5 private final static long WAIT_INTERVAL_IN_MS =
100; 6 private static RedisKeyLock lock; 7 private JedisPool jedisPool; 8
private RedisKeyLock(JedisPool pool){ 9 this.jedisPool = pool; 10 } 11 public
static RedisKeyLock getInstance(JedisPool pool){ 12 if(lock == null){ 13 lock =
new RedisKeyLock(pool); 14 } 15 return lock; 16 } 17 18 public void lock(final
String redisKey) {19 Jedis resource = null; 20 try { 21 long now =
System.currentTimeMillis();22 resource = jedisPool.getResource(); 23 long
timeoutAt = now + ACCQUIRE_LOCK_TIMEOUT_IN_MS; 24 boolean flag = false; 25 while
(true) { 26 String expireAt = String.valueOf(now + EXPIRE_IN_SECOND * 1000); 27
long ret = resource.setnx(redisKey, expireAt); 28 if (ret == 1) {//已获取锁 29 flag
=true; 30 break; 31 } else {//未获取锁,重试获取锁 32 String oldExpireAt =
resource.get(redisKey);33 if (oldExpireAt != null &&
Long.parseLong(oldExpireAt) < now) { 34 oldExpireAt = resource.getSet(redisKey,
expireAt);35 if (Long.parseLong(oldExpireAt) < now) { 36 flag = true; 37 break;
38 } 39 } 40 } 41 if (timeoutAt < now) { 42 break; 43 } 44
TimeUnit.NANOSECONDS.sleep(WAIT_INTERVAL_IN_MS);45 } 46 if (!flag) { 47 throw
new RuntimeException("canot acquire lock now ..."); 48 } 49 } catch
(JedisException je) {50 logger.error("lock", je); 51 je.printStackTrace(); 52
if (resource != null) { 53 jedisPool.returnBrokenResource(resource); 54 } 55 }
catch (Exception e) { 56 e.printStackTrace(); 57 logger.error("lock", e); 58 }
finally { 59 if (resource != null) { 60 jedisPool.returnResource(resource); 61
}62 } 63 } 64 public boolean unlock(final String redisKey) { 65 Jedis
resource =null; 66 try { 67 resource = jedisPool.getResource(); 68
resource.del(redisKey);69 return true; 70 } catch (JedisException je) { 71
je.printStackTrace();72 if (resource != null) { 73
jedisPool.returnBrokenResource(resource);74 } 75 return false; 76 } catch
(Exception e) {77 logger.error("lock", e); 78 return false; 79 } finally { 80 if
(resource !=null) { 81 jedisPool.returnResource(resource); 82 } 83 } 84 }
85 }
 

另一个版本:

  SET my:lock 随机值 NX PX 30000

  这个的NX的意思就是只有key不存在的时候才会设置成功,PX 30000的意思是30秒后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了。

  释放锁就是删除key,但是一般可以用lua脚本删除,判断value一样才删除

 


  为啥要用随机值呢?因为如果某个客户端获取到了锁,但是阻塞了很长时间才执行完,此时可能已经自动释放锁了,此时可能别的客户端已经获取到了这个锁,要是你这个时候直接删除key的话会有问题,所以得用随机值加上面的lua脚本来释放锁。(就是根据这个随机值来判断这个锁是不是自己加的)

 

  如果是Redis是单机,会有问题。因为如果是普通的redis单实例,那就是单点故障。单节点挂了会导致锁失效。

  如果是redis普通主从,那redis主从异步复制,如果主节点挂了,key还没同步到从节点,此时从节点切换为主节点,别人就会拿到锁。

 

RedLock算法

  这个场景是假设有一个redis cluster,有5个redis master实例。然后执行如下步骤获取一把锁:

 

  获取当前时间戳,单位是毫秒

  跟上面类似,轮流尝试在每个master节点上创建锁,过期时间较短,一般就几十毫秒

  尝试在大多数节点上建立一个锁,比如5个节点就要求是3个节点(n / 2 +1)

  客户端计算建立好锁的时间,如果建立锁的时间小于超时时间,就算建立成功了

  要是锁建立失败了,那么就依次删除这个锁

  只要别人建立了一把分布式锁,你就得不断轮询去尝试获取锁

 



 

 

Zookeeper实现分布式锁

基于临时顺序节点:


  1.客户端调用create()方法创建名为“locknode/guid-lock-”的节点,需要注意的是,这里节点的创建类型需要设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL。

  2.客户端调用getChildren(“locknode”)方法来获取所有已经创建的子节点。

  3.客户端获取到所有子节点path之后,如果发现自己在步骤1中创建的节点是所有节点中序号最小的,那么就认为这个客户端获得了锁。


  4.如果创建的节点不是所有节点中序号最小的,那么则监视比自己创建节点的序列号小的最大的节点,进入等待。直到下次监视的子节点变更的时候,再进行子节点的获取,判断是否获取锁。

  释放锁的过程相对比较简单,就是删除自己创建的那个子节点即可。

 

不太严谨的代码:

 
1 public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher{ 2 3 private
ZooKeeper zk; 4 private String locksRoot= "/locks"; 5 private String productId;
6 private String waitNode; 7 private String lockNode; 8 private
CountDownLatch latch; 9 private CountDownLatch connectedLatch = new
CountDownLatch(1); 10 private int sessionTimeout = 30000; 11 12 public
ZooKeeperDistributedLock(String productId){ 13 this.productId = productId; 14
try { 15 String address =
"192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181"; 16 zk = new
ZooKeeper(address, sessionTimeout,this); 17 connectedLatch.await(); 18 }
catch (IOException e) { 19 throw new LockException(e); 20 } catch
(KeeperException e) { 21 throw new LockException(e); 22 } catch
(InterruptedException e) { 23 throw new LockException(e); 24 } 25 } 26 27
public void process(WatchedEvent event) { 28 if(event.getState()==
KeeperState.SyncConnected){ 29 connectedLatch.countDown(); 30 return; 31 }
32 33 if(this.latch != null) { 34 this.latch.countDown(); 35 } 36 } 37
38 public void acquireDistributedLock() { 39 try { 40 if(this.tryLock()){ 41
return; 42 } 43 else{ 44 waitForLock(waitNode, sessionTimeout); 45 } 46
}catch (KeeperException e) { 47 throw new LockException(e); 48 } catch
(InterruptedException e) { 49 throw new LockException(e); 50 } 51 } 52 53
public boolean tryLock() { 54 try { 55 // 传入进去的locksRoot + “/” + productId 56
// 假设productId代表了一个商品id,比如说1 57 // locksRoot = locks 58 //
/locks/10000000000,/locks/10000000001,/locks/10000000002 59 lockNode =
zk.create(locksRoot + "/" + productId,new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); 60 61 // 看看刚创建的节点是不是最小的节点 62 //
locks:10000000000,10000000001,10000000002 63 List<String> locks =
zk.getChildren(locksRoot,false); 64 Collections.sort(locks); 65 66 if
(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){ 67 //如果是最小的节点,则表示取得锁 68 return
true; 69 } 70 71 //如果不是最小的节点,找到比自己小1的节点 72 int previousLockIndex = -1; 73
for(int i = 0; i < locks.size(); i++) { 74 if(lockNode.equals(locksRoot + “/” +
locks.get(i))) { 75 previousLockIndex = i - 1; 76 break; 77 } 78 } 79 80
this.waitNode = locks.get(previousLockIndex); 81 } catch (KeeperException e) {
82 throw new LockException(e); 83 } catch (InterruptedException e) { 84 throw
new LockException(e); 85 } 86 return false; 87 } 88 89 private boolean
waitForLock(String waitNode,long waitTime) throws InterruptedException,
KeeperException { 90 Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);
91 if(stat != null){ 92 this.latch = new CountDownLatch(1); 93 this
.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);this.latch = null; 94 } 95
return true; 96 } 97 98 public void unlock() { 99 try { 100 //
删除/locks/10000000000节点101 // 删除/locks/10000000001节点 102
System.out.println("unlock " + lockNode); 103 zk.delete(lockNode,-1); 104
lockNode =null; 105 zk.close(); 106 } catch (InterruptedException e) { 107
e.printStackTrace();108 } catch (KeeperException e) { 109 e.printStackTrace();
110 } 111 } 112 113 public class LockException extends RuntimeException { 114
private static final long serialVersionUID = 1L; 115 public
LockException(String e){116 super(e); 117 } 118 public LockException(Exception
e){119 super(e); 120 } 121 } 122 123 //
如果有一把锁,被多个人给竞争,此时多个人会排队,第一个拿到锁的人会执行,然后释放锁,后面的每个人都会去监听排在自己前面的那个人创建的node上,一旦某个人释放了锁,排在自己后面的人就会被zookeeper给通知,一旦被通知了之后,就ok了,自己就获取到了锁,就可以执行代码了
124 125 }
 

 

 

 

另一个版本:

 

  zk分布式锁,就是某个节点尝试创建临时znode,此时创建成功了就获取了这个锁;这个时候别的客户端来创建锁会失败,只能注册个监听器监听这个锁。

  释放锁就是删除这个znode,一旦释放掉就会通知客户端,然后有一个等待着的客户端就可以再次重新加锁。

 

 

 

  redis分布式锁,其实需要自己不断去尝试获取锁,比较消耗性能

 

  zk分布式锁,获取不到锁,注册个监听器即可,不需要不断主动尝试获取锁,性能开销较小

 


  另外一点就是,如果是redis获取锁的那个客户端bug了或者挂了,那么只能等待超时时间之后才能释放锁;而zk的话,因为创建的是临时znode,只要客户端挂了,znode就没了,此时就自动释放锁