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为什么需要分布式锁
在 jdk 中为我们提供了加锁的方式:
(1)synchronized 关键字
(2)volatile + CAS 实现的乐观锁
(3)ReadWriteLock 读写锁
(4)ReenTrantLock 可重入锁
等等,这些锁为我们变成提供极大的便利性,保证在多线程的情况下,保证线程安全。
但是在分布式系统中,上面的锁就统统没用了。
我们想要解决分布式系统中的并发问题,就需要引入分布式锁的概念。
java 代码实现
创作动机
首先是对锁实现原理的一个实现,理论指导实践,实践完善理论。
晚上关于 redis 分布式锁的文章一大堆,但是也都稂莠不齐。
redis 分布式锁工具有时候中间件团队不见得会提供,提供了也不见得经常维护,不如自己实现一个,知道原理,也方便修改。
接口定义
为了便于和 JDK 复用,我们让接口继承自 jdk 的 Lock 接口。
package com.github.houbb.lock.api.core; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.locks.Lock; /** * 锁定义 * @author binbin.hou * @since 0.0.1 */ public interface ILock extends Lock { /** * 尝试加锁 * @param time 时间 * @param unit 当为 * @param key key * @return 返回 * @throws InterruptedException 异常 * @since 0.0.1 */ boolean tryLock(long time, TimeUnit unit, String key) throws InterruptedException; /** * 尝试加锁 * @param key key * @return 返回 * @since 0.0.1 */ boolean tryLock(String key); /** * 解锁 * @param key key * @since 0.0.1 */ void unlock(String key); }
方法我们只添加了三个比较常用的核心方法,作为第一个版本,简单点。
后续陆续添加即可。
抽象实现
为了便于后期添加更多的所实现,这里首先实现了一个公用的抽象父类。
package com.github.houbb.lock.redis.core; import com.github.houbb.lock.api.core.ILock; import com.github.houbb.lock.redis.constant.LockRedisConst; import com.github.houbb.wait.api.IWait; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.locks.Condition; /** * 抽象实现 * @author binbin.hou * @since 0.0.1 */ public abstract class AbstractLockRedis implements ILock { /** * 锁等待 * @since 0.0.1 */ private final IWait wait; protected AbstractLockRedis(IWait wait) { this.wait = wait; } @Override public void lock() { throw new UnsupportedOperationException(); } @Override public void lockInterruptibly() throws InterruptedException { throw new UnsupportedOperationException(); } @Override public boolean tryLock() { return tryLock(LockRedisConst.DEFAULT_KEY); } @Override public void unlock() { unlock(LockRedisConst.DEFAULT_KEY); } @Override public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit, String key) throws InterruptedException { long startTimeMills = System.currentTimeMillis(); // 一次获取,直接成功 boolean result = this.tryLock(key); if(result) { return true; } // 时间判断 if(time <= 0) { return false; } long durationMills = unit.toMillis(time); long endMills = startTimeMills + durationMills; // 循环等待 while (System.currentTimeMillis() < endMills) { result = tryLock(key); if(result) { return true; } // 等待 10ms wait.wait(TimeUnit.MILLISECONDS, 10); } return false; } @Override public synchronized boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException { return tryLock(time, unit, LockRedisConst.DEFAULT_KEY); } @Override public Condition newCondition() { throw new UnsupportedOperationException(); } }
最核心的实际上是 public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit, String key) throws InterruptedException 方法。
这个方法会调用 this.tryLock(key) 获取锁,如果成功,直接返回;如果不成功,则循环等待。
这里设置了超时时间,如果超时,则直接返回 true。
redis 锁实现
我们实现的 redis 分布锁,继承自上面的抽象类。
package com.github.houbb.lock.redis.core; import com.github.houbb.heaven.util.lang.StringUtil; import com.github.houbb.id.api.Id; import com.github.houbb.id.core.util.IdThreadLocalHelper; import com.github.houbb.lock.redis.constant.LockRedisConst; import com.github.houbb.lock.redis.exception.LockRedisException; import com.github.houbb.lock.redis.support.operator.IOperator; import com.github.houbb.wait.api.IWait; /** * 这里是基于 redis 实现 * * 实际上也可以基于 zk/数据库等实现。 * * @author binbin.hou * @since 0.0.1 */ public class LockRedis extends AbstractLockRedis { /** * redis 操作实现 * @since 0.0.1 */ private final IOperator redisOperator; /** * 主键标识 * @since 0.0.1 */ private final Id id; public LockRedis(IWait wait, IOperator redisOperator, Id id) { super(wait); this.redisOperator = redisOperator; this.id = id; } @Override public boolean tryLock(String key) { final String requestId = id.id(); IdThreadLocalHelper.put(requestId); return redisOperator.lock(key, requestId, LockRedisConst.DEFAULT_EXPIRE_MILLS); } @Override public void unlock(String key) { final String requestId = IdThreadLocalHelper.get(); if(StringUtil.isEmpty(requestId)) { String threadName = Thread.currentThread().getName(); throw new LockRedisException("Thread " + threadName +" not contains requestId"); } boolean unlock = redisOperator.unlock(key, requestId); if(!unlock) { throw new LockRedisException("Unlock key " + key + " result is failed!"); } } }
这里就是 redis 锁的核心实现了,如果不太理解,建议回顾一下原理篇:
redis 分布式锁原理详解
加锁
加锁部分,这里会生成一个 id 标识,用于区分当前操作者。
为了安全也设置了默认的超时时间。
当然这里是为了简化调用者的使用成本,开发在使用的时候只需要关心自己要加锁的 key 即可。
当然,甚至连加锁的 key 都可以进一步抽象掉,比如封装 @DistributedLock 放在方法上,即可实现分布式锁。这个后续有时间可以拓展,原理也不难。
解锁
解锁的时候,就会获取当前进程的持有标识。
凭借当前线程持有的 id 标识,去解锁。
IOperator
我们对 redis 的操作进行了抽象,为什么抽象呢?
因为 redis 服务种类实际很多,可以是 redis 单点,集群,主从,哨兵。
连接的客户端也可以很多,jedis,spring redisTemplate, codis, redisson 等等。
这里为了后期拓展方便,就对操作进行了抽象。
接口
定义接口如下:
package com.github.houbb.lock.redis.support.operator; /** * Redis 客户端 * @author binbin.hou * @since 0.0.1 */ public interface IOperator { /** * 尝试获取分布式锁 * * @param lockKey 锁 * @param requestId 请求标识 * @param expireTimeMills 超期时间 * @return 是否获取成功 * @since 0.0.1 */ boolean lock(String lockKey, String requestId, int expireTimeMills); /** * 解锁 * @param lockKey 锁 key * @param requestId 请求标识 * @return 结果 * @since 0.0.1 */ boolean unlock(String lockKey, String requestId); }
jedis 实现
我们实现一个 jedis 单点版本的:
package com.github.houbb.lock.redis.support.operator.impl; import com.github.houbb.lock.redis.constant.LockRedisConst; import com.github.houbb.lock.redis.support.operator.IOperator; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.Collections; /** * Redis 客户端 * @author binbin.hou * @since 0.0.1 */ public class JedisOperator implements IOperator { /** * jedis 客户端 * @since 0.0.1 */ private final Jedis jedis; public JedisOperator(Jedis jedis) { this.jedis = jedis; } /** * 尝试获取分布式锁 * * expireTimeMills 保证当前进程挂掉,也能释放锁 * * requestId 保证解锁的是当前进程(锁的持有者) * * @param lockKey 锁 * @param requestId 请求标识 * @param expireTimeMills 超期时间 * @return 是否获取成功 * @since 0.0.1 */ @Override public boolean lock(String lockKey, String requestId, int expireTimeMills) { String result = jedis.set(lockKey, requestId, LockRedisConst.SET_IF_NOT_EXIST, LockRedisConst.SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTimeMills); return LockRedisConst.LOCK_SUCCESS.equals(result); } /** * 解锁 * * (1)使用 requestId,保证为当前锁的持有者 * (2)使用 lua 脚本,保证执行的原子性。 * * @param lockKey 锁 key * @param requestId 请求标识 * @return 结果 * @since 0.0.1 */ @Override public boolean unlock(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)); return LockRedisConst.RELEASE_SUCCESS.equals(result); } }
这里时最核心的部分。
别看简单几行代码,需要注意的点还是很多的。
加锁
加锁时附带 requestId,用来标识自己为锁的持有者。
SETNX 当 key 不存在时才进行加锁。
设置加锁的过期时间,避免因异常等原因未释放锁,导致锁的长时间占用。
解锁
使用 lua 脚本,保证操作的原子性。
为了证明为锁的持有者,传入 requestId。
测试验证
maven 引入
com.github.houbb lock-core 0.0.1
测试代码
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379); IOperator operator = new JedisOperator(jedis); // 获取锁 ILock lock = LockRedisBs.newInstance().operator(operator).lock(); try { boolean lockResult = lock.tryLock(); System.out.println(lockResult); // 业务处理 } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { lock.unlock(); }
小结
到这里,一个简单版本的 redis 分布式锁就实现完成了。
当然还有很多可以改进的地方:
(1)比如引入递增的 sequence,避免分布式锁中的 GC 导致的问题
(2)对于更多 redis 服务端+客户端的支持
(3)对于注解式 redis 分布式锁的支持
感谢各位的阅读,以上就是“Java从零实现Redis分布式锁的方法教程”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Java从零实现Redis分布式锁的方法教程这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
本文标题:Java从零实现Redis分布式锁的方法教程
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