概述
目前幾乎很多大型網站及應用都是分布式部署的，分布式場景中的數據一致性問題一直是一個比較重要的話題。分布式的CAP理論告訴我們“任何一個分布式系統都無法同時滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Partition tolerance），最多只能同時滿足兩項。”所以，很多系統在設計之初就要對這三者做出取舍。在互聯網領域的絕大多數的場景中，都需要犧牲強一致性來換取系統的高可用性，系統往往只需要保證“最終一致性”，只要這個最終時間是在用戶可以接受的范圍內即可。
在很多場景中，我們為了保證數據的最終一致性，需要很多的技術方案來支持，比如分布式事務、分布式鎖等。
選用Redis實現分布式鎖原因
Redis有很高的性能
Redis命令對此支持較好，實現起來比較方便
在此就不介紹Redis的安裝了。
使用命令介紹
SETNX
SETNX key val
當且僅當key不存在時，set一個key為val的字符串，返回1；若key存在，則什么都不做，返回0。
expire
expire key timeout
為key設置一個超時時間，單位為second，超過這個時間鎖會自動釋放，避免死鎖。
delete
delete key
刪除key
在使用Redis實現分布式鎖的時候，主要就會使用到這三個命令。
實現
使用的是jedis來連接Redis。
實現思想
獲取鎖的時候，使用setnx加鎖，并使用expire命令為鎖添加一個超時時間，超過該時間則自動釋放鎖，鎖的value值為一個隨機生成的UUID，通過此在釋放鎖的時候進行判斷。
獲取鎖的時候還設置一個獲取的超時時間，若超過這個時間則放棄獲取鎖。
釋放鎖的時候，通過UUID判斷是不是該鎖，若是該鎖，則執行delete進行鎖釋放。
分布式鎖的核心代碼如下：
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import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.JedisPool;import redis.clients.jedis.Transaction;import redis.clients.jedis.exceptions.JedisException;import java.util.List;import java.util.UUID;/** * Created by liuyang on 2017/4/20. */public class DistributedLock { private final JedisPool jedisPool; public DistributedLock(JedisPool jedisPool) { this.jedisPool = jedisPool; } /** * 加鎖 * @param locaName 鎖的key * @param acquireTimeout 獲取超時時間 * @param timeout 鎖的超時時間 * @return 鎖標識 */ public String lockWithTimeout(String locaName, long acquireTimeout, long timeout) { Jedis conn = null; String retIdentifier = null; try { // 獲取連接 conn = jedisPool.getResource(); // 隨機生成一個value String identifier = UUID.randomUUID().toString(); // 鎖名，即key值 String lockKey = "lock:" + locaName; // 超時時間，上鎖后超過此時間則自動釋放鎖 int lockExpire = (int)(timeout / 1000); // 獲取鎖的超時時間，超過這個時間則放棄獲取鎖 long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout; while (System.currentTimeMillis() < end) { if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) { conn.expire(lockKey, lockExpire); // 返回value值，用于釋放鎖時間確認 retIdentifier = identifier; return retIdentifier; } // 返回-1代表key沒有設置超時時間，為key設置一個超時時間 if (conn.ttl(lockKey) == -1) { conn.expire(lockKey, lockExpire); } try { Thread.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } catch (JedisException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retIdentifier; } /** * 釋放鎖 * @param lockName 鎖的key * @param identifier 釋放鎖的標識 * @return */ public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) { Jedis conn = null; String lockKey = "lock:" + lockName; boolean retFlag = false; try { conn = jedisPool.getResource(); while (true) { // 監視lock，準備開始事務 conn.watch(lockKey); // 通過前面返回的value值判斷是不是該鎖，若是該鎖，則刪除，釋放鎖 if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) { Transaction transaction = conn.multi(); transaction.del(lockKey); List<Object> results = transaction.exec(); if (results == null) { continue; } retFlag = true; } conn.unwatch(); break; } } catch (JedisException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retFlag; }} |
測試
下面就用一個簡單的例子測試剛才實現的分布式鎖。
例子中使用50個線程模擬秒殺一個商品，使用--運算符來實現商品減少，從結果有序性就可以看出是否為加鎖狀態。
模擬秒殺服務，在其中配置了jedis線程池，在初始化的時候傳給分布式鎖，供其使用。
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import redis.clients.jedis.JedisPool;import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;/** * Created by liuyang on 2017/4/20. */public class Service { private static JedisPool pool = null; static { JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); // 設置最大連接數 config.setMaxTotal(200); // 設置最大空閑數 config.setMaxIdle(8); // 設置最大等待時間 config.setMaxWaitMillis(1000 * 100); // 在borrow一個jedis實例時，是否需要驗證，若為true，則所有jedis實例均是可用的 config.setTestOnBorrow(true); pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000); } DistributedLock lock = new DistributedLock(pool); int n = 500; public void seckill() { // 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷 String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "獲得了鎖"); System.out.println(--n); lock.releaseLock("resource", indentifier); }}// 模擬線程進行秒殺服務public class ThreadA extends Thread { private Service service; public ThreadA(Service service) { this.service = service; } @Override public void run() { service.seckill(); }}public class Test { public static void main(String[] args) { Service service = new Service(); for (int i = 0; i < 50; i++) { ThreadA threadA = new ThreadA(service); threadA.start(); } }} |
結果如下，結果為有序的。
若注釋掉使用鎖的部分
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public void seckill() { // 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷 //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "獲得了鎖"); System.out.println(--n); //lock.releaseLock("resource", indentifier);} |
從結果可以看出，有一些是異步進行的。
在分布式環境中，對資源進行上鎖有時候是很重要的，比如搶購某一資源，這時候使用分布式鎖就可以很好地控制資源。
當然，在具體使用中，還需要考慮很多因素，比如超時時間的選取，獲取鎖時間的選取對并發量都有很大的影響，上述實現的分布式鎖也只是一種簡單的實現，主要是一種思想。
下一次我會使用zookeeper實現分布式鎖，使用zookeeper的可靠性是要大于使用redis實現的分布式鎖的，但是相比而言，redis的性能更好。
上面的代碼可以在我的GitHub中進行查看。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持服務器之家。
