Redis分布式锁有哪些

Redis分布式锁有哪些？这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容，让我们一起来看看吧！

我们通常使用的synchronized或者Lock都是线程锁，对同一个JVM进程内的多个线程有效。因为锁的本质 是内存中存放一个标记，记录获取锁的线程是谁，这个标记对每个线程都可见。然而我们启动的多个订单服务，就是多个JVM，内存中的锁显然是不共享的，每个JVM进程都有自己的 锁，自然无法保证线程的互斥了，这个时候我们就需要使用到分布式锁了。常用的有三种解决方案:1.基于数据库实现 2.基于ZooKeeper的临时序列化节点实现 3.redis实现。本文我们介绍的就是redis的实现方式。
　　实现分布式锁要满足3点：多进程可见，互斥，可重入。

1） 多进程可见

　redis本身就是基于JVM之外的，因此满足多进程可见的要求。

2） 互斥

　即同一时间只能有一个进程获取锁标记，我们可以通过redis的setnx实现，只有第一次执行的才会成功并返回1，其它情况返回0。

　释放锁
　释放锁其实只需要把锁的key删除即可，使用del xxx指令。不过，如果在我们执行del之前，服务突然宕机，那么锁就永远无法删除了。所以我们可以通过setex 命令设置过期时间即可。

import java.util.UUID;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Component;import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.JedisPool;@Componentpublic class RedisService {private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
    
    @Autowired
    JedisPool jedisPool;     
    // 获取锁之前的超时时间(获取锁的等待重试时间)
    private long acquireTimeout = 5000;    // 获取锁之后的超时时间(防止死锁)
    private int timeOut = 10000;    
    
    public boolean getRedisLock(String lockName,String val) {
        Jedis jedis = null;        try {
            jedis = jedisPool.getResource();            // 1.计算获取锁的时间
            Long endTime = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;            // 2.尝试获取锁
            while (System.currentTimeMillis() < endTime) {                // 3. 获取锁成功就设置过期时间
                if (jedis.setnx(lockName, val) == 1) {
                    jedis.expire(lockName, timeOut/1000);                    return true;
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage());
        } finally {
            returnResource(jedis);
        }        return false;
    }    
    public void unRedisLock(String lockName) {
        Jedis jedis = null;        try {
            jedis = jedisPool.getResource();            // 释放锁            jedis.del(lockName);
        } catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage());
        } finally {
            returnResource(jedis);
        }
    }// ===============================================      
        public String get(String key) {
        Jedis jedis = null;
        String value = null;        try {
            jedis = jedisPool.getResource();
            value = jedis.get(key);
            log.info(value);
        } catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage());
        } finally {
            returnResource(jedis);
        }        return value;
    }    
    
    public void set(String key, String value) {
        Jedis jedis = null;        try {
            jedis = jedisPool.getResource();
            jedis.set(key, value);
        } catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage());
        } finally {
            returnResource(jedis);
        }
    }    
    public void returnResource(Jedis jedis) {        try {            if(jedis!=null) jedis.close();
        } catch (Exception e) {
        }
    }
}

上面的分布式锁实现了，但是这时候还可能出现另外2个问题：
　一：获取锁时
　　setnx获取锁成功了，还没来得及setex服务就宕机了，由于这种非原子性的操作，死锁又发生了。其实redis提供了 nx 与 ex连用的命令。

　　
　二：释放锁时
　　1. 3个进程：A和B和C，在执行任务，并争抢锁，此时A获取了锁，并设置自动过期时间为10s
　　2. A开始执行业务，因为某种原因，业务阻塞，耗时超过了10秒，此时锁自动释放了
　　3. B恰好此时开始尝试获取锁，因为锁已经自动释放，成功获取锁
　　4. A此时业务执行完毕，执行释放锁逻辑（删除key），于是B的锁被释放了，而B其实还在执行业务
　　5. 此时进程C尝试获取锁，也成功了，因为A把B的锁删除了。
　　问题出现了：B和C同时获取了锁，违反了互斥性！如何解决这个问题呢？我们应该在删除锁之前，判断这个锁是否是自己设置的锁，如果不是（例如自己 的锁已经超时释放），那么就不要删除了。所以我们可以在set 锁时，存入当前线程的唯一标识！删除锁前，判断下里面的值是不是与自己标识释放一 致，如果不一致，说明不是自己的锁，就不要删除了。

public class RedisTool {    private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";    
    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;    
    public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
        String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);        if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {            return true;
        }        return false;
    }    
    public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {        if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {
            System.out.println("释放锁..." + Thread.currentThread().getName() + ",identifierValue:" + requestId);
            jedis.del(lockKey);            return true;
        }        return false;
    }
}

　　按照上面方式实现分布式锁之后，就可以轻松解决大部分问题了。网上很多博客也都是这么实现的，但是仍然有些场景是不满足的，例如一个方法获取到锁之后，可能在方法内调这个方法此时就获取不到锁了。这个时候我们就需要把锁改进成可重入式锁了。

3） 重入锁：

　　也叫做递归锁，指的是在同一线程内，外层函数获得锁之后，内层递归函数仍然可以获取到该锁。换一种说法：同一个线程再次进入同步代码时，可以使用自己已获取到的锁。可重入锁可以避免因同一线程中多次获取锁而导致死锁发生。像synchronized就是一个重入锁，它是通过moniter函数记录当前线程信息来实现的。实现可重入锁需要考虑两点：
　　　获取锁：首先尝试获取锁，如果获取失败，判断这个锁是否是自己的，如果是则允许再次获取， 而且必须记录重复获取锁的次数。
　　　释放锁：释放锁不能直接删除了，因为锁是可重入的，如果锁进入了多次，在内层直接删除锁， 导致外部的业务在没有锁的情况下执行，会有安全问题。因此必须获取锁时累计重入的次数，释放时则减去重入次数，如果减到0，则可以删除锁。

下面我们假设锁的key为“ lock ”，hashKey是当前线程的id：“ threadId ”，锁自动释放时间假设为20
获取锁的步骤：    1、判断lock是否存在 EXISTS lock 
        2、不存在，则自己获取锁，记录重入层数为1.        2、存在，说明有人获取锁了，下面判断是不是自己的锁,即判断当前线程id作为hashKey是否存在：HEXISTS lock threadId 
            3、不存在，说明锁已经有了，且不是自己获取的，锁获取失败.            3、存在，说明是自己获取的锁，重入次数+1： HINCRBY lock threadId 1 ，最后更新锁自动释放时间， EXPIRE lock 20
        释放锁的步骤：    1、判断当前线程id作为hashKey是否存在： HEXISTS lock threadId 
        2、不存在，说明锁已经失效，不用管了 
        2、存在，说明锁还在，重入次数减1： HINCRBY lock threadId -1 ，
        　　3、获取新的重入次数，判断重入次数是否为0，为0说明锁全部释放，删除key： DEL lock

因此，存储在锁中的信息就必须包含：key、线程标识、重入次数。不能再使用简单的key-value结构， 这里推荐使用hash结构。
获取锁的脚本(注释删掉,不然运行报错)

local key = KEYS[1]; -- 第1个参数,锁的keylocal threadId = ARGV[1]; -- 第2个参数,线程唯一标识local releaseTime = ARGV[2]; -- 第3个参数,锁的自动释放时间if(redis.call('exists', key) == 0) then -- 判断锁是否已存在
    redis.call('hset', key, threadId, '1'); -- 不存在, 则获取锁
    redis.call('expire', key, releaseTime); -- 设置有效期
    return 1; -- 返回结果end;if(redis.call('hexists', key, threadId) == 1) then -- 锁已经存在，判断threadId是否是自己    
    redis.call('hincrby', key, threadId, '1'); -- 如果是自己，则重入次数+1
    redis.call('expire', key, releaseTime); -- 设置有效期
    return 1; -- 返回结果end;return 0; -- 代码走到这里,说明获取锁的不是自己，获取锁失败

释放锁的脚本(注释删掉,不然运行报错)

local key = KEYS[1]; -- 第1个参数,锁的keylocal threadId = ARGV[1]; -- 第2个参数,线程唯一标识if (redis.call('HEXISTS', key, threadId) == 0) then -- 判断当前锁是否还是被自己持有
    return nil; -- 如果已经不是自己，则直接返回end;local count = redis.call('HINCRBY', key, threadId, -1); -- 是自己的锁，则重入次数-1if (count == 0) then -- 判断是否重入次数是否已经为0
    redis.call('DEL', key); -- 等于0说明可以释放锁，直接删除
    return nil;    
end;

完整代码

import java.util.Collections;import java.util.UUID;import org.springframework.core.io.ClassPathResource;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;public class RedisLock {    private static final StringRedisTemplate redisTemplate = SpringUtil.getBean(StringRedisTemplate.class);    private static final DefaultRedisScript<Long> LOCK_SCRIPT;    private static final DefaultRedisScript<Object> UNLOCK_SCRIPT;    static {        // 加载释放锁的脚本
        LOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        LOCK_SCRIPT.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lock.lua")));
        LOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);        // 加载释放锁的脚本
        UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        UNLOCK_SCRIPT.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("unlock.lua")));
    }    
    public static String tryLock(String lockName,String releaseTime) {        // 存入的线程信息的前缀，防止与其它JVM中线程信息冲突
        String key = UUID.randomUUID().toString();        // 执行脚本
        Long result = redisTemplate.execute(
                LOCK_SCRIPT,
                Collections.singletonList(lockName),
                key + Thread.currentThread().getId(), releaseTime);        // 判断结果
        if(result != null && result.intValue() == 1) {            return key;
        }else {            return null;
        }
    }    
    public static void unlock(String lockName,String key) {        // 执行脚本        redisTemplate.execute(
                UNLOCK_SCRIPT,
                Collections.singletonList(lockName),
                key + Thread.currentThread().getId(), null);
    }
}

感谢各位的阅读！看完上述内容，你们对Redis分布式锁有哪些大概了解了吗？希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容，欢迎关注编程网数据库频道。