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SpringBoot整合Redis正確的實(shí)現(xiàn)分布式鎖的示例代碼

 更新時(shí)間:2020年07月01日 10:01:31   作者:每天都有新收獲  
這篇文章主要介紹了SpringBoot整合Redis正確的實(shí)現(xiàn)分布式鎖的示例代碼,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

前言

最近在做分塊上傳的業(yè)務(wù),使用到了Redis來(lái)維護(hù)上傳過(guò)程中的分塊編號(hào)。

每上傳完成一個(gè)分塊就獲取一下文件的分塊集合,加入新上傳的編號(hào),手動(dòng)接口測(cè)試下是沒(méi)有問(wèn)題的,前端通過(guò)并發(fā)上傳調(diào)用就出現(xiàn)問(wèn)題了,并發(fā)的get再set,就會(huì)存在覆蓋寫(xiě)現(xiàn)象,導(dǎo)致最后的分塊數(shù)據(jù)不對(duì),不能觸發(fā)分塊合并請(qǐng)求。

遇到并發(fā)二話不說(shuō)先上鎖,針對(duì)執(zhí)行代碼塊加了一個(gè)JVM鎖之后問(wèn)題就解決了。

仔細(xì)一想還是不太對(duì),項(xiàng)目是分布式部署的,做了負(fù)載均衡,一個(gè)節(jié)點(diǎn)的代碼被鎖住了,請(qǐng)求輪詢到其他節(jié)點(diǎn)還是可以進(jìn)行覆蓋寫(xiě),并沒(méi)有解決到問(wèn)題啊

沒(méi)辦法,只有用上分布式鎖了。之前對(duì)于分布式鎖的理論還是很熟悉的,沒(méi)有比較好的應(yīng)用場(chǎng)景就沒(méi)寫(xiě)過(guò)具體代碼,趁這個(gè)機(jī)會(huì)就學(xué)習(xí)使用一下分布式鎖。

理論

分布式鎖是控制分布式系統(tǒng)之間同步訪問(wèn)共享資源的一種方式。是為了解決分布式系統(tǒng)中,不同的系統(tǒng)或是同一個(gè)系統(tǒng)的不同主機(jī)共享同一個(gè)資源的問(wèn)題,它通常會(huì)采用互斥來(lái)保證程序的一致性


通常的實(shí)現(xiàn)方式有三種:

  • 基于 MySQL 的悲觀鎖來(lái)實(shí)現(xiàn)分布式鎖,這種方式使用的最少,這種實(shí)現(xiàn)方式的性能不好,且容易造成死鎖,并且MySQL本來(lái)業(yè)務(wù)壓力就很大了,再做鎖也不太合適
  • 基于 Redis 實(shí)現(xiàn)分布式鎖,單機(jī)版可用setnx實(shí)現(xiàn),多機(jī)版建議用Radission
  • 基于 ZooKeeper 實(shí)現(xiàn)分布式鎖,利用 ZooKeeper 順序臨時(shí)節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)

為了確保分布式鎖可用,我們至少要確保鎖的實(shí)現(xiàn)同時(shí)滿足以下四個(gè)條件:

  • 互斥性。在任意時(shí)刻,只有一個(gè)客戶端能持有鎖。
  • 不會(huì)發(fā)生死鎖。即使有一個(gè)客戶端在持有鎖的期間崩潰而沒(méi)有主動(dòng)解鎖,也能保證后續(xù)其他客戶端能加鎖。
  • 具有容錯(cuò)性。只要大部分的Redis節(jié)點(diǎn)正常運(yùn)行,客戶端就可以加鎖和解鎖。
  • 解鈴還須系鈴人。加鎖和解鎖必須是同一個(gè)客戶端,客戶端自己不能把別人加的鎖給解了。

本文就使用的是Redis的setnx實(shí)現(xiàn),如果Redis是多機(jī)版的可以去了解下Radssion,封裝的就特別的好,也是官方推薦的

代碼

1. 加依賴(lài)

引入Spring Boot和Redis整合的快速使用依賴(lài)

 <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
 </dependency>

2. 加配置

application.properties中加入Redis連接相關(guān)配置

spring.redis.host=xxx
spring.redis.port=6379
spring.redis.database=0
spring.redis.password=xxx
spring.redis.timeout=10000

# 設(shè)置jedis連接池
spring.redis.jedis.pool.max-active=50
spring.redis.jedis.pool.min-idle=20

3. 重寫(xiě)Redis的序列化規(guī)則

默認(rèn)使用的JDK的序列化,不自己設(shè)置一下Redis中的數(shù)據(jù)是看不懂的

/**
 * @author Chkl
 * @create 2020/6/7
 * @since 1.0.0
 */
@Component
public class RedisConfig {
  /**
   * 改造RedisTemplate,重寫(xiě)序列化規(guī)則,避免存入序列化內(nèi)容看不懂
   * @param connectionFactory
   * @return
   */
  @Bean
  public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
    RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
    redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
    // 設(shè)置key和value的序列化規(guī)則
    redisTemplate.setValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class));
    redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    return redisTemplate;
  }
}

4. 如何正確的上鎖

直接上代碼

@Component
public class RedisLock {

  @Autowired
  private StringRedisTemplate redisTemplate;

  private long timeout = 3000;

  /**
   * 上鎖
   * @param key 鎖標(biāo)識(shí)
   * @param value 線程標(biāo)識(shí)
   * @return 上鎖狀態(tài)
   */
  public boolean lock(String key, String value) {
    long start = System.currentTimeMillis();
    while (true) {
      //檢測(cè)是否超時(shí)
      if (System.currentTimeMillis() - start > timeout) {
        return false;
      }
      //執(zhí)行set命令
      Boolean absent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);//1
      //是否成功獲取鎖
      if (absent) {
        return true;
      }
      return false;
    }
  }
}

核心代碼就是

Boolean absent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);

setIfAbsent方法就相當(dāng)于命令行下的Setnx方法,指定的 key 不存在時(shí),為 key 設(shè)置指定的值

參數(shù)分別是key、value、超時(shí)時(shí)間和時(shí)間單位

  • key,表示針對(duì)于這段資源的唯一標(biāo)識(shí)
  • value,表示針對(duì)于這個(gè)線程的唯一標(biāo)識(shí)。為什么有了key了還需要設(shè)置value呢,就是為了滿足四個(gè)條件的最后一個(gè):解鈴還須系鈴人。只有通過(guò)key和value的組合才能保證解鎖時(shí)是同一個(gè)線程來(lái)解鎖
  • 超時(shí)時(shí)間,必須和setnx一起進(jìn)行操作,不能再setnx結(jié)束后再執(zhí)行。如果加鎖成功了,還沒(méi)有設(shè)置過(guò)期時(shí)間就宕機(jī)了,鎖就永遠(yuǎn)不會(huì)過(guò)期,變成死鎖

5. 如何正確解鎖

@Component
public class RedisLock {
  @Autowired
  private StringRedisTemplate redisTemplate;

  @Autowired
  private DefaultRedisScript<Long> redisScript;

  private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;


  /**
   * 解鎖
   * @param key 鎖標(biāo)識(shí)
   * @param value 線程標(biāo)識(shí)
   * @return 解鎖狀態(tài)
   */
  public boolean unlock(String key, String value) {
    //使用Lua腳本:先判斷是否是自己設(shè)置的鎖,再執(zhí)行刪除
    Long result = redisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList(key,value));
    //返回最終結(jié)果
    return RELEASE_SUCCESS.equals(result);
  }


  /**
   * @return lua腳本
   */
  @Bean
  public DefaultRedisScript<Long> defaultRedisScript() {
    DefaultRedisScript<Long> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<>();
    defaultRedisScript.setResultType(Long.class);
    defaultRedisScript.setScriptText("if redis.call('get', KEYS[1]) == KEYS[2] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end");
    return defaultRedisScript;
  }
}

解鎖過(guò)程需要兩步操作

1.判斷操作線程是否是加鎖的線程
2.如果是加鎖線程,執(zhí)行解鎖操作

這兩步操作也需要原子的進(jìn)行操作,但是Redis不支持這兩步的合并的操作,所以,就只有使用lua腳本實(shí)現(xiàn)來(lái)保證原子性咯
如果在判斷是加鎖的線程之后,并且執(zhí)行解鎖之前,鎖到期了,被其他線程獲得鎖了,這時(shí)候再進(jìn)行解鎖就會(huì)解掉其他線程的鎖,使得不滿足解鈴還須系鈴人

6. 實(shí)際應(yīng)用

沒(méi)有使用分布式鎖時(shí)的保存文件分塊的代碼

	/**
   * 保存文件分塊編號(hào)到redis
   * @param chunkNumber 分塊號(hào)
   * @param identifier 文件唯一編號(hào)
   * @return 文件分塊的大小
   */
  @Override
  public Integer saveChunk(Integer chunkNumber, String identifier) {
  	//從Redis獲取已經(jīng)存在的分塊編號(hào)集合
    Set<Integer> oldChunkNumber = (Set<Integer>) JSON.parseObject(redisOperator.get("chunkNumberList_"+identifier),Set.class);
    //如果不存在分塊集合,創(chuàng)建一個(gè)集合
    if (Objects.isNull(oldChunkNumber)) {
      Set<Integer> newChunkNumber = new HashSet<>();
      newChunkNumber.add(chunkNumber);
      redisOperator.set("chunkNumberList_"+identifier, JSON.toJSONString(newChunkNumber),36000);
      return newChunkNumber.size();
     //如果分塊集合已經(jīng)存在了,就添加一個(gè)編號(hào)
    } else {
      oldChunkNumber.add(chunkNumber);
      redisOperator.set("chunkNumberList_"+identifier, JSON.toJSONString(oldChunkNumber),36000);
      return oldChunkNumber.size();
    }
  }

存在的問(wèn)題是:當(dāng)并發(fā)的請(qǐng)求進(jìn)來(lái)之后,可能獲取同一個(gè)狀態(tài)的集合進(jìn)行修改,修改后直接寫(xiě)入,造成同一個(gè)狀態(tài)獲得的集合操作線程覆蓋寫(xiě)的現(xiàn)象

使用分布式鎖保證同時(shí)只能有一個(gè)線程能獲取到集合并進(jìn)行修改,避免了覆蓋寫(xiě)現(xiàn)象

使用分布式鎖代碼

/**
   * 保存文件分塊編號(hào)到redis
   * @param chunkNumber 分塊號(hào)
   * @param identifier 文件唯一編號(hào)
   * @return 文件分塊的大小
   */
  @Override
  public Integer saveChunk(Integer chunkNumber, String identifier) {
  	//通過(guò)UUID生成一個(gè)請(qǐng)求線程識(shí)別標(biāo)志作為鎖的value
    String threadUUID = CoreUtil.getUUID();
    //上鎖,以共享資源標(biāo)識(shí):文件唯一編號(hào),作為key,以線程標(biāo)識(shí)UUID作為value
    redisLock.lock(identifier,threadUUID);
    //從Redis獲取已經(jīng)存在的分塊編號(hào)集合
    Set<Integer> oldChunkNumber = (Set<Integer>) JSON.parseObject(redisOperator.get("chunkNumberList_"+identifier),Set.class);
    //如果不存在分塊集合,創(chuàng)建一個(gè)集合
    if (Objects.isNull(oldChunkNumber)) {
      Set<Integer> newChunkNumber = new HashSet<>();
      newChunkNumber.add(chunkNumber);
      redisOperator.set("chunkNumberList_"+identifier, JSON.toJSONString(newChunkNumber),36000);
      //解鎖
      redisLock.unlock(identifier,threadUUID);
      return newChunkNumber.size();
     //如果分塊集合已經(jīng)存在了,就添加一個(gè)編號(hào)
    } else {
      oldChunkNumber.add(chunkNumber);
      redisOperator.set("chunkNumberList_"+identifier, JSON.toJSONString(oldChunkNumber),36000);
      //解鎖
      redisLock.unlock(identifier,threadUUID);
      return oldChunkNumber.size();
    }
  }

代碼中使用的共享資源標(biāo)識(shí)是文件唯一編號(hào)identifier,它能標(biāo)識(shí)加鎖代碼段中的唯一資源,即key為"chunkNumberList_"+identifier的集合

代碼中使用的線程唯一標(biāo)識(shí)是UUID,能保證加鎖和解鎖時(shí)獲取的標(biāo)識(shí)不會(huì)重復(fù)

到此這篇關(guān)于SpringBoot整合Redis正確的實(shí)現(xiàn)分布式鎖的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot整合Redis分布式鎖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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