基于Redis分布式锁的实现代码

概述

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。

选用Redis实现分布式锁原因

Redis有很高的性能

Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便

在此就不介绍Redis的安装了。

使用命令介绍

SETNX

SETNX key val
当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。

expire

expire key timeout
为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。

delete

delete key
删除key

在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。

实现

使用的是jedis来连接Redis。

实现思想

获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。

获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。

释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
分布式锁的核心代码如下：

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;

 * 加锁

 * @param locaName 锁的key

 * @param acquireTimeout 获取超时时间

 * @param timeout 锁的超时时间

 * @return 锁标识

 public String lockWithTimeout(String locaName,

 long acquireTimeout, long timeout) {

 Jedis conn = null;

 String retIdentifier = null;

 try {

 // 获取连接

 conn = jedisPool.getResource();

 // 随机生成一个value

 String identifier = UUID.randomUUID().toString();

 // 锁名，即key值

 String lockKey = "lock:" + locaName;

 // 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁

 int lockExpire = (int)(timeout / 1000);

 // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁

 long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;

 while (System.currentTimeMillis() end) {

 if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {

 conn.expire(lockKey, lockExpire);

 // 返回value值，用于释放锁时间确认

 retIdentifier = identifier;

 return retIdentifier;

 // 返回-1代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间

 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;

 * 释放锁

 * @param lockName 锁的key

 * @param identifier 释放锁的标识

 * @return

 public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {

 Jedis conn = null;

 String lockKey = "lock:" + lockName;

 boolean retFlag = false;

 try {

 conn = jedisPool.getResource();

 while (true) {

 // 监视lock，准备开始事务

 conn.watch(lockKey);

 // 通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁

 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;

测试

下面就用一个简单的例子测试刚才实现的分布式锁。
例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品，使用 运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。

模拟秒杀服务，在其中配置了jedis线程池，在初始化的时候传给分布式锁，供其使用。

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();

 // 设置最大连接数

 config.setMaxTotal(200);

 // 设置最大空闲数

 config.setMaxIdle(8);

 // 设置最大等待时间

 config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);

 // 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的

 config.setTestOnBorrow(true);

 pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);

 DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);

 int n = 500;

 public void seckill() {

 // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断

 String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);

 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");

 System.out.println(--n);

 lock.releaseLock("resource", indentifier);

// 模拟线程进行秒杀服务

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 i++) {

 ThreadA threadA = new ThreadA(service);

 threadA.start();

结果如下，结果为有序的。

若注释掉使用锁的部分

public void seckill() {

 // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断

 //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);

 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");

 System.out.println(--n);

 //lock.releaseLock("resource", indentifier);

}

从结果可以看出，有一些是异步进行的。

在分布式环境中，对资源进行上锁有时候是很重要的，比如抢购某一资源，这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。
当然，在具体使用中，还需要考虑很多因素，比如超时时间的选取，获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响，上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现，主要是一种思想。

下一次我会使用zookeeper实现分布式锁，使用zookeeper的可靠性是要大于使用redis实现的分布式锁的，但是相比而言，redis的性能更好。

上面的代码可以在我的GitHub中进行查看。

本篇文章到此结束，如果您有相关技术方面疑问可以联系我们技术人员远程解决，感谢大家支持本站！

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