Redis結(jié)合Lua腳本實(shí)現(xiàn)分布式鎖詳解
先講一下為什么使用分布式鎖
在傳統(tǒng)的單體應(yīng)用中,我們可以使用Java并發(fā)處理相關(guān)的API(如ReentrantLock或synchronized)來實(shí)現(xiàn)對(duì)共享資源的互斥控制,確保在高并發(fā)情況下同一時(shí)間只有一個(gè)線程能夠執(zhí)行特定方法。然而,隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展,單體應(yīng)用逐漸演化為分布式系統(tǒng),多線程、多進(jìn)程分布在不同機(jī)器上,這導(dǎo)致了原有的單機(jī)部署下的并發(fā)控制策略失效。為了解決這一問題,我們需要引入一種跨JVM的互斥機(jī)制來管理共享資源的訪問,這就是分布式鎖所要解決的核心問題。
Lua介紹
Lua 是一種輕量小巧的腳本語言,用標(biāo)準(zhǔn)C語言編寫并以源代碼形式開放, 其設(shè)計(jì)目的是為了嵌入應(yīng)用程序中,從而為應(yīng)用程序提供靈活的擴(kuò)展和定制功能。
為什么要用Lua呢
Redis采用單線程架構(gòu),可以保證單個(gè)命令的原子性,但是無法保證一組命令在高并發(fā)場(chǎng)景下的原子性。
在以下場(chǎng)景中:
- 當(dāng) 事務(wù)1執(zhí)行刪除操作時(shí),查詢到的鎖值確實(shí)相等。
- 在 事務(wù)1執(zhí)行刪除操作之前,鎖的過期時(shí)間剛好到達(dá),導(dǎo)致 Redis 自動(dòng)釋放了該鎖。
- 事務(wù)2獲取了這個(gè)已被釋放的鎖。
- 當(dāng) 事務(wù)1執(zhí)行刪除操作時(shí),會(huì)意外地刪除掉 事務(wù)2持有的鎖。
上面的刪除情況也無法保證原子性,只能通過lua腳本實(shí)現(xiàn)
如果redis客戶端通過lua腳本把3個(gè)命令一次性發(fā)送給redis服務(wù)器,那么這三個(gè)指令就不會(huì)被其他客戶端指令打斷。Redis 也保證腳本會(huì)以原子性(atomic)的方式執(zhí)行: 當(dāng)某個(gè)腳本正在運(yùn)行的時(shí)候,不會(huì)有其他腳本或 Redis 命令被執(zhí)行。
Lua腳本命令
在Redis中需要通過eval命令執(zhí)行l(wèi)ua腳本
EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...] script:lua腳本字符串,這段Lua腳本不需要(也不應(yīng)該)定義函數(shù)。 numkeys:lua腳本中KEYS數(shù)組的大小 key [key ...]:KEYS數(shù)組中的元素 arg [arg ...]:ARGV數(shù)組中的元素
案列1:動(dòng)態(tài)傳參
EVAL "return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]}" 5 8 10 30 40 50 60 70
# 輸出:8 10 60 70
EVAL "if KEYS[1] > ARGV[1] then return 1 else return 0 end" 1 10 20
# 輸出:0
EVAL "if KEYS[1] > ARGV[1] then return 1 else return 0 end" 1 20 10
# 輸出:1案列2:執(zhí)行redis類庫方法
EVAL "return redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1])" 1 bbb 20
可重入性
可重入性是指一個(gè)線程在持有鎖的情況下,可以多次獲取同一個(gè)鎖而不會(huì)發(fā)生死鎖或阻塞的特性。在可重入鎖中,線程可以重復(fù)獲取已經(jīng)持有的鎖,每次獲取都會(huì)增加一個(gè)計(jì)數(shù)器,直到計(jì)數(shù)器歸零時(shí)才會(huì)真正釋放鎖。
下面是一個(gè)示例代碼來說明可重入性:
public synchronized void a() {
b();
}
public synchronized void b() {
// pass
}假設(shè)線程X在方法a中獲取了鎖后,繼續(xù)執(zhí)行方法b。如果這是一個(gè)不可重入的鎖,線程X在執(zhí)行b方法時(shí)將會(huì)被阻塞,因?yàn)樗呀?jīng)持有了該鎖并且無法再次獲取。這種情況下,線程X必須等待自己釋放鎖后才能再次爭(zhēng)搶該鎖。
而對(duì)于可重入性的情況,當(dāng)線程X持有了該鎖后,在遇到加鎖方法時(shí)會(huì)直接將加鎖次數(shù)加1,并繼續(xù)執(zhí)行方法邏輯。當(dāng)退出加鎖方法時(shí),加鎖次數(shù)再減1。只有當(dāng)加鎖次數(shù)歸零時(shí),該線程才會(huì)真正釋放該鎖。
因此,可重入性的最大特點(diǎn)就是計(jì)數(shù)器的存在,用于統(tǒng)計(jì)加鎖的次數(shù)。在分布式環(huán)境中實(shí)現(xiàn)可重入分布式鎖時(shí)也需要考慮如何正確統(tǒng)計(jì)和管理加鎖次數(shù)。
加鎖腳本
Redis 提供了 Hash (哈希表)這種可以存儲(chǔ)鍵值對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。所以我們可以使用 Redis Hash 存儲(chǔ)的鎖的重入次數(shù),然后利用 lua 腳本判斷邏輯。
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1)
then
redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1);
redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]);
return 1;
else
return 0;
end假設(shè)值為:KEYS:[lock], ARGV[uuid, expire]
如果鎖不存在或者這是自己的鎖,就通過hincrby(不存在就新增并加1,存在就加1)獲取鎖或者鎖次數(shù)加1。
解鎖腳本
-- 判斷 hash set 可重入 key 的值是否等于 0
-- 如果為 nil 代表 自己的鎖已不存在,在嘗試解其他線程的鎖,解鎖失敗
-- 如果為 0 代表 可重入次數(shù)被減 1
-- 如果為 1 代表 該可重入 key 解鎖成功
if(redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 0) then
return nil;
elseif(redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], -1) > 0) then
return 0;
else
redis.call('del', KEYS[1]);
return 1;
end;如果鎖不存在直接返回null,如果鎖存在就對(duì)數(shù)量進(jìn)行減一,如果減到等于0 就直接刪除此鎖
自動(dòng)續(xù)期
有可能代碼沒執(zhí)行完畢,鎖就到期了?;谏厦孢@種情況需要對(duì)鎖進(jìn)行續(xù)期。使用定時(shí)器加lua腳本進(jìn)行對(duì)鎖續(xù)期
if(redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1) then
redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]);
return 1;
else
return 0;
endJava代碼實(shí)現(xiàn)

考慮到分布式鎖可能使用多種方式實(shí)現(xiàn),比如Redis、mysql、zookeeper,所以暫時(shí)做成一個(gè)工廠類,按需使用。
以下是完整代碼:
public class DistributedRedisLock implements Lock {
private StringRedisTemplate redisTemplate;
private String lockName;
private String uuid;
private long expire = 30;
public DistributedRedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockName, String uuid) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.lockName = lockName;
this.uuid = uuid + ":" + Thread.currentThread().getId();
}
@Override
public void lock() {
this.tryLock();
}
@Override
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
}
@Override
public boolean tryLock() {
try {
return this.tryLock(-1L, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}
/**
* 加鎖方法
* @param time
* @param unit
* @return
* @throws InterruptedException
*/
@Override
public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
if (time != -1){
this.expire = unit.toSeconds(time);
}
String script = "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 " +
"then " +
" redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1) " +
" redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
" return 1 " +
"else " +
" return 0 " +
"end";
while (!this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuid, String.valueOf(expire))){
Thread.sleep(50);
}
// 加鎖成功,返回之前,開啟定時(shí)器自動(dòng)續(xù)期
this.renewExpire();
return true;
}
/**
* 解鎖方法
*/
@Override
public void unlock() {
String script = "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 " +
"then " +
" return nil " +
"elseif redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], -1) == 0 " +
"then " +
" return redis.call('del', KEYS[1]) " +
"else " +
" return 0 " +
"end";
Long flag = this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList(lockName), uuid);
if (flag == null){
throw new IllegalMonitorStateException("this lock doesn't belong to you!");
}
}
@Override
public Condition newCondition() {
return null;
}
private void renewExpire(){
String script = "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 " +
"then " +
" return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
"else " +
" return 0 " +
"end";
new Timer().schedule(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
if (redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuid, String.valueOf(expire))) {
renewExpire();
}
}
}, this.expire * 1000 / 3);
}
}DistributedLockClient
@Component
public class DistributedLockClient {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
private String uuid;
public DistributedLockClient() {
this.uuid = UUID.randomUUID().toString();
}
public DistributedRedisLock getRedisLock(String lockName){
return new DistributedRedisLock(redisTemplate, lockName, uuid);
}
}使用及測(cè)試:
在業(yè)務(wù)代碼中使用:
public void deduct() {
DistributedRedisLock redisLock = this.distributedLockClient.getRedisLock("lock");
redisLock.lock();
try {
// 1. 查詢庫存信息
String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock").toString();
// 2. 判斷庫存是否充足
if (stock != null && stock.length() != 0) {
Integer st = Integer.valueOf(stock);
if (st > 0) {
// 3.扣減庫存
redisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(--st));
}
}
} finally {
redisLock.unlock();
}
}測(cè)試可重入性:

紅鎖算法
在Redis集群狀態(tài)下可能出現(xiàn)的問題如下:
1.客戶端A從主節(jié)點(diǎn)(master)獲取到了鎖。
2.在主節(jié)點(diǎn)將鎖同步到從節(jié)點(diǎn)(slave)之前,主節(jié)點(diǎn)發(fā)生宕機(jī)。
3.從節(jié)點(diǎn)被晉升為主節(jié)點(diǎn)。
4.客戶端B獲取了同一個(gè)資源,但是客戶端A已經(jīng)在另一個(gè)鎖上獲取了鎖。
在這種情況下,由于主節(jié)點(diǎn)宕機(jī)導(dǎo)致從節(jié)點(diǎn)晉升為新的主節(jié)點(diǎn),可能會(huì)出現(xiàn)客戶端B誤認(rèn)為資源未被鎖定而獲取了另一個(gè)鎖的情況。這可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致性或競(jìng)爭(zhēng)條件的發(fā)生。
為了避免這種問題
安全失效!
解決集群下鎖失效,參照redis官方網(wǎng)站針對(duì)redlock文檔:https://redis.io/topics/distlock
實(shí)現(xiàn)步驟:
- 客戶端向N個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)發(fā)送請(qǐng)求獲取鎖。
- 每個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)生成一個(gè)獨(dú)立的隨機(jī)值作為鎖值,并設(shè)置相同的過期時(shí)間。
- 客戶端等待大部分節(jié)點(diǎn)(如大多數(shù)節(jié)點(diǎn)的一半以上)返回獲取成功的響應(yīng)。
- 如果大部分節(jié)點(diǎn)返回獲取成功,則認(rèn)定為成功獲取了分布式鎖;否則認(rèn)定為未獲取到分布式鎖。
以上就是Redis結(jié)合Lua腳本實(shí)現(xiàn)分布式鎖詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Redis Lua腳本實(shí)現(xiàn)分布式鎖的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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