当前位置: 首页 > article >正文

分布式锁实战:Redis与Redisson的深度解析

一、分布式锁的必要性

在分布式系统中,当多个节点需要对共享资源进行读写操作时,传统的本地锁(如Java的synchronized或ReentrantLock)无法跨节点生效。此时,必须引入分布式锁来保证操作的原子性和一致性。分布式锁需满足以下核心特性:

  1. 互斥性:任意时刻仅一个客户端持有锁
  2. 防死锁:即使持有锁的客户端崩溃,锁仍可被释放
  3. 可重入性:同一客户端可多次获取同一把锁
  4. 一致性:解锁操作必须由锁的持有者执行

二、Redis分布式锁实现

Redis实现分布式锁主要利用Redis的setnx命令。
SETNX key value 是 Redis 的原子性命令,用于设置键值对,仅当键不存在时生效,否则不执行任何操作。

1. 基础实现(SETNX+EXPIRE)

// 加锁(非原子操作)
if (redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) connection -> connection.setNX(lockKey.getBytes(), UUID.randomUUID().toString().getBytes())) == 1) {
    redisTemplate.expire(lockKey, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
    return true;
}
return false;
  • 问题:SETNX与EXPIRE的非原子性导致可能存在锁未设置过期时间的风险

2. 原子化实现(SET命令增强)

// 原子化加锁
Boolean success = redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> 
    connection.set(lockKey.getBytes(), UUID.randomUUID().toString().getBytes(), 
        Expiration.seconds(expireTime), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT));
return success != null && success;
  • 优势:通过SET命令的NX选项实现原子性加锁与过期时间设置

3. 解锁实现

// 解锁(需验证锁归属)
if (UUID.fromString(redisTemplate.opsForValue().get(lockKey)).equals(currentUuid)) {
    redisTemplate.delete(lockKey);
}

三、Redis锁的缺陷与优化

1. 锁过期问题

  • 现象:业务执行时间超过锁过期时间,导致锁提前释放
  • 解决方案
    • 动态调整过期时间
    • 使用Redisson的看门狗机制

2. 锁误删风险

  • 现象:客户端A的锁过期后,客户端B获取锁并被客户端A误删
  • 解决方案
    // 使用Lua脚本保证原子性
    String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
    redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList(lockKey), currentUuid);
    

四、Redisson分布式锁进阶

1. 加锁过程

当一个线程尝试获取分布式锁时,Redisson 会执行以下操作:

  • 原子操作:使用 Redis 的 SETNX(SET if Not eXists)命令来尝试设置一个键值对,键表示锁的名称,值表示持有锁的线程标识(通常是一个 UUID)。如果设置成功,说明该线程成功获取到锁;如果设置失败,说明锁已经被其他线程持有。
  • 设置过期时间:为了避免锁被永久持有(例如持有锁的线程崩溃),Redisson 会为锁设置一个过期时间。可以使用 SET 命令的 NXEX 选项来原子性地完成设置键值对和过期时间的操作。
  • 锁重入:Redisson 支持锁重入,即同一个线程可以多次获取同一把锁而不会死锁。为了实现锁重入,Redisson 在 Redis 中存储的键值对的值是一个计数器,每次线程获取锁时计数器加 1,释放锁时计数器减 1,当计数器为 0 时才真正释放锁。

2. 锁续期机制

为了防止在业务逻辑执行期间锁过期,Redisson 引入了锁续期机制,也称为“看门狗”机制:

  • 定时任务:当线程成功获取锁后,Redisson 会启动一个定时任务,该任务会在锁过期时间的三分之一处执行,尝试对锁进行续期。
  • Lua 脚本:续期操作使用 Lua 脚本来保证原子性,脚本会检查锁的持有者是否还是当前线程,如果是则更新锁的过期时间。

3. 释放锁过程

当线程完成业务逻辑后,需要释放锁,Redisson 会执行以下操作:

  • 计数器减 1:如果是锁重入的情况,先将计数器减 1。
  • 释放锁:当计数器为 0 时,使用 Lua 脚本来删除 Redis 中的键值对,从而释放锁。Lua 脚本可以保证删除操作的原子性,避免在删除过程中出现并发问题。

示例代码

以下是一个简单的 Java 代码示例,展示了如何使用 Redisson 获取和释放分布式锁:

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class RedissonLockExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建 Redisson 客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        // 获取锁
        RLock lock = redisson.getLock("myLock");

        try {
            // 尝试获取锁,等待 10 秒,锁的过期时间为 30 秒
            boolean isLocked = lock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 模拟业务逻辑
                System.out.println("获取到锁,开始执行业务逻辑");
                Thread.sleep(5000);
                System.out.println("业务逻辑执行完毕");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放锁
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
                System.out.println("锁已释放");
            }
        }

        // 关闭 Redisson 客户端
        redisson.shutdown();
    }
}

4. 锁模式对比

锁类型特性适用场景
公平锁按等待顺序分配锁高并发有序场景
联锁多个独立Redis节点的组合锁金融级安全场景
红锁多数节点达成共识的锁机制分布式系统强一致性要求

五、最佳实践建议

  1. 锁粒度控制:避免粗粒度锁,优先使用细粒度锁
  2. 过期时间设置:根据业务耗时合理设置,建议30-60秒
  3. 异常处理:所有加锁操作必须包含finally块释放锁
  4. 监控报警:对锁竞争、锁超时等异常情况进行监控
  5. 降级策略:锁获取失败时要有回退机制,避免系统雪崩

六、总结

Redis原生锁与Redisson框架为分布式锁提供了不同层级的解决方案:

  • Redis原生方案适用于轻量级场景,需关注原子性与锁过期问题
  • Redisson框架通过自动续期、多种锁模式等特性,提供了企业级的分布式锁解决方案

在实际应用中,应根据系统规模、一致性要求和业务特性选择合适的实现方式,同时结合监控和报警机制保障系统的稳定性。


http://www.kler.cn/a/610953.html

相关文章:

  • python之size,count的区别
  • 加载dll插件自动提示文字信息——cad c#二次开发
  • PyTorch DDP快速上手附代码
  • 【大模型开发】将vocab解码
  • webpackVSVite热更新本质区别
  • 测试 SpatialLM 空间语义识别
  • AI之山,鸿蒙之水,画一幅未来之家
  • Python正则表达式(一)
  • 鸿蒙系统起飞!Flutter 完全适配指南CSDN2021-01-23 02:47
  • 深度解析:4G路由器CPE性能测试的五大关键指标
  • 影刀魔法指令3.0:开启自动化新篇章
  • 编写简单的小程序
  • SpringCloud入门、搭建、调试、源代码
  • Flink 常用及优化参数
  • Serverless架构的应用场景
  • 文件上传的小点总结
  • 自然语言处理(11:RNN(RNN的前置知识和引入)
  • 学习爬虫的第二天——分页爬取并存入表中
  • NO.58十六届蓝桥杯备战|基础算法-枚举|普通枚举|二进制枚举|铺地毯|回文日期|扫雷|子集|费解的开关|Even Parity(C++)
  • Spring MVC 配置详解与入门案例