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4.功能03-优惠券秒杀

4.6Redisson的分布式锁

Redis分布式锁—Redisson+RLock可重入锁实现篇

4.6.1基于setnx实现的分布式锁问题

我们在4.5自己实现的分布式锁,主要使用的是redis的setnx命令,它仍存在如下问题:

4.6.2Redisson基本介绍

Redisson是一个在Redis基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还提供了许多分布式服务,其中就包括了各种分布式锁的实现。

一句话:Redisson是一个在Redis基础上实现的分布式工具的集合。

据Redisson官网的介绍,Redisson是一个Java Redis客户端,与Spring 提供给我们的 RedisTemplate 工具没有本质的区别,可以把它看做是一个功能更强大的客户端

官网地址: https://redisson.org

GitHub地址: https://github.com/redisson/redisson

中文文档:目录 · redisson/redisson Wiki (github.com)

4.6.3Redisson快速入门

代码实现

(1)修改pom.xml,添加依赖

<!--redisson-->
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.13.6</version>
</dependency>

(2)配置Redisson

package com.hmdp.config;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @author 李
 * @version 1.0
 */
@Configuration
public class RedissonConfig {
    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() {
        //配置
        Config config = new Config();
        //redis单节点模式,设置redis服务器的地址,端口,密码
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379").setPassword("123456");
        //创建RedissonClient对象
        return Redisson.create(config);
    }
}

配置了之后,就可以在任意地方去使用Redisson了:比如说去改造之前的业务,使用Redisson的分布式锁

(3)修改VoucherOrderServiceImpl.java,使用Redisson的分布式锁

注入RedissonClient对象:

使用RedissonClient提供的锁:

(4)使用jemeter测试

分别向端口为8081、8082的服务器发送200个请求(使用同一个用户的token)

数据库中只下了一单:

说明解决了集群下的一人一单问题。

4.6.4Redisson可重入锁原理(Reentrant Lock)

可重入锁:字面意思是“可以重新进入的锁”,即允许同一个线程多次获取同一把锁

比如一个递归函数里有加锁操作,递归过程中这个锁会阻塞自己吗?如果不会,那么这个锁就是可重入锁(因为这个原因可重入锁也叫做递归锁)。

Lock锁借助于底层一个voaltile的state变量来记录重入状态。如果当前没有线程持有这把锁,那么state=0,假如有线程持有这把锁,那么state=1,如果持有这把锁的线程再次持有这把锁,那么state就会+1 。

对于synchronized而言,它在c语言代码中会有一个count,原理和state类似,也是重入一次就加一,释放一次就减一 ,直到减少成零时,表示当前这把锁没有被人持有。


Redisson也支持可重入锁。Redisson在分布式锁中,采用redis的hash结构用来存储锁,其中key表示这把锁是否存在,用field表示当前这把锁被哪个线程持有,value记录重入的次数(锁计数)。当获取锁的线程释放锁前,先对锁计数-1,然后判断锁计数0,如果是0,就释放锁。

使用Redis的string类型的setnx命令,可以实现互斥性,ex可以设置过期时间。但如果使用hash结构,该结构中没有类似的组合命令,因此只能将之前的逻辑拆开。先判断是否存在,然后手动设置过期时间,逻辑如下:

可以看到,无论是获取锁还是释放锁,都比使用setnx实现的分布式锁复杂得多,而且实现需要有多个步骤。

因此,需要采用lua脚本来确保获取锁和释放锁的原子性:

  • 获取锁的lua脚本
local key = KEYS[1]; -- 锁的key
local threadId = ARGV[1]; -- 线程唯一标识
local releaseTime = ARGV[2]; -- 锁的自动释放时间
-- 判断是否存在
-- 锁不存在
if(redis.call('exists', key) == 0) then
    -- 不存在, 获取锁
    redis.call('hset', key, threadId, '1'); 
    -- 设置有效期
    redis.call('expire', key, releaseTime); 
    return 1; -- 返回结果
end;
-- 锁已经存在,判断threadId是否是自己
if(redis.call('hexists', key, threadId) == 1) then
    -- 如果是自己, 获取锁,重入次数+1
    redis.call('hincrby', key, threadId, '1'); -- hincrby命令是对哈希表指定的field对应的value增长指定步长
    -- 重新设置有效期
    redis.call('expire', key, releaseTime); 
    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
local key = KEYS[1]; -- 锁的key
local threadId = ARGV[1]; -- 线程唯一标识
local releaseTime = ARGV[2]; -- 锁的自动释放时间
-- 判断当前锁是否还是被自己持有
if (redis.call('HEXISTS', key, threadId) == 0) then
    return nil; -- 如果已经不是自己,则直接返回,不进行操作
end;
-- 是自己的锁,则重入次数-1
local count = redis.call('HINCRBY', key, threadId, -1);
-- 然后判断重入次数是否已经为0 
if (count > 0) then
-- 大于0,说明不能释放锁,重置有效期然后返回
    redis.call('EXPIRE', key, releaseTime);
    return nil;
else  -- 等于0,说明可以释放锁,直接删除
    redis.call('DEL', key);
    return nil;
end;

代码测试

我们来测试一下Redisson的可重入锁:

package com.hmdp;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author 李
 * @version 1.0
 */
@Slf4j
@SpringBootTest
class RedissonTest {
    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;

    private RLock lock;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        lock = redissonClient.getLock("order");
    }

    @Test
    void method1() throws InterruptedException {
        // 尝试获取锁
        boolean isLock = lock.tryLock(1L, TimeUnit.SECONDS);
        if (!isLock) {
            log.error("获取锁失败 .... 1");
            return;
        }
        try {
            log.info("获取锁成功 .... 1");
            method2();
            log.info("开始执行业务 ... 1");
        } finally {
            log.warn("准备释放锁 .... 1");
            lock.unlock();
        }
    }

    void method2() {
        // 尝试获取锁
        boolean isLock = lock.tryLock();
        if (!isLock) {
            log.error("获取锁失败 .... 2");
            return;
        }
        try {
            log.info("获取锁成功 .... 2");
            log.info("开始执行业务 ... 2");
        } finally {
            log.warn("准备释放锁 .... 2");
            lock.unlock();
        }
    }
}

在method1()的boolean isLock = lock.tryLock(1L, TimeUnit.SECONDS);旁打上断点:

点击step over,显示获取锁成功:

打开redis,可以看到对应的hash数据,value记录的是线程重入锁的次数,此时value=1:

当前线程在method1()中调用method2()后,在method2()中重新获取锁,此时value记录的次数+1,value=2:

当method2()释放锁的时候,锁重入次数-1,value=1:

当执行到method1()释放锁的时候,锁重入次数-1,此时发现锁重入次数value=0,因此删除对应的key,真正释放锁。

我们进入RedissonLock的源码,发现里面也写了相关的lua脚本,这里的脚本和上面我们写的基本一致:

获取锁的脚本:

释放锁的脚本:

4.6.5Redisson的锁重试和WatchDog机制

(1)为什么需要WatchDog机制?

如果拿到分布式锁的节点宕机,且这个锁正好处于锁住的状态时,就会出现死锁问题。为了避免这种情况的发生,我们通常都会给锁设置一个过期时间。但随之而来又产生了新的问题:假如一个线程拿到了锁并设置了30s超时,但在30s后这个线程的业务没有执行完毕,锁已经超时释放了。可能会导致其他线程抢到锁,然后出现多线程并发的问题。

为了解决这种两难的境地:Redisson提供了watch dog 自动延期机制。

(2)WatchDog的自动延期机制

redisson中的看门狗机制总结

Redisson提供了一个监控锁的看门狗,它的作用是在Redisson实例被关闭前,不断的延长锁的有效期。也就是说,如果一个拿到锁的线程一直没有完成逻辑,那么看门狗会帮助线程不断的延长锁超时时间,锁不会因为超时而被释放。如果获取到分布式锁的节点宕机了,看门狗就无法延长锁的有效期,也避免了死锁的可能。

watchDog 只有在未指定加锁时间(leaseTime)时才会生效

默认情况下,看门狗的续期时间是30s,也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。另外Redisson 还提供了可以指定leaseTime参数的加锁方法来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了,不会延长锁的有效期。


(3)锁重试机制:利用信号量和PubSub功能实现等待、唤醒,获取锁失败的重试机制

(4)Redisson实例获取锁和释放锁的流程

(4.1)获取锁的逻辑:

  • 首先去尝试获取锁,如果返回的ttl为null,则说明成功获取锁,然后需要判断是否走看门狗机制:
    • 如果我们自己设置了leaseTime,就不会开启watchDog机制,直接返回true;
    • 如果设置的leaseTime=-1,则开启watchDog,不停地更新有效期,然后返回true
  • 如果返回的ttl不为null,说明获取锁失败。需要重试获取,在重试之前要先判断线程剩余的等待时间:
    • 如果剩余等待时间<=0,说明该线程没有机会获取锁了,直接返回false;
    • 如果如果剩余时间>0,就可以去尝试重新获取锁了。但是不是立即吃重试获取,需要去等待锁释放的信号
      • 如果在等待中,等待时间大于了剩余等待时间,则直接返回false;
      • 如果收到了释放锁的信号,并且如果等待时间小于剩余等待时间,就重新开始尝试获取锁

重复上述所有步骤。最终线程要么成功获取锁,要么超时返回。

(4.2)释放锁的逻辑

尝试释放锁:

  • 如果失败,记录异常,结束
  • 如果成功,向等待的其他线程发送释放锁信息。然后取消watchDog机制,结束

4.6.6Redisson分布式锁总结

Redisson分布式锁原理:

  • 可重入:利用hash结构记录线程id和重入次数
  • 可重试:利用信号量和PubSub功能实现等待、唤醒,获取锁失败的重试机制
  • 超时续约:利用watchDog,每隔一段时间(releaseTime/3),重置超时时间

4.6.7Redisson的联锁原理(multiLock)

上面我们已经介绍了Redisson分布式锁如何实现锁的可重入,锁获取时的重试,以及锁释放时间的自动续约。

现在来分析一下Redisson怎么解决主从一致性问题。要解决这个问题,主从一致性问题产生:

(1)主从一致性问题

为避免单节点的redis服务宕机,从而影响依赖于redis的业务的执行(如分布式锁),在实际开发中,我们往往会搭建Redis的主从模式。

什么叫做Redis的主从模式?

有多台Redis,将其中一台Redis服务器作为主节点,其他的作为从节点。一般主节点负责写入数据,从节点负责读取数据,当主节点服务器写入数据时会同步到从节点的服务器上。

一文读懂Redis的四种模式,单机、主从、哨兵、集群

但主从节点毕竟不是在同一台机器上,它们之间的数据同步会有一定的延时,主从一致性问题正是由于这样的延时而导致的:

假设有一个Java应用现在要来获取锁,它向主节点间发送了一个写命令:set lock thread1 nx ex 10,主节点上保存了这个锁的标识,然后主节点向从节点同步数据,但就在这时主节点宕机了。也就是说同步未完成,但主节点已经宕机了。

redis中的哨兵监控着整个集群的状态,它发现主节点宕机之后,首先断开与客户端的连接,然后在Redis Slave中选择一个当做新的主节点。

但是由于之前的主从同步未完成——也就是说锁已经丢失了。所以,此时我们的Java应用再来访问这个新的主节点时就会发现,锁已经没有了(锁失效了)。那么此时再有其他线程来获取锁也能获取成功,因此就会出现线程的并发安全问题——这就是主从一致性问题导致的锁失效问题

(2)MultiLock锁

既然主从关系是一致性问题发生的原因,那么就不要使用主从节点了。我们将所有的节点都变为独立的redis节点,相互之间没有任何关系,都可以去做读写,每个节点的地位都是一样的。

此时我们获取锁的方式就改变了:获取锁时,要把加锁的逻辑写入到每一个独立的Redis节点上,只有所有的服务器都写入成功,此时才是加锁成功。


  1. 假设现在某个节点挂了,那么去获得锁的时候,只要有一个节点拿不到,都不能算是加锁成功,保证了加锁的可靠性。

  2. 因为没有主从节点,也就不会出现一致性问题;其次,随着redis节点的增多,redis可用性也提高了。

  3. 为了提高可用性,我们也可以对所有独立的Redis Node分别建立主从关系,让它们去做主从同步。

    那么独立的Redis Node的主从关系会不会导致锁失效呢?

    我们假设此时有一个Redis Node宕机了,并且它的数据没有同步到它的从节点。这时如果有其他线程想去获取锁,因为在其他Redis Node上不能拿到锁,因此不算是获取锁成功。也就是说,只要有任意一个节点在存活着,那么其他线程就不能趁机拿到锁,解决了锁失效问题。

这样的方案保留了既主从同步机制,确保了Redis集群高可用的特性,同时也避免了主从一致引发的锁失效问题。这套方案在Redisson中被称为MultiLock锁(联锁):redisson中的MultiLock,可以把一组锁当作一个锁来加锁和释放。

那么MutiLock 加锁原理是什么呢?笔者画了一幅图来说明

当我们去设置了多个锁时,redission会将多个锁添加到一个集合中,然后用while循环去不停去尝试拿锁,但是会有一个总共的加锁时间,这个时间是用需要加锁的个数 * 1500ms ,假设有3个锁,那么时间就是4500ms,假设在这4500ms内,所有的锁都加锁成功, 那么此时才算是加锁成功,如果在4500ms有线程加锁失败,则会再次去进行重试

4.7Redis优化秒杀

4.8Redis消息队列实现异步秒杀

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