我们通常使用的synchronized或者Lock都是线程锁，对同一个JVM进程内的多个线程有效。因为锁的本质 是内存中存放一个标记，记录获取锁的线程是谁，这个标记对每个线程都可见。然而我们启动的多个订单服务，就是多个JVM，内存中的锁显然是不共享的，每个JVM进程都有自己的 锁，自然无法保证线程的互斥了，这个时候我们就需要使用到分布式锁了。常用的有三种解决方案:1.基于数据库实现 2.基于zookeeper的临时序列化节点实现 3.redis实现。本文我们介绍的就是redis的实现方式。
实现分布式锁要满足3点：多进程可见，互斥，可重入。
1） 多进程可见
redis本身就是基于JVM之外的，因此满足多进程可见的要求。
2） 互斥
即同一时间只能有一个进程获取锁标记，我们可以通过redis的setnx实现，只有第一次执行的才会成功并返回1，其它情况返回0。
释放锁
释放锁其实只需要把锁的key删除即可，使用del xxx指令。不过，如果在我们执行del之前，服务突然宕机，那么锁就永远无法删除了。所以我们可以通过setex 命令设置过期时间即可。
import java.util.UUID;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Component;import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.JedisPool;/**
* 第一种分布式锁 */@Componentpublic class RedisService {private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
@Autowired
JedisPool jedisPool;
// 获取锁之前的超时时间(获取锁的等待重试时间)
private long acquireTimeout = 5000; // 获取锁之后的超时时间(防止死锁)
private int timeOut = 10000;
/**
* 获取分布式锁
* @return 锁标识 */
public boolean getRedisLock(String lockName,String val) {
Jedis jedis = null; try {
jedis = jedisPool.getResource(); // 1.计算获取锁的时间
Long endTime = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout; // 2.尝试获取锁
while (System.currentTimeMillis() < endTime) { // 3. 获取锁成功就设置过期时间
if (jedis.setnx(lockName, val) == 1) {
jedis.expire(lockName, timeOut/1000); return true;
}
}
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage());
} finally {
returnResource(jedis);
} return false;
} /**
* 释放分布式锁
* @param lockName 锁名称 */
public void unRedisLock(String lockName) {
Jedis jedis = null; try {
jedis = jedisPool.getResource(); // 释放锁 jedis.del(lockName);
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage());
} finally {
returnResource(jedis);
}
}// ===============================================
public String get(String key) {
Jedis jedis = null;
String value = null; try {
jedis = jedisPool.getResource();
value = jedis.get(key);
log.info(value);
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage());
} finally {
returnResource(jedis);
} return value;
}
public void set(String key, String value) {
Jedis jedis = null; try {
jedis = jedisPool.getResource();
jedis.set(key, value);
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage());
} finally {
returnResource(jedis);
}
} /**
* 关闭连接 */
public void returnResource(Jedis jedis) { try { if(jedis!=null) jedis.close();
} catch (Exception e) {
}
}
}上面的分布式锁实现了，但是这时候还可能出现另外2个问题：
一：获取锁时
setnx获取锁成功了，还没来得及setex服务就宕机了，由于这种非原子性的操作，死锁又发生了。其实redis提供了 nx 与 ex连用的命令。
二：释放锁时
1. 3个进程：A和B和C，在执行任务，并争抢锁，此时A获取了锁，并设置自动过期时间为10s
2. A开始执行业务，因为某种原因，业务阻塞，耗时超过了10秒，此时锁自动释放了
3. B恰好此时开始尝试获取锁，因为锁已经自动释放，成功获取锁
4. A此时业务执行完毕，执行释放锁逻辑（删除key），于是B的锁被释放了，而B其实还在执行业务
5. 此时进程C尝试获取锁，也成功了，因为A把B的锁删除了。
问题出现了：B和C同时获取了锁，违反了互斥性！如何解决这个问题呢？我们应该在删除锁之前，判断这个锁是否是自己设置的锁，如果不是（例如自己 的锁已经超时释放），那么就不要删除了。所以我们可以在set 锁时，存入当前线程的唯一标识！删除锁前，判断下里面的值是不是与自己标识释放一 致，如果不一致，说明不是自己的锁，就不要删除了。
/**
* 第二种分布式锁 */public class RedisTool { private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L; /**
* 尝试获取分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @param expireTime 超期时间
* @return 是否获取成功 */
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime); if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) { return true;
} return false;
} /**
* 释放分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @return 是否释放成功 */
public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) { if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {
System.out.println("释放锁..." + Thread.currentThread().getName() + ",identifierValue:" + requestId);
jedis.del(lockKey); return true;
} return false;
}
}按照上面方式实现分布式锁之后，就可以轻松解决大部分问题了。网上很多博客也都是这么实现的，但是仍然有些场景是不满足的，例如一个方法获取到锁之后，可能在方法内调这个方法此时就获取不到锁了。这个时候我们就需要把锁改进成可重入式锁了。
3） 重入锁：
也叫做递归锁，指的是在同一线程内，外层函数获得锁之后，内层递归函数仍然可以获取到该锁。换一种说法：同一个线程再次进入同步代码时，可以使用自己已获取到的锁。可重入锁可以避免因同一线程中多次获取锁而导致死锁发生。像synchronized就是一个重入锁，它是通过moniter函数记录当前线程信息来实现的。实现可重入锁需要考虑两点：
获取锁：首先尝试获取锁，如果获取失败，判断这个锁是否是自己的，如果是则允许再次获取， 而且必须记录重复获取锁的次数。
释放锁：释放锁不能直接删除了，因为锁是可重入的，如果锁进入了多次，在内层直接删除锁， 导致外部的业务在没有锁的情况下执行，会有安全问题。因此必须获取锁时累计重入的次数，释放时则减去重入次数，如果减到0，则可以删除锁。
下面我们假设锁的key为“ lock ”，hashKey是当前线程的id：“ threadId ”，锁自动释放时间假设为20
获取锁的步骤： 1、判断lock是否存在 EXISTS lock
2、不存在，则自己获取锁，记录重入层数为1. 2、存在，说明有人获取锁了，下面判断是不是自己的锁,即判断当前线程id作为hashKey是否存在：HEXISTS lock threadId
3、不存在，说明锁已经有了，且不是自己获取的，锁获取失败. 3、存在，说明是自己获取的锁，重入次数+1： HINCRBY lock threadId 1 ，最后更新锁自动释放时间， EXPIRE lock 20
释放锁的步骤： 1、判断当前线程id作为hashKey是否存在： HEXISTS lock threadId
2、不存在，说明锁已经失效，不用管了
2、存在，说明锁还在，重入次数减1： HINCRBY lock threadId -1 ，
3、获取新的重入次数，判断重入次数是否为0，为0说明锁全部释放，删除key： DEL lock因此，存储在锁中的信息就必须包含：key、线程标识、重入次数。不能再使用简单的key-value结构， 这里推荐使用hash结构。
获取锁的脚本(注释删掉,不然运行报错)
local key = KEYS[1]; -- 第1个参数,锁的keylocal threadId = ARGV[1]; -- 第2个参数,线程唯一标识local releaseTime = ARGV[2]; -- 第3个参数,锁的自动释放时间if(redis.call('exists', key) == 0) then -- 判断锁是否已存在
redis.call('hset', key, threadId, '1'); -- 不存在, 则获取锁
redis.call('expire', key, releaseTime); -- 设置有效期
return 1; -- 返回结果end;if(redis.call('hexists', key, threadId) == 1) then -- 锁已经存在，判断threadId是否是自己
redis.call('hincrby', key, threadId, '1'); -- 如果是自己，则重入次数+1
redis.call('expire', key, releaseTime); -- 设置有效期
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(注释删掉,不然运行报错)
local key = KEYS[1]; -- 第1个参数,锁的keylocal threadId = ARGV[1]; -- 第2个参数,线程唯一标识if (redis.call('HEXISTS', key, threadId) == 0) then -- 判断当前锁是否还是被自己持有
return nil; -- 如果已经不是自己，则直接返回end;local count = redis.call('HINCRBY', key, threadId, -1); -- 是自己的锁，则重入次数-1if (count == 0) then -- 判断是否重入次数是否已经为0
redis.call('DEL', key); -- 等于0说明可以释放锁，直接删除
return nil;
end;完整代码
import java.util.Collections;import java.util.UUID;import org.springframework.core.io.ClassPathResource;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;/**
* Redis可重入锁 */public class RedisLock { private static final StringRedisTemplate redisTemplate = SpringUtil.getBean(StringRedisTemplate.class); private static final DefaultRedisScript<Long> LOCK_SCRIPT; private static final DefaultRedisScript<Object> UNLOCK_SCRIPT; static { // 加载释放锁的脚本
LOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
LOCK_SCRIPT.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lock.lua")));
LOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class); // 加载释放锁的脚本
UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
UNLOCK_SCRIPT.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("unlock.lua")));
} /**
* 获取锁
* @param lockName 锁名称
* @param releaseTime 超时时间(单位:秒)
* @return key 解锁标识 */
public static String tryLock(String lockName,String releaseTime) { // 存入的线程信息的前缀，防止与其它JVM中线程信息冲突
String key = UUID.randomUUID().toString(); // 执行脚本
Long result = redisTemplate.execute(
LOCK_SCRIPT,
Collections.singletonList(lockName),
key + Thread.currentThread().getId(), releaseTime); // 判断结果
if(result != null && result.intValue() == 1) { return key;
}else { return null;
}
} /**
* 释放锁
* @param lockName 锁名称
* @param key 解锁标识 */
public static void unlock(String lockName,String key) { // 执行脚本 redisTemplate.execute(
UNLOCK_SCRIPT,
Collections.singletonList(lockName),
key + Thread.currentThread().getId(), null);
}
}至此，一个比较完善的redis锁就开发完成了。
以上就是关于3种Redis分布式锁的对比的详细内容，更多请关注自由互联其它相关文章！