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分布式锁

一：基本原理和实现方式

使用redis实现分布式锁：

我们实现分布式锁有两个基本方法：

一个是获取锁

一个是删除锁

获取我们使用setnx，只有不存在才会set成功作为互斥锁；

删除直接删除这个锁的键就行了；

但是要考虑一种情况，就是获取锁之后服务宕机了，那么就无法释放锁，也就会出现死锁，服务挂了，为了预防这种情况的发生我们要设置过期时间，就算服务宕机，过了过期时间锁也会释放；

还有一种情况就是设置锁，还没去设置锁的过期时间这个时候服务就宕机了，那么也会出现死锁，我们要保证获取锁和设置过期时间这个操作的原子性，redis种就提供了方法可以同时设置过期时间和互斥锁：

set lock t1 nx ex 10

二：分布式锁的实现

我们去实现这个接口：

public class SimpleRedisLock implements ILock{//锁的名称private String name;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.name = name;this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}//锁的前缀是个常量private static final String KEY_VALUE ="lock:";/*** 获取锁* @param timeoutSec* @return*/@Overridepublic boolean trylock(long timeoutSec) {//获取当前线程id作为锁的valuelong id = Thread.currentThread().getId();//设值尝试获取锁，true是成功，false是失败Boolean b = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_VALUE + name, id + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);//因为直接返回b的话jvm会自动装箱拆箱，可能会造成空指针异常，如果b为true返回就是true，如果b为false返回就是false，如果为空返回也是false；return Boolean.TRUE.equals(b);}/*** 释放锁*/@Overridepublic void unlock() {stringRedisTemplate.delete(KEY_VALUE + name);}
}

我们在一人一单的问题使用分布式锁：

Long id = UserHolder.getUser().getId();
SimpleRedisLock simpleRedisLock = new SimpleRedisLock("order" + id, stringRedisTemplate);
boolean trylock = simpleRedisLock.trylock(1200);
if (!trylock){return Result.fail("一人只能下一单");
}
try {IVoucherOrderService orderService = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();return orderService.createVoucherOrder(voucherId);
} catch (IllegalStateException e) {throw new RuntimeException(e);
}finally {simpleRedisLock.unlock();
}

1：分布式锁的误删问题

存在的问题是这样的：

线程1去获取锁，但是呢，业务阻塞超时了，锁就自动释放了，这个时候线程2来了，因为锁释放了，线程2可以获取到锁，就在这时，线程1阻塞通过了，完成了业务之后就要释放锁了，这个时候释放的锁是线程2的锁，线程2还在执行，这个时候线程3也去获取锁成功了，那么就出现了线程2，3并发执行的情况，造成并发安全问题；

这里的问题是线程释放锁释放的不是自己的锁，所以我们解决办法就是在线程释放的时候判断一下是不是自己的锁，怎么判断呢，我们之前获取锁的时候存入的value是线程的id，这个就是线程的唯一标识，我们只需要判断当前线程id和存入的value是否一致就行；

2：解决误删问题

//锁的前缀是个常量
private static final String KEY_VALUE ="lock:";
//加上线程的前缀，保证不同集群不同线程的id是唯一
public static final String ID_VALUE= UUID.randomUUID().toString(true);/*** 获取锁* @param timeoutSec* @return*/
@Override
public boolean trylock(long timeoutSec) {//获取当前线程id作为锁的valueString id =ID_VALUE+ Thread.currentThread().getId();//设值尝试获取锁，true是成功，false是失败Boolean b = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_VALUE + name, id + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);//因为直接返回b的话jvm会自动装箱拆箱，可能会造成空指针异常，如果b为true返回就是true，如果b为false返回就是false，如果为空返回也是false；return Boolean.TRUE.equals(b);
}

只要在锁获取的时候给线程加上唯一标识就行，我们原来用的是线程id，这样不能保证唯一，因为线程id是在同一个jvm内部是递增的，不同jvm的线程id可能相同，那么就需要加上前缀保证线程标识的唯一性，那么就可以使用uuid来保证每一台jvm的uuid是不同的，标识就是唯一的；

释放锁：

@Override
public void unlock() {if (stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_VALUE + name).equals(ID_VALUE+ Thread.currentThread().getId())){stringRedisTemplate.delete(KEY_VALUE + name);}
}

判断锁中的val和当前线程的标识是否一致；

这样就解决了误删的问题；

但是还有一个问题：

假设一个线程1获取锁之后执行业务，执行完之后，要释放锁，判断了当前锁是否是自己的（锁的value），在要执行删除操作的时候堵塞了，锁超时释放了，这个时候线程2获取锁，执行业务，就在这时，线程1阻塞结束，执行的代码在释放锁上，因为同一个业务锁的key都是一样的，所以线程一能够把锁释放，这时线程2还没执行结束，线程3来了，就出现了线程安全问题；

所以说我们要将判断锁和释放锁作为一个原子性事件，要么同时发生要么同时失败

这就要用lua了

三：lua脚本解决多条命令原子性问题

--获取当前key
local key =KEY[1]
--获取当前线程标识
local id =ARGV[1]--获取锁中的标识
local _id=redis.call('get',key)
--判断是否是同一个标识：
if(id==_id) thenreturn redis.call("del",key)
end
return 0

在idea中我们执行lua

脚本我们可以在resouce中创建一个lua文件：

要安装插件才行：

插件名叫emmylua；

调用lua脚本

//声明一个DefaultRedisScript，原来调取lua脚本
public static final DefaultRedisScript UNLOCK_LUA;
static {//初始化UNLOCK_LUA=new DefaultRedisScript<>();//定位到lua脚本的位置UNLOCK_LUA.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));//设置lua脚本的返回值UNLOCK_LUA.setResultType(Long.class);
}

@Override
public void unlock() {// Collections.singletonList创建单元素的集合stringRedisTemplate.execute(UNLOCK_LUA,Collections.singletonList(KEY_VALUE + name),(ID_VALUE+ Thread.currentThread().getId()));
}

这样将判断标识和释放锁的命令写在lua脚本中，就能够保证命令执行的原子性，就不会出现之前说的误删的情况

我们实现分布式锁的思路：

获取锁：使用setnx，互斥的特性，获取值相当于设置锁，使用uuid保证线程的唯一性；

释放锁：释放之前判断锁释放是当前线程的锁，并且将判断锁和释放锁的命令写在一个lua脚本中保证执行命令的原子性；

四：Redisson

1：redisson入门

步骤1：

引入依赖：

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.33.0</version>
</dependency>

步骤二：

配置客户端：

@Configuration
public class RedissonConfig {@Beanpublic RedissonClient redissonClient(){Config config = new Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://123.249.86.145:6379").setPassword("12345");return Redisson.create(config);}
}

2：redisson可重入锁的原理

可重入锁的逻辑：

获取锁：如果锁不存在就获取锁，然后设置过期时间，如果存在了，就判断锁的线程标识是否是自己，如果是自己，那么就让锁的value加一；

释放锁：释放锁的时候判断锁是否是自己的，如果不是自己的就返回空，如果是自己的就让value-1，然后再判断value是否大于0，如果大于0，就重置锁的时间，等于0就删除锁

3：解决尝试等待，超时释放的问题（看门狗）

redisson内部是如何解决重复尝试的呢？尝试解读一下：首先线程会尝试获取锁，获取锁成功就返回空，获取锁失败就返回ttl，也就是锁的超时释放时间，我们重复尝试肯定是建立在获取锁失败的基础上，当返回的是ttl时，我们会判断当前时间减去我们尝试获取锁的时刻的时间，也就是尝试获取锁使用的时间，是否大于我们设置的等待时间，如果大于我们设置的等待时间，那么就尝试获取锁失败，就返回false，如果还有时间，我们不是直接再去获取锁，而是通过订阅机制，我们等待释放锁的信号，如果等待时间超时就直接返回false，如果没抄时，我们在重新尝试锁，失败在判断是否还有时间然后定义然后重试，就这么循环下去，要么拿到锁，要么超过等待时间获取锁失败；这样就解决我们获取锁失败一次就返回失败，可以一直尝试；

然后再来讲一下超时释放问题，也就是过了设置的超时时间，业务还没执行完，锁就释放了，出现了并发安全问题，怎么解决的呢，我们如果没有设置这个锁的超时释放时间，那么redisson就会自动给我们的超时释放时间设置为-1，这个时候才会开启看门狗机制，具体是什么情况呢，就是内部会开启一个任务，这个任务会一直刷新锁的超时时间，一直无限的刷新，每10秒刷新一次，刷新一次延长30秒，也就会一直存在这个锁，知道完成任务释放锁才会取消这个看门狗任务；

那么释放锁的时候如果释放失败就返回异常，释放成功就要做两件事，一个是发送释放锁的信息给正在订阅尝试获取锁的，还有一件事就是将看门狗任务终止；

4：主从一致性问题

主从一致性问题：在redis集群中有主从关系，一个主节点有多个从节点，当主节点宕机时，会选一个从节点作为主节点；

主节点和从节点为了数据一样会做主从同步操作；有一个问题就是当java应用向主节点发送请求获取锁，获取锁成功了，但是在主从同步还没完成的时候，主节点宕机了，这个时候哨兵就会发现宕机，然后从从节点中选出一个作为主节点，而因为数据未同步，新的主节点中没有锁，也就是锁失效了，那么其他线程发送请求就能获取锁，这就是锁失效的问题

如何解决呢：我们不设置主从关系，只设置节点，每个节点都相当与主节点，而且获取锁的时候，必须要所有的节点都获取锁成功才算获取锁成功，如果有一个节点宕机了，他的从节点成为了新的节点，这个时候有线程来获取锁也是不成功的，因为要在所有节点中获取锁，而其他节点已经持有锁了；这就解决了主从一致性问题；

，获取锁成功了，但是在主从同步还没完成的时候，主节点宕机了，这个时候哨兵就会发现宕机，然后从从节点中选出一个作为主节点，而因为数据未同步，新的主节点中没有锁，也就是锁失效了，那么其他线程发送请求就能获取锁，这就是锁失效的问题

[外链图片转存中…(img-1BgOGPaG-1730426881642)]

如何解决呢：我们不设置主从关系，只设置节点，每个节点都相当与主节点，而且获取锁的时候，必须要所有的节点都获取锁成功才算获取锁成功，如果有一个节点宕机了，他的从节点成为了新的节点，这个时候有线程来获取锁也是不成功的，因为要在所有节点中获取锁，而其他节点已经持有锁了；这就解决了主从一致性问题；