概述
目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的 CAP 理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。
在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。
实现分布式锁
Redis 有很高的性能
Redis 命令对此支持较好，实现起来比较方便
使用命令介绍
setnx:
SETNX key val：当且仅当 key 不存在时，set 一个 key 为 val 的字符串，返回 1；若 key 存在，则什么都不做，返回 0。
expire:
expire key val：为 key 设置一个超时时间，单位为 second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
delete:
del key：在使用 Redis 实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。
实现思想
获取锁的时候，使用 setnx 加锁，并使用 expire 命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的 value 值为一个随机生成的 UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
释放锁的时候，通过 UUID 判断是不是该锁，若是该锁，则执行 delete 进行锁释放。
核心代码
加锁
import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.JedisPool;import redis.clients.jedis.Transaction;import redis.clients.jedis.exceptions.JedisException;import java.util.List;import java.util.UUID;
public class DistributedLock { private final JedisPool jedisPool; public DistributedLock(JedisPool jedisPool) { this.jedisPool = jedisPool; }
/** * 加锁 * @param locaName 锁的key * @param acquireTimeout 获取超时时间 * @param timeout 锁的超时时间 * @return 锁标识 */
public String lockWithTimeout(String locaName, long acquireTimeout, long timeout) { Jedis conn = null; String retIdentifier = null; try { // 获取连接 conn = jedisPool.getResource(); // 随机生成一个value String identifier = UUID.randomUUID().toString(); // 锁名，即key值 String lockKey = "lock:" + locaName; // 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁 int lockExpire = (int)(timeout / 1000); // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁 long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout; while (System.currentTimeMillis() < end) { if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) { conn.expire(lockKey, lockExpire); // 返回value值，用于释放锁时间确认 retIdentifier = identifier; return retIdentifier; } // 返回-1代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间 if (conn.ttl(lockKey) == -1) { conn.expire(lockKey, lockExpire); } try { Thread.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } catch (JedisException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retIdentifier; }
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释放锁
/*** 释放锁* @param lockName 锁的key* @param identifier 释放锁的标识* @return*/
public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
Jedis conn = null; String lockKey = "lock:" + lockName; boolean retFlag = false; try { conn = jedisPool.getResource(); while (true) { // 监视lock，准备开始事务 conn.watch(lockKey); //通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁 if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) { Transaction transaction = conn.multi(); transaction.del(lockKey); List<Object> results = transaction.exec(); if (results == null) { continue; } retFlag = true; } conn.unwatch(); break; } } catch (JedisException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retFlag; }
}
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测试
下面就用一个简单的例子测试刚才实现的分布式锁。
例子中使用 50 个线程模拟秒杀一个商品，使用--运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。
模拟秒杀服务，在其中配置了 jedis 线程池，在初始化的时候传给分布式锁，供其使用。
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
public class Service {
private static JedisPool pool = null;
static {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
// 设置最大连接数
config.setMaxTotal(200);
// 设置最大空闲数
config.setMaxIdle(8);
// 设置最大等待时间
config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
// 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的
config.setTestOnBorrow(true);
pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
}
DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
int n = 500;
public void seckill() {
// 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
System.out.println(--n);
lock.releaseLock("resource", indentifier);
}
}
// 模拟线程进行秒杀服务
public class ThreadA extends Thread {
private Service service;
public ThreadA(Service service) {
this.service = service;
}
@Override
public void run() {
service.seckill();
}
}
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Service service = new Service();
for (int i = 0; i < 50; i++) {
ThreadA threadA = new ThreadA(service);
threadA.start();
}
}
}
结果如下，结果为有序的。
若注释掉使用锁的部分
public void seckill() {
// 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
//String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
System.out.println(--n);
//lock.releaseLock("resource", indentifier);
}
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从结果可以看出，有一些是异步进行的。
在分布式环境中，对资源进行上锁有时候是很重要的，比如抢购某一资源，这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。
当然，在具体使用中，还需要考虑很多因素，比如超时时间的选取，获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响，上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现，主要是一种思想。
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