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概述
目前幾乎很多大型網站及應用都是分布式部署的，分布式場景中的數據一致性問題一直是一個比較重要的話題。分布式的CAP理論告訴我們“任何一個分布式系統都無法同時滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Partition tolerance），最多只能同時滿足兩項。”所以，很多系統在設計之初就要對這三者做出取舍。在互聯網領域的絕大多數的場景中，都需要犧牲強一致性來換取系統的高可用性，系統往往只需要保證“最終一致性”，只要這個最終時間是在用戶可以接受的范圍內即可。
在很多場景中，我們為了保證數據的最終一致性，需要很多的技術方案來支持，比如分布式事務、分布式鎖等。
選用Redis實現分布式鎖原因
Redis有很高的性能
Redis命令對此支持較好，實現起來比較方便
在此就不介紹Redis的安裝了。
使用命令介紹
SETNX
SETNX key val
當且僅當key不存在時，set一個key為val的字符串，返回1；若key存在，則什么都不做，返回0。
expire
expire key timeout
為key設置一個超時時間，單位為second，超過這個時間鎖會自動釋放，避免死鎖。
delete
delete key
刪除key
在使用Redis實現分布式鎖的時候，主要就會使用到這三個命令。
實現
使用的是jedis來連接Redis。
實現思想
獲取鎖的時候，使用setnx加鎖，并使用expire命令為鎖添加一個超時時間，超過該時間則自動釋放鎖，鎖的value值為一個隨機生成的UUID，通過此在釋放鎖的時候進行判斷。
獲取鎖的時候還設置一個獲取的超時時間，若超過這個時間則放棄獲取鎖。
釋放鎖的時候，通過UUID判斷是不是該鎖，若是該鎖，則執行delete進行鎖釋放。
分布式鎖的核心代碼如下：
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;
/**
* Created by liuyang on 2017/4/20.
*/
public class DistributedLock {
private final JedisPool jedisPool;
public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {
this.jedisPool = jedisPool;
}
/**
* 加鎖
* @param locaName 鎖的key
* @param acquireTimeout 獲取超時時間
* @param timeout 鎖的超時時間
* @return 鎖標識
*/
public String lockWithTimeout(String locaName,
long acquireTimeout, long timeout) {
Jedis conn = null;
String retIdentifier = null;
try {
// 獲取連接
conn = jedisPool.getResource();
// 隨機生成一個value
String identifier = UUID.randomUUID().toString();
// 鎖名，即key值
String lockKey = "lock:" + locaName;
// 超時時間，上鎖后超過此時間則自動釋放鎖
int lockExpire = (int)(timeout / 1000);
// 獲取鎖的超時時間，超過這個時間則放棄獲取鎖
long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
while (System.currentTimeMillis() < end) {
if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
conn.expire(lockKey, lockExpire);
// 返回value值，用于釋放鎖時間確認
retIdentifier = identifier;
return retIdentifier;
}
// 返回-1代表key沒有設置超時時間，為key設置一個超時時間
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;
}
/**
* 釋放鎖
* @param lockName 鎖的key
* @param identifier 釋放鎖的標識
* @return
*/
public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
Jedis conn = null;
String lockKey = "lock:" + lockName;
boolean retFlag = false;
try {
conn = jedisPool.getResource();
while (true) {
// 監視lock，準備開始事務
conn.watch(lockKey);
// 通過前面返回的value值判斷是不是該鎖，若是該鎖，則刪除，釋放鎖
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;
}
}
測試
下面就用一個簡單的例子測試剛才實現的分布式鎖。
例子中使用50個線程模擬秒殺一個商品，使用--運算符來實現商品減少，從結果有序性就可以看出是否為加鎖狀態。
模擬秒殺服務，在其中配置了jedis線程池，在初始化的時候傳給分布式鎖，供其使用。
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
/**
* Created by liuyang on 2017/4/20.
*/
public class Service {
private static JedisPool pool = null;
static {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
// 設置最大連接數
config.setMaxTotal(200);
// 設置最大空閑數
config.setMaxIdle(8);
// 設置最大等待時間
config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
// 在borrow一個jedis實例時，是否需要驗證，若為true，則所有jedis實例均是可用的
config.setTestOnBorrow(true);
pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
}
DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
int n = 500;
public void seckill() {
// 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷
String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "獲得了鎖");
System.out.println(--n);
lock.releaseLock("resource", indentifier);
}
}
// 模擬線程進行秒殺服務
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();
}
}
}
結果如下，結果為有序的。
若注釋掉使用鎖的部分
public void seckill() {
// 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷
//String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "獲得了鎖");
System.out.println(--n);
//lock.releaseLock("resource", indentifier);
}
從結果可以看出，有一些是異步進行的。
在分布式環境中，對資源進行上鎖有時候是很重要的，比如搶購某一資源，這時候使用分布式鎖就可以很好地控制資源。
當然，在具體使用中，還需要考慮很多因素，比如超時時間的選取，獲取鎖時間的選取對并發量都有很大的影響，上述實現的分布式鎖也只是一種簡單的實現，主要是一種思想。
下一次我會使用zookeeper實現分布式鎖，使用zookeeper的可靠性是要大于使用redis實現的分布式鎖的，但是相比而言，redis的性能更好。
上面的代碼可以在我的GitHub中進行查看。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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