Dans un environnement multithread, afin de garantir qu'un bloc de code ne soit accessible que par un seul thread à la fois, en Java, nous pouvons généralement utiliser la syntaxe synchronisée et ReetrantLock pour garantir qu'il s'agit bien d'un bloc de code. une méthode de verrouillage locale. Mais les entreprises adoptent désormais une architecture distribuée. Dans un environnement distribué, comment garantir que les threads sur différents nœuds s'exécutent simultanément ? Par conséquent, des verrous distribués sont introduits, qui constituent un moyen de contrôler l'accès mutuellement exclusif aux ressources partagées entre les systèmes distribués. Dans un système distribué, plusieurs services sont déployés sur plusieurs machines. Lorsqu'un utilisateur sur le client lance une demande d'insertion de données, s'il n'y a pas de garantie de mécanisme de verrouillage distribué, plusieurs services sur ces plusieurs machines peuvent entraîner des opérations d'insertion simultanées. l'insertion de données, ce qui peut poser des problèmes à certaines entreprises qui n'autorisent pas les données redondantes. Le mécanisme de verrouillage distribué vise à résoudre des problèmes comme celui-ci et à garantir un accès mutuellement exclusif aux ressources partagées entre plusieurs services. Si un service s'empare du verrou distribué et que d'autres services n'obtiennent pas le verrou, aucune opération ultérieure ne sera effectuée. La signification générale est celle indiquée dans la figure ci-dessous :
Caractéristiques des verrous distribués
Nous implémentons généralement les verrous distribués des manières suivantes :
Basé sur une base de données
Basé sur Redis
Basé sur zookeeper
Parlez utilisation de Redis Lock distribué, la plupart des gens penseront à : setnx+lua (redis garantit qu'aucune autre opération ne sera effectuée lors de l'exécution du script Lua, garantissant l'atomicité de l'opération), ou ils savent set valeur clé px millisecondes nx code>. La commande principale d'implémentation de cette dernière méthode est la suivante :
- 获取锁（unique_value可以是UUID等）
SET resource_name unique_value NX PX 30000
- 释放锁（lua脚本中，一定要比较value，防止误解锁）
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
endset key value px millisecondes nx< /code>;<p></p></li><li>la valeur doit être unique;<p></p></li></ul>La valeur doit être vérifiée lors du déverrouillage, et le verrou ne peut pas être mal compris;<h2 id="yisu3h-to42" ></h2><p ><code>setnx+lua（redis保证执行lua脚本时不执行其他操作，保证操作的原子性），或者知道set key value px milliseconds nx。后一种方式的核心实现命令如下：<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson -->
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.3.2</version>
</dependency>这种实现方式有3大要点（也是面试概率非常高的地方）：
échec du maître, un basculement s'est produit et le nœud esclave a été mis à niveau vers le nœud maître ; la serrure étant perdue.
set命令要用
En fait, le plus gros inconvénient de ce type de verrou est qu'il ne fonctionne que lorsqu'il est verrouillé. Sur un nœud Redis, même si Redis assure la haute disponibilité via sentinel, si le nœud maître bascule maître-esclave pour une raison quelconque, le verrou sera perdu :set key value px milliseconds nx- Obtenu le le verrouillage du nœud maître Redis
- Mais la clé verrouillée n'a pas été synchronisée avec le nœud esclave ;
Obtenir l'heure Unix actuelle en millisecondes.
- Afin d'éviter le problème du point de défaillance unique, l'auteur de Redis, Antirez, a proposé une méthode d'implémentation de verrouillage distribué plus avancée basée sur l'environnement distribué :
Redlock- . Redlock est également le seul moyen parmi toutes les implémentations de verrous distribués dans Redis qui puisse faire culminer l'intervieweur. Redis Advanced Distributed Lock : Redlock
- L'algorithme redlock d'antirez ressemble à peu près à ceci : Dans l'environnement distribué de Redis, nous supposons qu'il y a N maîtres Redis. Ces nœuds sont complètement indépendants les uns des autres et il n'existe pas de réplication maître-esclave ni d'autre mécanisme de coordination de cluster. Nous nous assurons que nous utiliserons la même méthode pour acquérir et libérer les verrous sur N instances que sous une instance unique Redis. Nous supposons maintenant qu'il existe 5 nœuds maîtres Redis et que nous devons exécuter ces instances Redis sur 5 serveurs pour nous assurer qu'ils ne tomberont pas tous en panne en même temps.
- Pour obtenir le verrou, le client doit effectuer les opérations suivantes :
Essayez d'acquérir des verrous de 5 instances dans l'ordre, en utilisant la même clé et la même
valeur uniqueest de 10 secondes, le délai d'expiration doit être compris entre 5 et 50 millisecondes. Cela peut éviter la situation dans laquelle le Redis côté serveur a raccroché et le client attend toujours le résultat de la réponse. Si le serveur ne répond pas dans le délai spécifié, le client doit essayer d'obtenir un verrou d'une autre instance Redis dès que possible.
客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤1记录的时间）就得到获取锁使用的时间。当且仅当从大多数（N/2+1，这里是3个节点）的Redis节点都取到锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。
如果取到了锁，key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间（步骤3计算的结果）。
如果因为某些原因，获取锁失败（没有在至少N/2+1个Redis实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁（即便某些Redis实例根本就没有加锁成功，防止某些节点获取到锁但是客户端没有得到响应而导致接下来的一段时间不能被重新获取锁）。
此处不讨论时钟漂移
redisson已经有对redlock算法封装，接下来对其用法进行简单介绍，并对核心源码进行分析（假设5个redis实例）。
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson -->
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.3.2</version>
</dependency>首先，我们来看一下redission封装的redlock算法实现的分布式锁用法，非常简单，跟重入锁（ReentrantLock）有点类似：
Config config = new Config();
config.useSentinelServers().addSentinelAddress("127.0.0.1:6369","127.0.0.1:6379", "127.0.0.1:6389")
.setMasterName("masterName")
.setPassword("password").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
// 还可以getFairLock(), getReadWriteLock()
RLock redLock = redissonClient.getLock("REDLOCK_KEY");
boolean isLock;
try {
isLock = redLock.tryLock();
// 500ms拿不到锁, 就认为获取锁失败。10000ms即10s是锁失效时间。
isLock = redLock.tryLock(500, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (isLock) {
//TODO if get lock success, do something;
}
} catch (Exception e) {
} finally {
// 无论如何, 最后都要解锁
redLock.unlock();
}实现分布式锁的一个非常重要的点就是set的value要具有唯一性，redisson的value是怎样保证value的唯一性呢？答案是UUID+threadId。入口在redissonClient.getLock(“REDLOCK_KEY”)，源码在Redisson.java和RedissonLock.java中：
protected final UUID id = UUID.randomUUID();
String getLockName(long threadId) {
return id + ":" + threadId;
}获取锁的代码为redLock.tryLock()或者redLock.tryLock(500, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS)，两者的最终核心源码都是下面这段代码，只不过前者获取锁的默认租约时间（leaseTime）是LOCK_EXPIRATION_INTERVAL_SECONDS，即30s：
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
// 获取锁时向5个redis实例发送的命令
return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
// 首先分布式锁的KEY不能存在，如果确实不存在，那么执行hset命令（hset REDLOCK_KEY uuid+threadId 1），并通过pexpire设置失效时间（也是锁的租约时间）
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
// 如果分布式锁的KEY已经存在，并且value也匹配，表示是当前线程持有的锁，那么重入次数加1，并且设置失效时间
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
// 获取分布式锁的KEY的失效时间毫秒数
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
// 这三个参数分别对应KEYS[1]，ARGV[1]和ARGV[2]
Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}获取锁的命令中，
KEYS[1]就是Collections.singletonList(getName())，表示分布式锁的key，即REDLOCK_KEY；
ARGV[1]就是internalLockLeaseTime，即锁的租约时间，默认30s；
ARGV[2]就是getLockName(threadId)，是获取锁时set的唯一值，即UUID+threadId：
释放锁的代码为redLock.unlock()，核心源码如下：
protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
// 向5个redis实例都执行如下命令
return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
// 如果分布式锁KEY不存在，那么向channel发布一条消息
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end;" +
// 如果分布式锁存在，但是value不匹配，表示锁已经被占用，那么直接返回
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
"return nil;" +
"end; " +
// 如果就是当前线程占有分布式锁，那么将重入次数减1
"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
// 重入次数减1后的值如果大于0，表示分布式锁有重入过，那么只设置失效时间，还不能删除
"if (counter > 0) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"return 0; " +
"else " +
// 重入次数减1后的值如果为0，表示分布式锁只获取过1次，那么删除这个KEY，并发布解锁消息
"redis.call('del', KEYS[1]); " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; "+
"end; " +
"return nil;",
// 这5个参数分别对应KEYS[1]，KEYS[2]，ARGV[1]，ARGV[2]和ARGV[3]
Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()), LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}下面利用SpringBoot + Jedis + AOP的组合来实现一个简易的分布式锁。
自定义一个注解，被注解的方法会执行获取分布式锁的逻辑
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
public @interface RedisLock {
/**
* 业务键
*
* @return
*/
String key();
/**
* 锁的过期秒数,默认是5秒
*
* @return
*/
int expire() default 5;
/**
* 尝试加锁，最多等待时间
*
* @return
*/
long waitTime() default Long.MIN_VALUE;
/**
* 锁的超时时间单位
*
* @return
*/
TimeUnit timeUnit() default TimeUnit.SECONDS;
}在AOP中我们去执行获取分布式锁和释放分布式锁的逻辑，代码如下：
@Aspect
@Component
public class LockMethodAspect {
@Autowired
private RedisLockHelper redisLockHelper;
@Autowired
private JedisUtil jedisUtil;
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LockMethodAspect.class);
@Around("@annotation(com.redis.lock.annotation.RedisLock)")
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
Jedis jedis = jedisUtil.getJedis();
MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
Method method = signature.getMethod();
RedisLock redisLock = method.getAnnotation(RedisLock.class);
String value = UUID.randomUUID().toString();
String key = redisLock.key();
try {
final boolean islock = redisLockHelper.lock(jedis,key, value, redisLock.expire(), redisLock.timeUnit());
logger.info("isLock : {}",islock);
if (!islock) {
logger.error("获取锁失败");
throw new RuntimeException("获取锁失败");
}
try {
return joinPoint.proceed();
} catch (Throwable throwable) {
throw new RuntimeException("系统异常");
}
} finally {
logger.info("释放锁");
redisLockHelper.unlock(jedis,key, value);
jedis.close();
}
}
}@Component
public class RedisLockHelper {
private long sleepTime = 100;
/**
* 直接使用setnx + expire方式获取分布式锁
* 非原子性
*
* @param key
* @param value
* @param timeout
* @return
*/
public boolean lock_setnx(Jedis jedis,String key, String value, int timeout) {
Long result = jedis.setnx(key, value);
// result = 1时，设置成功，否则设置失败
if (result == 1L) {
return jedis.expire(key, timeout) == 1L;
} else {
return false;
}
}
/**
* 使用Lua脚本，脚本中使用setnex+expire命令进行加锁操作
*
* @param jedis
* @param key
* @param UniqueId
* @param seconds
* @return
*/
public boolean Lock_with_lua(Jedis jedis,String key, String UniqueId, int seconds) {
String lua_scripts = "if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then" +
"redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) return 1 else return 0 end";
List<String> keys = new ArrayList<>();
List<String> values = new ArrayList<>();
keys.add(key);
values.add(UniqueId);
values.add(String.valueOf(seconds));
Object result = jedis.eval(lua_scripts, keys, values);
//判断是否成功
return result.equals(1L);
}
/**
* 在Redis的2.6.12及以后中,使用 set key value [NX] [EX] 命令
*
* @param key
* @param value
* @param timeout
* @return
*/
public boolean lock(Jedis jedis,String key, String value, int timeout, TimeUnit timeUnit) {
long seconds = timeUnit.toSeconds(timeout);
return "OK".equals(jedis.set(key, value, "NX", "EX", seconds));
}
/**
* 自定义获取锁的超时时间
*
* @param jedis
* @param key
* @param value
* @param timeout
* @param waitTime
* @param timeUnit
* @return
* @throws InterruptedException
*/
public boolean lock_with_waitTime(Jedis jedis,String key, String value, int timeout, long waitTime,TimeUnit timeUnit) throws InterruptedException {
long seconds = timeUnit.toSeconds(timeout);
while (waitTime >= 0) {
String result = jedis.set(key, value, "nx", "ex", seconds);
if ("OK".equals(result)) {
return true;
}
waitTime -= sleepTime;
Thread.sleep(sleepTime);
}
return false;
}
/**
* 错误的解锁方法—直接删除key
*
* @param key
*/
public void unlock_with_del(Jedis jedis,String key) {
jedis.del(key);
}
/**
* 使用Lua脚本进行解锁操纵，解锁的时候验证value值
*
* @param jedis
* @param key
* @param value
* @return
*/
public boolean unlock(Jedis jedis,String key,String value) {
String luaScript = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
"return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
return jedis.eval(luaScript, Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(value)).equals(1L);
}
}定义一个TestController来测试我们实现的分布式锁
@RestController
public class TestController {
@RedisLock(key = "redis_lock")
@GetMapping("/index")
public String index() {
return "index";
}
}Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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