redis 事务分布式锁 redis分布式事务解决方案

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mob6454cc6aeeaf 2023-08-30 09:40:00

文章标签 redis 事务分布式锁分布式 redis java 分布式锁 文章分类 Redis 数据库

文章目录

1:分布式锁的概念

1：概念
2：锁/分布式锁/事务区别

2：本文使用的案例场景

1：需求
2：controller层代码
3:锁控制层代码（使用synchronized 不成功）
4：调用的订单业务代码

3：Redis解决方案-手写redis

1：原理和问题优化处理
2：锁机制代码-设置过期时间和只能释放自己的锁
3：锁机制代码-手动增加续约时间

4：Redis解决方案-redisson

1:Redisson 一个用来进行分布式锁的工具类
2：导入redisson依赖
3:设置RedissonClient
4：业务使用
5:缺点

分布式锁-Redis解决方案和Redisson解决方案

分布式锁-数据库mysql解决方案

分布式锁-Redis红锁解决方案

1:分布式锁的概念

1：概念

分布式锁（多服务共享锁）在分布式的部署环境下，通过锁机制来让多客户端互斥的对共享资源进行访问

控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源，往往需要互斥来防止彼此干扰，以保证一致性。

2：锁/分布式锁/事务区别

锁单进程的系统中，存在多线程同时操作一个公共变量，此时需要加锁对变量进行同步操作，保证多线程的操作线性执行消除并发修改。解决的是单进程中的多线程并发问题。
分布式锁只要的应用场景是在集群模式的多个相同服务，可能会部署在不同机器上，解决进程间安全问题，防止多进程同时操作一个变量或者数据库。解决的是多进程的并发问题事务解决一个会话过程中，上下文的修改对所有数据库表的操作要么全部成功，要不全部失败。所以应用在service层。解决的是一个会话中的操作的数据一致性。
分布式事务解决一个联动操作，比如一个商品的买卖分为添加商品到购物车、修改商品库存，此时购物车服务和商品库存服务可能部署在两台电脑，这时候需要保证对两个服务的操作都全部成功或者全部回退。解决的是组合服务的数据操作的一致性问题

2：本文使用的案例场景

1：需求

当在打车软件中，乘客下了订单。多个司机抢单，此时因为单子只有一个，多个司机对此共享资源进行抢，此处应该使用分布式锁；

2：controller层代码

@GetMapping("/do/{orderId}")
    public String grab(@PathVariable("orderId") int orderId, int driverId){
        System.out.println("order:"+orderId+",driverId:"+driverId);
        //此处调用锁控制层代码
        grabService.grabOrder(orderId,driverId);
        return "";
    }

3:锁控制层代码（使用synchronized 不成功）

使用synchronized 不能保证多台服务器只有一个抢成功；因为synchronized 只能锁本服务的资源；多台服务的资源是锁不住的；

@Autowired
	OrderService orderService;
	
	@Override
	public String grabOrder(int orderId, int driverId) {
		String lock = (orderId+"");
		
		synchronized (lock.intern()) {
			try {
				System.out.println("司机:"+driverId+" 执行抢单逻辑");
				//此处调用订单业务代码
	            boolean b = orderService.grab(orderId, driverId);
	            if(b) {
	            	System.out.println("司机:"+driverId+" 抢单成功");
	            }else {
	            	System.out.println("司机:"+driverId+" 抢单失败");
	            }
	            
	        } finally {
	        	
	            
	        }
		}
		
		
		return null;
	}

4：调用的订单业务代码

这一层就是写的伪代码，后续并不关注他

redis 事务分布式锁 redis分布式事务解决方案_redis 事务分布式锁

3：Redis解决方案-手写redis

1：原理和问题优化处理

1：判断一个固定的key在Redis里是否存在，如果这个key存在，说明这把锁正在被使用，反之说明这把锁没有被使用可以被过去
2：如果一个请求获取锁成功，但还没等释放释放锁的时候，这个服务挂掉的改怎么办?这会导致其他的服务永远也无法获取到锁，
此时可以在set key时，设置key的过期时间
3：加超时时间,会有加不上的情况，比如设置key和加过期时间不是原子操作，
此时我们可以将这两个操作变为一个方法，实现原子操作
4：在一个请求释放锁之前，key过期了，锁又被其他请求用了，然后这个请求有释放了锁，导致了释放其他请求的锁，这种情况怎么处理?
那我们可以在sey key 时，value存放针对于这个请求唯一的字符串，在释放锁之前判断是否是我创建的锁，也就是说只能释放自己的锁
5：一个请求还没执行到关键代码，锁就过期（超时）了，这又会导致并发抢锁现象，这种情况怎么处理?
我们可以使用另一个线程（守护线程），来观察这次请求是否结束，如果没有结束延长锁的过期时间（续约）

2：锁机制代码-设置过期时间和只能释放自己的锁

package com.online.taxi.order.service.impl;

import com.online.taxi.order.service.GrabService;
import com.online.taxi.order.service.OrderService;
import com.online.taxi.order.service.RenewGrabLockService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author 
 */
@Service
public class GrabRedisLockServiceImpl implements GrabService {

	//redis调用连接
	@Autowired
	StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
	
	@Autowired
	OrderService orderService;

	@Autowired
	RenewGrabLockService renewGrabLockService;
	
    @Override
    public String grabOrder(int orderId , int driverId){
        //生成key
    	String lock = "order_"+(orderId+"");
    	/*
    	 *  情况一，如果锁没执行到释放，比如业务逻辑执行一半，运维重启服务，或 服务器挂了，没走 finally，怎么办？
    	 *  加超时时间
    	 *  setnx
    	 */
//    	boolean lockStatus = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock.intern(), driverId+"");
//    	if(!lockStatus) {
//    		return null;
//    	}
    	
    	/*
    	 *  情况二：加超时时间,会有加不上的情况，运维重启
    	 */
//    	boolean lockStatus = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock.intern(), driverId+"");
//    	stringRedisTemplate.expire(lock.intern(), 30L, TimeUnit.SECONDS);
//    	if(!lockStatus) {
//    		return null;
//    	}
    	
    	/*
    	 * 情况三：超时时间应该一次加，不应该分2行代码，
    	 * 
    	 */
    	boolean lockStatus = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock.intern(), driverId+"", 10L, TimeUnit.SECONDS);
    	
    	if(!lockStatus) {
    		return null;
    	}
		try {
			TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}

		try {
			System.out.println("司机:"+driverId+" 执行抢单逻辑");
			
            boolean b = orderService.grab(orderId, driverId);
            if(b) {
            	System.out.println("司机:"+driverId+" 抢单成功");
            }else {
            	System.out.println("司机:"+driverId+" 抢单失败");
            }
            
        } finally {
        	/**
        	 * 情况四：这种释放锁有，可能释放了别人的锁。
        	 */
//        	stringRedisTemplate.delete(lock.intern());
        	
        	/**
        	 * 下面代码避免释放别人的锁，通过key对应的value值来判断是否为自己的锁
        	 */
        	if((driverId+"").equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lock.intern()))) {
				stringRedisTemplate.delete(lock.intern());
			}
        }
        return null;
    }
}

3：锁机制代码-手动增加续约时间

1：写一个异步的守护线程来主动为当前redis的key增加到期时间

@Service
public class RenewGrabLockServiceImpl implements RenewGrabLockService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    @Override
    @Async
    public void renewLock(String key, String value, int time) {
        System.out.println("续命"+key+"  "+value);
        String v = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        while (StringUtils.isNotBlank(v) && v.equals(value)){
            int sleepTime = time / 3;
            try {
                Thread.sleep(sleepTime * 1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            redisTemplate.expire(key,time,TimeUnit.SECONDS);
            
        }

    }
}

2:业务代码

@Service
public class GrabRedisLockServiceImpl implements GrabService {

	//redis调用连接
	@Autowired
	StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
	
	@Autowired
	OrderService orderService;

	@Autowired
	RenewGrabLockService renewGrabLockService;
	
    @Override
    public String grabOrder(int orderId , int driverId){
        //生成key
    	String lock = "order_"+(orderId+"");
    
    	boolean lockStatus = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock.intern(), driverId+"", 10L, TimeUnit.SECONDS);
    	// 开个子线程，原来时间N，每个n/3，去续上n
		renewGrabLockService.renewLock(lock.intern(),driverId+"",10);
    	if(!lockStatus) {
    		return null;
    	}
		try {
			TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}

		try {
			System.out.println("司机:"+driverId+" 执行抢单逻辑");
			
            boolean b = orderService.grab(orderId, driverId);
            if(b) {
            	System.out.println("司机:"+driverId+" 抢单成功");
            }else {
            	System.out.println("司机:"+driverId+" 抢单失败");
            }
            
        } finally {
        	        	
        	/**
        	 * 下面代码避免释放别人的锁，通过key对应的value值来判断是否为自己的锁
        	 */
        	if((driverId+"").equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lock.intern()))) {
				stringRedisTemplate.delete(lock.intern());
			}
        }
        return null;
    }
}

4：Redis解决方案-redisson

1:Redisson 一个用来进行分布式锁的工具类

目前基于Redis实现的分布式锁常用的框架是Redisson,它的使用比较简单，在项目中引入Redisson的依赖，然后基于Redis实现分布式锁的加锁与释放锁，

Redisson 的加锁机制：线程1去获取锁，获取成功: 执行lua脚本，保存数据到redis数据库。线程2也去获取锁，获取失败: 一直通过while循环尝试获取锁，获取成功后，执行lua脚本，保存数据到redis数据库。

Redisson 的还有一个重要的续约机制，只要客户端一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。

Redisson 加锁工作流程如下：

redis 事务分布式锁 redis分布式事务解决方案_分布式_02

2：导入redisson依赖

<dependency>
     <groupId>org.redisson</groupId>
     <artifactId>redisson</artifactId>
     <version>3.16.8</version>
 </dependency>

3:设置RedissonClient

@Bean
    public RedissonClient redissonClient() {
    	Config config = new Config();
    	config.useSingleServer().setAddress("127.0.0.1:6379").setDatabase(0);

    	return Redisson.create(config);
    }

4：业务使用

@Service
public class GrabRedisRedissonServiceImpl implements GrabService {

	@Autowired
	RedissonClient redissonClient;
	
	@Autowired
	OrderService orderService;
	
    @Override
    public String grabOrder(int orderId , int driverId){
        //生成key
    	String lock = "order_"+(orderId+"");
    	
    	RLock rlock = redissonClient.getLock(lock.intern());

        try {
    		// 此代码默认 设置key 超时时间30秒，过10秒，再延时
    		rlock.lock();
            
			System.out.println("司机:"+driverId+" 执行抢单逻辑");
			
            boolean b = orderService.grab(orderId, driverId);
            if(b) {
            	System.out.println("司机:"+driverId+" 抢单成功");
            }else {
            	System.out.println("司机:"+driverId+" 抢单失败");
            }
            
        } finally {
        	rlock.unlock();
        }
        return null;
    }
}

5:缺点

客户端A从master获取到锁
在master将锁同步到slave之前，master宕掉了。
slave节点被晋级为master节点
客户端B从新的master获取到锁
而客户端A也以为自己成功加了锁，此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时就会导致各种脏数据的产生

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