概述

目前幾乎很多大型網站及應用都是分散式部署的，分散式場景中的資料一致性問題一直是一個比較重要的話題。分散式的CAP理論告訴我們“任何一個分散式系統都無法同時滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分割槽容錯性（Partition tolerance），最多隻能同時滿足兩項。”所以，很多系統在設計之初就要對這三者做出取捨。在網際網路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使用者可以接受的範圍內即可。

在很多場景中，我們為了保證資料的最終一致性，需要很多的技術方案來支援，比如分散式事務、分散式鎖等。

選用Redis實現分散式鎖原因

Redis有很高的效能

Redis命令對此支援較好，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的字串，返回1；若key存在，則什麼都不做，返回0。

expire

expire key timeout
為key設定一個超時時間，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實現分散式鎖的時候，主要就會使用到這三個命令。

實現

使用的是jedis來連線Redis。

實現思想

獲取鎖的時候，使用setnx加鎖，並使用expire命令為鎖新增一個超時時間，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。

獲取鎖的時候還設定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。
分散式鎖的核心程式碼如下：

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 {
  // 獲取連線
  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，上鎖後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，用於釋放鎖時間確認
   retIdentifier = identifier;
   return retIdentifier;
  }
  // 返回-1代表key沒有設定超時時間，為key設定一個超時時間
  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散式鎖。
例子中使用50個執行緒模擬秒殺一個商品，使用--運算子來實現商品減少，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執行緒池，在初始化的時候傳給分散式鎖，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();
 // 設定最大連線數
 config.setMaxTotal(200);
 // 設定最大空閒數
 config.setMaxIdle(8);
 // 設定最大等待時間
 config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
 // 在borrow一個jedis例項時，是否需要驗證，若為true，則所有jedis例項均是可用的
 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);
 }
}
// 模擬執行緒進行秒殺服務

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。

若註釋掉使用鎖的部分

public void seckill() {
 // 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷
 //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource",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，有一些是非同步進行的。

在分散式環境中，對資源進行上鎖有時候是很重要的，比如搶購某一資源，這時候使用分散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併發量都有很大的影響，上述實現的分散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實現分散式鎖，使用zookeeper的可靠性是要大於使用redis實現的分散式鎖的，但是相比而言，redis的效能更好。

上面的程式碼可以在我的GitHub中進行檢視。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支援我們。