本篇文章为你整理了3种Redis分布式锁的对比(redis分布式锁用的是什么类型)的详细内容,包含有redis分布式锁和synchronized redis分布式锁用的是什么类型 redis分布式锁 缺点 redis分布式锁的使用场景 3种Redis分布式锁的对比,希望能帮助你了解 3种Redis分布式锁的对比。
我们通常使用的synchronized或者Lock都是线程锁,对同一个JVM进程内的多个线程有效。因为锁的本质 是内存中存放一个标记,记录获取锁的线程是谁,这个标记对每个线程都可见。然而我们启动的多个订单服务,就是多个JVM,内存中的锁显然是不共享的,每个JVM进程都有自己的 锁,自然无法保证线程的互斥了,这个时候我们就需要使用到分布式锁了。常用的有三种解决方案:1.基于数据库实现 2.基于zookeeper的临时序列化节点实现 3.redis实现。本文我们介绍的就是redis的实现方式。
实现分布式锁要满足3点:多进程可见,互斥,可重入。
1)多进程可见
redis本身就是基于JVM之外的,因此满足多进程可见的要求。
2)互斥
即同一时间只能有一个进程获取锁标记,我们可以通过redis的setnx实现,只有第一次执行的才会成功并返回1,其它情况返回0。
释放锁
释放锁其实只需要把锁的key删除即可,使用del xxx指令。不过,如果在我们执行del之前,服务突然宕机,那么锁就永远无法删除了。所以我们可以通过setex 命令设置过期时间即可。
import java.util.UUID;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
* 第一种分布式锁
@Component
public class RedisService {
private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
@Autowired
JedisPool jedisPool;
// 获取锁之前的超时时间(获取锁的等待重试时间)
private long acquireTimeout = 5000;
// 获取锁之后的超时时间(防止死锁)
private int timeOut = 10000;
* 获取分布式锁
* @return 锁标识
public boolean getRedisLock(String lockName,String val) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
// 1.计算获取锁的时间
Long endTime = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
// 2.尝试获取锁
while (System.currentTimeMillis() endTime) {
// 3. 获取锁成功就设置过期时间
if (jedis.setnx(lockName, val) == 1) {
jedis.expire(lockName, timeOut/1000);
return true;
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage());
} finally {
returnResource(jedis);
return false;
* 释放分布式锁
* @param lockName 锁名称
public void unRedisLock(String lockName) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
// 释放锁
jedis.del(lockName);
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage());
} finally {
returnResource(jedis);
// ===============================================
public String get(String key) {
Jedis jedis = null;
String value = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
value = jedis.get(key);
log.info(value);
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage());
} finally {
returnResource(jedis);
return value;
public void set(String key, String value) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
jedis.set(key, value);
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage());
} finally {
returnResource(jedis);
* 关闭连接
public void returnResource(Jedis jedis) {
try {
if(jedis!=null) jedis.close();
} catch (Exception e) {
}
上面的分布式锁实现了,但是这时候还可能出现另外2个问题:
一:获取锁时
setnx获取锁成功了,还没来得及setex服务就宕机了,由于这种非原子性的操作,死锁又发生了。其实redis提供了 nx 与 ex连用的命令。
二:释放锁时
1. 3个进程:A和B和C,在执行任务,并争抢锁,此时A获取了锁,并设置自动过期时间为10s
2. A开始执行业务,因为某种原因,业务阻塞,耗时超过了10秒,此时锁自动释放了
3. B恰好此时开始尝试获取锁,因为锁已经自动释放,成功获取锁
4. A此时业务执行完毕,执行释放锁逻辑(删除key),于是B的锁被释放了,而B其实还在执行业务
5. 此时进程C尝试获取锁,也成功了,因为A把B的锁删除了。
问题出现了:B和C同时获取了锁,违反了互斥性!如何解决这个问题呢?我们应该在删除锁之前,判断这个锁是否是自己设置的锁,如果不是(例如自己 的锁已经超时释放),那么就不要删除了。所以我们可以在set 锁时,存入当前线程的唯一标识!删除锁前,判断下里面的值是不是与自己标识释放一 致,如果不一致,说明不是自己的锁,就不要删除了。
/**
* 第二种分布式锁
public class RedisTool {
private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
* 尝试获取分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @param expireTime 超期时间
* @return 是否获取成功
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
return false;
* 释放分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @return 是否释放成功
public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {
System.out.println("释放锁..." + Thread.currentThread().getName() + ",identifierValue:" + requestId);
jedis.del(lockKey);
return true;
return false;
}
按照上面方式实现分布式锁之后,就可以轻松解决大部分问题了。网上很多博客也都是这么实现的,但是仍然有些场景是不满足的,例如一个方法获取到锁之后,可能在方法内调这个方法此时就获取不到锁了。这个时候我们就需要把锁改进成可重入式锁了。
3)重入锁:
也叫做递归锁,指的是在同一线程内,外层函数获得锁之后,内层递归函数仍然可以获取到该锁。换一种说法:同一个线程再次进入同步代码时,可以使用自己已获取到的锁。可重入锁可以避免因同一线程中多次获取锁而导致死锁发生。像synchronized就是一个重入锁,它是通过moniter函数记录当前线程信息来实现的。实现可重入锁需要考虑两点:
获取锁:首先尝试获取锁,如果获取失败,判断这个锁是否是自己的,如果是则允许再次获取, 而且必须记录重复获取锁的次数。
释放锁:释放锁不能直接删除了,因为锁是可重入的,如果锁进入了多次,在内层直接删除锁, 导致外部的业务在没有锁的情况下执行,会有安全问题。因此必须获取锁时累计重入的次数,释放时则减去重入次数,如果减到0,则可以删除锁。
下面我们假设锁的key为“ lock ”,hashKey是当前线程的id:“ threadId ”,锁自动释放时间假设为20
获取锁的步骤:
1、判断lock是否存在 EXISTS lock
2、不存在,则自己获取锁,记录重入层数为1.
2、存在,说明有人获取锁了,下面判断是不是自己的锁,即判断当前线程id作为hashKey是否存在:HEXISTS lock threadId
3、不存在,说明锁已经有了,且不是自己获取的,锁获取失败.
3、存在,说明是自己获取的锁,重入次数+1: HINCRBY lock threadId 1 ,最后更新锁自动释放时间, EXPIRE lock 20
释放锁的步骤:
1、判断当前线程id作为hashKey是否存在: HEXISTS lock threadId
2、不存在,说明锁已经失效,不用管了
2、存在,说明锁还在,重入次数减1: HINCRBY lock threadId -1 ,
3、获取新的重入次数,判断重入次数是否为0,为0说明锁全部释放,删除key: DEL lock
因此,存储在锁中的信息就必须包含:key、线程标识、重入次数。不能再使用简单的key-value结构, 这里推荐使用hash结构。
获取锁的脚本(注释删掉,不然运行报错)
local key = KEYS[1]; -- 第1个参数,锁的key
local threadId = ARGV[1]; -- 第2个参数,线程唯一标识
local releaseTime = ARGV[2]; -- 第3个参数,锁的自动释放时间
if(redis.call(exists, key) == 0) then -- 判断锁是否已存在
redis.call(hset, key, threadId, 1); -- 不存在, 则获取锁
redis.call(expire, key, releaseTime); -- 设置有效期
return 1; -- 返回结果
if(redis.call(hexists, key, threadId) == 1) then -- 锁已经存在,判断threadId是否是自己
redis.call(hincrby, key, threadId, 1); -- 如果是自己,则重入次数+1
redis.call(expire, key, releaseTime); -- 设置有效期
return 1; -- 返回结果
return 0; -- 代码走到这里,说明获取锁的不是自己,获取锁失败
释放锁的脚本(注释删掉,不然运行报错)
local key = KEYS[1]; -- 第1个参数,锁的key
local threadId = ARGV[1]; -- 第2个参数,线程唯一标识
if (redis.call(HEXISTS, key, threadId) == 0) then -- 判断当前锁是否还是被自己持有
return nil; -- 如果已经不是自己,则直接返回
local count = redis.call(HINCRBY, key, threadId, -1); -- 是自己的锁,则重入次数-1
if (count == 0) then -- 判断是否重入次数是否已经为0
redis.call(DEL, key); -- 等于0说明可以释放锁,直接删除
return nil;
end;
完整代码
import java.util.Collections;
import java.util.UUID;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;
* Redis可重入锁
public class RedisLock {
private static final StringRedisTemplate redisTemplate = SpringUtil.getBean(StringRedisTemplate.class);
private static final DefaultRedisScript Long LOCK_SCRIPT;
private static final DefaultRedisScript Object UNLOCK_SCRIPT;
static {
// 加载释放锁的脚本
LOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript ();
LOCK_SCRIPT.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lock.lua")));
LOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
// 加载释放锁的脚本
UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript ();
UNLOCK_SCRIPT.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("unlock.lua")));
* 获取锁
* @param lockName 锁名称
* @param releaseTime 超时时间(单位:秒)
* @return key 解锁标识
public static String tryLock(String lockName,String releaseTime) {
// 存入的线程信息的前缀,防止与其它JVM中线程信息冲突
String key = UUID.randomUUID().toString();
// 执行脚本
Long result = redisTemplate.execute(
LOCK_SCRIPT,
Collections.singletonList(lockName),
key + Thread.currentThread().getId(), releaseTime);
// 判断结果
if(result != null result.intValue() == 1) {
return key;
}else {
return null;
* 释放锁
* @param lockName 锁名称
* @param key 解锁标识
public static void unlock(String lockName,String key) {
// 执行脚本
redisTemplate.execute(
UNLOCK_SCRIPT,
Collections.singletonList(lockName),
key + Thread.currentThread().getId(), null);
}
至此,一个比较完善的redis锁就开发完成了。
以上就是3种Redis分布式锁的对比(redis分布式锁用的是什么类型)的详细内容,想要了解更多 3种Redis分布式锁的对比的内容,请持续关注盛行IT软件开发工作室。
郑重声明:本文由网友发布,不代表盛行IT的观点,版权归原作者所有,仅为传播更多信息之目的,如有侵权请联系,我们将第一时间修改或删除,多谢。