分布式锁实现

在分布式系统中，分布式锁是解决并发控制和数据一致性问题的关键技术。它确保了在多进程或多线程环境下，对共享资源的访问是互斥的，从而避免了数据冲突和不一致性。本文将深入探讨分布式锁的概念、常见实现方式。

分布式锁概念

分布式锁是满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。其核心思想是让所有进程使用同一把锁，通过锁来控制线程的执行，使程序在并发环境下能够串行执行，从而保证数据的安全性和一致性。

常见的分布式锁

常见的分布式锁有三种：Mysql、Redis 和 Zookeeper。

Mysql：Mysql 本身带有锁机制，但由于其性能一般，在分布式锁的应用中相对较少。
Redis：Redis 作为分布式锁是非常常见的一种方式，在企业级开发中广泛应用。它利用setnx命令来实现锁的获取，如果插入键成功，则表示获取到锁，否则表示获取锁失败。此外，还可以通过设置过期时间来自动释放锁，避免死锁的发生。
Zookeeper：Zookeeper 也是企业级开发中实现分布式锁的较好方案，它提供了强大的分布式协调能力，能够确保锁的可靠性和一致性。

实现思路

获取锁：
- 互斥：确保在同一时刻只能有一个线程获取到锁，其他线程必须等待。
- 非阻塞：尝试获取锁一次，如果成功则返回true，否则返回false，避免线程阻塞等待。
释放锁：
- 手动释放：线程在完成任务后，应及时手动释放锁，以便其他线程能够获取锁。
- 超时释放：在获取锁时设置一个超时时间，如果线程在超时时间内未完成任务，锁将自动释放，避免死锁的发生。

为了确保锁的操作原子性，通常使用一些原子性操作或脚本，如 Redis 中的 Lua 脚本，来保证获取锁和设置过期时间的操作是一个原子操作，避免出现部分成功的情况。例如

setnx lock thread1
expire lock 5

有可能在执行完第一句话的时候，服务器挂了，过期时间就无法执行，造成死锁的情况，无法保证原子性，因此我们想要这两个操作同时执行，可以使用下面这种方式，过期时间ex 为10s:

set lock thread ex 10 nx

分布式锁实现

锁的基本接口：

public interface ILock {

    /**
     * 尝试获取锁
     * @param timeoutSec 超时时间，单位秒 过期自动释放锁
     * @return true 获取成功，false 获取失败
     */
    boolean tryLock(long timeoutSec);
    
    /**
     * 释放锁
     */
    void unlock();
}

实现类：

public class SimpleRedisLock implements ILock {

    private String name;
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.name = name;
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    public static final String KEY_PREFIX = "lock:";

    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        //获取当前线程的id
        long threadId = Thread.currentThread().getId();
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, String.valueOf(threadId),
                        timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(success);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}

修改业务代码：原来有问题的代码：

        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        synchronized (userId.toString().intern()) {
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        }

修改如下：

        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
        boolean isLock = lock.tryLock(5);
        if (!isLock) {
            //获取失败，返回错误或者 重试
            return Result.fail("服务器繁忙");
        }
        try {
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        } finally {
            lock.unlock();
        }

##Redis 分布式锁误删问题

误删问题描述：持有锁的线程在锁的内部出现阻塞，导致锁自动释放，此时其他线程（如线程 2）尝试获取锁并成功获得。然后线程 2 在持有锁执行过程中，线程 1 反应过来继续执行，当线程 1 走到删除锁逻辑时，会误将本应该属于线程 2 的锁删除，这就是误删别人锁的情况。

解决方案：在获取锁时存入线程标示（可以用 UUID 表示），在释放锁时先获取锁中的线程标示，判断是否与当前线程标示一致。如果一致，则释放锁；如果不一致，则不进行锁的删除。

具体实现代码如下：

public static final String KEY_PREFIX = "lock:";
public static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";

@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
    // 获取当前线程的id
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
          .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, String.valueOf(threadId),
                   timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
    return BooleanUtil.isTrue(success);
}

@Override
public void unlock() {
    // 获取当前线程的id
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁的值
    String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
    if (threadId.equals(id)) {
        // 一致，说明是当前线程的锁，删除
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}

分布式锁原子性问题

问题描述：线程 1 持有锁后，在执行业务逻辑过程中准备删除锁，并且已经走到了条件判断的过程，即确认当前锁属于自己，正准备删除锁时，锁到期了。此时线程 2 进入，而线程 1 在卡顿结束后会继续执行删除锁的代码，导致条件判断没有起到作用，这就是删锁时的原子性问题。出现这个问题的原因是线程 1 的拿锁、判断锁、删锁操作并不是原子性的。

解决方案：使用 Lua 脚本解决多条命令的原子性问题。Lua 脚本可以编写多条 Redis 命令，确保这些命令执行时的原子性。

Lua脚本解决多条命令原子性问题

lua脚本可以编写多条redis命令，确保多条命令执行时的原子性. 调用函数

redis.call("命令名称 ","key","其他参数 ")

例如：

-- 执行set name jack  
redis.call("set","name","jack")

先执行set name Rose，再执行get name，则脚本如下：

--先执行set name Rose，再执行get name，则脚本如下：
redis.call("set","name","Rose")
local name = redis.call("get", "name")
return name

例如，释放锁的业务流程如下：

获取锁中的线程标示。
判断是否与指定的标示（当前线程标示）一致。
如果一致则释放锁（删除）。
如果不一致则什么都不做。

对应的Lua脚本为：

if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then  
-- 一致，则删除锁  
return redis.call('DEL', KEYS[1])  
end  
-- 不一致，则直接返回  
return 0

修改代码：

private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;

static {
    UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
    UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
    UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}

@Override
public void unlock() {
    //调用lua脚本
    stringRedisTemplate.execute(
            UNLOCK_SCRIPT,
            Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),
            ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
}

分布式锁概念​

常见的分布式锁​

实现思路​

分布式锁实现​

分布式锁原子性问题​

Lua脚本解决多条命令原子性问题​

分布式锁概念

常见的分布式锁

实现思路

分布式锁实现

分布式锁原子性问题

Lua脚本解决多条命令原子性问题