四、分布式锁之自定义分布式锁

1、基本原理和实现方式对比

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多个进程可见并且互斥的锁。分布式锁的核心思想就是多线程都使用同一把锁，实现程序串行执行。
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分布式锁需要具备的条件：
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特性含义
可见性多个线程都能感知到变化
互斥性分布式锁的最基本的特性，让程序串行执行
高可用程序不易崩溃，时刻保证较高的可用性
高性能要求分布式锁具备较高的加锁和释放锁性能
安全性要求分布式锁具备一定的安全性

常见的分布式锁有三种：
Mysql： mysql本身就带有锁机制，但是由于mysql性能本身一般，所以采用分布式锁的情况下，其实使用mysql作为分布式锁比较少见
Redis： redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式，现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁，利用setnx这个方法，如果插入key成功，则表示获得到了锁，如果有人插入成功，其他人插入失败则表示无法获得到锁，利用这套逻辑来实现分布式锁
Zookeeper： zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案，这里不过多阐述。
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2、Redis分布式锁实现的核心思路

实现分布式锁需要实现的两个基本方法：

  • 获取锁
    • 互斥：只能有一个线程成功获取到锁
    • 非阻塞：尝试获取一次，成功返回true，失败返回false
  • 释放锁
    • 手动释放
    • 超时释放：避免服务宕机导致出现死锁

核心思路：利用redis的setnx特性实现锁的互斥。当第一个线程setnx返回1，代表它获取锁成功，可以执行业务，然后释放锁；其他线程则等待一段时间后进行重试。
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3、实现分布式锁 V1.0

  • 锁对象接口
public interface ILock {/*** 尝试获取锁* @param timeoutSec 超时时间（秒）* @return*/boolean tryLock(long timeoutSec);/*** 释放锁*/void unlock();
}
  • 锁对象实现类
public class SimpleRedisLock implements ILock {private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;// 锁的名字(一般与当前业务模块相关)private String name;private String LOCK_PREFIX = "lock:";public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String name) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;this.name = name;}@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {// value建议设置当前线程的idlong threadId = Thread.currentThread().getId();Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(LOCK_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);// 不要直接返回success，自充拆箱可能会出现空指针异常return BooleanUtil.isTrue(success);}@Overridepublic void unlock() {stringRedisTemplate.delete(LOCK_PREFIX + name);}
}
  • 业务类-VoucherOrderServiceImpl

核心代码：

// 使用分布式锁实现一人一单
SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock(stringRedisTemplate, "order:" + userId);
// 尝试获取锁
boolean isLock = lock.tryLock(1200);
if (!isLock) {return Result.fail("不允许重复下单");
}
try {return oneUserAndOrder(voucherId);
} finally {lock.unlock();
}

/*** 一人一单** @param voucherId* @return*/
@Transactional
/*1、将锁放在方法体上，那么这个方法就是一个同步方法，只有一个线程能够进入，会导致性能问题*/
public /*synchronized */Result oneUserAndOrder(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();/*2、将锁放在方法体内存在的问题：方法执行完毕后，锁会被释放，但事务是由Spring管理的此时，事务还未提交，锁就被释放了，下一个进程进来，仍会出现线程安全问题*/
//        synchronized (userId.toString().intern()){// 保证一人一单Integer count = query().eq("voucher_id", voucherId).eq("user_id", userId).count();if (count > 0) {return Result.fail("id为：" + userId + "的用户已经购买过该秒杀券");}// 扣减库存，添加乐观锁boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1").eq("voucher_id", voucherId)// 这种方式反而会增加下单的失败率
//                .eq("stock", voucher.getStock())// 只要我库存还大于0，就允许用户继续下单.gt("stock", 0).update();if (!success) {return Result.fail("秒杀券已售罄");}// 生成订单VoucherOrder order = new VoucherOrder();long orderID = redisIdWorker.nextId("order");order.setId(orderID);order.setVoucherId(voucherId);order.setUserId(UserHolder.getUser().getId());save(order);return Result.ok(orderID);
}
  • 单元测试

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可以发现，集群模式下，两个线程同时争抢锁，只有一个线程成功获取到锁，实现了分布式锁的互斥！

4、分布式锁误删问题

4.1、误删问题

现考虑一种在分布式锁情况下仍会导致线程安全问题的极端情况：

  1. 线程1获取锁，获取成功，但因业务阻塞问题，导致分布式锁的TTL过期，锁失效
  2. 线程2获取锁，获取成功。
  3. 线程1执行完业务，释放锁，也就是把线程2的锁给释放掉了。
  4. 线程3获取锁，获取成功。
  5. 线程2执行完业务，释放锁，也就是释放了线程3的锁
  6. 线程3执行完业务，执行释放锁。

这种情况下，线程2和线程3存在线程安全问题。
导致该问题出现的本质原因在于线程在去释放锁的时候，不加判断，都不看这锁是不是自己的就给人家释放了。

4.2、解决方案

分布式锁会被误删的关键是redis再去删除数据的时候，没有做判断，当前线程没有判断在redis中存储的锁是不是自己的那把锁就直接给删掉了。
解决方案：给锁添加唯一标识（UUID），删除前做一次查询，判断是不是自己的那把锁，如果是，再做删除操作。

  • 核心代码更新

获取锁
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删除锁
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  • 测试

准备两个线程
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线程1成功获取锁
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通过手动删除锁，模拟线程1因业务阻塞导致锁过期被删除
线程2成功获取锁
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线程1执行完业务，删除锁
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线程2执行完业务，删除锁
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至此，就避免了分布式锁误删的问题！

5、分布式锁的原子性问题

5.1、原子性问题

目前仍存在一种更为极端的情况会导致分布式锁误删问题

  1. 线程1正常获取锁，执行业务逻辑，执行完毕准备删除锁
  2. 经过判断的确是自己的锁，此事发生线程阻塞等意外导致分布式锁TTL到期
  3. 线程2进入，获取到锁
  4. 切回到线程1，由于之前已经判断过是自己的锁了，直接执行释放锁操作

由此造成了分布式锁的误删问题
造成该问题出现的本质原因是：释放锁的查询判断和删除操作不具备原子性

5.2、通过Lua脚本解决原子性问题

Lua 是一种轻量级的编程语言，具有简洁的语法和强大的功能。它是一种动态类型的语言，支持函数式编程和面向对象编程。Lua 是一种嵌入式脚本语言，可以轻松地集成到其他应用程序中。
Redis提供了对Lua的支持实现
Spring提供了调用Lua脚本的API
基于这些特性，保证分布式锁删除操作原子性的实现思路：

  1. 将锁查询及删除操作写入到Lua脚本；
  2. 通过Spring调用编写好的Lua脚本

由于在Java中只有调用Lua脚本这一行操作语句，从而保证了原子性

  • unlock.lua
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end
  • 释放锁核心代码
public class SimpleRedisLock implements ILock {private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;// 锁的名字(一般与当前业务模块相关)private String name;private String LOCK_PREFIX = "lock:";final String uniqueStr = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;static {UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);}public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String name) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;this.name = name;}@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {// value建议设置当前线程的idlong threadId = Thread.currentThread().getId();Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(LOCK_PREFIX + name, uniqueStr + threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);// 不要直接返回success，自充拆箱可能会出现空指针异常return BooleanUtil.isTrue(success);}/*** 通过Lua脚本释放锁，保证操作的原子性*/@Overridepublic void unlock() {stringRedisTemplate.execute(UNLOCK_SCRIPT, Collections.singletonList(LOCK_PREFIX + name), uniqueStr + Thread.currentThread().getId());}//    @Override
//    public void unlock() {
//        // 查询当前线程的锁
//        String lock = stringRedisTemplate.opsForValue().get(LOCK_PREFIX + name);
//        // 如果当前线程的锁是自己的，才能删除
//        if (lock != null && lock.equals(uniqueStr + Thread.currentThread().getId())){
//            stringRedisTemplate.delete(LOCK_PREFIX + name);
//        }
//    }
}

至此，解决了因操作原子性而造成的分布式锁误删问题

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