这篇文章主要介绍了怎么在SpringBoot中使用Redis实现分布式锁的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇怎么在SpringBoot中使用Redis实现分布式锁文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
在聊分布式锁之前，有必要先解释一下，为什么需要分布式锁。
与分布式锁相对就的是单机锁，我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量产生数据问题，通常会使用一把锁来互斥以保证共享变量的正确性，其使用范围是在同一个进程中。如果换做是多个进程，需要同时操作一个共享资源，如何互斥呢？现在的业务应用通常是微服务架构，这也意味着一个应用会部署多个进程，多个进程如果需要修改MySQL中的同一行记录，为了避免操作乱序导致脏数据，此时就需要引入分布式锁了。
想要实现分布式锁，必须借助一个外部系统，所有进程都去这个系统上申请加锁。而这个外部系统，必须要实现互斥能力，即两个请求同时进来，只会给一个进程加锁成功，另一个失败。这个外部系统可以是数据库，也可以是Redis或Zookeeper，但为了追求性能，我们通常会选择使用Redis或Zookeeper来做。
Redis本身可以被多个客户端共享访问，正好就是一个共享存储系统，可以用来保存分布式锁。而且 Redis 的读写性能高，可以应对高并发的锁操作场景。本文主要探讨如何基于Redis实现分布式锁以及实现过程中可能面临的问题。
作为分布式锁实现过程中的共享存储系统，Redis可以使用键值对来保存锁变量，在接收和处理不同客户端发送的加锁和释放锁的操作请求。那么，键值对的键和值具体是怎么定的呢？我们要赋予锁变量一个变量名，把这个变量名作为键值对的键，而锁变量的值，则是键值对的值，这样一来，Redis就能保存锁变量了，客户端也就可以通过Redis的命令操作来实现锁操作。
想要实现分布式锁，必须要求Redis有互斥的能力。可以使用SETNX命令，其含义是SET IF NOT EXIST，即如果key不存在，才会设置它的值，否则什么也不做。两个客户端进程可以执行这个命令，达到互斥，就可以实现一个分布式锁。
以下展示了Redis使用key/value对保存锁变量，以及两个客户端同时请求加锁的操作过程。
加锁操作完成后，加锁成功的客户端，就可以去操作共享资源，例如，修改MySQL的某一行数据。操作完成后，还要及时释放锁，给后来者让出操作共享资源的机会。如何释放锁呢？直接使用DEL命令删除这个key即可。这个逻辑非常简单，整体的流程写成伪代码就是下面这样。
// 加锁 SETNX lock_key 1 // 业务逻辑 DO THINGS // 释放锁 DEL lock_key
但是，以上实现存在一个很大的问题，当客户端1拿到锁后，如果发生下面的场景，就会造成死锁。
程序处理业务逻辑异常，没及时释放锁进程挂了，没机会释放锁
以上情况会导致已经获得锁的客户端一直占用锁，其他客户端永远无法获取到锁。
为了解决以上死锁问题，最容易想到的方案是在申请锁时，在Redis中实现时，给锁设置一个过期时间，假设操作共享资源的时间不会超过10s，那么加锁时，给这个key设置10s过期即可。
但以上操作还是有问题，加锁、设置过期时间是2条命令，有可能只执行了第一条，第二条却执行失败，例如：
1.SETNX执行成功，执行EXPIRE时由于网络问题，执行失败
2.SETNX执行成功，Redis异常宕机，EXPIRE没有机会执行
3.SETNX执行成功，客户端异常崩溃，EXPIRE没有机会执行
总之这两条命令如果不能保证是原子操作，就有潜在的风险导致过期时间设置失败，依旧有可能发生死锁问题。幸好在Redis 2.6.12之后，Redis扩展了SET命令的参数，可以在SET的同时指定EXPIRE时间，这条操作是原子的，例如以下命令是设置锁的过期时间为10秒。
SET lock_key 1 EX 10 NX
至此，解决了死锁问题，但还是有其他问题。想像下面这个这样一种场景：
客户端1加锁成功，开始操作共享资源
客户端1操作共享资源耗时太久，超过了锁的过期时间，锁失效（锁被自动释放）
客户端2加锁成功，开始操作共享资源
客户端1操作共享资源完成，在finally块中手动释放锁，但此时它释放的是客户端2的锁。
这里存在两个严重的问题：
锁过期
释放了别人的锁
第1个问题是评估操作共享资源的时间不准确导致的，如果只是一味增大过期时间，只能缓解问题降低出现问题的概率，依旧无法彻底解决问题。原因在于客户端在拿到锁之后，在操作共享资源时，遇到的场景是很复杂的，既然是预估的时间，也只能是大致的计算，不可能覆盖所有导致耗时变长的场景。
第2个问题是释放了别人的锁，原因在于释放锁的操作是无脑操作，并没有检查这把锁的归属，这样解锁不严谨。如何解决呢？
解决办法是，客户端在加锁时，设置一个只有自己知道的唯一标识进去，例如可以是自己的线程ID，如果是redis实现，就是SET key unique_value EX 10 NX。之后在释放锁时，要先判断这把锁是否归自己持有，只有是自己的才能释放它。
//释放锁 比较unique_value是否相等，避免误释放
if redis.get("key") == unique_value then
return redis.del("key")这里释放锁使用的是GET + DEL两条命令，这时又会遇到原子性问题了。
客户端1执行GET，判断锁是自己的
客户端2执行了SET命令，强制获取到锁（虽然发生概念很低，但要严谨考虑锁的安全性）
客户端1执行DEL，却释放了客户端2的锁
由此可见，以上GET + DEL两个命令还是必须原子的执行才行。怎样原子执行两条命令呢？答案是Lua脚本，可以把以上逻辑写成Lua脚本，让Redis执行。因为Redis处理每个请求是单线程执行的，在执行一个Lua脚本时其它请求必须等待，直到这个Lua脚本处理完成，这样一来GET+DEL之间就不会有其他命令执行了。
以下是使用Lua脚本（unlock.script）实现的释放锁操作的伪代码，其中，KEYS[1]表示lock_key，ARGV[1]是当前客户端的唯一标识，这两个值都是我们在执行 Lua脚本时作为参数传入的。
//Lua脚本语言，释放锁 比较unique_value是否相等，避免误释放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end最后我们执行以下命令，即可
redis-cli --eval unlock.script lock_key , unique_value
这样一路优先下来，整个加锁、解锁流程就更严谨了，先小结一下，基于Redis实现的分布式锁，一个严谨的流程如下：
加锁时要设置过期时间SET lock_key unique_value EX expire_time NX
操作共享资源
释放锁：Lua脚本，先GET判断锁是否归属自己，再DEL释放锁
有了这个严谨的锁模型，我们还需要重新思考之前的那个问题，锁的过期时间不好评估怎么办。
前面提到过，过期时间如果评估得不好，这个锁就会有提前过期的风险，一种妥协的解决方案是，尽量冗余过期时间，降低锁提前过期的概率，但这个方案并不能完美解决问题。是否可以设置这样的方案，加锁时，先设置一个预估的过期时间，然后开启一个守护线程，定时去检测这个锁的失效时间，如果锁快要过期了，操作共享资源还未完成，那么就自动对锁进行续期，重新设置过期时间。
这是一种比较好的方案，已经有一个库把这些工作都封装好了，它就是Redisson。Redisson是一个Java语言实现的Redis SDK客户端，在使用分布式锁时，它就采用了自动续期的方案来避免锁过期，这个守护线程我们一般叫它看门狗线程。这个SDK提供的API非常友好，它可以像操作本地锁一样操作分布式锁。客户端一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗线程，它是一个后台线程，会每隔一段时间（这段时间的长度与设置的锁的过期时间有关）检查一下，如果检查时客户端还持有锁key（也就是说还在操作共享资源），那么就会延长锁key的生存时间。
那如果客户端在加锁成功后就宕机了呢？宕机了那么看门狗任务就不存在了，也就无法为锁续期了，锁到期自动失效。
上面讨论的情况，都是锁在单个Redis 实例中可能产生的问题，并没有涉及到Redis的部署架构细节。
Redis发展到现在，几种常见的部署架构有：
单机模式；
主从模式；
哨兵（sentinel）模式；
集群模式；
我们使用Redis时，一般会采用主从集群+哨兵的模式部署，哨兵的作用就是监测redis节点的运行状态。普通的主从模式，当master崩溃时，需要手动切换让slave成为master，使用主从+哨兵结合的好处在于，当master异常宕机时，哨兵可以实现故障自动切换，把slave提升为新的master，继续提供服务，以此保证可用性。那么当主从发生切换时，分布式锁依旧安全吗？
想像这样的场景：
客户端1在master上执行SET命令，加锁成功
此时，master异常宕机，SET命令还未同步到slave上（主从复制是异步的）
哨兵将slave提升为新的master，但这个锁在新的master上丢失了，导致客户端2来加锁成功了，两个客户端共同操作共享资源
可见，当引入Redis副本后，分布式锁还是可能受到影响。即使Redis通过sentinel保证高可用，如果这个master节点由于某些原因发生了主从切换，那么就会出现锁丢失的情况。
集群模式+Redlock实现高可靠的分布式锁
为了避免Redis实例故障而导致的锁无法工作的问题，Redis的开发者 Antirez提出了分布式锁算法Redlock。Redlock算法的基本思路，是让客户端和多个独立的Redis实例依次请求加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁了，否则加锁失败。这样一来，即使有单个Redis实例发生故障，因为锁变量在其它实例上也有保存，所以，客户端仍然可以正常地进行锁操作，锁变量并不会丢失。
来具体看下Redlock算法的执行步骤。Redlock算法的实现要求Redis采用集群部署模式，无哨兵节点，需要有N个独立的Redis实例（官方推荐至少5个实例）。接下来，我们可以分成3步来完成加锁操作。
第一步是，客户端获取当前时间。
第二步是，客户端按顺序依次向N个Redis实例执行加锁操作。
这里的加锁操作和在单实例上执行的加锁操作一样，使用SET命令，带上NX、EX/PX选项，以及带上客户端的唯一标识。当然，如果某个Redis实例发生故障了，为了保证在这种情况下，Redlock算法能够继续运行，我们需要给加锁操作设置一个超时时间。如果客户端在和一个Redis实例请求加锁时，一直到超时都没有成功，那么此时，客户端会和下一个Redis实例继续请求加锁。加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的有效时间，一般也就是设置为几十毫秒。
第三步是，一旦客户端完成了和所有Redis实例的加锁操作，客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。
客户端只有在满足两个条件时，才能认为是加锁成功，条件一是客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的Redis实例上成功获取到了锁；条件二是客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。
为什么大多数实例加锁成功才能算成功呢？多个Redis实例一起来用，其实就组成了一个分布式系统。在分布式系统中总会出现异常节点，所以在谈论分布式系统时，需要考虑异常节点达到多少个，也依旧不影响整个系统的正确运行。这是一个分布式系统的容错问题，这个问题的结论是：如果只存在故障节点，只要大多数节点正常，那么整个系统依旧可以提供正确服务。
在满足了这两个条件后，我们需要重新计算这把锁的有效时间，计算的结果是锁的最初有效时间减去客户端为获取锁的总耗时。如果锁的有效时间已经来不及完成共享数据的操作了，我们可以释放锁，以免出现还没完成共享资源操作，锁就过期了的情况。
当然，如果客户端在和所有实例执行完加锁操作后，没能同时满足这两个条件，那么，客户端就要向所有Redis节点发起释放锁的操作。为什么释放锁，要操作所有的节点呢，不能只操作那些加锁成功的节点吗？因为在某一个Redis节点加锁时，可能因为网络原因导致加锁失败，例如一个客户端在一个Redis实例上加锁成功，但在读取响应结果时由于网络问题导致读取失败，那这把锁其实已经在Redis上加锁成功了。所以释放锁时，不管之前有没有加锁成功，需要释放所有节点上的锁以保证清理节点上的残留的锁。
在Redlock算法中，释放锁的操作和在单实例上释放锁的操作一样，只要执行释放锁的 Lua脚本就可以了。这样一来，只要N个Redis实例中的半数以上实例能正常工作，就能保证分布式锁的正常工作了。所以，在实际的业务应用中，如果你想要提升分布式锁的可靠性，就可以通过Redlock算法来实现。
<!-- springboot整合redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>
package com.example.redisdemo.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
/**
* @description: Redis配置类
* @author Keson
* @date 21:20 2022/11/14
* @Param
* @return
* @version 1.0
*/
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) {
// 设置序列化
Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// 配置redisTemplate
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>();
redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
RedisSerializer<?> stringSerializer = new StringRedisSerializer();
redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer);// key序列化
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// value序列化
redisTemplate.setHashKeySerializer(stringSerializer);// Hash key序列化
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// Hash value序列化
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
}package com.example.redisdemo.service;
import com.example.redisdemo.entity.CustomerBalance;
import java.util.concurrent.Callable;
/**
* @author Keson
* @version 1.0
* @description: TODO
* @date 2022/11/14 15:12
*/
public interface RedisService {
<T> T callWithLock(CustomerBalance customerBalance, Callable<T> callable) throws Exception;
}package com.example.redisdemo.service.impl;
import com.example.redisdemo.entity.CustomerBalance;
import com.example.redisdemo.service.RedisService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands;
import org.springframework.data.redis.connection.ReturnType;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* @author Keson
* @version 1.0
* @description: TODO Redis实现分布式锁
* @date 2022/11/14 15:13
*/
@Service
@Slf4j
public class RedisServiceImpl implements RedisService {
//设置默认过期时间
private final static int DEFAULT_LOCK_EXPIRY_TIME = 20;
//自定义lock key前缀
private final static String LOCK_PREFIX = "LOCK:CUSTOMER_BALANCE";
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Override
public <T> T callWithLock(CustomerBalance customerBalance, Callable<T> callable) throws Exception{
//自定义lock key
String lockKey = getLockKey(customerBalance.getCustomerNumber(), customerBalance.getSubAccountNumber(), customerBalance.getCurrencyCode());
//将UUID当做value，确保唯一性
String lockReference = UUID.randomUUID().toString();
try {
if (!lock(lockKey, lockReference, DEFAULT_LOCK_EXPIRY_TIME, TimeUnit.SECONDS)) {
throw new Exception("lock加锁失败");
}
return callable.call();
} finally {
unlock(lockKey, lockReference);
}
}
//定义lock key
String getLockKey(String customerNumber, String subAccountNumber, String currencyCode) {
return String.format("%s:%s:%s:%s", LOCK_PREFIX, customerNumber, subAccountNumber, currencyCode);
}
//redis加锁
private boolean lock(String key, String value, long timeout, TimeUnit timeUnit) {
Boolean locked;
try {
//SET_IF_ABSENT --> NX: Only set the key if it does not already exist.
//SET_IF_PRESENT --> XX: Only set the key if it already exist.
locked = (Boolean) redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection ->
connection.set(key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),
Expiration.from(timeout, timeUnit), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT));
} catch (Exception e) {
log.error("Lock failed for redis key: {}, value: {}", key, value);
locked = false;
}
return locked != null && locked;
}
//redis解锁
private boolean unlock(String key, String value) {
try {
//使用lua脚本保证删除的原子性，确保解锁
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] " +
"then return redis.call('del', KEYS[1]) " +
"else return 0 end";
Boolean unlockState = (Boolean) redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection ->
connection.eval(script.getBytes(), ReturnType.BOOLEAN, 1,
key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)));
return unlockState == null || !unlockState;
} catch (Exception e) {
log.error("unLock failed for redis key: {}, value: {}", key, value);
return false;
}
}
} @Override
public int updateById(CustomerBalance customerBalance) throws Exception {
return redisService.callWithLock(customerBalance, ()-> customerBalanceMapper.updateById(customerBalance));
}关于“怎么在SpringBoot中使用Redis实现分布式锁”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“怎么在SpringBoot中使用Redis实现分布式锁”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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