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Redisson實(shí)現(xiàn)Redis分布式鎖的幾種方式

前幾天發(fā)的一篇文章《Redlock：Redis分布式鎖最牛逼的實(shí)現(xiàn)》，引起了一些同學(xué)的討論，也有一些同學(xué)提出了一些疑問，這是好事兒。本文在講解如何使用Redisson實(shí)現(xiàn)Redis普通分布式鎖，以及Redlock算法分布式鎖的幾種方式的同時(shí)，也附帶解答這些同學(xué)的一些疑問。

Redis幾種架構(gòu)

Redis發(fā)展到現(xiàn)在，幾種常見的部署架構(gòu)有：

單機(jī)模式；
主從模式；
哨兵模式；
集群模式；

我們首先基于這些架構(gòu)講解Redisson普通分布式鎖實(shí)現(xiàn)，需要注意的是，只有充分了解普通分布式鎖是如何實(shí)現(xiàn)的，才能更好的了解Redlock分布式鎖的實(shí)現(xiàn)，因?yàn)镽edlock分布式鎖的實(shí)現(xiàn)完全基于普通分布式鎖。

普通分布式鎖

Redis普通分布式鎖這個(gè)大家基本上只了解，本文不打算過多的介紹，上一篇文章《Redlock：Redis分布式鎖最牛逼的實(shí)現(xiàn)》也講的很細(xì)，并且也說到了幾個(gè)重要的注意點(diǎn)。

所以直接show you the code，畢竟talk is cheap。

redisson版本

本次測試選擇redisson 2.14.1版本。

單機(jī)模式

源碼如下：

// 構(gòu)造redisson實(shí)現(xiàn)分布式鎖必要的Config
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5379").setPassword("a123456").setDatabase(0);
// 構(gòu)造RedissonClient
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
// 設(shè)置鎖定資源名稱
RLock disLock = redissonClient.getLock("DISLOCK");
boolean isLock;
try {
    //嘗試獲取分布式鎖
    isLock = disLock.tryLock(500, 15000, TimeUnit.MILLISECONDS);
    if (isLock) {
        //TODO if get lock success, do something;
        Thread.sleep(15000);
    }
} catch (Exception e) {
} finally {
    // 無論如何, 最后都要解鎖
    disLock.unlock();
}

通過代碼可知，經(jīng)過Redisson的封裝，實(shí)現(xiàn)Redis分布式鎖非常方便，我們再看一下Redis中的value是啥，和前文分析一樣，hash結(jié)構(gòu)，key就是資源名稱，field就是UUID+threadId，value就是重入值，在分布式鎖時(shí)，這個(gè)值為1（Redisson還可以實(shí)現(xiàn)重入鎖，那么這個(gè)值就取決于重入次數(shù)了）：

172.29.1.180:5379> hgetall DISLOCK
1) "01a6d806-d282-4715-9bec-f51b9aa98110:1"
2) "1"

哨兵模式

即sentinel模式，實(shí)現(xiàn)代碼和單機(jī)模式幾乎一樣，唯一的不同就是Config的構(gòu)造：

Config config = new Config();
config.useSentinelServers().addSentinelAddress(
        "redis://172.29.3.245:26378","redis://172.29.3.245:26379", "redis://172.29.3.245:26380")
        .setMasterName("mymaster")
        .setPassword("a123456").setDatabase(0);

集群模式

集群模式構(gòu)造Config如下：

Config config = new Config();
config.useClusterServers().addNodeAddress(
        "redis://172.29.3.245:6375","redis://172.29.3.245:6376", "redis://172.29.3.245:6377",
        "redis://172.29.3.245:6378","redis://172.29.3.245:6379", "redis://172.29.3.245:6380")
        .setPassword("a123456").setScanInterval(5000);

總結(jié)

普通分布式實(shí)現(xiàn)非常簡單，無論是那種架構(gòu)，向Redis通過EVAL命令執(zhí)行LUA腳本即可。

Redlock分布式鎖

那么Redlock分布式鎖如何實(shí)現(xiàn)呢？以單機(jī)模式Redis架構(gòu)為例，直接看實(shí)現(xiàn)代碼：

Config config1 = new Config();
config1.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5378")
        .setPassword("a123456").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient1 = Redisson.create(config1);

Config config2 = new Config();
config2.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5379")
        .setPassword("a123456").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient2 = Redisson.create(config2);

Config config3 = new Config();
config3.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5380")
        .setPassword("a123456").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient3 = Redisson.create(config3);

String resourceName = "REDLOCK";
RLock lock1 = redissonClient1.getLock(resourceName);
RLock lock2 = redissonClient2.getLock(resourceName);
RLock lock3 = redissonClient3.getLock(resourceName);

RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
boolean isLock;
try {
    isLock = redLock.tryLock(500, 30000, TimeUnit.MILLISECONDS);
    System.out.println("isLock = "+isLock);
    if (isLock) {
        //TODO if get lock success, do something;
        Thread.sleep(30000);
    }
} catch (Exception e) {
} finally {
    // 無論如何, 最后都要解鎖
    System.out.println("");
    redLock.unlock();
}

最核心的變化就是RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);，因?yàn)槲疫@里是以三個(gè)節(jié)點(diǎn)為例。

那么如果是哨兵模式呢？需要搭建3個(gè)，或者5個(gè)sentinel模式集群（具體多少個(gè)，取決于你）。
那么如果是集群模式呢？需要搭建3個(gè)，或者5個(gè)cluster模式集群（具體多少個(gè)，取決于你）。

實(shí)現(xiàn)原理

既然核心變化是使用了RedissonRedLock，那么我們看一下它的源碼有什么不同。這個(gè)類是RedissonMultiLock的子類，所以調(diào)用tryLock方法時(shí)，事實(shí)上調(diào)用了RedissonMultiLock的tryLock方法，精簡源碼如下：

public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    // 實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)之允許加鎖失敗節(jié)點(diǎn)限制
    int failedLocksLimit = failedLocksLimit();
    ListRLock> acquiredLocks = new ArrayListRLock>(locks.size());
    // 實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)之遍歷所有節(jié)點(diǎn)通過EVAL命令執(zhí)行l(wèi)ua加鎖
    for (ListIteratorRLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {
        RLock lock = iterator.next();
        boolean lockAcquired;
        try {
            // 對節(jié)點(diǎn)嘗試加鎖
            lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
        } catch (RedisConnectionClosedException|RedisResponseTimeoutException e) {
            // 如果拋出這類異常，為了防止加鎖成功，但是響應(yīng)失敗，需要解鎖
            unlockInner(Arrays.asList(lock));
            lockAcquired = false;
        } catch (Exception e) {
            // 拋出異常表示獲取鎖失敗
            lockAcquired = false;
        }
        
        if (lockAcquired) {
            // 成功獲取鎖集合
            acquiredLocks.add(lock);
        } else {
            // 如果達(dá)到了允許加鎖失敗節(jié)點(diǎn)限制，那么break，即此次Redlock加鎖失敗
            if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {
                break;
            }               
        }
    }
    return true;
}

很明顯，這段源碼就是上一篇文章《Redlock：Redis分布式鎖最牛逼的實(shí)現(xiàn)》提到的Redlock算法的完全實(shí)現(xiàn)。

以sentinel模式架構(gòu)為例，如下圖所示，有sentinel-1，sentinel-2，sentinel-3總計(jì)3個(gè)sentinel模式集群，如果要獲取分布式鎖，那么需要向這3個(gè)sentinel集群通過EVAL命令執(zhí)行LUA腳本，需要3/2+1=2，即至少2個(gè)sentinel集群響應(yīng)成功，才算成功的以Redlock算法獲取到分布式鎖：

問題合集

根據(jù)上面實(shí)現(xiàn)原理的分析，這位同學(xué)應(yīng)該是對Redlock算法實(shí)現(xiàn)有一點(diǎn)點(diǎn)誤解，假設(shè)我們用5個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)Redlock算法的分布式鎖。那么要么是5個(gè)redis單實(shí)例，要么是5個(gè)sentinel集群，要么是5個(gè)cluster集群。而不是一個(gè)有5個(gè)主節(jié)點(diǎn)的cluster集群，然后向每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過EVAL命令執(zhí)行LUA腳本嘗試獲取分布式鎖，如上圖所示。

失效時(shí)間如何設(shè)置
這個(gè)問題的場景是，假設(shè)設(shè)置失效時(shí)間10秒，如果由于某些原因?qū)е?0秒還沒執(zhí)行完任務(wù)，這時(shí)候鎖自動(dòng)失效，導(dǎo)致其他線程也會(huì)拿到分布式鎖。

這確實(shí)是Redis分布式最大的問題，不管是普通分布式鎖，還是Redlock算法分布式鎖，都沒有解決這個(gè)問題。也有一些文章提出了對失效時(shí)間續(xù)租，即延長失效時(shí)間，很明顯這又提升了分布式鎖的復(fù)雜度。另外就筆者了解，沒有現(xiàn)成的框架有實(shí)現(xiàn)，如果有哪位知道，可以告訴我，萬分感謝。

redis分布式鎖的高可用
關(guān)于Redis分布式鎖的安全性問題，在分布式系統(tǒng)專家Martin Kleppmann和Redis的作者antirez之間已經(jīng)發(fā)生過一場爭論。有興趣的同學(xué)，搜索"基于Redis的分布式鎖到底安全嗎"就能得到你想要的答案，需要注意的是，有上下兩篇（這應(yīng)該就是傳說中的神仙打架吧，哈）。

zookeeper or redis
沒有絕對的好壞，只有更適合自己的業(yè)務(wù)。就性能而言，redis很明顯優(yōu)于zookeeper；就分布式鎖實(shí)現(xiàn)的健壯性而言，zookeeper很明顯優(yōu)于redis。如何選擇，取決于你的業(yè)務(wù)！

到此這篇關(guān)于Redisson實(shí)現(xiàn)Redis分布式鎖的幾種方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redisson實(shí)現(xiàn)Redis分布式鎖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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標(biāo)簽：吉安邯鄲鶴崗本溪昭通丹東大理景德鎮(zhèn)

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