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Redis分布式锁

news 来源：原创 2025/5/7 4:46:59

一、全局ID生成器

1.1 概念

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具。具有以下特点：
（１）唯一性；（２）高可用；（３）高性能；（４）递增性；（５）安全性。
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1.2 实现

1.2.1 UUID

返回结果是为字符串，不是自增。使用较少。

1.2.2 Redis自增

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1.2.3 snowflake算法

1.2.4 数据库自增

二、集群下的线程并发安全问题

通过加锁机制（synchronize）可以解决单机情况下的线程安全问题，但是在集群模式下就不行了。
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修改nginx的配置文件nginx.conf：

说明：上图中的配置说明"/api"请求会转到"/backend"请求，且配置了两个服务（172.0.0.1:8081与172.0.0.1:8082）实现负载均衡，即实现集群模式。
使用锁下单（确保一个用户只能下一单）：
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但是若同一用户发了两次请求，一次请求发送到8081服务，另一次发送到8082服务，可以发现两次请求都获取到了锁，且都完成了下单，导致不符合业务要求。
原因是锁监视器存在机器本地的JVM中，而一台机器有自己的JVM，锁机制在集群模式下失效。该问题用分布式锁来实现。

三、分布式锁

分布式锁：满足分布式模式或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

3.1 三种实现方法

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3.2 基于Redis的分布式锁

3.2.1 思路

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注意：需要设置key的生存时间，防止服务宕机导致锁未释放。

3.2.2 代码实现

接口：
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实现类：

使用锁：

3.2.3 锁误删的问题

3.2.3.1 产生原因

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以上图图示说明，线程1获取了锁，但是执行时线程阻塞了，导致锁超时释放。而此时线程2去获取了锁。在线程2执行过程中，线程1执行完并去释放锁，实际上释放的是线程2设置的锁，即导致了锁误删。

3.2.3.2 流程修改方法

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原流程:

修改后流程：

3.2.3.3 代码实现

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3.2.4分布式锁的原子性问题

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3.2.3中的锁误删问题的解决方法还有一个问题是，当线程1要删锁时，判断完锁是自己后，阻塞了一段时间，锁超时释放。之后线程2获取了锁，线程1阻塞结束继续执行，进行删锁，又导致了锁误删。因此，判断锁是否是自己的与删除锁的操作需要具备原子性。

3.2.5 Lua脚本解决多条命令原子性问题

Redis提供了Lua脚本（一种编程语言），在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。
Lua变成语言的基本语法的参考网站：

https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html

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执行脚本指令：
eval
例如：

Lua脚本编写如下：

java的执行redis的lua脚本的接口：

在项目中新建脚本文件：

加载脚本（提前加载好）：

3.3 基于Redis分布式锁的问题

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注意：上述四个问题出现的概率极低，不考虑这些问题的锁的性能也够用了。

四、Redisson

4.1 Redisson介绍

Redisson是封装好的实现Redis分布式锁的依赖，可以直接使用（意思是前面实现锁的代码其实都不用自己写）。使用方法如下。

4.1.1 引入依赖

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4.1.2 配置Redisson客户端

有两个配置方式，一种是使用java配置进行配置；一种是使用配置文件与springboot整合实现，并且官方还提供一种springboot start。建议使用第一种方法。
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4.1.3 使用Redisson的分布式锁

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例如：

4.2 Redisson可重入锁原理

之前介绍的自定义锁未实现可重入机制。Redisson可实现。
例如：
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实现机制是当获取锁时判断获取锁的是否是当前线程。

4.3 Redisson分布式锁锁重试问题

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4.4 Redisson分布式锁主从一致性问题

4.4.1 问题产生原因

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首先，redis的主节点获取锁后，开始向从节点同步信息，但就在此时主节点发生了故障即同步尚未完成。Redis有哨兵监控集群状态，当它发现主节点宕机后，从从节点种选择一个作为主节点。Java应用去访问新的主节点时发现锁已丢失，即锁失效了，此时再有其他线程来获取锁还是可以成功的，这就会产生线程并发安全的问题即主从一致性导致的锁失效问题。

4.4.2 Redisson解决方案

Redisson将所有的节点都看成独立的redis节点，相互之间没有主从关系。此时获取锁的方式就变了，之前是找到master节点然后获取锁；但现在必须依次向多个redis节点都去获取锁，这些都保存了锁标识才算获取锁成功（即使用联锁）。
也可以保留主从节点关系，只是有多个主节点：
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不具备主从关系的代码实现：
三个独立的redisclient，
创建联锁，

4.5 使用JVM阻塞线程

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未使用redis缓存的秒杀下单流程如下。

如上图，对流程进行优化。“判断秒杀库存”和“校验一人一单”由redis完成，再通过消息队列完成下单操作。
具体实现：

代码实现：
新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到redis中，
基于lua脚本，实现秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢购成功，
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