分布式锁与实现(一)—基于Redis实现

2019年1月8日16:28:15 评论 613

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项。”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

在很多场景中,我们为了保证数据的最终一致性,需要很多的技术方案来支持,比如分布式事务、分布式锁等。

选用Redis实现分布式锁原因

  • Redis有很高的性能
  • Redis命令对此支持较好,实现起来比较方便

在此就不介绍Redis的安装了,具体在Linux和Windows中的安装可以查看以下博客。
http://www.cnblogs.com/liuyang0/p/6504826.html

使用命令介绍

  • SETNX key val
    当且仅当key不存在时,set一个key为val的字符串,返回1;若key存在,则什么都不做,返回0。
  • expire key timeout
    为key设置一个超时时间,单位为second,超过这个时间锁会自动释放,避免死锁。
  • delete key
    删除key

在使用Redis实现分布式锁的时候,主要就会使用到这三个命令。

实现

使用的是jedis来连接Redis。

实现思想

  • 获取锁的时候,使用setnx加锁,并使用expire命令为锁添加一个超时时间,超过该时间则自动释放锁,锁的value值为一个随机生成的UUID,通过此在释放锁的时候进行判断。
  • 获取锁的时候还设置一个获取的超时时间,若超过这个时间则放弃获取锁。
  • 释放锁的时候,通过UUID判断是不是该锁,若是该锁,则执行delete进行锁释放

分布式锁的核心代码如下:

测试

下面就用一个简单的例子测试刚才实现的分布式锁。
例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品,使用–运算符来实现商品减少,从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。

模拟秒杀服务,在其中配置了jedis线程池,在初始化的时候传给分布式锁,供其使用。

模拟线程进行秒杀服务

结果如下,结果为有序的。

若注释掉使用锁的部分

从结果可以看出,有一些是异步进行的。

在分布式环境中,对资源进行上锁有时候是很重要的,比如抢购某一资源,这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。
当然,在具体使用中,还需要考虑很多因素,比如超时时间的选取,获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响,上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现,主要是一种思想。

下一次我会使用zookeeper实现分布式锁,使用zookeeper的可靠性是要大于使用redis实现的分布式锁的,但是相比而言,redis的性能更好。

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匿名

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