Redisson实现Redis分布式锁的N种姿式（转）

Redis几种架构

Redis发展到如今，几种常见的部署架构有：

1. 单机模式；
2. 主从模式；
3. 哨兵模式；
4. 集群模式；

咱们首先基于这些架构讲解Redisson普通分布式锁实现，须要注意的是，只有充分了解普通分布式锁是如何实现的，才能更好的了解Redlock分布式锁的实现，由于Redlock分布式锁的实现彻底基于普通分布式锁。

普通分布式锁

Redis普通分布式锁原理这个你们基本上都了解，本文不打算再过多的介绍，上一篇文章《Redlock：Redis分布式锁的实现》也讲的很细，而且也说到了几个重要的注意点。若是你对Redis普通的分布式锁还有一些疑问，能够再回顾一下这篇文章。

接下来直接show you the code，毕竟 talk is cheap。

• redisson版本

本次测试选择redisson 2.14.1版本。

单机模式

源码以下：

// 构造redisson实现分布式锁必要的Config
Config config = new Config(); config.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5379").setPassword("a123456").setDatabase(0); // 构造RedissonClient
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config); // 设置锁定资源名称
RLock disLock = redissonClient.getLock("DISLOCK"); boolean isLock; try { //尝试获取分布式锁
    isLock = disLock.tryLock(500, 15000, TimeUnit.MILLISECONDS); if (isLock) { //TODO if get lock success, do something;
        Thread.sleep(15000); } } catch (Exception e) { } finally { // 不管如何, 最后都要解锁
 disLock.unlock(); }

经过代码可知，通过Redisson的封装，实现Redis分布式锁很是方便，咱们再看一下Redis中的value是啥，和前文分析同样，hash结构，key就是资源名称，field就是UUID+threadId，value就是重入值，在分布式锁时，这个值为1（Redisson还能够实现重入锁，那么这个值就取决于重入次数了）：

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

哨兵模式

即sentinel模式，实现代码和单机模式几乎同样，惟一的不一样就是Config的构造：

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

集群模式构造Config以下：

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);

 

总结

普通分布式实现很是简单，不管是那种架构，向Redis经过EVAL命令执行LUA脚本便可。

Redlock分布式锁

那么Redlock分布式锁如何实现呢？以单机模式Redis架构为例，直接看实现代码：

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 { // 不管如何, 最后都要解锁
    System.out.println(""); redLock.unlock(); }

 

最核心的变化就是RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);，由于我这里是以三个节点为例。

那么若是是哨兵模式呢？须要搭建3个，或者5个sentinel模式集群（具体多少个，取决于你）。

那么若是是集群模式呢？须要搭建3个，或者5个cluster模式集群（具体多少个，取决于你）。

实现原理

既然核心变化是使用了RedissonRedLock，那么咱们看一下它的源码有什么不一样。这个类是RedissonMultiLock的子类，因此调用tryLock方法时，事实上调用了RedissonMultiLock的tryLock方法，精简源码以下：

public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException { // 实现要点之容许加锁失败节点限制（N-(N/2+1)）
    int failedLocksLimit = failedLocksLimit(); List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList<RLock>(locks.size()); // 实现要点之遍历全部节点经过EVAL命令执行lua加锁
    for (ListIterator<RLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) { RLock lock = iterator.next(); boolean lockAcquired; try { // 对节点尝试加锁
            lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS); } catch (RedisConnectionClosedException|RedisResponseTimeoutException e) { // 若是抛出这类异常，为了防止加锁成功，可是响应失败，须要解锁
            unlockInner(Arrays.asList(lock)); lockAcquired = false; } catch (Exception e) { // 抛出异常表示获取锁失败
            lockAcquired = false; } if (lockAcquired) { // 成功获取锁集合
            acquiredLocks.add(lock); } else { // 若是达到了容许加锁失败节点限制，那么break，即这次Redlock加锁失败
            if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) { break; } } } return true; }

 

很明显，这段源码就是上一篇文章《Redlock：Redis分布式锁的实现》提到的Redlock算法的彻底实现。

以sentinel模式架构为例，以下图所示，有sentinel-1，sentinel-2，sentinel-3总计3个sentinel模式集群，若是要获取分布式锁，那么须要向这3个sentinel集群经过EVAL命令执行LUA脚本，须要3/2+1=2，即至少2个sentinel集群响应成功，才算成功的以Redlock算法获取到分布式锁：

问题合集

 

根据上面实现原理的分析，这位同窗应该是对Redlock算法实现有一点点误解，假设咱们用5个节点实现Redlock算法的分布式锁。那么要么是5个redis单实例，要么是5个sentinel集群，要么是5个cluster集群。而不是一个有5个主节点的cluster集群，而后向每一个节点经过EVAL命令执行LUA脚本尝试获取分布式锁，如上图所示。

• 失效时间如何设置

这个问题的场景是，假设设置失效时间10秒，若是因为某些缘由致使10秒还没执行完任务，这时候锁自动失效，致使其余线程也会拿到分布式锁。

这确实是Redis分布式最大的问题，不论是普通分布式锁，仍是Redlock算法分布式锁，都没有解决这个问题。也有一些文章提出了对失效时间续租，即延长失效时间，很明显这又提高了分布式锁的复杂度。另外就笔者了解，没有现成的框架有实现，若是有哪位知道，能够告诉我，万分感谢。

• redis分布式锁的高可用

关于Redis分布式锁的安全性问题，在分布式系统专家Martin Kleppmann和Redis的做者antirez之间已经发生过一场争论。有兴趣的同窗，搜索"基于Redis的分布式锁到底安全吗"就能获得你想要的答案，须要注意的是，有上下两篇（这应该就是传说中的神仙打架吧，哈）。

• zookeeper or redis

没有绝对的好坏，只有更适合本身的业务。就性能而言，redis很明显优于zookeeper；就分布式锁实现的健壮性而言，zookeeper很明显优于redis。如何选择，取决于你的业务！

 

 转自： https://mp.weixin.qq.com/s/EcwPnD8jlZrBUzcADcRl6A