本篇文章给大家主要带大家了解一下Redis中分布式锁的实现和代码解析,希望对大家有所帮助!
Redis 分布式锁
大家项目中都会使用到分布式锁把,通常用来做数据的有序操作场景,比如一笔订单退款(如果可以退多次的情况)。或者用户多端下单。【相关推荐:Redis视频教程】
Maven 依赖
我主要是基于 Spring-Boot 2.1.2
+ Jedis
进行实现
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.1.2.RELEASE</version> </parent> <groupId>cn.edu.cqvie</groupId> <artifactId>redis-lock</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <java.version>1.8</java.version> <redis.version>2.9.0</redis.version> <spring-test.version>5.0.7</spring-test.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>${redis.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> </project>
配置文件
application.properties
配置文件内容如下:
spring.redis.host=127.0.0.1 spring.redis.port=6379 spring.redis.password= spring.redis.timeout=30000 spring.redis.jedis.pool.max-active=8 spring.redis.jedis.pool.min-idle=2 spring.redis.jedis.pool.max-idle=4 logging.level.root=INFO
接口定义
接口定义,对于锁我们核心其实就连个方法 lock
和 unlock
.
public interface RedisLock { long TIMEOUT_MILLIS = 30000; int RETRY_MILLIS = 30000; long SLEEP_MILLIS = 10; boolean tryLock(String key); boolean lock(String key); boolean lock(String key, long expire); boolean lock(String key, long expire, long retryTimes); boolean unlock(String key); }
分布式锁实现
我的实现方式是通过 setnx 方式实现了,如果存在 tryLock
逻辑的话,会通过 自旋
的方式重试
// AbstractRedisLock.java 抽象类 public abstract class AbstractRedisLock implements RedisLock { @Override public boolean lock(String key) { return lock(key, TIMEOUT_MILLIS); } @Override public boolean lock(String key, long expire) { return lock(key, TIMEOUT_MILLIS, RETRY_MILLIS); } } // 具体实现 @Component public class RedisLockImpl extends AbstractRedisLock { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass()); @Autowired private RedisTemplate<String, String> redisTemplate; private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>(); private static final String UNLOCK_LUA; static { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append("if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1] "); sb.append("then "); sb.append(" return redis.call(\"del\",KEYS[1]) "); sb.append("else "); sb.append(" return 0 "); sb.append("end "); UNLOCK_LUA = sb.toString(); } @Override public boolean tryLock(String key) { return tryLock(key, TIMEOUT_MILLIS); } public boolean tryLock(String key, long expire) { try { return !StringUtils.isEmpty(redisTemplate.execute((RedisCallback<String>) connection -> { JedisCommands commands = (JedisCommands) connection.getNativeConnection(); String uuid = UUID.randomUUID().toString(); threadLocal.set(uuid); return commands.set(key, uuid, "NX", "PX", expire); })); } catch (Throwable e) { logger.error("set redis occurred an exception", e); } return false; } @Override public boolean lock(String key, long expire, long retryTimes) { boolean result = tryLock(key, expire); while (!result && retryTimes-- > 0) { try { logger.debug("lock failed, retrying...{}", retryTimes); Thread.sleep(SLEEP_MILLIS); } catch (InterruptedException e) { return false; } result = tryLock(key, expire); } return result; } @Override public boolean unlock(String key) { try { List<String> keys = Collections.singletonList(key); List<String> args = Collections.singletonList(threadLocal.get()); Long result = redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) connection -> { Object nativeConnection = connection.getNativeConnection(); if (nativeConnection instanceof JedisCluster) { return (Long) ((JedisCluster) nativeConnection).eval(UNLOCK_LUA, keys, args); } if (nativeConnection instanceof Jedis) { return (Long) ((Jedis) nativeConnection).eval(UNLOCK_LUA, keys, args); } return 0L; }); return result != null && result > 0; } catch (Throwable e) { logger.error("unlock occurred an exception", e); } return false; } }
测试代码
最后再来看看如何使用吧. (下面是一个模拟秒杀的场景)
@RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class RedisLockImplTest { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass()); @Autowired private RedisLock redisLock; @Autowired private StringRedisTemplate redisTemplate; private ExecutorService executors = Executors.newScheduledThreadPool(8); @Test public void lock() { // 初始化库存 redisTemplate.opsForValue().set("goods-seckill", "10"); List<Future> futureList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 100; i++) { futureList.add(executors.submit(this::seckill)); try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } // 等待结果,防止主线程退出 futureList.forEach(action -> { try { action.get(); } catch (InterruptedException | ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } }); } public int seckill() { String key = "goods"; try { redisLock.lock(key); int num = Integer.valueOf(Objects.requireNonNull(redisTemplate.opsForValue().get("goods-seckill"))); if (num > 0) { redisTemplate.opsForValue().set("goods-seckill", String.valueOf(--num)); logger.info("秒杀成功,剩余库存:{}", num); } else { logger.error("秒杀失败,剩余库存:{}", num); } return num; } catch (Throwable e) { logger.error("seckill exception", e); } finally { redisLock.unlock(key); } return 0; } }
总结
本文是 Redis 锁的一种简单的实现方式,基于 jedis
实现了锁的重试操作。
但是缺点还是有的,不支持锁的自动续期,锁的重入,以及公平性(目前通过自旋的方式实现,相当于是非公平的方式)。
更多编程相关知识,请访问:编程入门!!
以上是深入解析Redis中的分布式锁的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

REDISACTSASBOTHADATASTOREANDASERVICE.1)ASADATASTORE,ITUSESIN-MEMORYSTOOGATOFORFOFFASTESITION,支持VariousDatharptructuresLikeKey-valuepairsandsortedsetsetsetsetsetsetsets.2)asaservice,ItprovidespunctionslikeItionitionslikepunikeLikePublikePublikePlikePlikePlikeAndluikeAndluAascriptingiationsmpleplepleclexplectiations

Redis与其他数据库相比,具有以下独特优势:1)速度极快,读写操作通常在微秒级别;2)支持丰富的数据结构和操作;3)灵活的使用场景,如缓存、计数器和发布订阅。选择Redis还是其他数据库需根据具体需求和场景,Redis在高性能、低延迟应用中表现出色。

Redis在数据存储和管理中扮演着关键角色,通过其多种数据结构和持久化机制成为现代应用的核心。1)Redis支持字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等数据结构,适用于缓存和复杂业务逻辑。2)通过RDB和AOF两种持久化方式,Redis确保数据的可靠存储和快速恢复。

Redis是一种NoSQL数据库,适用于大规模数据的高效存储和访问。1.Redis是开源的内存数据结构存储系统,支持多种数据结构。2.它提供极快的读写速度,适合缓存、会话管理等。3.Redis支持持久化,通过RDB和AOF方式确保数据安全。4.使用示例包括基本的键值对操作和高级的集合去重功能。5.常见错误包括连接问题、数据类型不匹配和内存溢出,需注意调试。6.性能优化建议包括选择合适的数据结构和设置内存淘汰策略。

Redis在现实世界中的应用包括:1.作为缓存系统加速数据库查询,2.存储Web应用的会话数据,3.实现实时排行榜,4.作为消息队列简化消息传递。Redis的多功能性和高性能使其在这些场景中大放异彩。

Redis脱颖而出是因为其高速、多功能性和丰富的数据结构。1)Redis支持字符串、列表、集合、散列和有序集合等数据结构。2)它通过内存存储数据,支持RDB和AOF持久化。3)从Redis6.0开始引入多线程处理I/O操作,提升了高并发场景下的性能。

RedisisclassifiedasaNoSQLdatabasebecauseitusesakey-valuedatamodelinsteadofthetraditionalrelationaldatabasemodel.Itoffersspeedandflexibility,makingitidealforreal-timeapplicationsandcaching,butitmaynotbesuitableforscenariosrequiringstrictdataintegrityo

Redis通过缓存数据、实现分布式锁和数据持久化来提升应用性能和可扩展性。1)缓存数据:使用Redis缓存频繁访问的数据,提高数据访问速度。2)分布式锁:利用Redis实现分布式锁,确保在分布式环境中操作的安全性。3)数据持久化:通过RDB和AOF机制保证数据安全性,防止数据丢失。


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