Redis实现分布式锁和等待序列

在集群下，经常会因为同时处理发生资源争抢和并发问题，但是我们都知道同步锁 synchronized 、 cas 、 ReentrankLock 这些锁的作用范围都是 JVM ，说白了在集群下没啥用。这时我们就需要能在多台 JVM 之间决定执行顺序的锁了，现在分布式锁主要有 redis 、 Zookeeper 实现的，还有数据库的方式，不过性能太差，也就是需要一个第三方的监管。

背景

最近在做一个消费 Kafka 消息的时候发现，由于线上的消费者过多，经常会遇到，多个机器同时处理一个主键类型的数据的情况发生，如果最后是执行更新操作的话，也就是一个更新顺序的问题，但是如果恰好都需要插入数据的时候，会出现主键重复的问题。这是生产上不被允许的(因为公司有异常监管的机制，扣分啥的)，这是就需要个分布式锁了，斟酌后用了 Redis 的实现方式(因为网上例子多)

分析

redis 实现的分布式锁，实现原理是 set 方法，因为多个线程同时请求的时候，只有一个线程可以成功并返回结果，还可以设置有效期，来避免死锁的发生，一切都是这么的完美，不过有个问题，在 set 的时候，会直接返回结果，成功或者失败，不具有阻塞效果，需要我们自己对失败的线程进程处理，有两种方式

• 丢弃
• 等待重试 由于我们的系统需要这些数据，那么只能重新尝试获取。这里使用 redis 的 List 类型实现等待序列的作用

代码

直接上代码 其实直接 redis 的 工具 类就可以解决了

package com.test
import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.util.Collections;
import java.util.List;

/**
 * @desc redis队列实现方式
 * @anthor 
 * @date 
 **/
public class RedisUcUitl {

    private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";

    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

    private RedisUcUitl() {

    }
    /**
     * logger
     **/

    /**
     * 存储redis队列顺序存储 在队列首部存入
     *
     * @param key   字节类型
     * @param value 字节类型
     */
    public static Long lpush(Jedis jedis, final byte[] key, final byte[] value) {

        return jedis.lpush(key, value);
    
    }

    /**
     * 移除列表中最后一个元素 并将改元素添加入另一个列表中 ，当列表为空时 将阻塞连接 直到等待超时
     *
     * @param srckey
     * @param dstkey
     * @param timeout 0 表示永不超时
     * @return
     */
    public static byte[] brpoplpush(Jedis jedis,final byte[] srckey, final byte[] dstkey, final int timeout) {

        return jedis.brpoplpush(srckey, dstkey, timeout);

    }

    /**
     * 返回制定的key,起始位置的redis数据
     * @param redisKey
     * @param start
     * @param end -1 表示到最后
     * @return
     */
    public static List<byte[]> lrange(Jedis jedis,final byte[] redisKey, final long start, final long end) {
        
        return jedis.lrange(redisKey, start, end);
    }

    /**
     * 删除key
     * @param redisKey
     */
    public static void delete(Jedis jedis, final byte[] redisKey) {
        
         return jedis.del(redisKey);
    }

    /**
     * 尝试加锁
     * @param lockKey key名称
     * @param requestId 身份标识
     * @param expireTime 过期时间
     * @return
     */
    public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis,final String lockKey, final String requestId, final int expireTime) {
        String result =  jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
        return LOCK_SUCCESS.equals(result);

    }

    /**
     * 释放锁
     * @param lockKey key名称
     * @param requestId 身份标识
     * @return
     */
    public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis,final String lockKey, final String requestId) {
        final String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));

        return RELEASE_SUCCESS.equals(result);

    }
}

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业务逻辑主要代码如下

// 1.先消耗队列中的
while(true){
    // 消费队列
    try{
        // 被放入redis队列的数据 序列化后的
        byte[] bytes = RedisUcUitl.brpoplpush(keyStr.getBytes(UTF_8), dstKeyStr.getBytes(UTF_8), 1);
        if(bytes == null || bytes.isEmpty()){
           // 队列中没数据时退出
            break;
        }
        // 反序列化对象
        Map<String, Object> singleMap = (Map<String, Object>) ObjectSerialUtil.bytesToObject(bytes);
        // 塞入唯一的值 防止被其他线程误解锁
        String requestId = UUID.randomUUID().toString();
        boolean lockGetFlag = RedisUcUitl.tryGetDistributedLock(keyStr,requestId, 100);
        if(lockGetFlag){
            // 成功获取锁 进行业务处理
            //TODO
            // 处理完毕释放锁 
            boolean freeLock = RedisUcUitl.releaseDistributedLock(keyStr, requestId);

        }else{
            // 未能获得锁放入等待队列
          RedisUcUitl.lpush(keyStr.getBytes(UTF_8), ObjectSerialUtil.objectToBytes(param));
    
        }
        
    }catch(Exception e){
        break;
    }
    
}

// 2.处理最新接到的数据
// 同样是走尝试获取锁，获取不到放入队列的流程

复制代码

一般序列化用 fastJson 之列的就可以了，这里用的是 JDK 自带的，工具类如下

public class ObjectSerialUtil {

    private ObjectSerialUtil() {
//        工具类
    }

    /**
     * 将Object对象序列化为byte[]
     *
     * @param obj 对象
     * @return byte数组
     * @throws Exception
     */
    public static byte[] objectToBytes(Object obj) throws IOException {
        ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
        ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(bos);
        oos.writeObject(obj);
        byte[] bytes = bos.toByteArray();
        bos.close();
        oos.close();
        return bytes;
    }


    /**
     * 将bytes数组还原为对象
     *
     * @param bytes
     * @return
     * @throws Exception
     */
    public static Object bytesToObject(byte[] bytes) {
        try {
            ByteArrayInputStream bin = new ByteArrayInputStream(bytes);
            ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bin);
            return ois.readObject();
        } catch (Exception e) {
            throw new BaseException("反序列化出错！", e);
        }
    }
}
复制代码