基于Redis实现分布式锁(转载)

原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/details/41894947

Redis命令介绍
使用Redis实现分布式锁,有两个重要函数需要介绍

SETNX命令(SET if Not eXists)
语法:
SETNX key value
功能:
当且仅当 key 不存在,将 key 的值设为 value ,并返回1;若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作,并返回0。

GETSET命令
语法:
GETSET key value
功能:
将给定 key 的值设为 value ,并返回 key 的旧值 (old value),当 key 存在但不是字符串类型时,返回一个错误,当key不存在时,返回nil。

GET命令
语法:
GET key
功能:
返回 key 所关联的字符串值,如果 key 不存在那么返回特殊值 nil 。

DEL命令
语法:
DEL key [KEY …]
功能:
删除给定的一个或多个 key ,不存在的 key 会被忽略。

兵贵精,不在多。分布式锁,我们就依靠这四个命令。但在具体实现,还有很多细节,需要仔细斟酌,因为在分布式并发多进程中,任何一点出现差错,都会导致死锁,hold住所有进程。

加锁实现

SETNX 可以直接加锁操作,比如说对某个关键词foo加锁,客户端可以尝试
SETNX foo.lock <current unix time>

如果返回1,表示客户端已经获取锁,可以往下操作,操作完成后,通过
DEL foo.lock

命令来释放锁。
如果返回0,说明foo已经被其他客户端上锁,如果锁是非堵塞的,可以选择返回调用。如果是堵塞调用调用,就需要进入以下个重试循环,直至成功获得锁或者重试超时。理想是美好的,现实是残酷的。仅仅使用SETNX加锁带有竞争条件的,在某些特定的情况会造成死锁错误。

处理死锁

在上面的处理方式中,如果获取锁的客户端端执行时间过长,进程被kill掉,或者因为其他异常崩溃,导致无法释放锁,就会造成死锁。所以,需要对加锁要做时效性检测。因此,我们在加锁时,把当前时间戳作为value存入此锁中,通过当前时间戳和Redis中的时间戳进行对比,如果超过一定差值,认为锁已经时效,防止锁无限期的锁下去.

使用Redisson:

分布式Lock

Redisson redisson = Redisson.create();

RLock lock = redisson.getLock("anyLock");

// Most familiar locking method

lock.lock();

// Lock time-to-live support

// releases lock automatically after 10 seconds

// if unlock method not invoked

lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// Wait for 100 seconds and automatically unlock it after 10 seconds

boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);

...

lock.unlock();

分布式MultiLock

RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");

RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");

RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");

RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);

lock.lock();

分布式ReadWriteLock

RReadWriteLock rwlock = redisson.getLock("anyRWLock");

// Most familiar locking method

rwlock.readLock().lock();

// or

rwlock.writeLock().lock();

// Lock time-to-live support

// releases lock automatically after 10 seconds

// if unlock method not invoked

rwlock.readLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// or

rwlock.writeLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// Wait for 100 seconds and automatically unlock it after 10 seconds

boolean res = rwlock.readLock().tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);

// or

boolean res = rwlock.writeLock().tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);

...

lock.unlock();

分布式Semaphore

RSemaphore semaphore = redisson.getSemaphore("semaphore");

semaphore.acquire();

semaphore.acquire(23);

semaphore.tryAcquire();

semaphore.tryAcquire(23, TimeUnit.SECONDS);

semaphore.release(10);

semaphore.release();

分布式AtomicLong

RAtomicLong atomicLong = redisson.getAtomicLong("myAtomicLong");

atomicLong.set(3);

atomicLong.incrementAndGet();

atomicLong.get();

分布式AtomicDouble

RAtomicDouble atomicDouble = redisson.getAtomicDouble("myAtomicDouble");

atomicDouble.set(2.81);

atomicDouble.addAndGet(4.11);

atomicDouble.get();

分布式CountDownLatch

RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("anyCountDownLatch");

latch.trySetCount(1);

latch.await();

// in other thread or other JVM

RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("anyCountDownLatch");

latch.countDown();

分布式Blocking Queue

RBlockingQueue<SomeObject> queue = redisson.getBlockingQueue("anyQueue");

queue.offer(new SomeObject());

SomeObject obj = queue.peek();

SomeObject someObj = queue.poll();

SomeObject ob = queue.poll(10, TimeUnit.MINUTES);

除此之外,还支持Queue, Deque, Blocking Deque

时间: 2024-10-23 04:50:41

基于Redis实现分布式锁(转载)的相关文章

转载:基于Redis实现分布式锁

转载:基于Redis实现分布式锁  ,出处: http://blog.csdn.net/ugg/article/details/41894947 背景在很多互联网产品应用中,有些场景需要加锁处理,比如:秒杀,全局递增ID,楼层生成等等.大部分的解决方案是基于DB实现的,Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系.其次Redis提供一些命令SETNX,GETSET,可以方便实现分布式锁机制. Redis命令介绍使用Redis实现分

基于Redis的分布式锁到底安全吗(上)?

网上有关Redis分布式锁的文章可谓多如牛毛了,不信的话你可以拿关键词"Redis 分布式锁"随便到哪个搜索引擎上去搜索一下就知道了.这些文章的思路大体相近,给出的实现算法也看似合乎逻辑,但当我们着手去实现它们的时候,却发现如果你越是仔细推敲,疑虑也就越来越多. 实际上,大概在一年以前,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的作者antirez之间就发生过一场争论.由于对这个问题一直以来比较关注,所以我前些日子仔细阅读了与这场争

基于redis的分布式锁

<?php /** * 基于redis的分布式锁 * * 参考开源代码: * http://nleach.com/post/31299575840/redis-mutex-in-php * * https://gist.github.com/nickyleach/3694555 */ pc_base::load_sys_class('cache_redis', '', 0); class dist_key_redis { //锁的超时时间 const TIMEOUT = 20; const SL

基于redis的分布式锁(不适合用于生产环境)

基于redis的分布式锁 1 介绍 这篇博文讲介绍如何一步步构建一个基于Redis的分布式锁.会从最原始的版本开始,然后根据问题进行调整,最后完成一个较为合理的分布式锁. 本篇文章会将分布式锁的实现分为两部分,一个是单机环境,另一个是集群环境下的Redis锁实现.在介绍分布式锁的实现之前,先来了解下分布式锁的一些信息. 2 分布式锁 2.1 什么是分布式锁? 分布式锁是控制分布式系统或不同系统之间共同访问共享资源的一种锁实现,如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个资源时,往往需要互斥

基于redis的分布式锁实现

关于分布式锁 很久之前有讲过并发编程中的锁并发编程的锁机制:synchronized和lock.在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量.而同步的本质是通过锁来实现的.为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行,那么需要在某个地方做个标记,这个标记必须每个线程都能看到,当标记不存在时可以设置该标记,其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记.

[Redis] 基于redis的分布式锁

前言分布式锁一般有三种实现方式:1. 数据库乐观锁:2. 基于Redis的分布式锁:3. 基于ZooKeeper的分布式锁.本篇博客将介绍第二种方式,基于Redis实现分布式锁. 可靠性首先,为了确保分布式锁可用,我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件: 互斥性.在任意时刻,只有一个客户端能持有锁.不会发生死锁.即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁.具有容错性.只要大部分的Redis节点正常运行,客户端就可以加锁和解锁.解铃还须系铃人.加锁和解锁必须

python基于redis实现分布式锁

阅读目录 什么事分布式锁 基于redis实现分布式锁 一.什么是分布式锁 我们在开发应用的时候,如果需要对某一个共享变量进行多线程同步访问的时候,可以使用我们学到的锁进行处理,并且可以完美的运行,毫无Bug! 注意这是单机应用,后来业务发展,需要做集群,一个应用需要部署到几台机器上然后做负载均衡,大致如下图: 上图可以看到,变量A存在三个服务器内存中(这个变量A主要体现是在一个类中的一个成员变量,是一个有状态的对象),如果不加任何控制的话,变量A同时都会在分配一块内存,三个请求发过来同时对这个变

基于redis的分布式锁的分析与实践

转:https://my.oschina.net/wnjustdoit/blog/1606215 前言:在分布式环境中,我们经常使用锁来进行并发控制,锁可分为乐观锁和悲观锁,基于数据库版本戳的实现是乐观锁,基于redis或zookeeper的实现可认为是悲观锁了.乐观锁和悲观锁最根本的区别在于线程之间是否相互阻塞. 那么,本文主要来讨论基于redis的分布式锁算法问题. 从2.6.12版本开始,redis为SET命令增加了一系列选项(SET key value [EX seconds] [PX

基于Redis的分布式锁和Redlock算法

1 前言 前面写了4篇Redis底层实现和工程架构相关文章,感兴趣的读者可以回顾一下: Redis面试热点之底层实现篇-1 Redis面试热点之底层实现篇-2 Redis面试热点之工程架构篇-1 Redis面试热点之工程架构篇-2 今天开始来和大家一起学习一下Redis实际应用篇,会写几个Redis的常见应用. 在我看来Redis最为典型的应用就是作为分布式缓存系统,其他的一些应用本质上并不是杀手锏功能,是基于Redis支持的数据类型和分布式架构来实现的,属于小而美的应用. 结合笔者的日常工作,

身为一枚优秀的程序员必备的基于Redis的分布式锁和Redlock算法

1 前言 今天开始来和大家一起学习一下Redis实际应用篇,会写几个Redis的常见应用. 在我看来Redis最为典型的应用就是作为分布式缓存系统,其他的一些应用本质上并不是杀手锏功能,是基于Redis支持的数据类型和分布式架构来实现的,属于小而美的应用. 结合笔者的日常工作,今天和大家一起研究下基于Redis的分布式锁和Redlock算法的一些事情. 2.初识锁 1. 锁的双面性 现在我们写的程序基本上都有一定的并发性,要么单台多进线程.要么多台机器集群化,在仅读的场景下是不需要加锁的,因为数