Redis怎么實(shí)現(xiàn)分布式鎖和等待序列

這篇文章主要介紹了redis怎么實(shí)現(xiàn)分布式鎖和等待序列，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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在集群下，經(jīng)常會(huì)因?yàn)橥瑫r(shí)處理發(fā)生資源爭(zhēng)搶和并發(fā)問(wèn)題，但是我們都知道同步鎖 synchronized 、 cas 、 ReentrankLock 這些鎖的作用范圍都是 JVM ，說(shuō)白了在集群下沒(méi)啥用。這時(shí)我們就需要能在多臺(tái) JVM 之間決定執(zhí)行順序的鎖了，現(xiàn)在分布式鎖主要有 redis 、 Zookeeper 實(shí)現(xiàn)的，還有數(shù)據(jù)庫(kù)的方式，不過(guò)性能太差，也就是需要一個(gè)第三方的監(jiān)管。

背景

最近在做一個(gè)消費(fèi) Kafka 消息的時(shí)候發(fā)現(xiàn)，由于線上的消費(fèi)者過(guò)多，經(jīng)常會(huì)遇到，多個(gè)機(jī)器同時(shí)處理一個(gè)主鍵類型的數(shù)據(jù)的情況發(fā)生，如果最后是執(zhí)行更新操作的話，也就是一個(gè)更新順序的問(wèn)題，但是如果恰好都需要插入數(shù)據(jù)的時(shí)候，會(huì)出現(xiàn)主鍵重復(fù)的問(wèn)題。這是生產(chǎn)上不被允許的(因?yàn)楣居挟惓１O(jiān)管的機(jī)制，扣分啥的)，這是就需要個(gè)分布式鎖了，斟酌后用了 Redis 的實(shí)現(xiàn)方式(因?yàn)榫W(wǎng)上例子多)

分析

redis 實(shí)現(xiàn)的分布式鎖，實(shí)現(xiàn)原理是 set 方法，因?yàn)槎鄠€(gè)線程同時(shí)請(qǐng)求的時(shí)候，只有一個(gè)線程可以成功并返回結(jié)果，還可以設(shè)置有效期，來(lái)避免死鎖的發(fā)生，一切都是這么的完美，不過(guò)有個(gè)問(wèn)題，在 set 的時(shí)候，會(huì)直接返回結(jié)果，成功或者失敗，不具有阻塞效果，需要我們自己對(duì)失敗的線程進(jìn)程處理，有兩種方式

丟棄
等待重試由于我們的系統(tǒng)需要這些數(shù)據(jù)，那么只能重新嘗試獲取。這里使用 redis 的 List 類型實(shí)現(xiàn)等待序列的作用

代碼

直接上代碼其實(shí)直接redis的工具類就可以解決了

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

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

/**
 * @desc redis隊(duì)列實(shí)現(xiàn)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
   **/

  /**
   * 存儲(chǔ)redis隊(duì)列順序存儲(chǔ) 在隊(duì)列首部存入
   *
   * @param key  字節(jié)類型
   * @param value 字節(jié)類型
   */
  public static Long lpush(Jedis jedis, final byte[] key, final byte[] value) {

    return jedis.lpush(key, value);
  
  }

  /**
   * 移除列表中最后一個(gè)元素 并將改元素添加入另一個(gè)列表中 ，當(dāng)列表為空時(shí) 將阻塞連接 直到等待超時(shí)
   *
   * @param srckey
   * @param dstkey
   * @param timeout 0 表示永不超時(shí)
   * @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數(shù)據(jù)
   * @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);
  }

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

  /**
   * 嘗試加鎖
   * @param lockKey key名稱
   * @param requestId 身份標(biāo)識(shí)
   * @param expireTime 過(guò)期時(shí)間
   * @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);

  }

  /**
   * 釋放鎖
   * @param lockKey key名稱
   * @param requestId 身份標(biāo)識(shí)
   * @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);

  }
}

業(yè)務(wù)邏輯主要代碼如下

1.先消耗隊(duì)列中的

while(true){
  // 消費(fèi)隊(duì)列
  try{
    // 被放入redis隊(duì)列的數(shù)據(jù) 序列化后的
    byte[] bytes = RedisUcUitl.brpoplpush(keyStr.getBytes(UTF_8), dstKeyStr.getBytes(UTF_8), 1);
    if(bytes == null || bytes.isEmpty()){
      // 隊(duì)列中沒(méi)數(shù)據(jù)時(shí)退出
      break;
    }
    // 反序列化對(duì)象
    Map<String, Object> singleMap = (Map<String, Object>) ObjectSerialUtil.bytesToObject(bytes);
    // 塞入唯一的值 防止被其他線程誤解鎖
    String requestId = UUID.randomUUID().toString();
    boolean lockGetFlag = RedisUcUitl.tryGetDistributedLock(keyStr,requestId, 100);
    if(lockGetFlag){
      // 成功獲取鎖 進(jìn)行業(yè)務(wù)處理
      //TODO
      // 處理完畢釋放鎖 
      boolean freeLock = RedisUcUitl.releaseDistributedLock(keyStr, requestId);

    }else{
      // 未能獲得鎖放入等待隊(duì)列
     RedisUcUitl.lpush(keyStr.getBytes(UTF_8), ObjectSerialUtil.objectToBytes(param));
  
    }
    
  }catch(Exception e){
    break;
  }
  
}

2.處理最新接到的數(shù)據(jù)

同樣是走嘗試獲取鎖，獲取不到放入隊(duì)列的流程

一般序列化用 fastJson 之列的就可以了，這里用的是 JDK 自帶的，工具類如下

public class ObjectSerialUtil {

  private ObjectSerialUtil() {
//    工具類
  }

  /**
   * 將Object對(duì)象序列化為byte[]
   *
   * @param obj 對(duì)象
   * @return byte數(shù)組
   * @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;
  }


  /**
   * 將bytes數(shù)組還原為對(duì)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("反序列化出錯(cuò)！", e);
    }
  }
}

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Redis怎么實(shí)現(xiàn)分布式鎖和等待序列”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!

文章名稱：Redis怎么實(shí)現(xiàn)分布式鎖和等待序列
URL網(wǎng)址：http://bm7419.com/article20/geigjo.html

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