选用Redis实现分布式锁原因

Redis有很高的性能

Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便

使用命令介绍

SETNX

SETNX key val
当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。

expire

expire key timeout
为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。

delete

delete key
删除key

在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。

实现

使用的是jedis来连接Redis。

实现思想

获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。

获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。

释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。

分布式锁的核心代码如下：

import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.Transaction; import redis.clients.jedis.exceptions.JedisException;   import java.util.List; import java.util.UUID;   public class DistributedLock {     private final JedisPool jedisPool;       public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {         this.jedisPool = jedisPool;     }       /**      * 加锁      * @param locaName  锁的key      * @param acquireTimeout  获取超时时间      * @param timeout   锁的超时时间      * @return 锁标识      */     public String lockWithTimeout(String locaName,                                   long acquireTimeout, long timeout) {         Jedis conn = null;         String retIdentifier = null;         try {             // 获取连接             conn = jedisPool.getResource();             // 随机生成一个value             String identifier = UUID.randomUUID().toString();             // 锁名，即key值             String lockKey = "lock:" + locaName;             // 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁             int lockExpire = (int)(timeout / 1000);               // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁             long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;             while (System.currentTimeMillis() < end) {                 if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {                     conn.expire(lockKey, lockExpire);                     // 返回value值，用于释放锁时间确认                     retIdentifier = identifier;                     return retIdentifier;                 }                 // 返回-1代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间                 if (conn.ttl(lockKey) == -1) {                     conn.expire(lockKey, lockExpire);                 }                   try {                     Thread.sleep(10);                 } catch (InterruptedException e) {                     Thread.currentThread().interrupt();                 }             }         } catch (JedisException e) {             e.printStackTrace();         } finally {             if (conn != null) {                 conn.close();             }         }         return retIdentifier;     }       /**      * 释放锁      * @param lockName 锁的key      * @param identifier    释放锁的标识      * @return      */     public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {         Jedis conn = null;         String lockKey = "lock:" + lockName;         boolean retFlag = false;         try {             conn = jedisPool.getResource();             while (true) {                 // 监视lock，准备开始事务                 conn.watch(lockKey);                 // 通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁                 if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {                     Transaction transaction = conn.multi();                     transaction.del(lockKey);                     List<Object> results = transaction.exec();                     if (results == null) {                         continue;                     }                     retFlag = true;                 }                 conn.unwatch();                 break;             }         } catch (JedisException e) {             e.printStackTrace();         } finally {             if (conn != null) {                 conn.close();             }         }         return retFlag;     } }

测试

下面就用一个简单的例子测试刚才实现的分布式锁。
例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品，使用–运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。

模拟秒杀服务，在其中配置了jedis线程池，在初始化的时候传给分布式锁，供其使用。

import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;  public class Service {     private static JedisPool pool = null;       static {         JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();         // 设置最大连接数         config.setMaxTotal(200);         // 设置最大空闲数         config.setMaxIdle(8);         // 设置最大等待时间         config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);         // 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的         config.setTestOnBorrow(true);         pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);     }       DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);       int n = 500;       public void seckill() {         // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断         String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);         System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");         System.out.println(--n);         lock.releaseLock("resource", indentifier);     } }

模拟线程进行秒杀服务

public class ThreadA extends Thread {     private Service service;       public ThreadA(Service service) {         this.service = service;     }       @Override     public void run() {         service.seckill();     } }   public class Test {     public static void main(String[] args) {         Service service = new Service();         for (int i = 0; i < 50; i++) {             ThreadA threadA = new ThreadA(service);             threadA.start();         }     } }

结果如下，结果为有序的。

若注释掉使用锁的部分

public void seckill() {     // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断     //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);     System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");     System.out.println(--n);     //lock.releaseLock("resource", indentifier); }

从结果可以看出，有一些是异步进行的。

在分布式环境中，对资源进行上锁有时候是很重要的，比如抢购某一资源，这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。

当然，在具体使用中，还需要考虑很多因素，比如超时时间的选取，获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响，上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现，主要是一种思想。

[其实，使用zookeeper的可靠性是要大于使用redis实现的分布式锁的，但是相比而言，redis的性能更好。]