基于Redis的分布式锁实现
工作中涉及到了不同服务器并发获取Token的需求，但是后一次获取会覆盖前一次获取的Token，因此需要对获取Token这一操作做一次分布式加锁。这次我使用redis来解决这个问题，首先提供一个加锁的类：import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.dao.DataAccessException;import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;import java.util.concurrent.TimeUnit;/** * 基于redis的分布式锁实现 */public> private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(RedisLockImpl.class); //加锁超时时间，单位毫秒， 即：加锁时间内执行完操作，如果未完成会有并发现象 private long lockTimeout; private StringRedisTemplate redisTemplate; public RedisLockImpl(StringRedisTemplate redisTemplate, long timeout) { this.redisTemplate = redisTemplate; this.lockTimeout = timeout; } /** * 加锁 * 取到锁加锁，取不到锁就返回 * * @param lockKey * @param threadName * @return */ @Override public synchronized long lock(String lockKey, String threadName) { LOG.debug(threadName + "开始执行加锁"); //锁时间 Long lock_timeout = currtTimeForRedis() + lockTimeout + 1; if (redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() { @Override public Boolean doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException { //定义序列化方式 RedisSerializer<String> serializer = redisTemplate.getStringSerializer(); byte[] value = serializer.serialize(lock_timeout.toString()); boolean flag = redisConnection.setNX(lockKey.getBytes(), value); return flag; } })) { //如果加锁成功 LOG.debug(threadName + "加锁成功+1"); //设置超时时间，释放内存 redisTemplate.expire(lockKey, lockTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS); return lock_timeout; } else { //获取redis里面的时间 String result = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey); Long currt_lock_timeout_str = result == null ? null : Long.parseLong(result); //锁已经失效 if (currt_lock_timeout_str != null && currt_lock_timeout_str < System.currentTimeMillis()) { //判断是否为空，不为空时，说明已经失效，如果被其他线程设置了值，则第二个条件判断无法执行 //获取上一个锁到期时间，并设置现在的锁到期时间 Long old_lock_timeout_Str = Long.valueOf(redisTemplate.opsForValue().getAndSet(lockKey, lock_timeout.toString())); if (old_lock_timeout_Str != null && old_lock_timeout_Str.equals(currt_lock_timeout_str)) { //多线程运行时，多个线程签好都到了这里，但只有一个线程的设置值和当前值相同，它才有权利获取锁 LOG.debug(threadName + "加锁成功+2"); //设置超时间，释放内存 redisTemplate.expire(lockKey, lockTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS); //返回加锁时间 return lock_timeout; } } } return -1; } /** * 解锁 * * @param lockKey * @param lockValue * @param threadName */ @Override public synchronized void unlock(String lockKey, long lockValue, String threadName) { LOG.debug(threadName + "执行解锁==========");//正常直接删除 如果异常关闭判断加锁会判断过期时间 //获取redis中设置的时间 String result = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey); Long currt_lock_timeout_str = result == null ? null : Long.valueOf(result); //如果是加锁者，则删除锁， 如果不是，则等待自动过期，重新竞争加锁 if (currt_lock_timeout_str != null && currt_lock_timeout_str == lockValue) { redisTemplate.delete(lockKey); LOG.debug(threadName + "解锁成功------------------"); } } /** * 多服务器集群，使用下面的方法，代替System.currentTimeMillis()，获取redis时间，避免多服务的时间不一致问题！！！ * * @return */ @Override public long currtTimeForRedis() { return redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() { @Override public Long doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException { return redisConnection.time(); } }); }} 使用方法：
if ((lockTime = redisLock.lock(tokenLockName, threadName)) != null) { //开始执行任务 int tryCount = 3; while (token == null && --tryCount > 0) { token = getTokenInternal(username, password); } //加入redis缓存 if (token != null) redisService.set(String.format(ACCESS_TOKEN_KEY_TEMPLATE, username), token, tokenTimeout); else logger.info("{}获取token失败！", username); //任务执行完毕 关闭锁 redisLock.unlock(tokenLockName, lockTime, threadName); }
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