<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
分散式鎖,當我們請求一個分散式鎖的時候,成功了,但是這時候slave還沒有複製我們的鎖,masterDown了,我們的應用繼續請求鎖的時候,會從繼任了master的原slave上申請,也會成功。
這就會導致,同一個鎖被獲取了不止一次。
Redis中針對此種情況,引入了紅鎖的概念。
用Redis中的多個master範例,來獲取鎖,只有大多數範例獲取到了鎖,才算是獲取成功。具體的紅鎖演演算法分為以下五步:
Redission就實現了紅鎖演演算法,使用的步驟如下:
1、引入maven
<!-- JDK 1.8+ compatible --> <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.9.0</version> </dependency>
2、引入程式碼
Config config1 = new Config(); config1.useSingleServer().setAddress("redis://172.0.0.1:5378").setPassword("a123456").setDatabase(0); RedissonClient redissonClient1 = Redisson.create(config1); Config config2 = new Config(); config2.useSingleServer().setAddress("redis://172.0.0.1:5379").setPassword("a123456").setDatabase(0); RedissonClient redissonClient2 = Redisson.create(config2); Config config3 = new Config(); config3.useSingleServer().setAddress("redis://172.0.0.1:5380").setPassword("a123456").setDatabase(0); RedissonClient redissonClient3 = Redisson.create(config3); /** * 獲取多個 RLock 物件 */ RLock lock1 = redissonClient1.getLock(lockKey); RLock lock2 = redissonClient2.getLock(lockKey); RLock lock3 = redissonClient3.getLock(lockKey); /** * 根據多個 RLock 物件構建 RedissonRedLock (最核心的差別就在這裡) */ RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3); try { /** * 4.嘗試獲取鎖 * waitTimeout 嘗試獲取鎖的最大等待時間,超過這個值,則認為獲取鎖失敗 * leaseTime 鎖的持有時間,超過這個時間鎖會自動失效(值應設定為大於業務處理的時間,確保在鎖有效期內業務能處理完) */ boolean res = redLock.tryLock((long)waitTimeout, (long)leaseTime, TimeUnit.SECONDS); if (res) { //成功獲得鎖,在這裡處理業務 } } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("aquire lock fail"); }finally{ //無論如何, 最後都要解鎖 redLock.unlock(); }
3、核心原始碼
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException { long newLeaseTime = -1; if (leaseTime != -1) { newLeaseTime = unit.toMillis(waitTime)*2; } long time = System.currentTimeMillis(); long remainTime = -1; if (waitTime != -1) { remainTime = unit.toMillis(waitTime); } long lockWaitTime = calcLockWaitTime(remainTime); /** * 1. 允許加鎖失敗節點個數限制(N-(N/2+1)) */ int failedLocksLimit = failedLocksLimit(); /** * 2. 遍歷所有節點通過EVAL命令執行lua加鎖 */ List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList<>(locks.size()); for (ListIterator<RLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) { RLock lock = iterator.next(); boolean lockAcquired; /** * 3.對節點嘗試加鎖 */ try { if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) { lockAcquired = lock.tryLock(); } else { long awaitTime = Math.min(lockWaitTime, remainTime); lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS); } } catch (RedisResponseTimeoutException e) { // 如果丟擲這類異常,為了防止加鎖成功,但是響應失敗,需要解鎖所有節點 unlockInner(Arrays.asList(lock)); lockAcquired = false; } catch (Exception e) { // 丟擲異常表示獲取鎖失敗 lockAcquired = false; } if (lockAcquired) { /** *4. 如果獲取到鎖則新增到已獲取鎖集合中 */ acquiredLocks.add(lock); } else { /** * 5. 計算已經申請鎖失敗的節點是否已經到達 允許加鎖失敗節點個數限制 (N-(N/2+1)) * 如果已經到達, 就認定最終申請鎖失敗,則沒有必要繼續從後面的節點申請了 * 因為 Redlock 演演算法要求至少N/2+1 個節點都加鎖成功,才算最終的鎖申請成功 */ if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) { break; } if (failedLocksLimit == 0) { unlockInner(acquiredLocks); if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) { return false; } failedLocksLimit = failedLocksLimit(); acquiredLocks.clear(); // reset iterator while (iterator.hasPrevious()) { iterator.previous(); } } else { failedLocksLimit--; } } /** * 6.計算 目前從各個節點獲取鎖已經消耗的總時間,如果已經等於最大等待時間,則認定最終申請鎖失敗,返回false */ if (remainTime != -1) { remainTime -= System.currentTimeMillis() - time; time = System.currentTimeMillis(); if (remainTime <= 0) { unlockInner(acquiredLocks); return false; } } } if (leaseTime != -1) { List<RFuture<Boolean>> futures = new ArrayList<>(acquiredLocks.size()); for (RLock rLock : acquiredLocks) { RFuture<Boolean> future = ((RedissonLock) rLock).expireAsync(unit.toMillis(leaseTime), TimeUnit.MILLISECONDS); futures.add(future); } for (RFuture<Boolean> rFuture : futures) { rFuture.syncUninterruptibly(); } } /** * 7.如果邏輯正常執行完則認為最終申請鎖成功,返回true */ return true; }
到此這篇關於Redis分散式鎖之紅鎖的實現的文章就介紹到這了,更多相關Redis 紅鎖內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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