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Spring Boot + Redis 实现分布式锁，还有谁不会？？(springbootredis密码加密)

发布时间：2024-01-27

作者：jingQ 来源：https://www.sevenyuan.cn/ 一、业务背景有些业务请求，属于耗时操作，需要加锁，防止后续的并发操作，同时对数据库的数据进行操作，需要避免对之前的业务造成影响。二、分析流程使用 Redis 作为分布式锁，将锁的状态放到 Redis 统一维护，解决集群 ...

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作者：jingQ来源：https://www.sevenyuan.cn/

一、业务背景

有些业务请求，属于耗时操作，需要加锁，防止后续的并发操作，同时对数据库的数据进行操作，需要避免对之前的业务造成影响。

二、分析流程

使用 Redis 作为分布式锁，将锁的状态放到 Redis 统一维护，解决集群中单机 JVM 信息不互通的问题，规定操作顺序，保护用户的数据正确。

梳理设计流程

新建注解 @interface，在注解里设定入参标志增加 AOP 切点，扫描特定注解建立 @Aspect 切面任务，注册 bean 和拦截特定方法特定方法参数 ProceedingJoinPoint，对方法 pjp.proceed() 前后进行拦截切点前进行加锁，任务执行后进行删除 key

核心步骤：加锁、解锁和续时

加锁

使用了 RedisTemplate 的 opsForValue.setIfAbsent 方法，判断是否有 key，设定一个随机数 UUID.random().toString，生成一个随机数作为 value。

从 redis 中获取锁之后，对 key 设定 expire 失效时间，到期后自动释放锁。

按照这种设计，只有第一个成功设定 Key 的请求，才能进行后续的数据操作，后续其它请求由于无法获得?资源，将会失败结束。

超时问题

担心 pjp.proceed() 切点执行的方法太耗时，导致 Redis 中的 key 由于超时提前释放了。

例如，线程 A 先获取锁，proceed 方法耗时，超过了锁超时时间，到期释放了锁，这时另一个线程 B 成功获取 Redis 锁，两个线程同时对同一批数据进行操作，导致数据不准确。

解决方案：增加一个「续时」

任务不完成，锁不释放：

维护了一个定时线程池 ScheduledExecutorService，每隔 2s 去扫描加入队列中的 Task，判断是否失效时间是否快到了，公式为：【失效时间】<= 【当前时间】+【失效间隔（三分之一超时）】

/** * 线程池，每个 JVM 使用一个线程去维护 keyAliveTime，定时执行 runnable */private static final ScheduledExecutorService SCHEDULER =new ScheduledThreadPoolExecutor(1,new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());static { SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(() -> { // do something to extend time }, 0, 2, TimeUnit.SECONDS);}三、设计方案

经过上面的分析，同事小?设计出了这个方案：

前面已经说了整体流程，这里强调一下几个核心步骤：

拦截注解 @RedisLock，获取必要的参数加锁操作续时操作结束业务，释放锁四、实操

之前也有整理过 AOP 使用方法，可以参考一下

相关属性类配置业务属性枚举设定public enum RedisLockTypeEnum { /** * 自定义 key 前缀 */ ONE("Business1", "Test1"), TWO("Business2", "Test2"); private String code; private String desc; RedisLockTypeEnum(String code, String desc) { this.code = code; this.desc = desc; } public String getCode() { return code; } public String getDesc() { return desc; } public String getUniqueKey(String key) { return String.format("%s:%s", this.getCode(), key); }}任务队列保存参数public class RedisLockDefinitionHolder { /** * 业务唯一 key */ private String businessKey; /** * 加锁时间 (秒 s) */ private Long lockTime; /** * 上次更新时间（ms） */ private Long lastModifyTime; /** * 保存当前线程 */ private Thread currentTread; /** * 总共尝试次数 */ private int tryCount; /** * 当前尝试次数 */ private int currentCount; /** * 更新的时间周期（毫秒）,公式 = 加锁时间（转成毫秒） / 3 */ private Long modifyPeriod; public RedisLockDefinitionHolder(String businessKey, Long lockTime, Long lastModifyTime, Thread currentTread, int tryCount) { this.businessKey = businessKey; this.lockTime = lockTime; this.lastModifyTime = lastModifyTime; this.currentTread = currentTread; this.tryCount = tryCount; this.modifyPeriod = lockTime * 1000 / 3; }}设定被拦截的注解名字@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})public @interface RedisLockAnnotation { /** * 特定参数识别，默认取第 0 个下标 */ int lockFiled() default 0; /** * 超时重试次数 */ int tryCount() default 3; /** * 自定义加锁类型 */ RedisLockTypeEnum typeEnum(); /** * 释放时间，秒 s 单位 */ long lockTime() default 30;}核心切面拦截的操作

RedisLockAspect.java 该类分成三部分来描述具体作用

Pointcut 设定/** * @annotation 中的路径表示拦截特定注解 */@Pointcut("@annotation(cn.sevenyuan.demo.aop.lock.RedisLockAnnotation)")public void redisLockPC() {}Around 前后进行加锁和释放锁

前面步骤定义了我们想要拦截的切点，下一步就是在切点前后做一些自定义操作：

@Around(value = "redisLockPC()")public Object around(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { // 解析参数 Method method = resolveMethod(pjp); RedisLockAnnotation annotation = method.getAnnotation(RedisLockAnnotation.class); RedisLockTypeEnum typeEnum = annotation.typeEnum(); Object[] params = pjp.getArgs(); String ukString = params[annotation.lockFiled()].toString(); // 省略很多参数校验和判空 String businessKey = typeEnum.getUniqueKey(ukString); String uniqueValue = UUID.randomUUID().toString(); // 加锁 Object result = null; try { boolean isSuccess = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(businessKey, uniqueValue); if (!isSuccess) { throw new Exception("You can't do it，because another has get the lock =-="); } redisTemplate.expire(businessKey, annotation.lockTime(), TimeUnit.SECONDS); Thread currentThread = Thread.currentThread(); // 将本次 Task 信息加入「延时」队列中 holderList.add(new RedisLockDefinitionHolder(businessKey, annotation.lockTime(), System.currentTimeMillis(), currentThread, annotation.tryCount())); // 执行业务操作 result = pjp.proceed(); // 线程被中断，抛出异常，中断此次请求 if (currentThread.isInterrupted()) { throw new InterruptedException("You had been interrupted =-="); } } catch (InterruptedException e ) { log.error("Interrupt exception, rollback transaction", e); throw new Exception("Interrupt exception, please send request again"); } catch (Exception e) { log.error("has some error, please check again", e); } finally { // 请求结束后，强制删掉 key，释放锁 redisTemplate.delete(businessKey); log.info("release the lock, businessKey is [" + businessKey + "]"); } return result;}

上述流程简单总结一下：

解析注解参数，获取注解值和方法上的参数值redis 加锁并且设置超时时间将本次 Task 信息加入「延时」队列中，进行续时，方式提前释放锁加了一个线程中断标志结束请求，finally 中释放锁续时操作

这里用了 ScheduledExecutorService，维护了一个线程，不断对任务队列中的任务进行判断和延长超时时间：

// 扫描的任务队列private static ConcurrentLinkedQueue<RedisLockDefinitionHolder> holderList = new ConcurrentLinkedQueue();/** * 线程池，维护keyAliveTime */private static final ScheduledExecutorService SCHEDULER = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());{ // 两秒执行一次「续时」操作 SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(() -> { // 这里记得加 try-catch，否者报错后定时任务将不会再执行=-= Iterator<RedisLockDefinitionHolder> iterator = holderList.iterator(); while (iterator.hasNext()) { RedisLockDefinitionHolder holder = iterator.next(); // 判空 if (holder == null) { iterator.remove(); continue; } // 判断 key 是否还有效，无效的话进行移除 if (redisTemplate.opsForValue().get(holder.getBusinessKey()) == null) { iterator.remove(); continue; } // 超时重试次数，超过时给线程设定中断 if (holder.getCurrentCount() > holder.getTryCount()) { holder.getCurrentTread().interrupt(); iterator.remove(); continue; } // 判断是否进入最后三分之一时间 long curTime = System.currentTimeMillis(); boolean shouldExtend = (holder.getLastModifyTime() + holder.getModifyPeriod()) <= curTime; if (shouldExtend) { holder.setLastModifyTime(curTime); redisTemplate.expire(holder.getBusinessKey(), holder.getLockTime(), TimeUnit.SECONDS); log.info("businessKey : [" + holder.getBusinessKey() + "], try count : " + holder.getCurrentCount()); holder.setCurrentCount(holder.getCurrentCount() + 1); } } }, 0, 2, TimeUnit.SECONDS);}

这段代码，用来实现设计图中虚线框的思想，避免一个请求十分耗时，导致提前释放了锁。

这里加了「线程中断」Thread#interrupt，希望超过重试次数后，能让线程中断（未经严谨测试，仅供参考哈哈哈哈）

Spring Boot + Redis 实现分布式锁，还有谁不会？？(springbootredis密码加密)

不过建议如果遇到这么耗时的请求，还是能够从根源上查找，分析耗时路径，进行业务优化或其它处理，避免这些耗时操作。

所以记得多打点 Log，分析问题时可以更快一点。如何使用SpringBoot AOP 记录操作日志、异常日志？

Spring Boot 基础就不介绍了，推荐下这个实战教程：

https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

五、开始测试

在一个入口方法中，使用该注解，然后在业务中模拟耗时请求，使用了 Thread#sleep

@GetMapping("/testRedisLock")@RedisLockAnnotation(typeEnum = RedisLockTypeEnum.ONE, lockTime = 3)public Book testRedisLock(@RequestParam("userId") Long userId) { try { log.info("睡眠执行前"); Thread.sleep(10000); log.info("睡眠执行后"); } catch (Exception e) { // log error log.info("has some error", e); } return null;}

使用时，在方法上添加该注解，然后设定相应参数即可，根据 typeEnum 可以区分多种业务，限制该业务被同时操作。

测试结果：

2020-04-04 14:55:50.864 INFO 9326 --- [nio-8081-exec-1] c.s.demo.controller.BookController : 睡眠执行前2020-04-04 14:55:52.855 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 02020-04-04 14:55:54.851 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 12020-04-04 14:55:56.851 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 22020-04-04 14:55:58.852 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 32020-04-04 14:56:00.857 INFO 9326 --- [nio-8081-exec-1] c.s.demo.controller.BookController : has some errorjava.lang.InterruptedException: sleep interrupted at java.lang.Thread.sleep(Native Method) [na:1.8.0_221]

我这里测试的是重试次数过多，失败的场景，如果减少睡眠时间，就能让业务正常执行。

如果同时请求，你将会发现以下错误信息：

表示我们的锁?的确生效了，避免了重复请求。

六、总结

对于耗时业务和核心数据，不能让重复的请求同时操作数据，避免数据的不正确，所以要使用分布式锁来对它们进行保护。

再来梳理一下设计流程：

本次学习是通过 Review 小伙伴的代码设计，从中了解分布式锁的具体实现，仿照他的设计，重新写了一份简化版的业务处理。对于之前没考虑到的「续时」操作，这里使用了守护线程来定时判断和延长超时时间，避免了锁提前释放。

于是乎，同时回顾了三个知识点：

1、AOP 的实现和常用方法

2、定时线程池 ScheduledExecutorService 的使用和参数含义

3、线程 Thread#interrupt 的含义以及用法（这个挺有意思的，可以深入再学习一下）

参考资料：