Redis分布式锁一定要避开的两个坑

目录

• 1 第一个坑：错误释放锁时机
• 1.1. 发现问题
• 1.2 解决问题
• 2 第二个坑：缓存失效问题
• 2.1 过期清理机制
• 2.2 内存回收机制
• 2.3 乐观锁

1 第一个坑：错误释放锁时机

1.1. 发现问题

分析以下代码存在什么问题：

// 分布式锁服务
public interface RedisLockService {
    // 获取锁
    public boolean getLock(String key);
    // 释放锁
    public boolean releaseLock(String key);
}

// 业务服务
public class BizService {

    @Resource
    private RedisLockService redisLockService;

    pHmwKSJZKXublic void bizMethod(String bizId) {
        try {
            // 获取锁
            if(redisLockService.getLock(bizId)) {
                // 业务重复校验
                if(!bizValidate(bizId)) {
                    throw new BizException(ErrorBizCode.REPEATED);
                }
                // 执行业务
                return doBusiness();
            }
            // 获取锁失败
            throw new BizException(ErrorBizCode.GET_LOCK_ERRORjavascript);
        } finally {
            // 释放锁
            redisLockService.releaseLock(bizId);
        }
    }
}

上述代码看似没问题，实则隐藏大问题。问题在于释放锁时没有校验当前线程是否拿到锁：

• 线程1和线程2同一时刻访问业务方法
• 线程2获取锁成功，进行业务处理
• 线程1没有获取python到锁，但是释放锁成功
• 此时有线程3尝试获取锁成功，但是线程2业务没有处理完，所以线程3不会导致业务重复异常
• 最终导致线程2和线程3重复执行业务

1.2 解决问题

解决方案是在确认获取锁成功后才允许释放锁：

public class BizService {

    @Resource
    private RedisLockService redisLockService;

    public void bizMethod(String bizId) {
        boolean getLockSuccess = false;
        try {
 编程客栈           // 尝试获取锁
            getLockSuccess = redisLockService.getLock(bizId);
            // 获取锁成功
            if(getLockSuccess) {
                // 业务重复校验
                if(!bizValidate(bizId)) {
                    throw new BizException(ErrorBizCode.REPEATED);
                }
                // 执行业务
                return doBusiness();
            }
            // 获取锁失败
            throw new BizException(ErrorBizCode.GET_LOCK_ERROR);
        } finally {
            // 获取锁成功才允许释放锁
            if(getLockSuccess) {
                redisLockService.releaseLock(bizId);
       python     }
        }
    }
}

2 第二个坑：缓存失效问题

第二个问题是Redis还存在内存清理机制，可能会导致分布式锁失效。

2.1 过期清理机制

(1) 定期删除

Redis定时检查哪些key已经过期，发现过期则删除

(2) 惰性删除

如果key非常多，定期删除会非常消耗资源，所以引入惰性删除策略

如果Redis访问key时发现已经过期则直接删除

2.2 内存回收机制

当内存不足时Redis会选择一些元素进行删除：

no-enviction

禁止驱逐数据，新写入操作会报错

volatile-lru

从已设置过期时间的数据集选择最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl

从已设置过期时间的数据集选择将要过期的数据淘汰

volatile-random

从已设置过期时间的数据集选择任意的数据淘汰

allkeys-lru

从数据集选择最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random

从数据集选择任意的数据淘汰

至少存在两种场景导致分布式锁失效问题：

• 场景一：Redis内存不足进行内存回收，使用allkeys-lru或者allkeys-random回收策略导致锁失效
• 场景二：线程获取分布式锁成功，但处理业务时间过长，此时锁到期被定时清理，导致其它线程获取锁成功并重复执行业务

2.3 乐观锁

开发者_Hadoop

通用方案是在数据库层保护，例如库存扣减业务在数据库层用乐观锁，原理参看《mysql乐观锁扣减库存原理图解》这篇文章。

udpate goods set stock = stock - #{acquire} 
where sku_id = #{skuId} and stock - #{acquire} >= 0

到此这篇关于Redis分布式锁一定要避开的两个坑的文章就介绍到这了,更多相关Redis分布式锁内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！