Redis实现的分布式锁和分布式限流

来源：https://www.cnblogs.com/huangqingshi/p/10290615.html

随着现在分布式越来越普遍，分布式锁也十分常用，上篇文章解释了使用zookeeper实现分布式锁，本次咱们说一下如何用Redis实现分布式锁和分布限流。

https://www.cnblogs.com/huangqingshi/p/9650837.html

Redis有个事务锁，就是如下的命令，这个命令的含义是将一个value设置到一个key中，如果不存在将会赋值并且设置超时时间为30秒，如何这个key已经存在了，则不进行设置。

SET key value NX PX 30000

这个事务锁很好的解决了两个单独的命令，一个设置set key value nx，即该key不存在的话将对其进行设置，另一个是expire key seconds，设置该key的超时时间。我们可以想一下，如果这两个命令用程序单独使用会存在什么问题：

如果一个set key的命令设置了key，然后程序异常了，expire时间没有设置，那么这个key会一直锁住。

如果一个set key时出现了异常，但是直接执行了expire，过了一会儿之后另一个进行set key，还没怎么执行代码，结果key过期了，别的线程也进入了锁。

还有很多出问题的可能点，这里我们就不讨论了，下面咱们来看看如何实现吧。

本文使用的Spring Boot 2.x + Spring data redis + Swagger +lombok + AOP + lua脚本。在实现的过程中遇到了很多问题，都一一解决实现了。

依赖的POM文件如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>

<version>2.1.2.RELEASE</version>

</parent>

<artifactId>distributedlock</artifactId>

<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>

<name>distributedlock</name>

<description>Demo project for Spring Boot</description>

<java.version>1.8</java.version>

</properties>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>

<scope>runtime</scope>

</dependency>

<groupId>org.projectlombok</groupId>

<artifactId>lombok</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>

</dependency>

<groupId>io.springfox</groupId>

<artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>

</dependency>

<groupId>io.springfox</groupId>

<artifactId>springfox-swagger2</artifactId>

<scope>compile</scope>

</dependency>

<groupId>redis.clients</groupId>

<artifactId>jedis</artifactId>

</dependency>

</dependencies>

<build>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>

</plugin>

</plugins>

</build>

</project>

使用了两个lua脚本，一个用于执行lock，另一个执行unlock。

咱们简单看一下，lock脚本就是采用Redis事务执行的set nx px命令，其实还有set nx ex命令，这个ex命令是采用秒的方式进行设置过期时间，这个px是采用毫秒的方式设置过期时间。

value需要使用一个唯一的值，这个值在解锁的时候需要判断是否一致，如果一致的话就进行解锁。这个也是官方推荐的方法。另外在lock的地方我设置了一个result，用于输出测试时的结果，这样就可以结合程序去进行debug了。

local expire = tonumber(ARGV[2])

local ret = redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'NX', 'PX', expire)

local strret = tostring(ret)

//用于查看结果，我本机获取锁成功后程序返回随机结果"table: 0x7fb4b3700fe0"，否则返回"false"

redis.call('set', 'result', strret)

if strret == 'false' then

return false

else

return true

end

redis.call('del', 'result')

if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then

return redis.call('del', KEYS[1])

else

return 0

end

来看下代码，主要写了两个方法，一个是用与锁另外一个是用于结解锁。这块需要注意的是使用RedisTemplate，这块意味着key和value一定都是String的，我在使用的过程中就出现了一些错误。首先初始化两个脚本到程序中，然后调用执行脚本。

package com.hqs.distributedlock.lock;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;

import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Collections;

@Slf4j

@Component

public class DistributedLock {

//注意RedisTemplate用的String,String，后续所有用到的key和value都是String的

@Autowired

private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

@Autowired

RedisScript<Boolean> lockScript;

@Autowired

RedisScript<Long> unlockScript;

public Boolean distributedLock(String key, String uuid, String secondsToLock) {

Boolean locked = false;

try {

String millSeconds = String.valueOf(Integer.parseInt(secondsToLock) * 1000);

locked =redisTemplate.execute(lockScript, Collections.singletonList(key), uuid, millSeconds);

log.info("distributedLock.key{}: - uuid:{}: - timeToLock:{} - locked:{} - millSeconds:{}",

key, uuid, secondsToLock, locked, millSeconds);

} catch (Exception e) {

log.error("error", e);

}

return locked;

}

public void distributedUnlock(String key, String uuid) {

Long unlocked = redisTemplate.execute(unlockScript, Collections.singletonList(key),

uuid);

log.info("distributedLock.key{}: - uuid:{}: - unlocked:{}", key, uuid, unlocked);

}

还有一个就是脚本定义的地方需要注意，返回的结果集一定是Long, Boolean，List, 一个反序列化的值。这块要注意。

package com.hqs.distributedlock.config;

import com.sun.org.apache.xpath.internal.operations.Bool;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import org.springframework.core.io.ClassPathResource;

import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;

import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;

import org.springframework.scripting.ScriptSource;

import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;

@Configuration

@Slf4j

public class BeanConfiguration {

/**

* The script resultType should be one of

* Long, Boolean, List, or a deserialized value type. It can also be null if the script returns

* a throw-away status (specifically, OK).

* @return

@Bean

public RedisScript<Long> limitScript() {

RedisScript redisScript = null;

try {

ScriptSource scriptSource = new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("/scripts/limit.lua"));

// log.info("script:{}", scriptSource.getScriptAsString());

redisScript = RedisScript.of(scriptSource.getScriptAsString(), Long.class);

} catch (Exception e) {

log.error("error", e);

}

return redisScript;

}

@Bean

public RedisScript<Boolean> lockScript() {

RedisScript<Boolean> redisScript = null;

try {

ScriptSource scriptSource = new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("/scripts/lock.lua"));

redisScript = RedisScript.of(scriptSource.getScriptAsString(), Boolean.class);

} catch (Exception e) {

log.error("error" , e);

}

return redisScript;

}

@Bean

public RedisScript<Long> unlockScript() {

RedisScript<Long> redisScript = null;

try {

ScriptSource scriptSource = new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("/scripts/unlock.lua"));

redisScript = RedisScript.of(scriptSource.getScriptAsString(), Long.class);

} catch (Exception e) {

log.error("error" , e);

}

return redisScript;

}

@Bean

public RedisScript<Long> limitAnother() {

DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();

redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("/scripts/limit.lua")));

redisScript.setResultType(Long.class);

return redisScript;

}

好了，这块就写好了，然后写好controller类准备测试。

@PostMapping("/distributedLock")

@ResponseBody

public String distributedLock(String key, String uuid, String secondsToLock, String userId) throws Exception{

// String uuid = UUID.randomUUID().toString();

Boolean locked = false;

try {

locked = lock.distributedLock(key, uuid, secondsToLock);

if(locked) {

log.info("userId:{} is locked - uuid:{}", userId, uuid);

log.info("do business logic");

TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(3000);

} else {

log.info("userId:{} is not locked - uuid:{}", userId, uuid);

}

} catch (Exception e) {

log.error("error", e);

} finally {

if(locked) {

lock.distributedUnlock(key, uuid);

}

return "ok";

}

我也写了一个测试类，用于测试和输出结果, 使用100个线程，然后锁的时间设置10秒，controller里边需要休眠3秒模拟业务执行。

@Test

public void distrubtedLock() {

String url = "http://localhost:8080/distributedLock";

String uuid = "abcdefg";

// log.info("uuid:{}", uuid);

String key = "redisLock";

String secondsToLive = "10";

for(int i = 0; i < 100; i++) {

final int userId = i;

new Thread(() -> {

MultiValueMap<String, String> params = new LinkedMultiValueMap<>();

params.add("uuid", uuid);

params.add("key", key);

params.add("secondsToLock", secondsToLive);

params.add("userId", String.valueOf(userId));

String result = testRestTemplate.postForObject(url, params, String.class);

System.out.println("-------------" + result);

}

).start();

}

获取锁的地方就会执行do business logic, 然后会有部分线程获取到锁并执行业务，执行完业务的就会释放锁。

分布式锁就实现好了，接下来实现分布式限流。先看一下limit的lua脚本，需要给脚本传两个值，一个值是限流的key,一个值是限流的数量。

获取当前key，然后判断其值是否为nil，如果为nil的话需要赋值为0，然后进行加1并且和limit进行比对，如果大于limt即返回0，说明限流了，如果小于limit则需要使用Redis的INCRBY key 1,就是将key进行加1命令。并且设置超时时间，超时时间是秒，并且如果有需要的话这个秒也是可以用参数进行设置。

//lua 下标从 1 开始

// 限流 key

local key = KEYS[1]

//限流大小

local limit = tonumber(ARGV[1])

// 获取当前流量大小

local curentLimit = tonumber(redis.call('get', key) or "0")

if curentLimit + 1 > limit then

// 达到限流大小返回

return 0;

else

// 没有达到阈值 value + 1

redis.call("INCRBY", key, 1)

// EXPIRE后边的单位是秒

redis.call("EXPIRE", key, 10)

return curentLimit + 1

end

执行limit的脚本和执行lock的脚本类似。

package com.hqs.distributedlock.limit;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;

import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Collections;

/**

* @author huangqingshi

* @Date 2019-01-17

@Slf4j

@Component

public class DistributedLimit {

//注意RedisTemplate用的String,String，后续所有用到的key和value都是String的

@Autowired

private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

@Autowired

RedisScript<Long> limitScript;

public Boolean distributedLimit(String key, String limit) {

Long id = 0L;

try {

id = redisTemplate.execute(limitScript, Collections.singletonList(key),

limit);

log.info("id:{}", id);

} catch (Exception e) {

log.error("error", e);

}

if(id == 0L) {

return false;

} else {

return true;

}

接下来咱们写一个限流注解，并且设置注解的key和限流的大小：

package com.hqs.distributedlock.annotation;

import java.lang.annotation.ElementType;

import java.lang.annotation.Retention;

import java.lang.annotation.RetentionPolicy;

import java.lang.annotation.Target;

/**

* 自定义limit注解

* @author huangqingshi

* @Date 2019-01-17

@Target(ElementType.METHOD)

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

public @interface DistriLimitAnno {

public String limitKey() default "limit";

public int limit() default 1;

}

然后对注解进行切面，在切面中判断是否超过limit，如果超过limit的时候就需要抛出异常exceeded limit，否则正常执行。

package com.hqs.distributedlock.aspect;

import com.hqs.distributedlock.annotation.DistriLimitAnno;

import com.hqs.distributedlock.limit.DistributedLimit;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.aspectj.lang.JoinPoint;

import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;

import org.aspectj.lang.annotation.Before;

import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;

import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.context.annotation.EnableAspectJAutoProxy;

import org.springframework.stereotype.Component;

import java.lang.reflect.Method;

/**

* @author huangqingshi

* @Date 2019-01-17

@Slf4j

@Aspect

@Component

@EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass = true)

public class LimitAspect {

@Autowired

DistributedLimit distributedLimit;

@Pointcut("@annotation(com.hqs.distributedlock.annotation.DistriLimitAnno)")

public void limit() {};

@Before("limit()")

public void beforeLimit(JoinPoint joinPoint) throws Exception {

MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();

Method method = signature.getMethod();

DistriLimitAnno distriLimitAnno = method.getAnnotation(DistriLimitAnno.class);

String key = distriLimitAnno.limitKey();

int limit = distriLimitAnno.limit();

Boolean exceededLimit = distributedLimit.distributedLimit(key, String.valueOf(limit));

if(!exceededLimit) {

throw new RuntimeException("exceeded limit");

}

因为有抛出异常，这里我弄了一个统一的controller错误处理，如果controller出现Exception的时候都需要走这块异常。如果是正常的RunTimeException的时候获取一下，否则将异常获取一下并且输出。

package com.hqs.distributedlock.util;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.springframework.http.HttpStatus;

import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;

import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;

import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseStatus;

import org.springframework.web.context.request.NativeWebRequest;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

/**

* @author huangqingshi

* @Date 2019-01-17

* 统一的controller错误处理

@Slf4j

@ControllerAdvice

public class UnifiedErrorHandler {

private static Map<String, String> res = new HashMap<>(2);

@ExceptionHandler(value = Exception.class)

@ResponseStatus(HttpStatus.OK)

@ResponseBody

public Object processException(HttpServletRequest req, Exception e) {

res.put("url", req.getRequestURL().toString());

if(e instanceof RuntimeException) {

res.put("mess", e.getMessage());

} else {

res.put("mess", "sorry error happens");

}

return res;

}

好了，接下来将注解写到自定义的controller上，limit的大小为10，也就是10秒钟内限制10次访问。

@PostMapping("/distributedLimit")

@ResponseBody

@DistriLimitAnno(limitKey="limit", limit = 10)

public String distributedLimit(String userId) {

log.info(userId);

return "ok";

}

也是来一段Test方法来跑，老方式100个线程开始跑，只有10次，其他的都是limit。没有问题。

总结一下，这次实现采用了使用lua脚本和Redis实现了锁和限流，但是真实使用的时候还需要多测试，另外如果此次Redis也是采用的单机实现方法，使用集群的时候可能需要改造一下。

关于锁这块其实Reids自己也实现了RedLock, java实现的版本Redission。也有很多公司使用了，功能非常强大。各种场景下都用到了。

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