@[TOC](Redis 做分布式锁及Lua 脚本使用)

1. 基本用法

问题场景：在单线程中，一个线程去修改用户的状态，首先从数据库中读出用户的状态，然后在内存中进行修改，修改完成后，再存回去。这个操作没有问题，但是在多线程中，由于读取、修改、存这是三个操作，不是原子操作，所以在多线程中，这样会出问题。

我们可以使用分布式锁来限制程序的并发执行。

原理：分布式锁实现的思路很简单，就是进来一个线程先占位，当别的线程进来操作时，发现已经有人占位了，就会放弃或者稍后再试。

在 Redis 中，占位一般使用 setnx 指令，先进来的线城先占位，线城的操作执行完成后，再调用 del 指令释放位子。

根据上面的思路，我们写出的代码如下：

public class Redis {
    private JedisPool pool;

    public Redis(){
        GenericObjectPoolConfig config = new GenericObjectPoolConfig();
        //连接池最大空闲数
        config.setMaxIdle(300);
        //最大连接数
        config.setMaxTotal(1000);
        //连接最大等待时间，如果是 -1 表示没有限制
        config.setMaxWaitMillis(30000);
        //在空闲时检测有效性
        config.setTestOnBorrow(true);
        /**
         * 1.Redis 地址
         * 2.redis 端口
         * 3.连接超时时间
         * 4.密码
         */
        pool= new JedisPool(config,"192.168.1.132",6379,30000,"javaboy");

    }

    public void execute(CallwithJedis callwithJedis){
        try(Jedis jedis = pool.getResource()){
            callwithJedis.call(jedis);
        }
    }
}

public interface CallwithJedis {
    void call(Jedis jedis);
}

public class LockTest {
    public static void main(String[] args) {

        Redis redis = new Redis();
        redis.execute(jedis -> {
            String s = jedis.set("s1", "v1", new SetParams().nx().ex(5));
            if (s != null && "OK".equals(s)){
                //给锁添加一个过期时间，防止应用在运行过程中抛出异常导致锁无法及时得到释放
                jedis.expire("s1",5);
                //没人占位
                jedis.set("name","zhangsan");
                String name = jedis.get("name");
                System.out.println(name);
                jedis.del("s1");//释放资源
            }else{
                //有人占位，停止/暂缓 操作
            }
        });

    }
}

从 Redis2.8 开始，setnx 和 expire 可以通过一个命令一起来执行了。

2. 解决超时问题

场景：接上文，为了防止业务代码在执行的时候抛出异常，我们给每一个锁添加了一个超时时间，超时之后，锁会被自动释放，但是这也带来了一个新的问题：如果要执行的业务非常耗时，可能会出现紊乱。举个例子：第一个线程首先获取到锁，然后开始执行业务代码，但是业务代码比较耗时，执行了 8 秒，这样，会在第一个线程的任务还未执行成功锁就会被释放了，此时第二个线程会获取到锁开始执行，在第二个线程刚执行了 3 秒，第一个线程也执行完了，此时第一个线程会释放锁，但是注意，它释放的第二个线程的锁，释放之后，第三个线程进来。

对于这个问题，我们可以从两个角度入手：

尽量避免在获取锁之后，执行耗时操作。
可以在锁上面做文章，将锁的 value 设置为一个随机字符串，每次释放锁的时候，都去比较随机字符串是否一致，如果一致，再去释放，否则，不释放。

2.1 Lua 脚本

对于第二种方案，由于释放锁的时候，要去查看锁的 value，第二个比较 value 的值是否正确，第三步释放锁，有三个步骤，很明显三个步骤不具备原子性，为了解决这个问题，我们得引入 Lua 脚本。

Lua 脚本的优势：

使用方便，Redis 中内置了对 Lua 脚本的支持。
Lua 脚本可以在 Redis 服务端原子的执行多个 Redis 命令。
由于网络在很大程度上会影响到 Redis 性能，而使用 Lua 脚本可以让多个命令一次执行，可以有效解决网络给 Redis 带来的性能问题。

在 Redis 中，使用 Lua 脚本，大致两种思路：

提前在 Redis 服务端写好 Lua 脚本，然后在 Java 客户端去调用脚本（推荐）。
可以直接在 Java 端去写 Lua 脚本，写好之后，需要执行时，每次将脚本发送到 Redis 上去执行。

首先在 Redis 服务端创建 Lua 脚本，内容如下：

if redis.call("get",KEYS[1])==ARGV[1] then
	return redis.call("del",KEYS[1])
else
	return 0
end

调用 get 命令，KEYS[1] 表示只有1个，可以n个，下标从1开始；ARGV 除过key之外的其它参数，ARGV[1] 表示只有1个，可以n个。

接下来，可以给 Lua 脚本求一个 SHA1 和(相当于唯一标识符)，命令如下：

cat lua/releasewherevalueequal.lua | redis-cli -a javaboy script load --pipe

script load 这个命令会在 Redis 服务器中缓存 Lua 脚本，并返回脚本内容的 SHA1 校验和，然后在Java 端调用时，传入 SHA1 校验和作为参数，这样 Redis 服务端就知道执行哪个脚本了。

执行完后如下：
在这里插入图片描述

接下来，在 Java 端调用这个脚本（代码接上文）：

public class LuaTest {
    public static void main(String[] args) {
        Redis redis = new Redis();
        for (int i = 0; i < 2; i++) {//加for循环测试拿不到锁的情况，默认没有
            redis.execute(jedis -> {
                //1.先获取一个随机字符串
                String value = UUID.randomUUID().toString();
                //2.获取锁
                String k1 = jedis.set("k1", value, new SetParams().nx().ex(5));
                //3.判断是否成功拿到锁
                if (k1 != null && "OK".equals(k1)) {
                    //4. 具体的业务操作
                    jedis.set("site", "拿到锁了");
                    String site = jedis.get("site");
                    System.out.println(site);
//                  jedis.eval() //lua脚本拼成字符串用此方法
                    //5.释放锁
                    jedis.evalsha("b8059ba43af6ffe8bed3db65bac35d452f8115d8",Arrays.asList("k1"), Arrays.asList(value));
                } else {
                    System.out.println("没拿到锁");
                }
            });
        }
    }
}

在这里插入图片描述

1. 基本用法
2. 解决超时问题
1. 2.1 Lua 脚本

Redis 做分布式锁及Lua 脚本使用笔记

1. 基本用法

2. 解决超时问题

2.1 Lua 脚本

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