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在集群下，经常会因为同时处理发生资源争抢和并发问题，但是我们都知道同步锁 synchronized 、 cas 、 ReentrankLock 这些锁的作用范围都是 JVM ，说白了在集群下没啥用。这时我们就需要能在多台 JVM 之间决定执行顺序的锁了，现在分布式锁主要有 redis 、 Zookeeper 实现的，还有数据库的方式，不过性能太差，也就是需要一个第三方的监管。
背景
最近在做一个消费 Kafka 消息的时候发现，由于线上的消费者过多，经常会遇到，多个机器同时处理一个主键类型的数据的情况发生，如果最后是执行更新操作的话，也就是一个更新顺序的问题，但是如果恰好都需要插入数据的时候，会出现主键重复的问题。这是生产上不被允许的(因为公司有异常监管的机制，扣分啥的)，这是就需要个分布式锁了，斟酌后用了 Redis 的实现方式(因为网上例子多)
分析
redis 实现的分布式锁，实现原理是 set 方法，因为多个线程同时请求的时候，只有一个线程可以成功并返回结果，还可以设置有效期，来避免死锁的发生，一切都是这么的完美，不过有个问题，在 set 的时候，会直接返回结果，成功或者失败，不具有阻塞效果，需要我们自己对失败的线程进程处理，有两种方式
代码
直接上代码 其实直接redis的工具类就可以解决了
package com.testimport redis.clients.jedis.Jedis;import java.util.Collections;import java.util.List;/** * @desc redis队列实现方式 * @anthor* @date**/public class RedisUcUitl {private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;private RedisUcUitl() {}/** * logger **//** * 存储redis队列顺序存储 在队列首部存入 * * @param key字节类型 * @param value 字节类型 */public static Long lpush(Jedis jedis, final byte[] key, final byte[] value) {return jedis.lpush(key, value);}/** * 移除列表中最后一个元素 并将改元素添加入另一个列表中 ，当列表为空时 将阻塞连接 直到等待超时 * * @param srckey * @param dstkey * @param timeout 0 表示永不超时 * @return */public static byte[] brpoplpush(Jedis jedis,final byte[] srckey, final byte[] dstkey, final int timeout) {return jedis.brpoplpush(srckey, dstkey, timeout);}/** * 返回制定的key,起始位置的redis数据 * @param redisKey * @param start * @param end -1 表示到最后 * @return */public static List<byte[]> lrange(Jedis jedis,final byte[] redisKey, final long start, final long end) {return jedis.lrange(redisKey, start, end);}/** * 删除key * @param redisKey */public static void delete(Jedis jedis, final byte[] redisKey) { return jedis.del(redisKey);}/** * 尝试加锁 * @param lockKey key名称 * @param requestId 身份标识 * @param expireTime 过期时间 * @return */public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis,final String lockKey, final String requestId, final int expireTime) {String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);return LOCK_SUCCESS.equals(result);}/** * 释放锁 * @param lockKey key名称 * @param requestId 身份标识 * @return */public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis,final String lockKey, final String requestId) {final String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));return RELEASE_SUCCESS.equals(result);}}业务逻辑主要代码如下
1.先消耗队列中的
while(true){// 消费队列try{// 被放入redis队列的数据 序列化后的byte[] bytes = RedisUcUitl.brpoplpush(keyStr.getBytes(UTF_8), dstKeyStr.getBytes(UTF_8), 1);if(bytes == null || bytes.isEmpty()){// 队列中没数据时退出break;}// 反序列化对象Map<String, Object> singleMap = (Map<String, Object>) ObjectSerialUtil.bytesToObject(bytes);// 塞入唯一的值 防止被其他线程误解锁String requestId = UUID.randomUUID().toString();boolean lockGetFlag = RedisUcUitl.tryGetDistributedLock(keyStr,requestId, 100);if(lockGetFlag){// 成功获取锁 进行业务处理//TODO// 处理完毕释放锁 boolean freeLock = RedisUcUitl.releaseDistributedLock(keyStr, requestId);}else{// 未能获得锁放入等待队列 RedisUcUitl.lpush(keyStr.getBytes(UTF_8), ObjectSerialUtil.objectToBytes(param));}}catch(Exception e){break;}}2.处理最新接到的数据
同样是走尝试获取锁，获取不到放入队列的流程
一般序列化用 fastJson 之列的就可以了，这里用的是 JDK 自带的，工具类如下
public class ObjectSerialUtil {private ObjectSerialUtil() {//工具类}/** * 将Object对象序列化为byte[] * * @param obj 对象 * @return byte数组 * @throws Exception */public static byte[] objectToBytes(Object obj) throws IOException {ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(bos);oos.writeObject(obj);byte[] bytes = bos.toByteArray();bos.close();oos.close();return bytes;}/** * 将bytes数组还原为对象 * * @param bytes * @return * @throws Exception */public static Object bytesToObject(byte[] bytes) {try {ByteArrayInputStream bin = new ByteArrayInputStream(bytes);ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bin);return ois.readObject();} catch (Exception e) {throw new BaseException("反序列化出错！", e);}}}本篇文章到此结束，如果您有相关技术方面疑问可以联系我们技术人员远程解决，感谢大家支持本站！
