Redis是一种开源的内存数据库,拥有极强的数据读写能力,可以满足高并发场景下的性能要求,所以Redis锁对解决高并发场景下的数据共享和进行行级排他性的植入越来越受到关注。
Redis 原生支持的分布式锁,一般就是 setnx 和 getset 方法,基于 setnx 的锁可以大致概括为,在 redis 中设置一个 KEY,如果设置成功,则获得锁,同时指定其过期时间;如果设置失败,则表示已存在锁,放弃获取。代码实现如下:
“`java
// 获取锁
public boolean getLock(Jedis jedis,String key,long timeOut){
long start = System.currentTimeMillis();
while (System.currentTimeMillis()-start
if(jedis.setnx(key,String.valueOf(System.currentTimeMillis()+timeOut)) == 1){
jedis.expire(key, String.valueOf(timeOut), String.valueOf(timeOut/1000));
return true;
}
}
return false;
}
// 释放锁
public void unlock(Jedis jedis,String key){
jedis.del(key);
}
在高并发场景下,获取锁涉及到大量线程同时访问redis,当网络不稳定或是redis服务器出现问题时,获取锁的时间会变得很长,甚至导致大量线程超时,从而造成服务不可用的情况。
为了解决上述问题,可以使用带状态的锁,如Redlock算法。Redlock算法,是一种基于多个单机Redis且被设计来处理失效问题的分布式锁算法。它能够检测到多个节点同时失效的情况,从而避免出现锁死的问题。
Redlock 算法的实现原理是,将在多个Redis实例上设置一个特定的key值,如果所有的实例都设置成功则成功返回,如果有一台没有设置成功则失败,这样就降低了多台机器失败后出现的锁死的风险。Redlock的安全性取决于参与Redlock的节点的数量,一般来说,如果有3台Redis,则有可能出现有1台没有设置成功,但是只要多于3台就安全了。
以上是解决Redis锁解决高并发问题的途径,能够在高并发场景下有效控制访问,同时避免锁死问题的发生,为数据共享和行级排他性操作提供一种稳健可靠的解决方案。
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