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Redis分布式锁唯一标识的存储与查询优化

2021-06-242.0k 阅读

Redis分布式锁简介

在分布式系统中，多个应用实例可能同时尝试执行某些关键操作，如资源的并发访问、数据的一致性更新等。为了避免这些操作导致的数据不一致或其他并发问题，我们需要引入分布式锁机制。Redis 作为一种高性能的键值存储数据库，因其具备单线程模型以及丰富的数据结构，成为实现分布式锁的常用选择。

Redis 分布式锁的基本原理是通过设置一个特定的键值对来表示锁的状态。当一个客户端尝试获取锁时，它会尝试在 Redis 中设置这个键，如果设置成功，则表示获取到了锁；如果设置失败，说明锁已被其他客户端持有。在释放锁时，客户端只需删除该键即可。然而，在实际应用中，我们需要考虑许多细节，如锁的唯一标识、锁的过期时间、锁的可重入性以及高并发下的性能问题等。

唯一标识的重要性

在 Redis 分布式锁的实现中，唯一标识起着至关重要的作用。它不仅可以确保每个锁实例的唯一性，避免不同客户端之间的锁冲突，还能帮助我们在释放锁时准确地识别出当前持有锁的客户端。例如，在一个多节点的电商系统中，多个节点可能同时尝试处理同一笔订单的支付操作。如果没有唯一标识，一个节点可能会误释放另一个节点持有的锁，从而导致并发问题。

唯一标识的生成方式

UUID 生成

UUID（通用唯一识别码）是一种广泛使用的唯一标识生成方式。它基于时间戳、MAC 地址等信息生成一个 128 位的标识符，理论上在全球范围内不会重复。在 Java 中，可以使用 java.util.UUID 类来生成 UUID。示例代码如下：

import java.util.UUID;

public class UUIDExample {
    public static void main(String[] args) {
        UUID uuid = UUID.randomUUID();
        String uniqueId = uuid.toString();
        System.out.println("Generated UUID: " + uniqueId);
    }
}

雪花算法（Snowflake Algorithm）

雪花算法是 Twitter 开源的一种分布式 ID 生成算法。它生成的 ID 是一个 64 位的 long 型数字，由时间戳、机器 ID、数据中心 ID 和序列号组成。这种算法生成的 ID 具有自增性，并且在分布式环境下能够保证唯一性。以下是一个简单的雪花算法 Java 实现示例：

public class SnowflakeIdWorker {

    // 起始的时间戳
    private final long twepoch = 1288834974657L;
    // 机器标识所占的位数
    private final long workerIdBits = 5L;
    // 数据中心标识所占的位数
    private final long datacenterIdBits = 5L;
    // 序列号所占的位数
    private final long sequenceBits = 12L;

    // 最大的机器标识，11111，31
    private final long maxWorkerId = ~(-1L << workerIdBits);
    // 最大的数据中心标识，11111，31
    private final long maxDatacenterId = ~(-1L << datacenterIdBits);
    // 序列号的掩码，4095
    private final long sequenceMask = ~(-1L << sequenceBits);

    // 机器标识左移12位
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    // 数据中心标识左移17位(12+5)
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    // 时间戳左移22位(5+5+12)
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    // 上次生成ID的时间戳
    private long lastTimestamp = -1L;
    // 序列号
    private long sequence = 0L;

    private long workerId;
    private long datacenterId;

    public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("Worker ID can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("Data center ID can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }

    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        // 如果当前时间小于上一次生成ID的时间戳，说明系统时钟回退过，抛出异常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }

        // 如果是同一毫秒内生成的，则序列号自增
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            // 如果序列号溢出，等待下一毫秒
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            // 不同毫秒内，序列号重置
            sequence = 0L;
        }

        // 上次生成ID的时间戳
        lastTimestamp = timestamp;

        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(1, 1);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(idWorker.nextId());
        }
    }
}

唯一标识的存储

使用 Redis 字符串存储

最直接的方式是将唯一标识作为 Redis 字符串的值进行存储，锁的键则可以根据业务需求进行命名。例如，在一个分布式文件系统中，我们可以将文件的路径作为锁的键，唯一标识作为值。以下是使用 Jedis 客户端在 Redis 中存储唯一标识的示例代码：

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisUniqueIdStorage {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        String lockKey = "/path/to/file";
        String uniqueId = "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000";

        // 设置唯一标识到Redis
        String result = jedis.set(lockKey, uniqueId);
        if ("OK".equals(result)) {
            System.out.println("Unique ID stored successfully");
        } else {
            System.out.println("Failed to store unique ID");
        }

        jedis.close();
    }
}

使用 Redis Hash 存储

当我们需要存储与锁相关的更多元数据时，可以考虑使用 Redis Hash 数据结构。Hash 可以将多个字段和值关联起来，我们可以将唯一标识作为其中一个字段的值进行存储。例如，我们还可以存储锁的创建时间、持有锁的客户端信息等。以下是使用 Jedis 客户端在 Redis 中使用 Hash 存储唯一标识及其他元数据的示例代码：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class RedisHashUniqueIdStorage {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        String lockKey = "/path/to/file";
        String uniqueId = "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000";

        Map<String, String> lockMetadata = new HashMap<>();
        lockMetadata.put("uniqueId", uniqueId);
        lockMetadata.put("createTime", String.valueOf(System.currentTimeMillis()));
        lockMetadata.put("clientInfo", "client1");

        // 使用Hash存储唯一标识及其他元数据
        Long result = jedis.hmset(lockKey, lockMetadata).getIntegerReply();
        if (result == 1) {
            System.out.println("Unique ID and metadata stored successfully");
        } else {
            System.out.println("Failed to store unique ID and metadata");
        }

        jedis.close();
    }
}

唯一标识的查询优化

批量查询优化

在某些场景下，我们可能需要一次性查询多个锁的唯一标识。例如，在一个分布式任务调度系统中，我们需要定期检查多个任务锁的状态。如果每次查询都单独执行一个 Redis 命令，会增加网络开销和延迟。为了优化这种情况，我们可以使用 Redis 的管道（Pipeline）技术。管道允许我们一次性发送多个命令到 Redis 服务器，然后批量获取响应，减少网络往返次数。以下是使用 Jedis 管道进行批量查询唯一标识的示例代码：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class RedisPipelineUniqueIdQuery {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        List<String> lockKeys = new ArrayList<>();
        lockKeys.add("/task1");
        lockKeys.add("/task2");
        lockKeys.add("/task3");

        Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
        List<Object> results = new ArrayList<>();
        for (String key : lockKeys) {
            results.add(pipeline.get(key));
        }
        pipeline.sync();

        for (int i = 0; i < lockKeys.size(); i++) {
            String uniqueId = (String) results.get(i);
            System.out.println("Lock key: " + lockKeys.get(i) + ", Unique ID: " + uniqueId);
        }

        jedis.close();
    }
}

缓存查询结果

如果某些锁的唯一标识查询频率较高，我们可以在应用层缓存查询结果，减少对 Redis 的直接查询次数。例如，我们可以使用 Guava Cache 这样的本地缓存框架。以下是使用 Guava Cache 缓存 Redis 唯一标识查询结果的示例代码：

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class GuavaCacheUniqueIdQuery {
    private static final Cache<String, String> uniqueIdCache = CacheBuilder.newBuilder()
           .maximumSize(1000)
           .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
           .build();

    public static String getUniqueIdFromCacheOrRedis(String lockKey) {
        try {
            return uniqueIdCache.get(lockKey, () -> {
                try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
                    return jedis.get(lockKey);
                }
            });
        } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        String lockKey = "/path/to/file";
        String uniqueId = getUniqueIdFromCacheOrRedis(lockKey);
        if (uniqueId != null) {
            System.out.println("Unique ID: " + uniqueId);
        } else {
            System.out.println("Failed to get unique ID");
        }
    }
}

结合 Lua 脚本优化操作

在 Redis 分布式锁的实现中，我们常常需要执行一些复杂的操作，如获取锁、检查锁的持有者并释放锁等。这些操作如果分开执行，可能会在高并发环境下出现竞态条件。通过使用 Lua 脚本，我们可以将这些操作原子化，确保在 Redis 服务器端一次性执行，提高系统的可靠性和性能。

例如，以下是一个使用 Lua 脚本释放锁的示例。只有当锁的唯一标识与当前客户端持有的标识一致时，才会释放锁：

-- KEYS[1] 是锁的键
-- ARGV[1] 是客户端持有的唯一标识
if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("DEL", KEYS[1])
else
    return 0
end

在 Java 中使用 Jedis 调用这个 Lua 脚本的示例代码如下：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.Arrays;

public class LuaScriptLockRelease {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        String lockKey = "/path/to/file";
        String uniqueId = "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000";

        String luaScript = "if redis.call(\"GET\", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(\"DEL\", KEYS[1]) else return 0 end";
        Object result = jedis.eval(luaScript, Arrays.asList(lockKey), Arrays.asList(uniqueId));
        if ((Long) result == 1) {
            System.out.println("Lock released successfully");
        } else {
            System.out.println("Failed to release lock");
        }

        jedis.close();
    }
}

总结存储与查询优化要点

  1. 唯一标识生成：选择合适的唯一标识生成算法，如 UUID 或雪花算法，确保在分布式环境下的唯一性和性能。
  2. 存储方式：根据业务需求选择合适的 Redis 数据结构进行存储，字符串适合简单场景，Hash 适合存储更多元数据的场景。
  3. 查询优化：使用管道技术减少批量查询的网络开销，通过应用层缓存减少频繁查询对 Redis 的压力。
  4. Lua 脚本：利用 Lua 脚本来原子化复杂操作，避免高并发环境下的竞态条件。

通过合理地设计唯一标识的存储与查询优化方案，可以提高 Redis 分布式锁的性能和可靠性，满足复杂分布式系统的需求。在实际应用中，需要根据具体的业务场景和性能要求，灵活选择和组合这些优化策略。同时，也要注意对系统进行充分的测试和监控，确保在高并发、大规模的情况下系统依然能够稳定运行。