一個註解完美實現分佈式鎖

1. 業務背景

有些業務請求，屬於耗時操作，需要加鎖，防止後續的併發操作，同時對數據庫的數據進行操作，需要避免對之前的業務造成影響。

2. 分析流程

使用 Redis 作爲分佈式鎖，將鎖的狀態放到 Redis 統一維護，解決集羣中單機 JVM 信息不互通的問題，規定操作順序，保護用戶的數據正確。

梳理設計流程

新建註解 @interface，在註解裏設定入參標誌
增加 AOP 切點，掃描特定註解
建立 @Aspect 切面任務，註冊 bean 和攔截特定方法
特定方法參數 ProceedingJoinPoint，對方法 pjp.proceed() 前後進行攔截
切點前進行加鎖，任務執行後進行刪除 key

核心步驟：加鎖、解鎖和續時

加鎖

使用了 RedisTemplate 的 opsForValue.setIfAbsent 方法，判斷是否有 key，設定一個隨機數 UUID.random().toString，生成一個隨機數作爲 value。

從 redis 中獲取鎖之後，對 key 設定 expire 失效時間，到期後自動釋放鎖。

按照這種設計，只有第一個成功設定 Key 的請求，才能進行後續的數據操作，後續其它請求由於無法獲得鎖資源，將會失敗結束。

超時問題

擔心 pjp.proceed() 切點執行的方法太耗時，導致 Redis 中的 key 由於超時提前釋放了。

例如，線程 A 先獲取鎖，proceed 方法耗時，超過了鎖超時時間，到期釋放了鎖，這時另一個線程 B 成功獲取 Redis 鎖，兩個線程同時對同一批數據進行操作，導致數據不準確。

解決方案：增加一個「續時」

任務不完成，鎖不釋放：

維護了一個定時線程池 ScheduledExecutorService，每隔 2s 去掃描加入隊列中的 Task，判斷是否失效時間是否快到了，公式爲：【失效時間】<= 【當前時間】+【失效間隔（三分之一超時）】

/**
 * 線程池，每個 JVM 使用一個線程去維護 keyAliveTime，定時執行 runnable
 */
private static final ScheduledExecutorService SCHEDULER = 
new ScheduledThreadPoolExecutor(1, 
new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());
static {
    SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(() -> {
        // do something to extend time
    }, 0,  2, TimeUnit.SECONDS);
}

3. 設計方案

經過上面的分析，設計出了這個方案：

前面已經說了整體流程，這裏強調一下幾個核心步驟：

攔截註解 @RedisLock，獲取必要的參數
加鎖操作
續時操作
結束業務，釋放鎖

4. 實操

之前也有整理過 AOP 使用方法，可以參考一下

相關屬性類配置

業務屬性枚舉設定

public enum RedisLockTypeEnum {
    /**
     * 自定義 key 前綴
     */
    ONE("Business1", "Test1"),
    
    TWO("Business2", "Test2");
    private String code;
    private String desc;
    RedisLockTypeEnum(String code, String desc) {
        this.code = code;
        this.desc = desc;
    }
    public String getCode() {
        return code;
    }
    public String getDesc() {
        return desc;
    }
    public String getUniqueKey(String key) {
        return String.format("%s:%s", this.getCode(), key);
    }
}

任務隊列保存參數

public class RedisLockDefinitionHolder {
    /**
     * 業務唯一 key
     */
    private String businessKey;
    /**
     * 加鎖時間 (秒 s)
     */
    private Long lockTime;
    /**
     * 上次更新時間（ms）
     */
    private Long lastModifyTime;
    /**
     * 保存當前線程
     */
    private Thread currentTread;
    /**
     * 總共嘗試次數
     */
    private int tryCount;
    /**
     * 當前嘗試次數
     */
    private int currentCount;
    /**
     * 更新的時間週期（毫秒）,公式 = 加鎖時間（轉成毫秒） / 3
     */
    private Long modifyPeriod;
    public RedisLockDefinitionHolder(String businessKey, Long lockTime, Long lastModifyTime, Thread currentTread, int tryCount) {
        this.businessKey = businessKey;
        this.lockTime = lockTime;
        this.lastModifyTime = lastModifyTime;
        this.currentTread = currentTread;
        this.tryCount = tryCount;
        this.modifyPeriod = lockTime * 1000 / 3;
    }
}

設定被攔截的註解名字

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
public @interface RedisLockAnnotation {
    /**
     * 特定參數識別，默認取第 0 個下標
     */
    int lockFiled() default 0;
    /**
     * 超時重試次數
     */
    int tryCount() default 3;
    /**
     * 自定義加鎖類型
     */
    RedisLockTypeEnum typeEnum();
    /**
     * 釋放時間，秒 s 單位
     */
    long lockTime() default 30;
}

核心切面攔截的操作

RedisLockAspect.java 該類分成三部分來描述具體作用

Pointcut 設定

/**
 * @annotation 中的路徑表示攔截特定註解
 */
@Pointcut("@annotation(cn.sevenyuan.demo.aop.lock.RedisLockAnnotation)")
public void redisLockPC() {
}

Around 前後進行加鎖和釋放鎖

前面步驟定義了我們想要攔截的切點，下一步就是在切點前後做一些自定義操作：

@Around(value = "redisLockPC()")
public Object around(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
    // 解析參數
    Method method = resolveMethod(pjp);
    RedisLockAnnotation annotation = method.getAnnotation(RedisLockAnnotation.class);
    RedisLockTypeEnum typeEnum = annotation.typeEnum();
    Object[] params = pjp.getArgs();
    String ukString = params[annotation.lockFiled()].toString();
    // 省略很多參數校驗和判空
    String businessKey = typeEnum.getUniqueKey(ukString);
    String uniqueValue = UUID.randomUUID().toString();
    // 加鎖
    Object result = null;
    try {
        boolean isSuccess = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(businessKey, uniqueValue);
        if (!isSuccess) {
            throw new Exception("You can't do it，because another has get the lock =-=");
        }
        redisTemplate.expire(businessKey, annotation.lockTime(), TimeUnit.SECONDS);
        Thread currentThread = Thread.currentThread();
        // 將本次 Task 信息加入「延時」隊列中
        holderList.add(new RedisLockDefinitionHolder(businessKey, annotation.lockTime(), System.currentTimeMillis(),
                currentThread, annotation.tryCount()));
        // 執行業務操作
        result = pjp.proceed();
        // 線程被中斷，拋出異常，中斷此次請求
        if (currentThread.isInterrupted()) {
            throw new InterruptedException("You had been interrupted =-=");
        }
    } catch (InterruptedException e ) {
        log.error("Interrupt exception, rollback transaction", e);
        throw new Exception("Interrupt exception, please send request again");
    } catch (Exception e) {
        log.error("has some error, please check again", e);
    } finally {
        // 請求結束後，強制刪掉 key，釋放鎖
        redisTemplate.delete(businessKey);
        log.info("release the lock, businessKey is [" + businessKey + "]");
    }
    return result;
}

上述流程簡單總結一下：

解析註解參數，獲取註解值和方法上的參數值
redis 加鎖並且設置超時時間
將本次 Task 信息加入「延時」隊列中，進行續時，方式提前釋放鎖
加了一個線程中斷標誌
結束請求，finally 中釋放鎖

續時操作

這裏用了 ScheduledExecutorService，維護了一個線程，不斷對任務隊列中的任務進行判斷和延長超時時間：

// 掃描的任務隊列
private static ConcurrentLinkedQueue<RedisLockDefinitionHolder> holderList = new ConcurrentLinkedQueue();
/**
 * 線程池，維護keyAliveTime
 */
private static final ScheduledExecutorService SCHEDULER = new ScheduledThreadPoolExecutor(1,
        new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());
{
    // 兩秒執行一次「續時」操作
    SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(() -> {
        // 這裏記得加 try-catch，否者報錯後定時任務將不會再執行=-=
        Iterator<RedisLockDefinitionHolder> iterator = holderList.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            RedisLockDefinitionHolder holder = iterator.next();
            // 判空
            if (holder == null) {
                iterator.remove();
                continue;
            }
            // 判斷 key 是否還有效，無效的話進行移除
            if (redisTemplate.opsForValue().get(holder.getBusinessKey()) == null) {
                iterator.remove();
                continue;
            }
            // 超時重試次數，超過時給線程設定中斷
            if (holder.getCurrentCount() > holder.getTryCount()) {
                holder.getCurrentTread().interrupt();
                iterator.remove();
                continue;
            }
            // 判斷是否進入最後三分之一時間
            long curTime = System.currentTimeMillis();
            boolean shouldExtend = (holder.getLastModifyTime() + holder.getModifyPeriod()) <= curTime;
            if (shouldExtend) {
                holder.setLastModifyTime(curTime);
                redisTemplate.expire(holder.getBusinessKey(), holder.getLockTime(), TimeUnit.SECONDS);
                log.info("businessKey : [" + holder.getBusinessKey() + "], try count : " + holder.getCurrentCount());
                holder.setCurrentCount(holder.getCurrentCount() + 1);
            }
        }
    }, 0, 2, TimeUnit.SECONDS);
}

這段代碼，用來實現設計圖中虛線框的思想，避免一個請求十分耗時，導致提前釋放了鎖。

這裏加了「線程中斷」Thread#interrupt，希望超過重試次數後，能讓線程中斷（未經嚴謹測試，僅供參考哈哈哈哈）

不過建議如果遇到這麼耗時的請求，還是能夠從根源上查找，分析耗時路徑，進行業務優化或其它處理，避免這些耗時操作。

所以記得多打點 Log，分析問題時可以更快一點。記錄項目日誌，一個註解搞定

5. 開始測試

在一個入口方法中，使用該註解，然後在業務中模擬耗時請求，使用了 Thread#sleep

@GetMapping("/testRedisLock")
@RedisLockAnnotation(typeEnum = RedisLockTypeEnum.ONE, lockTime = 3)
public Book testRedisLock(@RequestParam("userId") Long userId) {
    try {
        log.info("睡眠執行前");
        Thread.sleep(10000);
        log.info("睡眠執行後");
    } catch (Exception e) {
        // log error
        log.info("has some error", e);
    }
    return null;
}

使用時，在方法上添加該註解，然後設定相應參數即可，根據 typeEnum 可以區分多種業務，限制該業務被同時操作。

測試結果：

2020-04-04 14:55:50.864  INFO 9326 --- [nio-8081-exec-1] c.s.demo.controller.BookController       : 睡眠執行前
2020-04-04 14:55:52.855  INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect        : businessKey : [Business1:1024], try count : 0
2020-04-04 14:55:54.851  INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect        : businessKey : [Business1:1024], try count : 1
2020-04-04 14:55:56.851  INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect        : businessKey : [Business1:1024], try count : 2
2020-04-04 14:55:58.852  INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect        : businessKey : [Business1:1024], try count : 3
2020-04-04 14:56:00.857  INFO 9326 --- [nio-8081-exec-1] c.s.demo.controller.BookController       : has some error
java.lang.InterruptedException: sleep interrupted
 at java.lang.Thread.sleep(Native Method) [na:1.8.0_221]

我這裏測試的是重試次數過多，失敗的場景，如果減少睡眠時間，就能讓業務正常執行。

如果同時請求，你將會發現以下錯誤信息：

表示我們的鎖🔐的確生效了，避免了重複請求。

6. 總結

對於耗時業務和核心數據，不能讓重複的請求同時操作數據，避免數據的不正確，所以要使用分佈式鎖來對它們進行保護。

再來梳理一下設計流程：

新建註解 @interface，在註解裏設定入參標誌
增加 AOP 切點，掃描特定註解
建立 @Aspect 切面任務，註冊 bean 和攔截特定方法
特定方法參數 ProceedingJoinPoint，對方法 pjp.proceed() 前後進行攔截
切點前進行加鎖，任務執行後進行刪除 key

本次學習是通過 Review 小夥伴的代碼設計，從中瞭解分佈式鎖的具體實現，仿照他的設計，重新寫了一份簡化版的業務處理。對於之前沒考慮到的「續時」操作，這裏使用了守護線程來定時判斷和延長超時時間，避免了鎖提前釋放。

於是乎，同時回顧了三個知識點：

1、AOP 的實現和常用方法

2、定時線程池 ScheduledExecutorService 的使用和參數含義

3、線程 Thread#interrupt 的含義以及用法（這個挺有意思的，可以深入再學習一下）

來源：www.zhihu.com/question/41048032

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