工作中涉及到了不同服务器并发获取Token的需求,但是后一次获取会覆盖前一次获取的Token,因此需要对获取Token这一操作做一次分布式加锁。这次我使用redis来解决这个问题,首先提供一个加锁的类:
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 基于redis的分布式锁实现*/public class RedisLockImpl implements RedisDistributionLock {private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(RedisLockImpl.class);//加锁超时时间,单位毫秒, 即:加锁时间内执行完操作,如果未完成会有并发现象
private long lockTimeout;private StringRedisTemplate redisTemplate;
public RedisLockImpl(StringRedisTemplate redisTemplate, long timeout) {this.redisTemplate = redisTemplate;
this.lockTimeout = timeout;
}/**
* 加锁* 取到锁加锁,取不到锁就返回** @param lockKey* @param threadName* @return*/@Overridepublic synchronized long lock(String lockKey, String threadName) {LOG.debug(threadName + "开始执行加锁");
//锁时间
Long lock_timeout = currtTimeForRedis() + lockTimeout + 1;if (redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {@Overridepublic Boolean doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {//定义序列化方式
RedisSerializer<String> serializer = redisTemplate.getStringSerializer();byte[] value = serializer.serialize(lock_timeout.toString());
boolean flag = redisConnection.setNX(lockKey.getBytes(), value);
return flag;
}})) {//如果加锁成功
LOG.debug(threadName + "加锁成功+1");
//设置超时时间,释放内存
redisTemplate.expire(lockKey, lockTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS);return lock_timeout;
} else {
//获取redis里面的时间
String result = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);Long currt_lock_timeout_str = result == null ? null : Long.parseLong(result);//锁已经失效
if (currt_lock_timeout_str != null && currt_lock_timeout_str < System.currentTimeMillis()) {//判断是否为空,不为空时,说明已经失效,如果被其他线程设置了值,则第二个条件判断无法执行
//获取上一个锁到期时间,并设置现在的锁到期时间
Long old_lock_timeout_Str = Long.valueOf(redisTemplate.opsForValue().getAndSet(lockKey, lock_timeout.toString()));if (old_lock_timeout_Str != null && old_lock_timeout_Str.equals(currt_lock_timeout_str)) {//多线程运行时,多个线程签好都到了这里,但只有一个线程的设置值和当前值相同,它才有权利获取锁
LOG.debug(threadName + "加锁成功+2");
//设置超时间,释放内存
redisTemplate.expire(lockKey, lockTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS);//返回加锁时间
return lock_timeout;
}}}return -1;
}/**
* 解锁** @param lockKey* @param lockValue* @param threadName*/@Overridepublic synchronized void unlock(String lockKey, long lockValue, String threadName) {LOG.debug(threadName + "执行解锁==========");//正常直接删除 如果异常关闭判断加锁会判断过期时间//获取redis中设置的时间
String result = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);Long currt_lock_timeout_str = result == null ? null : Long.valueOf(result);//如果是加锁者,则删除锁, 如果不是,则等待自动过期,重新竞争加锁
if (currt_lock_timeout_str != null && currt_lock_timeout_str == lockValue) {redisTemplate.delete(lockKey);LOG.debug(threadName + "解锁成功------------------");
}}/**
* 多服务器集群,使用下面的方法,代替System.currentTimeMillis(),获取redis时间,避免多服务的时间不一致问题!!!** @return*/@Overridepublic long currtTimeForRedis() {return redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {@Overridepublic Long doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {return redisConnection.time();
}});}}
使用方法:
if ((lockTime = redisLock.lock(tokenLockName, threadName)) != null) {//开始执行任务
int tryCount = 3;
while (token == null && --tryCount > 0) {token = getTokenInternal(username, password);}//加入redis缓存
if (token != null)redisService.set(String.format(ACCESS_TOKEN_KEY_TEMPLATE, username), token, tokenTimeout);else
logger.info("{}获取token失败!", username);
//任务执行完毕 关闭锁
redisLock.unlock(tokenLockName, lockTime, threadName);}