本篇文章给大家带来了关于Redis的相关知识，在分布式架构中，我们同样会遇到数据共享操作问题，使用Redis来解决分布式架构中的数据一致性问题，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。
(资料图片仅供参考)
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在单体应用中，如果我们对共享数据不进行加锁操作，会出现数据一致性问题，我们的解决办法通常是加锁。
在分布式架构中，我们同样会遇到数据共享操作问题，本文章使用Redis来解决分布式架构中的数据一致性问题。
1. 单机数据一致性
单机数据一致性架构如下图所示：多个可客户访问同一个服务器，连接同一个数据库。
场景描述：客户端模拟购买商品过程，在Redis中设定库存总数剩100个，多个客户端同时并发购买。
@RestControllerpublic class IndexController1 { @Autowired StringRedisTemplate template; @RequestMapping("/buy1") public String index(){ // Redis中存有goods:001号商品，数量为100 String result = template.opsForValue().get("goods:001"); // 获取到剩余商品数 int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if( total > 0 ){ // 剩余商品数大于0 ，则进行扣减 int realTotal = total -1; // 将商品数回写数据库 template.opsForValue().set("goods:001",String.valueOf(realTotal)); System.out.println("购买商品成功，库存还剩："+realTotal +"件， 服务端口为8001"); return "购买商品成功，库存还剩："+realTotal +"件， 服务端口为8001"; }else{ System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001"); } return "购买商品失败，服务端口为8001"; }}使用Jmeter模拟高并发场景，测试结果如下：
测试结果出现多个用户购买同一商品，发生了数据不一致问题！
解决办法：单体应用的情况下，对并发的操作进行加锁操作，保证对数据的操作具有原子性
synchronizedReentrantLock@RestControllerpublic class IndexController2 {// 使用ReentrantLock锁解决单体应用的并发问题Lock lock = new ReentrantLock();@AutowiredStringRedisTemplate template;@RequestMapping("/buy2")public String index() { lock.lock(); try { String result = template.opsForValue().get("goods:001"); int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if (total > 0) { int realTotal = total - 1; template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal)); System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001"); return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001"; } else { System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001"); } } catch (Exception e) { lock.unlock(); } finally { lock.unlock(); } return "购买商品失败，服务端口为8001";}}2. 分布式数据一致性
上面解决了单体应用的数据一致性问题，但如果是分布式架构部署呢，架构如下：
提供两个服务，端口分别为8001、8002，连接同一个Redis服务，在服务前面有一台Nginx作为负载均衡
两台服务代码相同，只是端口不同
将8001、8002两个服务启动，每个服务依然用ReentrantLock加锁，用Jmeter做并发测试，发现会出现数据一致性问题！
3. Redis实现分布式锁
3.1 方式一
取消单机锁，下面使用redis的set命令来实现分布式加锁
SET KEY VALUE [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
EX seconds 设置指定的到期时间(以秒为单位)PX milliseconds 设置指定的到期时间(以毫秒为单位)NX 仅在键不存在时设置键XX 只有在键已存在时才设置@RestControllerpublic class IndexController4 { // Redis分布式锁的key public static final String REDIS_LOCK = "good_lock"; @Autowired StringRedisTemplate template; @RequestMapping("/buy4") public String index(){ // 每个人进来先要进行加锁，key值为"good_lock"，value随机生成 String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-",""); try{ // 加锁 Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value); // 加锁失败 if(!flag){ return "抢锁失败！"; } System.out.println( value+ " 抢锁成功"); String result = template.opsForValue().get("goods:001"); int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if (total > 0) { int realTotal = total - 1; template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal)); // 如果在抢到所之后，删除锁之前，发生了异常，锁就无法被释放， // 释放锁操作不能在此操作，要在finally处理// template.delete(REDIS_LOCK); System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001"); return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001"; } else { System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001"); } return "购买商品失败，服务端口为8001"; }finally { // 释放锁 template.delete(REDIS_LOCK); } }}上面的代码，可以解决分布式架构中数据一致性问题。但再仔细想想，还是会有问题，下面进行改进。
3.2 方式二（改进方式一）
在上面的代码中，如果程序在运行期间，部署了微服务jar包的机器突然挂了，代码层面根本就没有走到finally代码块，也就是说在宕机前，锁并没有被删除掉，这样的话，就没办法保证解锁
所以，这里需要对这个key加一个过期时间，Redis中设置过期时间有两种方法：
template.expire(REDIS_LOCK,10, TimeUnit.SECONDS)template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS)第一种方法需要单独的一行代码，且并没有与加锁放在同一步操作，所以不具备原子性，也会出问题
第二种方法在加锁的同时就进行了设置过期时间，所有没有问题，这里采用这种方式
调整下代码，在加锁的同时，设置过期时间：
// 为key加一个过期时间，其余代码不变Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK,value,10L,TimeUnit.SECONDS);
这种方式解决了因服务突然宕机而无法释放锁的问题。但再仔细想想，还是会有问题，下面进行改进。
3.3 方式三（改进方式二）
方式二设置了key的过期时间，解决了key无法删除的问题，但问题又来了
上面设置了key的过期时间为10秒，如果业务逻辑比较复杂，需要调用其他微服务，处理时间需要15秒（模拟场
景，别较真），而当10秒钟过去之后，这个key就过期了，其他请求就又可以设置这个key，此时如果耗时15秒
的请求处理完了，回来继续执行程序，就会把别人设置的key给删除了，这是个很严重的问题！
所以，谁上的锁，谁才能删除
@RestControllerpublic class IndexController6 { public static final String REDIS_LOCK = "good_lock"; @Autowired StringRedisTemplate template; @RequestMapping("/buy6") public String index(){ // 每个人进来先要进行加锁，key值为"good_lock" String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-",""); try{ // 为key加一个过期时间 Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS); // 加锁失败 if(!flag){ return "抢锁失败！"; } System.out.println( value+ " 抢锁成功"); String result = template.opsForValue().get("goods:001"); int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if (total > 0) { // 如果在此处需要调用其他微服务，处理时间较长。。。 int realTotal = total - 1; template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal)); System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001"); return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001"; } else { System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001"); } return "购买商品失败，服务端口为8001"; }finally { // 谁加的锁，谁才能删除！！！！ if(template.opsForValue().get(REDIS_LOCK).equals(value)){ template.delete(REDIS_LOCK); } } }}这种方式解决了因服务处理时间太长而释放了别人锁的问题。这样就没问题了吗？
3.4 方式四（改进方式三）
在上面方式三下，规定了谁上的锁，谁才能删除，但finally快的判断和del删除操作不是原子操作，并发的时候也会出问题，并发嘛，就是要保证数据的一致性，保证数据的一致性，最好要保证对数据的操作具有原子性。
在Redis的set命令介绍中，最后推荐Lua脚本进行锁的删除，地址
@RestControllerpublic class IndexController7 { public static final String REDIS_LOCK = "good_lock"; @Autowired StringRedisTemplate template; @RequestMapping("/buy7") public String index(){ // 每个人进来先要进行加锁，key值为"good_lock" String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-",""); try{ // 为key加一个过期时间 Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS); // 加锁失败 if(!flag){ return "抢锁失败！"; } System.out.println( value+ " 抢锁成功"); String result = template.opsForValue().get("goods:001"); int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if (total > 0) { // 如果在此处需要调用其他微服务，处理时间较长。。。 int realTotal = total - 1; template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal)); System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001"); return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001"; } else { System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001"); } return "购买商品失败，服务端口为8001"; }finally { // 谁加的锁，谁才能删除，使用Lua脚本，进行锁的删除 Jedis jedis = null; try{ jedis = RedisUtils.getJedis(); String script = "if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] " + "then " + "return redis.call("del",KEYS[1]) " + "else " + " return 0 " + "end"; Object eval = jedis.eval(script, Collections.singletonList(REDIS_LOCK), Collections.singletonList(value)); if("1".equals(eval.toString())){ System.out.println("-----del redis lock ok...."); }else{ System.out.println("-----del redis lock error ...."); } }catch (Exception e){ }finally { if(null != jedis){ jedis.close(); } } } }}3.5 方式五（改进方式四）
在方式四下，规定了谁上的锁，谁才能删除，并且解决了删除操作没有原子性问题。但还没有考虑缓存续命，以及Redis集群部署下，异步复制造成的锁丢失：主节点没来得及把刚刚set进来这条数据给从节点，就挂了。所以直接上RedLock的Redisson落地实现。
@RestControllerpublic class IndexController8 { public static final String REDIS_LOCK = "good_lock"; @Autowired StringRedisTemplate template; @Autowired Redisson redisson; @RequestMapping("/buy8") public String index(){ RLock lock = redisson.getLock(REDIS_LOCK); lock.lock(); // 每个人进来先要进行加锁，key值为"good_lock" String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-",""); try{ String result = template.opsForValue().get("goods:001"); int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if (total > 0) { // 如果在此处需要调用其他微服务，处理时间较长。。。 int realTotal = total - 1; template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal)); System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001"); return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001"; } else { System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001"); } return "购买商品失败，服务端口为8001"; }finally { if(lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()){ lock.unlock(); } } }}推荐学习：Redis视频教程
以上就是Redis实现分布式锁的五种方法总结的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
