long overtime = System.currentTimeMillis()+LOCK_KEY_EXPIRE_MILLIS;//时间戳加超时时间 String lockValue = overtime + "-123"; String lockKey = LOCK_KEY + infoId.toString(); int time =1; boolean locked = false; // 加锁 --begin while (!defaultRedis.tryGetDistributedLock(lockKey,lockValue,LOCK_KEY_EXPIRE)){ TimeUnit.SECONDS.sleep(LOCK_KEY_SLEEP); overtime +=LOCK_KEY_SLEEP*1000; lockValue = overtime + "-123"; time++; } locked = true;

<think>嗯，我现在要分析这段Java代码，它看起来是用Redis实现分布式锁的。首先，我需要理解每一行代码的作用。 第一行是`long overtime = System.currentTimeMillis() + LOCK_KEY_EXPIRE_MILLIS;`。这里应该是计算锁的过期时间，当前时间加上一个预设的过期时间常量。不过，变量名overtime可能应该写成expireTime更合适，因为overtime通常指加班，这里可能是个拼写错误或者命名不当。 接下来是`String lockValue = overtime + "-123";`，这可能是生成锁的值，将过期时间和一个固定字符串拼接，可能是为了唯一性或者标识客户端。但这里用固定字符串“-123”可能不太安全，如果是多实例的话，应该用更独特的标识，比如UUID或者进程ID。 然后`String lockKey = LOCK_KEY + infoId.toString();`，构造Redis的键，结合常量前缀和infoId，确保不同infoId有不同的锁。 循环部分使用`while (!defaultRedis.tryGetDistributedLock(lockKey, lockValue, LOCK_KEY_EXPIRE))`尝试获取锁。如果失败，就睡眠一定时间，这里用`LOCK_KEY_SLEEP`秒，然后增加overtime，更新lockValue，并增加重试次数time。直到获取成功，设置locked为true。 不过这里可能有几个问题。首先，每次重试都更新overtime和lockValue，这样每次锁的过期时间会被延长。但Redis的过期时间应该是在获取锁的时候设置的，可能在tryGetDistributedLock方法里已经处理了。但这里直接修改overtime并重新生成lockValue，会不会导致锁的过期时间被覆盖？或者这个方法是否接受新的expire时间？ 另外，锁的值每次重试都会改变，这可能有问题。因为在释放锁的时候，通常需要验证锁的值是否匹配，防止误删其他客户端的锁。但如果在重试过程中，锁的值改变了，而之前的锁没有被释放，可能会有遗留的锁。不过，如果tryGetDistributedLock方法在获取锁失败时不会修改已有的锁，那可能没问题。但如果成功获取，会用新的lockValue覆盖，这可能有问题，因为锁的值应该是唯一的，且每次获取都应该是新的，避免被其他客户端误解。 另外，循环中不断增加overtime，可能导致锁的过期时间越来越长，这可能不是预期的行为。通常，锁的过期时间应该是一个固定值，每次获取时设置同样的过期时间，避免因为重试导致锁持有时间过长。但这里的代码可能在每次重试时延长了过期时间，这可能是一个设计上的选择，需要确认是否符合业务需求。 还有，睡眠时间用的是LOCK_KEY_SLEEP秒，但overtime增加的是LOCK_KEY_SLEEP*1000毫秒，这里单位转换正确吗？是的，因为TimeUnit.SECONDS.sleep()接受的是秒，而overtime是毫秒，所以乘以1000是对的。比如，如果睡眠1秒，那么overtime增加1000毫秒，也就是1秒，保持同步。 另外，time变量记录了重试次数，但代码中没有使用这个变量，可能是用来记录重试次数，但后续没有处理，比如限制最大重试次数，否则可能导致无限循环。这里缺少一个最大重试次数的判断，否则如果一直获取不到锁，线程会一直阻塞在这里，这可能有问题。 还有一个潜在的问题是，如果在获取锁之后，锁的过期时间被不断延长，而业务逻辑执行时间超过原来的过期时间，可能导致锁自动释放，其他客户端获取到锁，导致并发问题。通常，解决这个问题的方法是使用看门狗机制，定期续期锁的过期时间，但这段代码里并没有这样的机制，而是每次重试时延长。不过，这里的代码可能在每次重试时都重新尝试获取锁，并设置新的过期时间，所以可能每次获取成功后，锁的过期时间是相对当前时间的LOCK_KEY_EXPIRE_MILLIS。但不确定tryGetDistributedLock方法的具体实现，是否每次获取锁成功时都会重新设置过期时间。 此外，lockValue的构造可能存在问题，因为overtime是当前时间加上过期时间，而每次重试都会增加LOCK_KEY_SLEEP秒，导致overtime逐渐变大。这可能使得lockValue每次都是不同的，即使同一个客户端多次重试。这可能在释放锁时需要比较lockValue，但由于每次获取锁时值都不同，可能导致无法正确释放之前获取的锁。不过，可能tryGetDistributedLock方法在获取锁成功时会覆盖原有的值，所以当前客户端持有的锁的值是最新的，释放时只需要检查最新的值。这可能需要更多的上下文来确定是否正确。 总结问题点： 1. overtime变量命名可能不准确，建议改为expireTime。 2. lockValue的固定部分“-123”可能不够唯一，建议使用更独特的标识。 3. 缺少最大重试次数限制，可能导致无限循环。 4. 每次重试时更新overtime和lockValue，可能导致锁的过期时间被延长，但不确定是否符合预期。 5. 锁的续期机制是否合理，是否需要看门狗线程来续期，而不是在重试时延长。 改进建议： - 使用UUID或其他唯一标识作为lockValue的一部分，确保不同客户端或不同请求的锁值唯一。 - 添加最大重试次数或超时机制，避免无限循环。 - 确保锁的过期时间设置合理，避免在重试时不必要的延长。 - 检查tryGetDistributedLock方法的实现，确认其处理锁的机制是否正确，比如是否使用SETNX和EXPIRE命令，或者RedLock算法等。</think>以下是对代码的逐步分析和优化建议： #### 代码解析 1. **变量初始化** - `long overtime = System.currentTimeMillis() + LOCK_KEY_EXPIRE_MILLIS;` 计算锁的过期时间戳（当前时间 + 预设过期时长）。 - `String lockValue = overtime + "-123";` 生成锁的唯一值，格式为`过期时间戳-固定后缀`。 - `String lockKey = LOCK_KEY + infoId.toString();` 构造Redis键，格式为`前缀+业务ID`。 2. **循环尝试加锁** ```java while (!defaultRedis.tryGetDistributedLock(lockKey, lockValue, LOCK_KEY_EXPIRE)) { TimeUnit.SECONDS.sleep(LOCK_KEY_SLEEP); // 休眠等待 overtime += LOCK_KEY_SLEEP * 1000; // 延长过期时间 lockValue = overtime + "-123"; // 更新锁值 time++; // 重试次数统计 } ``` - 通过`tryGetDistributedLock`尝试获取锁。 - 失败后休眠，延长过期时间并更新锁值，循环重试。 3. **加锁成功** - `locked = true;` 标记锁已获取。 --- #### 潜在问题与优化建议 ##### 1. **锁值（lockValue）安全性** - **问题**：固定后缀`"-123"`无法保证全局唯一，可能导致误删其他客户端的锁。 - **建议**：改用UUID或进程ID+线程ID，确保唯一性。例如： ```java String lockValue = UUID.randomUUID().toString(); ``` ##### 2. **缺少重试上限** - **问题**：循环可能无限阻塞，影响系统可用性。 - **建议**：添加最大重试次数或超时机制： ```java int maxRetry = 3; while (time <= maxRetry && !defaultRedis.tryGetDistributedLock(...)) { // ... } if (time > maxRetry) throw new LockFailedException(); ``` ##### 3. **过期时间更新逻辑** - **问题**：每次重试延长`overtime`，导致锁的实际过期时间可能远超预期。 - **建议**：保持过期时间固定，避免无限续期： ```java long expireTime = System.currentTimeMillis() + LOCK_KEY_EXPIRE_MILLIS; String lockValue = expireTime + "-" + uniqueId; // 不再修改expireTime和lockValue ``` ##### 4. **锁续期机制** - **问题**：未处理业务执行超时导致锁自动失效。 - **建议**：添加看门狗线程定期续期（参考Redisson实现）： ```java // 伪代码：启动线程定时延长锁过期时间 Thread renewalThread = new Thread(() -> { while (locked) { redis.expire(lockKey, LOCK_KEY_EXPIRE); sleep(LOCK_KEY_EXPIRE / 3); } }); renewalThread.start(); ``` --- #### 最终优化代码示例 ```java // 生成唯一锁值（UUID） String lockValue = UUID.randomUUID().toString(); String lockKey = LOCK_KEY + infoId.toString(); long expireTime = System.currentTimeMillis() + LOCK_KEY_EXPIRE_MILLIS; int maxRetry = 3; int time = 0; boolean locked = false; while (time <= maxRetry) { if (defaultRedis.tryGetDistributedLock(lockKey, lockValue, LOCK_KEY_EXPIRE)) { locked = true; break; } TimeUnit.SECONDS.sleep(LOCK_KEY_SLEEP); time++; } if (!locked) { throw new RuntimeException("获取锁失败"); } // 启动看门狗线程续期（需确保tryGetDistributedLock支持） startRenewalThread(lockKey, lockValue); ``` --- #### 核心要点总结 1. **唯一锁值**：避免固定字符串，使用UUID或唯一标识。 2. **重试限制**：防止无限阻塞，提升系统健壮性。 3. **锁续期**：通过看门狗机制避免业务未完成锁已过期。 4. **原子操作**：确保`tryGetDistributedLock`内部使用`SET key value NX EX`等原子命令。