七种方案!探讨Redis分布式锁的正确使用姿势

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2021年3月9日01:43:08
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本文将分七个方案展开,跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式。设置过期时间时,进程crash或者要重启维护了,那么这个锁就"长生不老"了,「别的线程永远获取不到锁啦」。假设线程a获取锁成功,一直在执行临界区的代码。显然线程b就可以获得锁成功,也开始执行临界区的代码。master节点都获得锁,并且使用的时间小于锁失效时间时,锁才算获取成功。

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七种方案!探讨Redis分布式锁的正确使用姿势

菜鸟要飞

以下文章来源于捡田螺的小男孩,作者捡田螺的小男孩

七种方案!探讨Redis分布式锁的正确使用姿势

捡田螺的小男孩

专注后端技术栈,热爱分享,热爱交朋友,热爱工作总结。毕业于华南理工大学,软件工程专业~

前言

日常开发中,秒杀下单、抢红包等等业务场景,都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布式锁使用。本文将分七个方案展开,跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式。如果有不正确的地方,欢迎大家指出哈,一起学习一起进步。

公众号:「捡田螺的小男孩」

  • 什么是分布式锁

  • 方案一:SETNX + EXPIRE

  • 方案二:SETNX + value值是(系统时间+过期时间)

  • 方案三:使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)

  • 方案四:SET的扩展命令(SET EX PX NX)

  • 方案五:SET EX PX NX  + 校验唯一随机值,再释放锁

  • 方案六: 开源框架~Redisson

  • 方案七:多机实现的分布式锁Redlock

什么是分布式锁

分布式锁其实就是,控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源,往往需要互斥来防止彼此干扰,以保证一致性。

我们先来看下,一把靠谱的分布式锁应该有哪些特征:

七种方案!探讨Redis分布式锁的正确使用姿势

  • 「互斥性」: 任意时刻,只有一个客户端能持有锁。

  • 「锁超时释放」:持有锁超时,可以释放,防止不必要的资源浪费,也可以防止死锁。

  • 「可重入性」:一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁。

  • 「高性能和高可用」:加锁和解锁需要开销尽可能低,同时也要保证高可用,避免分布式锁失效。

  • 「安全性」:锁只能被持有的客户端删除,不能被其他客户端删除

Redis分布式锁方案一:SETNX + EXPIRE

提到Redis的分布式锁,很多小伙伴马上就会想到setnxexpire命令。即先用setnx来抢锁,如果抢到之后,再用expire给锁设置一个过期时间,防止锁忘记了释放。

SETNX 是SET IF NOT EXISTS的简写.日常命令格式是SETNX key value,如果 key不存在,则SETNX成功返回1,如果这个key已经存在了,则返回0。

假设某电商网站的某商品做秒杀活动,key可以设置为key_resource_id,value设置任意值,伪代码如下:

if(jedis.setnx(key_resource_id,lock_value) == 1){ //加锁    expire(key_resource_id,100); //设置过期时间    try {        do something  //业务请求    }catch(){  }  finally {       jedis.del(key_resource_id); //释放锁    }}

但是这个方案中,setnxexpire两个命令分开了,「不是原子操作」。如果执行完setnx加锁,正要执行expire设置过期时间时,进程crash或者要重启维护了,那么这个锁就“长生不老”了,「别的线程永远获取不到锁啦」

Redis分布式锁方案二:SETNX + value值是(系统时间+过期时间)

为了解决方案一,「发生异常锁得不到释放的场景」,有小伙伴认为,可以把过期时间放到setnx的value值里面。如果加锁失败,再拿出value值校验一下即可。加锁代码如下:

long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系统时间+设置的过期时间String expiresStr = String.valueOf(expires);// 如果当前锁不存在,返回加锁成功if (jedis.setnx(key_resource_id, expiresStr) == 1) {        return true;} // 如果锁已经存在,获取锁的过期时间String currentValueStr = jedis.get(key_resource_id);// 如果获取到的过期时间,小于系统当前时间,表示已经过期if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {     // 锁已过期,获取上一个锁的过期时间,并设置现在锁的过期时间(不了解redis的getSet命令的小伙伴,可以去官网看下哈)    String oldValueStr = jedis.getSet(key_resource_id, expiresStr);        if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {         // 考虑多线程并发的情况,只有一个线程的设置值和当前值相同,它才可以加锁         return true;    }}        //其他情况,均返回加锁失败return false;}

这个方案的优点是,巧妙移除expire单独设置过期时间的操作,把「过期时间放到setnx的value值」里面来。解决了方案一发生异常,锁得不到释放的问题。但是这个方案还有别的缺点:

  • 过期时间是客户端自己生成的(System.currentTimeMillis()是当前系统的时间),必须要求分布式环境下,每个客户端的时间必须同步。

  • 如果锁过期的时候,并发多个客户端同时请求过来,都执行jedis.getSet(),最终只能有一个客户端加锁成功,但是该客户端锁的过期时间,可能被别的客户端覆盖

  • 该锁没有保存持有者的唯一标识,可能被别的客户端释放/解锁。

Redis分布式锁方案三:使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)

实际上,我们还可以使用Lua脚本来保证原子性(包含setnx和expire两条指令),lua脚本如下:

if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then   redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])else   return 0end;

加锁代码如下:

 String lua_scripts = "if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then" +            " redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) return 1 else return 0 end";   Object result = jedis.eval(lua_scripts, Collections.singletonList(key_resource_id), Collections.singletonList(values));//判断是否成功return result.equals(1L);

这个方案,跟方案二对比,你觉得哪个更好呢?

Redis分布式锁方案方案四:SET的扩展命令(SET EX PX NX)

除了使用,使用Lua脚本,保证SETNX + EXPIRE两条指令的原子性,我们还可以巧用Redis的SET指令扩展参数!(SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]),它也是原子性的!

SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]

  • NX :表示key不存在的时候,才能set成功,也即保证只有第一个客户端请求才能获得锁,而其他客户端请求只能等其释放锁,才能获取。

  • EX seconds :设定key的过期时间,时间单位是秒。

  • PX milliseconds: 设定key的过期时间,单位为毫秒

  • XX: 仅当key存在时设置值

伪代码demo如下:

if(jedis.set(key_resource_id, lock_value, "NX", "EX", 100s) == 1){ //加锁    try {        do something  //业务处理    }catch(){  }  finally {       jedis.del(key_resource_id); //释放锁    }}

但是呢,这个方案还是可能存在问题:

  • 问题一:「锁过期释放了,业务还没执行完」。假设线程a获取锁成功,一直在执行临界区的代码。但是100s过去后,它还没执行完。但是,这时候锁已经过期了,此时线程b又请求过来。显然线程b就可以获得锁成功,也开始执行临界区的代码。那么问题就来了,临界区的业务代码都不是严格串行执行的啦。

  • 问题二:「锁被别的线程误删」。假设线程a执行完后,去释放锁。但是它不知道当前的锁可能是线程b持有的(线程a去释放锁时,有可能过期时间已经到了,此时线程b进来占有了锁)。那线程a就把线程b的锁释放掉了,但是线程b临界区业务代码可能都还没执行完呢。

方案五:SET EX PX NX  + 校验唯一随机值,再删除

既然锁可能被别的线程误删,那我们给value值设置一个标记当前线程唯一的随机数,在删除的时候,校验一下,不就OK了嘛。伪代码如下:

if(jedis.set(key_resource_id, uni_request_id, "NX", "EX", 100s) == 1){ //加锁    try {        do something  //业务处理    }catch(){  }  finally {       //判断是不是当前线程加的锁,是才释放       if (uni_request_id.equals(jedis.get(key_resource_id))) {        jedis.del(lockKey); //释放锁        }    }}

在这里,「判断是不是当前线程加的锁」「释放锁」不是一个原子操作。如果调用jedis.del()释放锁的时候,可能这把锁已经不属于当前客户端,会解除他人加的锁。

七种方案!探讨Redis分布式锁的正确使用姿势

为了更严谨,一般也是用lua脚本代替。lua脚本如下:

if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then    return redis.call('del',KEYS[1]) else   return 0end;

Redis分布式锁方案六:Redisson框架

方案五还是可能存在「锁过期释放,业务没执行完」的问题。有些小伙伴认为,稍微把锁过期时间设置长一些就可以啦。其实我们设想一下,是否可以给获得锁的线程,开启一个定时守护线程,每隔一段时间检查锁是否还存在,存在则对锁的过期时间延长,防止锁过期提前释放。

当前开源框架Redisson解决了这个问题。我们一起来看下Redisson底层原理图吧:

七种方案!探讨Redis分布式锁的正确使用姿势

只要线程一加锁成功,就会启动一个watch dog看门狗,它是一个后台线程,会每隔10秒检查一下,如果线程1还持有锁,那么就会不断的延长锁key的生存时间。因此,Redisson就是使用Redisson解决了「锁过期释放,业务没执行完」问题。

Redis分布式锁方案七:多机实现的分布式锁Redlock+Redisson

前面六种方案都只是基于单机版的讨论,还不是很完美。其实Redis一般都是集群部署的:

七种方案!探讨Redis分布式锁的正确使用姿势

如果线程一在Redis的master节点上拿到了锁,但是加锁的key还没同步到slave节点。恰好这时,master节点发生故障,一个slave节点就会升级为master节点。线程二就可以获取同个key的锁啦,但线程一也已经拿到锁了,锁的安全性就没了。

为了解决这个问题,Redis作者 antirez提出一种高级的分布式锁算法:Redlock。Redlock核心思想是这样的:

搞多个Redis master部署,以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的,相互之间不存在数据同步。同时,需要确保在这多个master实例上,是与在Redis单实例,使用相同方法来获取和释放锁。

我们假设当前有5个Redis master节点,在5台服务器上面运行这些Redis实例。

七种方案!探讨Redis分布式锁的正确使用姿势

RedLock的实现步骤:如下

  • 1.获取当前时间,以毫秒为单位。

  • 2.按顺序向5个master节点请求加锁。客户端设置网络连接和响应超时时间,并且超时时间要小于锁的失效时间。(假设锁自动失效时间为10秒,则超时时间一般在5-50毫秒之间,我们就假设超时时间是50ms吧)。如果超时,跳过该master节点,尽快去尝试下一个master节点。

  • 3.客户端使用当前时间减去开始获取锁时间(即步骤1记录的时间),得到获取锁使用的时间。当且仅当超过一半(N/2+1,这里是5/2+1=3个节点)的Redis master节点都获得锁,并且使用的时间小于锁失效时间时,锁才算获取成功。(如上图,10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms)

  • 如果取到了锁,key的真正有效时间就变啦,需要减去获取锁所使用的时间。

  • 如果获取锁失败(没有在至少N/2+1个master实例取到锁,有或者获取锁时间已经超过了有效时间),客户端要在所有的master节点上解锁(即便有些master节点根本就没有加锁成功,也需要解锁,以防止有些漏网之鱼)。

简化下步骤就是:

  • 按顺序向5个master节点请求加锁

  • 根据设置的超时时间来判断,是不是要跳过该master节点。

  • 如果大于等于3个节点加锁成功,并且使用的时间小于锁的有效期,即可认定加锁成功啦。

  • 如果获取锁失败,解锁!

Redisson实现了redLock版本的锁,有兴趣的小伙伴,可以去了解一下哈~

七种方案!探讨Redis分布式锁的正确使用姿势

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