什么是 “分布式锁” ?

沙海
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2021年3月11日01:16:50
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互斥性指的是对于同一个资源,任意时刻,都只有一个客户端能持有锁。虽然set解决了原子性的问题,但是还是会存在两个问题。从图中我们可以看出,client1线获取到锁,然后发生GC停顿,超过了锁的有效时间导致锁被释放,然后锁被client2拿到,然后两个客户端同时拿到锁在写数据,问题产生。同样的例子,假设发生网络分区,4、5号节点变为一个独立的子网,3号节点发生始终跳跃(不管人为操作还是同步导致)导致锁过期,这时候另外的客户端就可以从3、4、5号节点加锁成功,问题又发生了。

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什么是 “分布式锁” ?

程序员小灰

以下文章来源于艾小仙,作者艾小仙

什么是 “分布式锁” ?

艾小仙

一个愤世嫉俗,脱离低级趣味的人

说说分布式锁吧?

对于一个单机的系统,我们可以通过synchronized或者ReentrantLock等这些常规的加锁方式来实现,然而对于一个分布式集群的系统而言,单纯的本地锁已经无法解决问题,所以就需要用到分布式锁了,通常我们都会引入三方组件或者服务来解决这个问题,比如数据库、Redis、Zookeeper等。

通常来说,分布式锁要保证互斥性、不死锁、可重入等特点。

互斥性指的是对于同一个资源,任意时刻,都只有一个客户端能持有锁。

不死锁指的是必须要有锁超时这种机制,保证在出现问题的时候释放锁,不会出现死锁的问题。

可重入指的是对于同一个线程,可以多次重复加锁。

那你分别说说使用数据库、Redis和Zookeeper的实现原理?

数据库的话可以使用乐观锁或者悲观锁的实现方式。

乐观锁通常就是数据库中我们会有一个版本号,更新数据的时候通过版本号来更新,这样的话效率会比较高,悲观锁则是通过for update的方式,但是会带来很多问题,因为他是一个行级锁,高并发的情况下可能会导致死锁、客户端连接超时等问题,一般不推荐使用这种方式。

Redis是通过set命令来实现,在2.6.2版本之前,实现方式可能是这样:

什么是 “分布式锁” ?

setNX命令代表当key不存在时返回成功,否则返回失败。

但是这种实现方式把加锁和设置过期时间的步骤分成两步,他们并不是原子操作,如果加锁成功之后程序崩溃、服务宕机等异常情况,导致没有设置过期时间,那么就会导致死锁的问题,其他线程永远都无法获取这个锁。

之后的版本中,Redis提供了原生的set命令,相当于两命令合二为一,不存在原子性的问题,当然也可以通过lua脚本来解决。

set命令如下格式:

什么是 “分布式锁” ?

key 为分布式锁的key

value 为分布式锁的值,一般为不同的客户端设置不同的值

NX 代表如果要设置的key已存在,则取消设置

EX 代表过期时间为秒,PX则为毫秒,比如上面示例中为10秒过期

Zookeeper是通过创建临时顺序节点的方式来实现。

什么是 “分布式锁” ?

  1. 当需要对资源进行加锁时,实际上就是在父节点之下创建一个临时顺序节点。

  2. 客户端A来对资源加锁,首先判断当前创建的节点是否为最小节点,如果是,那么加锁成功,后续加锁线程阻塞等待

  3. 此时,客户端B也来尝试加锁,由于客户端A已经加锁成功,所以客户端B发现自己的节点并不是最小节点,就会去取到上一个节点,并且对上一节点注册监听

  4. 当客户端A操作完成,释放锁的操作就是删除这个节点,这样就可以触发监听事件,客户端B就会得到通知,同样,客户端B判断自己是否为最小节点,如果是,那么则加锁成功

你说改为set命令之后就解决了问题?那么还会不会有其他的问题呢?

虽然set解决了原子性的问题,但是还是会存在两个问题。

锁超时问题

比如客户端A加锁同时设置超时时间是3秒,结果3s之后程序逻辑还没有执行完成,锁已经释放。客户端B此时也来尝试加锁,那么客户端B也会加锁成功。

这样的话,就导致了并发的问题,如果代码幂等性没有处理好,就会导致问题产生。

什么是 “分布式锁” ?

锁误删除

还是类似的问题,客户端A加锁同时设置超时时间3秒,结果3s之后程序逻辑还没有执行完成,锁已经释放。客户端B此时也来尝试加锁,这时客户端A代码执行完成,执行释放锁,结果释放了客户端B的锁。

什么是 “分布式锁” ?

那上面两个问题你有什么好的解决方案吗?

锁超时

这个有两个解决方案。

  1. 针对锁超时的问题,我们可以根据平时业务执行时间做大致的评估,然后根据评估的时间设置一个较为合理的超时时间,这样能一大部分程度上避免问题。

  2. 自动续租,通过其他的线程为将要过期的锁延长持有时间

锁误删除

每个客户端的锁只能自己解锁,一般我们可以在使用set命令的时候生成随机的value,解锁使用lua脚本判断当前锁是否自己持有的,是自己的锁才能释放。

#加锁SET key random_value NX EX 10#解锁if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then    return redis.call("del",KEYS[1])else    return 0end

了解RedLock算法吗?

因为在Redis的主从架构下,主从同步是异步的,如果在Master节点加锁成功后,指令还没有同步到Slave节点,此时Master挂掉,Slave被提升为Master,新的Master上并没有锁的数据,其他的客户端仍然可以加锁成功。

对于这种问题,Redis作者提出了RedLock红锁的概念。

RedLock的理念下需要至少2个Master节点,多个Master节点之间完全互相独立,彼此之间不存在主从同步和数据复制。

主要步骤如下:

  1. 获取当前Unix时间

  2. 按照顺序依次尝试从多个节点锁,如果获取锁的时间小于超时时间,并且超过半数的节点获取成功,那么加锁成功。这样做的目的就是为了避免某些节点已经宕机的情况下,客户端还在一直等待响应结果。举个例子,假设现在有5个节点,过期时间=100ms,第一个节点获取锁花费10ms,第二个节点花费20ms,第三个节点花费30ms,那么最后锁的过期时间就是100-(10+20+30),这样就是加锁成功,反之如果最后时间<0,那么加锁失败

  3. 如果加锁失败,那么要释放所有节点上的锁

那么RedLock有什么问题吗?

其实RedLock存在不少问题,所以现在其实一般不推荐使用这种方式,而是推荐使用Redission的方案,他的问题主要如下几点。

性能、资源

因为需要对多个节点分别加锁和解锁,而一般分布式锁的应用场景都是在高并发的情况下,所以耗时较长,对性能有一定的影响。此外因为需要多个节点,使用的资源也比较多,简单来说就是费钱。

节点崩溃重启

比如有1~5号五个节点,并且没有开启持久化,客户端A在1,2,3号节点加锁成功,此时3号节点崩溃宕机后发生重启,就丢失了加锁信息,客户端B在3,4,5号节点加锁成功。

那么,两个客户端A\B同时获取到了同一个锁,问题产生了,怎么解决?

  1. Redis作者建议的方式就是延时重启,比如3号节点宕机之后不要立刻重启,而是等待一段时间后再重启,这个时间必须大于锁的有效时间,也就是锁失效后再重启,这种人为干预的措施真正实施起来就比较困难了

  2. 第二个方案那么就是开启持久化,但是这样对性能又造成了影响。比如如果开启AOF默认每秒一次刷盘,那么最多丢失一秒的数据,如果想完全不丢失的话就对性能造成较大的影响。

GC、网络延迟

对于RedLock,Martin Kleppmann提出了很多质疑,我就只举这样一个GC或者网络导致的例子。(这个问题比较多,我就不一一举例了,心里有一个概念就行了,文章地址:https://martin.kleppmann.com/2016/02/08/how-to-do-distributed-locking.html

从图中我们可以看出,client1线获取到锁,然后发生GC停顿,超过了锁的有效时间导致锁被释放,然后锁被client2拿到,然后两个客户端同时拿到锁在写数据,问题产生。

什么是 “分布式锁” ?

图片来自Martin Kleppmann

时钟跳跃

同样的例子,假设发生网络分区,4、5号节点变为一个独立的子网,3号节点发生始终跳跃(不管人为操作还是同步导致)导致锁过期,这时候另外的客户端就可以从3、4、5号节点加锁成功,问题又发生了。

那你说说有什么好的解决方案吗?

上面也提到了,其实比较好的方式是使用Redission,它是一个开源的Java版本的Redis客户端,无论单机、哨兵、集群环境都能支持,另外还很好地解决了锁超时、公平非公平锁、可重入等问题,也实现了RedLock,同时也是官方推荐的客户端版本。

那么Redission实现原理呢?

加锁、可重入

首先,加锁和解锁都是通过lua脚本去实现的,这样做的好处是为了兼容老版本的redis同时保证原子性。

KEYS[1]为锁的key,ARGV[2]为锁的value,格式为uuid+线程ID,ARGV[1]为过期时间。

主要的加锁逻辑也比较容易看懂,如果key不存在,通过hash的方式保存,同时设置过期时间,反之如果存在就是+1。

对应的就是hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1这段命令,对hash结构的锁重入次数+1。

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解锁

  1. 如果key都不存在了,那么就直接返回

  2. 如果key、field不匹配,那么说明不是自己的锁,不能释放,返回空

  3. 释放锁,重入次数-1,如果还大于0那么久刷新过期时间,反之那么久删除锁

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watchdog

也叫做看门狗,也就是解决了锁超时导致的问题,实际上就是一个后台线程,默认每隔10秒自动延长锁的过期时间。

默认的时间就是internalLockLeaseTime / 3internalLockLeaseTime默认为30秒。

什么是 “分布式锁” ?

最后,实际生产中对于不同的场景该如何选择?

首先,如果对于并发不高并且比较简单的场景,通过数据库乐观锁或者唯一主键的形式就能解决大部分的问题。

然后,对于Redis实现的分布式锁来说性能高,自己去实现的话比较麻烦,要解决锁续租、lua脚本、可重入等一系列复杂的问题。

对于单机模式而言,存在单点问题。

对于主从架构或者哨兵模式,故障转移会发生锁丢失的问题,因此产生了红锁,但是红锁的问题也比较多,并不推荐使用,推荐的使用方式是用Redission。

但是,不管选择哪种方式,本身对于Redis来说不是强一致性的,某些极端场景下还是可能会存在问题。

对于Zookeeper的实现方式而言,本身就是保证数据一致性的,可靠性更高,所以不存在Redis的各种故障转移带来的问题,自己实现也比较简单,但是性能相比Redis稍差。

不过,实际中我们当然是有啥用啥,老板说用什么就用什么,我才不管那么多。

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