redis 分布式锁 看门狗_redis 分布式锁的 5个坑,真是又大又深

引言

最近项目上线的频率颇高,连着几天加班熬夜,身体有点吃不消精神也有些萎靡,无奈业务方催的紧,工期就在眼前只能硬着头皮上了。脑子浑浑噩噩的时候,写的就不能叫代码,可以直接叫做Bug。我就熬夜写了一个bug被骂惨了。

由于是做商城业务,要频繁的对商品库存进行扣减,应用是集群部署,为避免并发造成库存超买超卖等问题,采用 redis 分布式锁加以控制。本以为给扣库存的代码加上锁lock.tryLock就万事大吉了

/**

* @author xiaofu

* @description 扣减库存

* @date 2020/4/21 12:10

*/

public String stockLock() {

RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");

try {

/**

* 获取锁

*/

if (lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) {

/**

* 查询库存数

*/

Integer stock = Integer.valueOf(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount"));

/**

* 扣减库存

*/

if (stock > 0) {

stock = stock - 1;

stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", stock.toString());

LOGGER.info("库存扣减成功,剩余库存数量:{}", stock);

} else {

LOGGER.info("库存不足~");

}

} else {

LOGGER.info("未获取到锁业务结束..");

}

} catch (Exception e) {

LOGGER.info("处理异常", e);

} finally {

lock.unlock();

}

return "ok";

}

结果业务代码执行完以后我忘了释放锁lock.unlock(),导致redis线程池被打满,redis服务大面积故障,造成库存数据扣减混乱,被领导一顿臭骂,这个月绩效~ 哎·~。

随着 使用redis 锁的时间越长,我发现 redis 锁的坑远比想象中要多。就算在面试题当中redis分布式锁的出镜率也比较高,比如:“用锁遇到过哪些问题?” ,“又是如何解决的?” 基本都是一套连招问出来的。

今天就分享一下我用redis 分布式锁的踩坑日记,以及一些解决方案,和大家一起共勉。

一、锁未被释放

这种情况是一种低级错误,就是我上边犯的错,由于当前线程 获取到redis 锁,处理完业务后未及时释放锁,导致其它线程会一直尝试获取锁阻塞,例如:用Jedis客户端会报如下的错误信息

redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool

redis线程池已经没有空闲线程来处理客户端命令。

解决的方法也很简单,只要我们细心一点,拿到锁的线程处理完业务及时释放锁,如果是重入锁未拿到锁后,线程可以释放当前连接并且sleep一段时间。

public void lock() {

while (true) {

boolean flag = this.getLock(key);

if (flag) {

TODO .........

} else {

// 释放当前redis连接

redis.close();

// 休眠1000毫秒

sleep(1000);

}

}

}

二、B的锁被A给释放了

我们知道Redis实现锁的原理在于 SETNX命令。当 key不存在时将 key的值设为 value ,返回值为 1;若给定的 key 已经存在,则 SETNX不做任何动作,返回值为 0 。

SETNX key value

我们来设想一下这个场景:A、B两个线程来尝试给key myLock加锁,A线程先拿到锁(假如锁3秒后过期),B线程就在等待尝试获取锁,到这一点毛病没有。

那如果此时业务逻辑比较耗时,执行时间已经超过redis锁过期时间,这时A线程的锁自动释放(删除key),B线程检测到myLock这个key不存在,执行 SETNX命令也拿到了锁。

但是,此时A线程执行完业务逻辑之后,还是会去释放锁(删除key),这就导致B线程的锁被A线程给释放了。

为避免上边的情况,一般我们在每个线程加锁时要带上自己独有的value值来标识,只释放指定value的key,否则就会出现释放锁混乱的场景。

三、数据库事务超时

emm~ 聊redis锁咋还扯到数据库事务上来了?别着急往下看,看下边这段代码:

@Transaction

public void lock() {

while (true) {

boolean flag = this.getLock(key);

if (flag) {

insert();

}

}

}

给这个方法添加一个@Transaction注解开启事务,如代码中抛出异常进行回滚,要知道数据库事务可是有超时时间限制的,并不会无条件的一直等一个耗时的数据库操作。

比如:我们解析一个大文件,再将数据存入到数据库,如果执行时间太长,就会导致事务超时自动回滚。

一旦你的key长时间获取不到锁,获取锁等待的时间远超过数据库事务超时时间,程序就会报异常。

一般为解决这种问题,我们就需要将数据库事务改为手动提交、回滚事务。

@Autowired

DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;

@Transaction

public void lock() {

//手动开启事务

TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);

try {

while (true) {

boolean flag = this.getLock(key);

if (flag) {

insert();

//手动提交事务

dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);

}

}

} catch (Exception e) {

//手动回滚事务

dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);

}

}

四、锁过期了,业务还没执行完

这种情况和我们上边提到的第二种比较类似,但解决思路上略有不同。

同样是redis分布式锁过期,而业务逻辑没执行完的场景,不过,这里换一种思路想问题,把redis锁的过期时间再弄长点不就解决了吗?

那还是有问题,我们可以在加锁的时候,手动调长redis锁的过期时间,可这个时间多长合适?业务逻辑的执行时间是不可控的,调的过长又会影响操作性能。

要是redis锁的过期时间能够自动续期就好了。

为了解决这个问题我们使用redis客户端redisson,redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题,它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注,将更多精力用在处理业务逻辑上。

redisson对分布式锁做了很好封装,只需调用API即可。

RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");

redisson在加锁成功后,会注册一个定时任务监听这个锁,每隔10秒就去查看这个锁,如果还持有锁,就对过期时间进行续期。默认过期时间30秒。这个机制也被叫做:“看门狗”,这名字。。。

举例子:假如加锁的时间是30秒,过10秒检查一次,一旦加锁的业务没有执行完,就会进行一次续期,把锁的过期时间再次重置成30秒。

通过分析下边redisson的源码实现可以发现,不管是加锁、解锁、续约都是客户端把一些复杂的业务逻辑,通过封装在Lua脚本中发送给redis,保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。

@Slf4j

@Service

public class RedisDistributionLockPlus {

/**

* 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 static final long DEFAULT_LOCK_TIMEOUT = 30;

private static final long TIME_SECONDS_FIVE = 5 ;

/**

* 每个key的过期时间 {@link LockContent}

*/

private Map lockContentMap = new ConcurrentHashMap<>(512);

/**

* redis执行成功的返回

*/

private static final Long EXEC_SUCCESS = 1L;

/**

* 获取锁lua脚本, k1:获锁key, k2:续约耗时key, arg1:requestId,arg2:超时时间

*/

private static final String LOCK_SCRIPT = "if redis.call('exists', KEYS[2]) == 1 then ARGV[2] = math.floor(redis.call('get', KEYS[2]) + 10) end " +

"if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then " +

"local t = redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'EX', ARGV[2]) " +

"for k, v in pairs(t) do " +

"if v == 'OK' then return tonumber(ARGV[2]) end " +

"end " +

"return 0 end";

/**

* 释放锁lua脚本, k1:获锁key, k2:续约耗时key, arg1:requestId,arg2:业务耗时 arg3: 业务开始设置的timeout

*/

private static final String UNLOCK_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +

"local ctime = tonumber(ARGV[2]) " +

"local biz_timeout = tonumber(ARGV[3]) " +

"if ctime > 0 then " +

"if redis.call('exists', KEYS[2]) == 1 then " +

"local avg_time = redis.call('get', KEYS[2]) " +

"avg_time = (tonumber(avg_time) * 8 + ctime * 2)/10 " +

"if avg_time >= biz_timeout - 5 then redis.call('set', KEYS[2], avg_time, 'EX', 24*60*60) " +

"else redis.call('del', KEYS[2]) end " +

"elseif ctime > biz_timeout -5 then redis.call('set', KEYS[2], ARGV[2], 'EX', 24*60*60) end " +

"end " +

"return redis.call('del', KEYS[1]) " +

"else return 0 end";

/**

* 续约lua脚本

*/

private static final String RENEW_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) else return 0 end";

private final StringRedisTemplate redisTemplate;

public RedisDistributionLockPlus(StringRedisTemplate redisTemplate) {

this.redisTemplate = redisTemplate;

ScheduleTask task = new ScheduleTask(this, lockContentMap);

// 启动定时任务

ScheduleExecutor.schedule(task, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

}

/**

* 加锁

* 取到锁加锁,取不到锁一直等待知道获得锁

*

* @param lockKey

* @param requestId 全局唯一

* @param expire 锁过期时间, 单位秒

* @return

*/

public boolean lock(String lockKey, String requestId, long expire) {

log.info("开始执行加锁, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId);

for (; ; ) {

// 判断是否已经有线程持有锁,减少redis的压力

LockContent lockContentOld = lockContentMap.get(lockKey);

boolean unLocked = null == lockContentOld;

// 如果没有被锁,就获取锁

if (unLocked) {

long startTime = System.currentTimeMillis();

// 计算超时时间

long bizExpire = expire == 0L ? DEFAULT_LOCK_TIMEOUT : expire;

String lockKeyRenew = lockKey + "_renew";

RedisScript script = RedisScript.of(LOCK_SCRIPT, Long.class);

List keys = new ArrayList<>();

keys.add(lockKey);

keys.add(lockKeyRenew);

Long lockExpire = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(bizExpire));

if (null != lockExpire && lockExpire > 0) {

// 将锁放入map

LockContent lockContent = new LockContent();

lockContent.setStartTime(startTime);

lockContent.setLockExpire(lockExpire);

lockContent.setExpireTime(startTime + lockExpire * 1000);

lockContent.setRequestId(requestId);

lockContent.setThread(Thread.currentThread());

lockContent.setBizExpire(bizExpire);

lockContent.setLockCount(1);

lockContentMap.put(lockKey, lockContent);

log.info("加锁成功, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId);

return true;

}

}

// 重复获取锁,在线程池中由于线程复用,线程相等并不能确定是该线程的锁

if (Thread.currentThread() == lockContentOld.getThread()

&& requestId.equals(lockContentOld.getRequestId())){

// 计数 +1

lockContentOld.setLockCount(lockContentOld.getLockCount()+1);

return true;

}

// 如果被锁或获取锁失败,则等待100毫秒

try {

TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);

} catch (InterruptedException e) {

// 这里用lombok 有问题

log.error("获取redis 锁失败, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId, e);

return false;

}

}

}

/**

* 解锁

*

* @param lockKey

* @param lockValue

*/

public boolean unlock(String lockKey, String lockValue) {

String lockKeyRenew = lockKey + "_renew";

LockContent lockContent = lockContentMap.get(lockKey);

long consumeTime;

if (null == lockContent) {

consumeTime = 0L;

} else if (lockValue.equals(lockContent.getRequestId())) {

int lockCount = lockContent.getLockCount();

// 每次释放锁, 计数 -1,减到0时删除redis上的key

if (--lockCount > 0) {

lockContent.setLockCount(lockCount);

return false;

}

consumeTime = (System.currentTimeMillis() - lockContent.getStartTime()) / 1000;

} else {

log.info("释放锁失败,不是自己的锁。");

return false;

}

// 删除已完成key,先删除本地缓存,减少redis压力, 分布式锁,只有一个,所以这里不加锁

lockContentMap.remove(lockKey);

RedisScript script = RedisScript.of(UNLOCK_SCRIPT, Long.class);

List keys = new ArrayList<>();

keys.add(lockKey);

keys.add(lockKeyRenew);

Long result = redisTemplate.execute(script, keys, lockValue, Long.toString(consumeTime),

Long.toString(lockContent.getBizExpire()));

return EXEC_SUCCESS.equals(result);

}

/**

* 续约

*

* @param lockKey

* @param lockContent

* @return true:续约成功,false:续约失败(1、续约期间执行完成,锁被释放 2、不是自己的锁,3、续约期间锁过期了(未解决))

*/

public boolean renew(String lockKey, LockContent lockContent) {

// 检测执行业务线程的状态

Thread.State state = lockContent.getThread().getState();

if (Thread.State.TERMINATED == state) {

log.info("执行业务的线程已终止,不再续约 lockKey ={}, lockContent={}", lockKey, lockContent);

return false;

}

String requestId = lockContent.getRequestId();

long timeOut = (lockContent.getExpireTime() - lockContent.getStartTime()) / 1000;

RedisScript script = RedisScript.of(RENEW_SCRIPT, Long.class);

List keys = new ArrayList<>();

keys.add(lockKey);

Long result = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(timeOut));

log.info("续约结果,True成功,False失败 lockKey ={}, result={}", lockKey, EXEC_SUCCESS.equals(result));

return EXEC_SUCCESS.equals(result);

}

static class ScheduleExecutor {

public static void schedule(ScheduleTask task, long initialDelay, long period, TimeUnit unit) {

long delay = unit.toMillis(initialDelay);

long period_ = unit.toMillis(period);

// 定时执行

new Timer("Lock-Renew-Task").schedule(task, delay, period_);

}

}

static class ScheduleTask extends TimerTask {

private final RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock;

private final Map lockContentMap;

public ScheduleTask(RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock, Map lockContentMap) {

this.redisDistributionLock = redisDistributionLock;

this.lockContentMap = lockContentMap;

}

@Override

public void run() {

if (lockContentMap.isEmpty()) {

return;

}

Set> entries = lockContentMap.entrySet();

for (Map.Entry entry : entries) {

String lockKey = entry.getKey();

LockContent lockContent = entry.getValue();

long expireTime = lockContent.getExpireTime();

// 减少线程池中任务数量

if ((expireTime - System.currentTimeMillis())/ 1000 < TIME_SECONDS_FIVE) {

//线程池异步续约

ThreadPool.submit(() -> {

boolean renew = redisDistributionLock.renew(lockKey, lockContent);

if (renew) {

long expireTimeNew = lockContent.getStartTime() + (expireTime - lockContent.getStartTime()) * 2 - TIME_SECONDS_FIVE * 1000;

lockContent.setExpireTime(expireTimeNew);

} else {

// 续约失败,说明已经执行完 OR redis 出现问题

lockContentMap.remove(lockKey);

}

});

}

}

}

}

}

五、redis主从复制的坑

redis高可用最常见的方案就是主从复制(master-slave),这种模式也给redis分布式锁挖了一坑。

redis cluster集群环境下,假如现在A客户端想要加锁,它会根据路由规则选择一台master节点写入key mylock,在加锁成功后,master节点会把key异步复制给对应的slave节点。

如果此时redis master节点宕机,为保证集群可用性,会进行主备切换,slave变为了redis master。B客户端在新的master节点上加锁成功,而A客户端也以为自己还是成功加了锁的。

此时就会导致同一时间内多个客户端对一个分布式锁完成了加锁,导致各种脏数据的产生。

至于解决办法嘛,目前看还没有什么根治的方法,只能尽量保证机器的稳定性,减少发生此事件的概率。

总结

上面就是我在使用Redis 分布式锁时遇到的一些坑,有点小感慨,经常用一个方法填上这个坑,没多久就发现另一个坑又出来了,其实根本没有什么十全十美的解决方案,哪有什么银弹,只不过是在权衡利弊后,选一个在接受范围内的折中方案而已。

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