Redis魔法:点燃分布式锁的奇妙实现

分布式锁是一种用于在分布式系统中控制对共享资源的访问的锁。它与传统的单机锁不同,因为它需要在多个节点之间协调以确保互斥访问。

本文将介绍什么是分布式锁,以及使用Redis实现分布式锁的几种方案。

Redis魔法:点燃分布式锁的奇妙实现_第1张图片

一、前言

了解分布式锁之前,需要先了解一下

  • 线程锁
  • 进程锁
  • CAP理论

线程锁

线程锁主要用来给方法、代码块加锁。

当某个方法或代码使用锁,在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段。

线程锁只在同一JVM中有效果,因为线程锁的实现,是通过线程之间共享内存实现的,

一般实现方法:

  • Synchronized
  • Lock

进程锁

进程锁是控制同一操作系统中多个进程访问某个共享资源

进程具有独立性,各个进程无法访问其他进程的资源,因此无法通过synchronized等线程锁实现进程锁。

CAP理论

任何一个分布式系统都无法同时满足

  • 一致性(Consistency)
  • 可用性(Availability)
  • 分区容错性(Partition tolerance)

最多只能同时满足两项。

二、分布式锁

概念

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,就产生了分布式锁。包含三个要素:

  • 分布式系统
  • 不同进程
  • 共同访问共享资源

分布式锁,实现的是CA,即一致性可用性

特性

  • 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。

三、实现方案

Redisson框架

框架介绍

Redisson是一款基于Java的Redis客户端,它封装了Redis的Java客户端Jedis、Lettuce等,并且提供了许多额外的功能,例如分布式锁、分布式集合、分布式对象、布隆过滤器等。

框架特点
  1. 提供了丰富的API,简单易用。
  2. 提供了多种数据结构的实现,如分布式锁、分布式集合、分布式Map、分布式Queue等。
  3. 支持多种Redis部署方式,如单节点、主从、哨兵、集群等。
  4. 提供了基于Netty的高性能的Redis连接池。
  5. 提供了基于Ramp模型的分布式远程调用框架,可以方便的进行分布式服务调用。
简单示例

1.引入Redisson的依赖


    org.redisson
    redisson
    3.16.0

2.创建RedissonClient对象

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);

3.使用RedissonClient对象进行数据操作

// 获取字符串对象
RBucket bucket = redissonClient.getBucket("myKey");
bucket.set("myValue");
 
// 获取Map对象
RMap map = redissonClient.getMap("myMap");
map.put("key1", "value1");
 
// 获取分布式锁对象
RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
lock.lock();
try {
    // do something
} finally {
    lock.unlock();
}

基于SETNX命令实现

通过使用Redis中的SETNX命令(即SET if Not eXists),可以实现一个简单的分布式锁。

SETNX命令是Redis中的一种原子性操作,用于将一个键值对(key-value)设置到Redis中,仅在键不存在时才会设置成功,否则设置失败。利用SETNX命令的特性,可以实现分布式锁的机制,具体步骤如下:

  • 设置锁:在Redis中设置一个键值对,键为锁名称,值为一个随机生成的字符串,同时设置过期时间(防止锁一直存在,导致死锁)。可以使用以下Redis命令:
SETNX lock_name random_value
EXPIRE lock_name expire_time
  • 获取锁:如果SETNX命令返回1,则说明锁设置成功,此时获取到了锁;如果返回0,则说明锁已经被其他节点持有,此时需要等待一段时间后重试获取锁。
  • 释放锁:释放锁时,需要先判断当前线程持有的锁是否与之前设置的锁名称和值相同,如果相同,则通过DEL命令删除该键值对,释放锁。
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call('del', KEYS[1])
else
    return 0
end

基于RedLock实现

RedLock是一个多节点分布式锁算法,它基于Redis和一些简单的算法来实现高可用的分布式锁。

与传统的Redis分布式锁方案相比,RedLock可以更好地应对网络故障和硬件故障等异常情况,提高系统的可用性和稳定性。

RedLock算法的基本思想是:将锁的持有和释放过程转化为一个竞争资源的问题,通过多节点协作的方式来实现锁的分配和释放。

具体步骤如下:

  1. 对于要加锁的资源,计算出一个唯一的标识(比如使用hash函数将资源名称转化为一个32位整数),作为锁的名称。
  2. 获取多个Redis节点的当前时间戳,并计算出一个时钟偏差(clock drift)。时钟偏差可以通过取多个Redis节点的时间戳的平均值来计算。这样可以避免不同Redis节点之间的时间不同步而导致的锁冲突问题。
  3. 获取锁:对于每个Redis节点,尝试通过SET命令获取锁。如果获取锁成功,则记录锁的名称、锁的值(一个随机字符串)、过期时间以及Redis节点的标识信息(比如IP地址和端口号)。如果获取锁失败,则记录失败的节点信息。
  4. 判断获取锁的结果:统计获取锁成功的节点数,并根据Quorum算法(投票算法)来判断是否获取锁成功。如果获取锁成功的节点数大于等于N/2+1(其中N为Redis节点数),则表示锁获取成功;否则,表示锁获取失败。
  5. 执行结果:如果锁获取成功,则执行相应的业务逻辑;如果锁获取失败,则需要尝试在所有失败的节点中找到一个最新的锁并释放它,以避免死锁问题。
  6. 释放锁:释放锁时,需要根据锁的名称和值来判断当前节点是否持有该锁。如果当前节点持有该锁,则通过DEL命令删除该键值对,释放锁。

需要注意的是,RedLock算法并不能保证绝对的可用性和正确性,仍然可能存在某些特殊情况下的锁冲突问题。

因此,在实际应用中,需要根据具体业务场景和需求来选择适合的分布式锁方案,并进行充分的测试和优化。

基于Lua脚本实现

在Redis中可以使用Lua脚本来实现分布式锁,其基本思想是通过原子操作将锁的获取和释放过程合并为一个操作,保证锁的原子性和一致性。

使用Lua脚本可以在Redis中实现一个基于SET命令的分布式锁,具体实现步骤如下:

  1. 生成一个随机字符串作为锁的值,以确保不同的客户端使用的锁值不同。
  2. 使用SET命令将锁名作为key,锁值作为value,过期时间作为expire参数来设置锁,加上NX(Not eXist)选项,只有当key不存在时才设置成功。
  3. 在Lua脚本中使用eval命令执行以下脚本:
if redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'NX', 'PX', ARGV[2]) then
    return 1
else
    return 0
end

其中,KEYS[1]表示锁的名称,ARGV[1]表示锁的值,ARGV[2]表示锁的过期时间。

  1. 结果:如果eval命令返回1,则表示获取锁成功;如果返回0,则表示获取锁失败。
  2. 释放锁时,可以使用DEL命令删除锁的名称即可。

下面是一个完整的Lua例子:

if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then
    redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2])
    return 1
else
    return 0
end
 
-- 释放锁
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call('del', KEYS[1])
else
    return 0
end

上面的代码包括两个部分:获取锁和释放锁。

  • 获取锁:使用setnx命令来尝试获取锁。如果获取成功,则设置锁的过期时间,并返回1表示获取锁成功;否则,返回0表示获取锁失败。
  • 释放锁:先通过get命令获取锁的值,判断当前节点是否持有该锁。如果持有,则使用del命令删除该键值对并返回1表示释放锁成功;否则,返回0表示释放锁失败。

四、总结

上面提到的通过Redis实现的分布式锁几种方案,在高并发的情况下,可能存在锁冲突的问题,因此需要根据实际业务场景来选择适合的锁方案,并进行充分的测试和优化。

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