提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档
想要实现分布式锁,必须要求 Redis 有「互斥」的能力,我们可以使用 SETNX 命令,这个命令表示SET if Not Exists,即如果 key 不存在,才会设置它的值,否则什么也不做。
两个客户端进程可以执行这个命令,达到互斥,就可以实现一个分布式锁。
客户端 1 申请加锁,加锁成功:
客户端 2 申请加锁,因为它后到达,加锁失败:
此时,加锁成功的客户端,就可以去操作「共享资源」,例如,修改 MySQL 的某一行数据,或者调用一个 API 请求。
操作完成后,还要及时释放锁,给后来者让出操作共享资源的机会。如何释放锁呢?
也很简单,直接使用 DEL 命令删除这个 key 即可,这个逻辑非常简单。
但是,它存在一个很大的问题,当客户端 1 拿到锁后,如果发生下面的场景,就会造成「死锁」:
1、程序处理业务逻辑异常,没及时释放锁
2、进程挂了,没机会释放锁
这时,这个客户端就会一直占用这个锁,而其它客户端就「永远」拿不到这把锁了。怎么解决这个问题呢?
我们很容易想到的方案是,在申请锁时,给这把锁设置一个「租期」。
在 Redis 中实现时,就是给这个 key 设置一个「过期时间」。这里我们假设,操作共享资源的时间不会超过 10s,那么在加锁时,给这个 key 设置 10s 过期即可:
SETNX lock 1 // 加锁
EXPIRE lock 10 // 10s后自动过期
这样一来,无论客户端是否异常,这个锁都可以在 10s 后被「自动释放」,其它客户端依旧可以拿到锁。
但现在还是有问题:
现在的操作,加锁、设置过期是 2 条命令,有没有可能只执行了第一条,第二条却「来不及」执行的情况发生呢?例如:
总之,这两条命令不能保证是原子操作(一起成功),就有潜在的风险导致过期时间设置失败,依旧发生「死锁」问题。
在 Redis 2.6.12 之后,Redis 扩展了 SET 命令的参数,用这一条命令就可以了:
SET lock 1 EX 10 NX
上面的命令执行时,每个客户端在释放锁时,都是「无脑」操作,并没有检查这把锁是否还「归自己持有」,所以就会发生释放别人锁的风险,这样的解锁流程,很不「严谨」!如何解决这个问题呢?
解决办法是:客户端在加锁时,设置一个只有自己知道的「唯一标识」进去。
例如,可以是自己的线程 ID,也可以是一个 UUID(随机且唯一),这里我们以UUID 举例:
SET lock $uuid EX 20 NX
之后,在释放锁时,要先判断这把锁是否还归自己持有,伪代码可以这么写:
if redis.get("lock") == $uuid:
redis.del("lock")
这里释放锁使用的是 GET + DEL 两条命令,这时,又会遇到我们前面讲的原子性问题了。这里可以使用lua脚本来解决。
安全释放锁的 Lua 脚本如下:
if redis.call("GET",KEYS[1]) == ARGV[1]
then
return redis.call("DEL",KEYS[1])
else
return 0
end
好了,这样一路优化,整个的加锁、解锁的流程就更「严谨」了。
这里我们先小结一下,基于 Redis 实现的分布式锁,一个严谨的的流程如下:
1、加锁
SET lock_key $unique_id EX $expire_time NX
2、操作共享资源
3、释放锁:Lua 脚本,先 GET 判断锁是否归属自己,再DEL 释放锁
看上面这张图,加入key的失效时间是10s,但是客户端C在拿到分布式锁之后,然后业务逻辑执行超过10s,那么问题来了,在客户端C释放锁之前,其实这把锁已经失效了,那么客户端A和客户端B都可以去拿锁,这样就已经失去了分布式锁的功能了!!!
比较简单的妥协方案是,尽量「冗余」过期时间,降低锁提前过期的概率,但是这个并不能完美解决问题,那怎么办呢?
加锁时,先设置一个过期时间,然后我们开启一个「守护线程」,定时去检测这个锁的失效时间,如果锁快要过期了,操作共享资源还未完成,那么就自动对锁进行「续期」,重新设置过期时间。
这个守护线程我们一般也把它叫做「看门狗」线程。
为什么要使用守护线程:
github项目 redisson 实现分布式锁和同步器,可以直接调用
基于Redis的Redisson分布式可重入锁RLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口。同时还提供了异步(Async)、反射式(Reactive)和RxJava2标准的接口。
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
// 最常见的使用方法
lock.lock();
大家都知道,如果负责储存这个分布式锁的Redisson节点宕机以后,而且这个锁正好处于锁住的状态时,这个锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生,Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗,它的作用是在Redisson实例被关闭前,不断的延长锁的有效期。默认情况下,看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟,也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。
另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。
// 加锁以后10秒钟自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 尝试加锁,最多等待100秒,上锁以后10秒自动解锁
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {
try {
...
} finally {
lock.unlock();
}
}
Redisson同时还为分布式锁提供了异步执行的相关方法:
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
lock.lockAsync();
lock.lockAsync(10, TimeUnit.SECONDS);
Future<Boolean> res = lock.tryLockAsync(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
RLock对象完全符合Java的Lock规范。也就是说只有拥有锁的进程才能解锁,其他进程解锁则会抛出IllegalMonitorStateException错误。但是如果遇到需要其他进程也能解锁的情况,请使用分布式信号量Semaphore 对象.
Redis 作者提出的 Redlock方案,是如何解决主从切换后,锁失效问题的。
Redlock 的方案基于一个前提:
不再需要部署从库和哨兵实例,只部署主库;但主库要部署多个,官方推荐至少 5 个实例。
注意:不是部署 Redis Cluster,就是部署 5 个简单的 Redis 实例。它们之间没有任何关系,都是一个个孤立的实例。
做完之后,我们看官网代码怎么去用的:
RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");
RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁:lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功。
lock.lock();
...
lock.unlock();
红锁(RedLock)
基于Redis的Redisson红锁 RedissonRedLock
对象实现了Redlock介绍的加锁算法。该对象也可以用来将多个 RLock
对象关联为一个红锁,每个 RLock
对象实例可以来自于不同的Redisson实例。
1、客户端先获取「当前时间戳T1」
2、客户端依次向这 5 个 Redis 实例发起加锁请求
3、如果客户端从 >=3 个(大多数)以上Redis 实例加锁成功,则再次获取「当前时间戳T2」,如果 T2 - T1 < 锁的过期时间,此时,认为客户端加锁成功,否则认为加锁失败。
4、加锁成功,去操作共享资源
5、加锁失败/释放锁,向「全部节点」发起释放锁请求。
所以总的来说:客户端在多个 Redis 实例上申请加锁;必须保证大多数节点加锁成功;大多数节点加锁的总耗时,要小于锁设置的过期时间;释放锁,要向全部节点发起释放锁请求。
Zookeeper–08—zk实现分布式锁、案例