如何利用Redis实现一个分布式锁?

KLEYYY 8月前 ⋅ 58 阅读

何时需要分布式锁?

在分布式的环境下,当多个server并发修改同一个资源时,为了避免竞争就需要使用分布式锁。那为什么不能使用Java自带的锁呢?因为Java中的锁是面向多线程设计的,它只局限于当前的JRE环境。而多个server实际上是多进程,是不同的JRE环境,所以Java自带的锁机制在这个场景下是无效的。

如何实现分布式锁?

采用Redis实现分布式锁,就是在Redis里存一份代表锁的数据,通常用字符串即可。实现分布式锁的思路,以及优化的过程如下:

  1. 加锁:

    第一版,这种方式的缺点是容易产生死锁,因为客户端有可能忘记解锁,或者解锁失败。

    setnx key value

    第二版,给锁增加了过期时间,避免出现死锁。但这两个命令不是原子的,第二步可能会失败,依然无法避免死锁问题。

    setnx key value expire key seconds

    第三版,通过“set...nx...”命令,将加锁、过期命令编排到一起,它们是原子操作了,可以避免死锁。

    set key value nx ex seconds 
  2. 解锁:

    解锁就是删除代表锁的那份数据。

    del key
  3. 问题:

    看起来已经很完美了,但实际上还有隐患,如下图。进程A在任务没有执行完毕时,锁已经到期被释放了。等进程A的任务执行结束后,它依然会尝试释放锁,因为它的代码逻辑就是任务结束后释放锁。但是,它的锁早已自动释放过了,它此时释放的可能是其他线程的锁。

想要解决这个问题,我们需要解决两件事情:

  1. 在加锁时就要给锁设置一个标识,进程要记住这个标识。当进程解锁的时候,要进行判断,是自己持有的锁才能释放,否则不能释放。可以为key赋一个随机值,来充当进程的标识。

  2. 解锁时要先判断、再释放,这两步需要保证原子性,否则第二步失败的话,就会出现死锁。而获取和删除命令不是原子的,这就需要采用Lua脚本,通过Lua脚本将两个命令编排在一起,而整个Lua脚本的执行是原子的。

按照以上思路,优化后的命令如下:

# 加锁 set key random-value nx ex seconds   # 解锁 if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then     return redis.call("del",KEYS[1]) else     return 0 end

基于RedLock算法的分布式锁:

上述分布式锁的实现方案,是建立在单个主节点之上的。它的潜在问题如下图所示,如果进程A在主节点上加锁成功,然后这个主节点宕机了,则从节点将会晋升为主节点。若此时进程B在新的主节点上加锁成果,之后原主节点重启,成为了从节点,系统中将同时出现两把锁,这是违背锁的唯一性原则的。

总之,就是在单个主节点的架构上实现分布式锁,是无法保证高可用的。若要保证分布式锁的高可用,则可以采用多个节点的实现方案。这种方案有很多,而Redis的官方给出的建议是采用RedLock算法的实现方案。该算法基于多个Redis节点,它的基本逻辑如下:

  • 这些节点相互独立,不存在主从复制或者集群协调机制;

  • 加锁:以相同的KEY向N个实例加锁,只要超过一半节点成功,则认定加锁成功;

  • 解锁:向所有的实例发送DEL命令,进行解锁;

RedLock算法的示意图如下,我们可以自己实现该算法,也可以直接使用Redisson框架。


全部评论: 0

    我有话说: