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细说Redis分布式锁

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谈起 Redis 锁,下面三个,算是出现最多的高频词汇:
  • Setnx
  • Redlock
  • Redisson

Setnx

其实目前通常所说的 Setnx 命令,并非单指 Redis 的 setnx key value 这条命令。
一般代指 Redis 中对 set 命令加上 nx 参数进行使用,set 这个命令,目前已经支持这么多参数可选:
细说 Redis 分布式锁
当然了,就不在文章中默写 API 了,基础参数还有不清晰的,可以蹦到官网:https://redis.io/commands/set
细说 Redis 分布式锁
上图是笔者画的 Setnx 大致原理,主要依托了它的 key 不存在才能 set 成功的特性,进程 A 拿到锁,在没有删除锁的 Key 时,进程 B 自然获取锁就失败了。
那么为什么要使用 PX 30000 去设置一个超时时间?
是怕进程 A 不讲道理啊,锁没等释放呢,万一崩了,直接原地把锁带走了,导致系统中谁也拿不到锁。
细说 Redis 分布式锁
就算这样,还是不能保证万无一失。
如果进程 A 又不讲道理,操作锁内资源超过笔者设置的超时时间,那么就会导致其他进程拿到锁,等进程 A 回来了,回手就是把其他进程的锁删了,如图:
细说 Redis 分布式锁
还是刚才那张图,将 T5 时刻改成了锁超时,被 Redis 释放。
进程 B 在 T6 开开心心拿到锁不到一会,进程 A 操作完成,回手一个 del,就把锁释放了。
当进程 B 操作完成,去释放锁的时候(图中 T8 时刻):
细说 Redis 分布式锁
找不到锁其实还算好的,万一 T7 时刻有个进程 C 过来加锁成功,那么进程 B 就把进程 C 的锁释放了。
以此类推,进程 C 可能释放进程 D 的锁,进程 D……(禁止套娃),具体什么后果就不得而知了。
所以在用 Setnx 的时候,key 虽然是主要作用,但是 value 也不能闲着,可以设置一个唯一的客户端 ID,或者用 UUID 这种随机数。
当解锁的时候,先获取 value 判断是否是当前进程加的锁,再去删除。伪代码:
细说 Redis 分布式锁
这回看起来是不是稳了。
相反,这回的问题更明显了,在 finally 代码块中,get 和 del 并非原子操作,还是有进程安全问题。
细说 Redis 分布式锁
为什么有问题还说这么多呢?
第一,搞清劣势所在,才能更好的完善。
第二点,其实上文中最后这段代码,还是有很多公司在用的。
大小项目悖论:大公司实现规范,但是小司小项目虽然存在不严谨,可并发倒也不高,出问题的概率和大公司一样低。——鲁迅
细说 Redis 分布式锁
那么删除锁的正确姿势之一,就是可以使用 Lua 脚本,通过 Redis 的 eval/evalsha 命令来运行:
细说 Redis 分布式锁
通过 Lua 脚本能保证原子性的原因说的通俗一点:
就算你在 Lua 里写出花,执行也是一个命令(eval/evalsha)去执行的,一条命令没执行完,其他客户端是看不到的。
那么既然这么麻烦,有没有比较好的工具呢?就要说到 Redisson 了。
介绍 Redisson 之前,笔者简单解释一下为什么现在的 Setnx 默认是指 set 命令带上 nx 参数,而不是直接说是 Setnx 这个命令。
因为 Redis 版本在 2.6.12 之前,set 是不支持 nx 参数的,如果想要完成一个锁,那么需要两条命令:
细说 Redis 分布式锁
即放入 Key 和设置有效期,是分开的两步,理论上会出现 1 刚执行完,程序挂掉,无法保证原子性。
但是早在 2013 年,也就是 7 年前,Redis 就发布了 2.6.12 版本,并且官网(set 命令页 [1]),也早早就说明了“SETNX,SETEX,PSETEX 可能在未来的版本中,会弃用并永久删除”。
笔者曾阅读过一位大佬的文章,其中就有一句指导入门者的面试小套路,具体文字忘记了,大概意思如下:
说到 Redis 锁的时候,可以先从 Setnx 讲起,最后慢慢引出 set 命令的可以加参数,可以体现出自己的知识面。
如果有缘你也阅读过这篇文章,并且学到了这个套路,作为本文的笔者我要加一句提醒:
请注意你的工作年限!首先回答官网表明即将废弃的命令,再引出 set 命令七年前的“新特性”,如果是刚毕业不久的人这么说,面试官会以为自己穿越了。
你套路面试官,面试官也会套路你。——vt ・沃兹基硕德

Redisson

Redisson 是 Java 的 Redis 客户端之一,提供了一些 API 方便操作 Redis。
但是 Redisson 这个客户端可有点厉害,笔者在官网截了仅仅是一部分的图:
细说 Redis 分布式锁
这个特性列表可以说是太多了,是不是还看到了一些 JUC 包下面的类名,Redisson 帮我们搞了分布式的版本,比如 AtomicLong,直接用 RedissonAtomicLong 就行了,连类名都不用去新记,很人性化了。
锁只是它的冰山一角,并且从它的 wiki[2] 页面看到,对主从,哨兵,集群等模式都支持,当然了,单节点模式肯定是支持的。
本文还是以锁为主,其他的不过多介绍。
Redisson 普通的锁实现源码主要是 RedissonLock 这个类,还没有看过它源码的盆友,不妨去瞧一瞧。
源码中加锁 / 释放锁操作都是用 Lua 脚本完成的,封装的非常完善,开箱即用。
这里有个小细节,加锁使用 Setnx 就能实现,也采用 Lua 脚本是不是多此一举?笔者也非常严谨的思考了一下:这么厉害的东西哪能写废代码?
细说 Redis 分布式锁
其实笔者仔细看了一下,加锁解锁的 Lua 脚本考虑的非常全面,其中就包括锁的重入性,这点可以说是考虑非常周全,我也随手写了代码测试一下:
细说 Redis 分布式锁
的确用起来像 JDK 的 ReentrantLock 一样丝滑,那么 Redisson 实现的已经这么完善,RedLock 又是什么?

RedLock

细说 Redis 分布式锁
RedLock 的中文是直译过来的,就叫红锁。
红锁并非是一个工具,而是 Redis 官方提出的一种分布式锁的算法。
就在刚刚介绍完的 Redisson 中,就实现了 redLock 版本的锁。也就是说除了 getLock 方法,还有 getRedLock 方法。
笔者大概画了一下对红锁的理解:
细说 Redis 分布式锁
如果你不熟悉 Redis 高可用部署,那么没关系。RedLock 算法虽然是需要多个实例,但是这些实例都是独自部署的,没有主从关系。
RedLock 作者指出,之所以要用独立的,是避免了 redis 异步复制造成的锁丢失,比如:主节点没来的及把刚刚 set 进来这条数据给从节点,就挂了。
有些人是不是觉得大佬们都是杠精啊,天天就想着极端情况。其实高可用嘛,拼的就是 99.999……% 中小数点后面的位数。
回到上面那张简陋的图片,红锁算法认为,只要 (N/2) + 1 个节点加锁成功,那么就认为获取了锁,解锁时将所有实例解锁。流程为:
  1. 顺序向五个节点请求加锁
  2. 根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点
  3. 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期
  4. 认定加锁成功
也就是说,假设锁 30 秒过期,三个节点加锁花了 31 秒,自然是加锁失败了。
这只是举个例子,实际上并不应该等每个节点那么长时间,就像官网所说的那样,假设有效期是 10 秒,那么单个 Redis 实例操作超时时间,应该在 5 到 50 毫秒(注意时间单位)。
还是假设我们设置有效期是 30 秒,图中超时了两个 Redis 节点。那么加锁成功的节点总共花费了 3 秒,所以锁的实际有效期是小于 27 秒的。
即扣除加锁成功三个实例的 3 秒,还要扣除等待超时 Redis 实例的总共时间。
看到这,你有可能对这个算法有一些疑问,那么你不是一个人。
回头看看 Redis 官网关于红锁的描述 [3]。
就在这篇描述页面的最下面,你能看到著名的关于红锁的神仙打架事件。
细说 Redis 分布式锁
即 Martin Kleppmann 和 Antirez 的 RedLock 辩论。一个是很有资历的分布式架构师,一个是 Redis 之父。
官方挂人,最为致命。
开个玩笑,要是质疑能被官方挂到官网,说明肯定是有价值的。
所以说如果项目里要使用红锁,除了红锁的介绍,不妨要多看两篇文章,即:
  • Martin Kleppmann 的质疑贴:http://martin.kleppmann.com/2016/02/08/how-to-do-distributed-locking.html
  • Antirez 的反击贴:http://antirez.com/news/101

总结

看了这么多,是不是发现如何实现,都不能保证 100% 的稳定。
程序就是这样,没有绝对的稳定,所以做好人工补偿环节也是重要的一环,毕竟:技术不够,人工来凑~
相关链接:
  1. https://redis.io/commands/set
  2. https://github.com/redisson/redisson/wiki/Table-of-Content
  3. https://redis.io/topics/distlock
原文链接:https://juejin.cn/post/6844904082860146695
正文完
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星锅
版权声明:本站原创文章,由 星锅 于2022-12-03发表,共计3402字。
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