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  • redis分布式锁

    一、分布式锁的实现有哪些?

    基本要求

    实现一个分布式锁定, 我们至少要考虑它能满足一下的这些需求:

    • 互斥, 就是要在任何的时刻, 同一个锁只能够有一个客户端用户锁定.

    • 不会死锁, 就算持有锁的客户端在持有期间崩溃了, 但是也不会影响后续的客户端加锁

    • 谁加锁谁解锁, 很好理解, 加锁和解锁的必须是同一个客户端

    1.Memcached分布式锁

    利用Memcached的add命令。此命令是原子性操作,只有在key不存在的情况下,才能add成功,也就意味着线程得到了锁。

    2.Redis分布式锁 

    和Memcached的方式类似,利用Redis的setnx命令。此命令同样是原子性操作,只有在key不存在的情况下,才能set成功。(setnx命令并不完善,后续会介绍替代方案)

    3.Zookeeper分布式锁

    利用Zookeeper的顺序临时节点,来实现分布式锁和等待队列。Zookeeper设计的初衷,就是为了实现分布式锁服务的。

    4.Chubby

    Google公司实现的粗粒度分布式锁服务,底层利用了Paxos一致性算法。

    二、如何用Redis实现分布式锁?

    Redis分布式锁的基本流程并不难理解,但要想写得尽善尽美,也并不是那么容易。在这里,我们需要先了解分布式锁实现的三个核心要素:

    1.加锁

    最简单的方法是使用setnx命令。key是锁的唯一标识,按业务来决定命名。比如想要给一种商品的秒杀活动加锁,可以给key命名为 “lock_sale_商品ID” 。而value设置成什么呢?我们可以姑且设置成1。加锁的伪代码如下:    

    setnx(key,1

    当一个线程执行setnx返回1,说明key原本不存在,该线程成功得到了锁;当一个线程执行setnx返回0,说明key已经存在,该线程抢锁失败。

    2.解锁

    有加锁就得有解锁。当得到锁的线程执行完任务,需要释放锁,以便其他线程可以进入。释放锁的最简单方式是执行del指令,伪代码如下:

    del(key) 

    释放锁之后,其他线程就可以继续执行setnx命令来获得锁。

    3.锁超时

    锁超时是什么意思呢?如果一个得到锁的线程在执行任务的过程中挂掉,来不及显式地释放锁,这块资源将会永远被锁住,别的线程再也别想进来。

    所以,setnx的key必须设置一个超时时间,以保证即使没有被显式释放,这把锁也要在一定时间后自动释放。setnx不支持超时参数,所以需要额外的指令,伪代码如下:

     expire(key, 30

    综合起来,我们分布式锁实现的第一版伪代码如下:

    if(setnx(key,1) == 1){
    
        expire(key,30try {
    
            do something ......
    
        } finally {
    
            del(key)
    
        }
    
    }

    三、存在的问题

    上面的伪代码中,存在着三个致命问题:

    1. setnx和expire的非原子性

    2. del 导致误删

    3. 出现并发的可能性

    1. setnx和expire的非原子性

    设想一个极端场景,当某线程执行setnx,成功得到了锁:

    setnx刚执行成功,还未来得及执行expire指令,节点1 Duang的一声挂掉了。

    这样一来,这把锁就没有设置过期时间,变得“长生不老”,别的线程再也无法获得锁了。

    怎么解决呢?setnx指令本身是不支持传入超时时间的,幸好Redis 2.6.12以上版本为set指令增加了可选参数,伪代码如下:

    set(key,1,30,NX)

    这样就可以取代setnx指令。

    或者引入lua脚本

    2. del 导致误删(value值相同 :可以设置一个唯一的客户端 ID,或者用 UUID 这种随机数。)

    又是一个极端场景,假如某线程成功得到了锁,并且设置的超时时间是30秒。

    如果某些原因导致线程A执行的很慢很慢,过了30秒都没执行完,这时候锁过期自动释放,线程B得到了锁。

    随后,线程A执行完了任务,线程A接着执行del指令来释放锁。但这时候线程B还没执行完,线程A实际上删除的是线程B加的锁

    怎么避免这种情况呢?可以在del释放锁之前做一个判断,验证当前的锁是不是自己加的锁。

    至于具体的实现,可以在加锁的时候把当前的线程ID当做value,并在删除之前验证key对应的value是不是自己线程的ID。

    加锁:

    String threadId = Thread.currentThread().getId()

    set(key,threadId ,30,NX)

    解锁:

    if(threadId .equals(redisClient.get(key))){

        del(key)

    }

    但是,这样做又隐含了一个新的问题,判断和释放锁是两个独立操作,不是原子性

    这一块要用Lua脚本来实现:

    String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
    
    redisClient.eval(luaScript , Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(threadId));

    这样一来,验证和删除过程就是原子操作了。

    3. 出现并发的可能性

    还是刚才第二点所描述的场景,虽然我们避免了线程A误删掉key的情况,但是同一时间有A,B两个线程在访问代码块,仍然是不完美的。

    怎么办呢?我们可以让获得锁的线程开启一个守护线程,用来给快要过期的锁“续航”。

    当过去了29秒,线程A还没执行完,这时候守护线程会执行expire指令,为这把锁“续命”20秒。守护线程从第29秒开始执行,每20秒执行一次。

    当线程A执行完任务,会显式关掉守护线程。

    另一种情况,如果节点1 忽然断电,由于线程A和守护线程在同一个进程,守护线程也会停下。这把锁到了超时的时候,没人给它续命,也就自动释放了。

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