【分布式锁】RedLock 实现分布式锁

并发是程序开发中不可避免的问题，根据系统面向用户、功能场景的不同，并发的重视程度会有不同。从程序的角度来说，并发意味着相同的时间点执行了相同的代码，而有些情况是不被允许的，比如：转账、抢购占库存等，如果没有做好临界条件的验证，会带来非常严重的后果。追根结底是因为并发引起的数据不一致问题，面对并发，我们通常会采用锁来优化。

场景模拟

如下模拟抢购的示例代码（C#）：

// 有10个商品库存
private static int stockCount = 10;

public bool Buy()
{
    // 模拟执行的逻辑代码花费的时间
    Thread.Sleep(new Random().Next(100,500));
    if (stockCount > 0)
    {
        stockCount--;
        return true;
    }
    return false;
}

var test = new Test();

Parallel.For(1, 16, (i) =>
{
    var stopwatch = new Stopwatch();
    stopwatch.Start();
    var data = test.Buy();
    stopwatch.Stop();
    Console.WriteLine($"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}, Result:{data}, Time:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}");
});
Console.ReadKey();

模拟并行调用 Buy 方法 15 次（内部使用的是线程池，所以 ThreadId 会有重复），实际上只有 10 个库存，返回结果却显示 11 个请求都购买成功了。

单机部署模式解决方案

在单机部署模式下，我们只需要加 lock(){} 就可以解决问题：

// 有10个商品库存
private static int stockCount = 10;

private static object obj = new object();

public bool Buy()
{
    lock (obj)
    {
        // 模拟执行的逻辑代码花费的时间
        Thread.Sleep(new Random().Next(100, 500));
        if (stockCount > 0)
        {
            stockCount--;
            return true;
        }
        return false;
    }
}

从输出结果中可以看出，确实只有10个请求是显示购买成功，但同时发现部分请求的执行时间明显变长，这就是加锁带来的最直观影响，当某个线程获得锁之后，在没有释放之前，其他线程只能继续等待，并发越高，更多的线程需要等待轮流被处理。

各种语言一般都提供了锁的实现，用法大同小异，语言本身实现的锁只能作用于当前进程内，所以在单机模式部署的系统中使用基本没什么问题。

集群部署模式解决方案（分布式锁）

在集群模式下，系统部署于多台机器（一个系统运行在多个进程中），语言本身实现的锁只能确保当前进程内有效（基于内存），多进程就没办法共享锁状态，这时我们就得考虑采用分布式锁，分布式锁可以采用 数据库、ZooKeeper、Redis 等来实现，最终都是为了达到在不同的进程、线程内能共享锁状态的目的。

这里将介绍基于 Redis 的 RedLock.net 来解决分布式下的并发问题，RedLock.net 是 RedLock 分布式锁算法的 .NET 版实现 (大部分语言都有对应的实现，查看) ，RedLock 分布式锁算法是由 Redis 的作者提出。

RedLock 简介

RedLock 的思想是使用多台 Redis Master ，节点完全独立，节点间不需要进行数据同步，因为 Master-Slave 架构一旦 Master 发生故障时数据没有复制到 Slave，被选为 Master 的 Slave 就丢掉了锁，另一个客户端就可以再次拿到锁。锁通过 setNX（原子操作） 命令设置，在有效时间内当获得锁的数量大于 (n/2+1) 代表成功，失败后需要向所有节点发送释放锁的消息。

获取锁：

SET resource_name my_random_value NX PX 30000

释放锁：

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

RedLock.net 集成

1. 创建 .NETCore API 项目

2. Nuget 安装 RedLock.net

   Install-Package RedLock.net

3. appsettings.json 添加 redis 配置

   {
     "RedisUrl": "127.0.0.1:6379", // 多个用,分割
     ...
   }

4. 添加 ProductService.cs，模拟商品购买

   // 有10个商品库存，如果同时启动多个API服务进行测试，这里改成存数据库或其他方式
   private static int stockCount = 10;
   public async Task<bool> BuyAsync()
   {
       // 模拟执行的逻辑代码花费的时间
       await Task.Delay(new Random().Next(100, 500));
       if (stockCount > 0)
       {
           stockCount--;
           return true;
       }
       return false;
   }

5. 修改 Startup.cs ，创建 RedLockFactory

   定义 RedLockFactory 变量：

   private RedLockFactory lockFactory;

   添加方法：

   private RedLockFactory GetRedLockFactory()
   {
       var redisUrl = Configuration["RedisUrl"];
       if (string.IsNullOrEmpty(redisUrl))
       {
           throw new ArgumentException("RedisUrl 不能为空");
       }
       var urls = redisUrl.Split(",").ToList();
       var endPoints = new List<RedLockEndPoint>();
       foreach (var item in urls)
       {
           var arr = item.Split(":");
           endPoints.Add(new DnsEndPoint(arr[0], Convert.ToInt32(arr[1])));
       }
       return RedLockFactory.Create(endPoints);
   }

   在 ConfigureServices 注入 IDistributedLockFactory：

   lockFactory = GetRedLockFactory();
   services.AddSingleton(typeof(IDistributedLockFactory), lockFactory);
   services.AddScoped(typeof(ProductService));

   修改 Configure，应用程序结束时释放 lockFactory ：

   public void Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env, IApplicationLifetime lifetime)
   {
       ...
   
       lifetime.ApplicationStopping.Register(() =>
       {
           lockFactory.Dispose();
       });
   }

6. 在 Controller 添加方法 DistributedLockTest

   private readonly IDistributedLockFactory _distributedLockFactory;
   private readonly ProductService _productService;
   
   public HomeController(IDistributedLockFactory distributedLockFactory,
       ProductService productService)
   {
       _distributedLockFactory = distributedLockFactory;
       _productService = productService;
   }
   
   [HttpGet]
   public async Task<bool> DistributedLockTest()
   {
       var productId = "id";
       // resource 锁定的对象
       // expiryTime 锁定过期时间，锁区域内的逻辑执行如果超过过期时间，锁将被释放
       // waitTime 等待时间,相同的 resource 如果当前的锁被其他线程占用,最多等待时间
       // retryTime 等待时间内，多久尝试获取一次
       using (var redLock = await _distributedLockFactory.CreateLockAsync(productId, TimeSpan.FromSeconds(5), TimeSpan.FromSeconds(1), TimeSpan.FromMilliseconds(20)))
       {
           if (redLock.IsAcquired)
           {
               var result = await _productService.BuyAsync();
               return result;
           }
           else
           {
               Console.WriteLine($"获取锁失败：{DateTime.Now}");
           }
       }
       return false;
   }

7. 调用接口测试

      Parallel.For(1, 16, (i) =>
   {
       var stopwatch = new Stopwatch();
       stopwatch.Start();
       var data = GetAsync($"http://localhost:5000/home/distributedLockTest").Result;
       stopwatch.Stop();
       Console.WriteLine($"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}, Result:{data}, Time:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}");
   });

   关于 RedLock 分布式锁算法的争议大家可以参考：

   How to do distributed locking
   Is Redlock safe?

   总结

   如果使用锁，必然对性能上会有一定影响，我们需要根据实际场景来判断是真正需要。在指定锁过期时间时要相对合理，避免出现锁已过期，但逻辑还没执行完成，这样就失去了锁的意义，当然这种情况下我们还可以考虑重入锁。

   最后推荐一下微软开源的一个基于 Actor 模型的分布式框架 Orleans，也可以达到分布式锁的效果。原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/gwiCY6qfLtWLDe2AjlbOsw，http://beckjin.com/2019/01/06/redLock-net/