Redis实现分布式锁的原理:常见问题解析及解决方案、源码解析Redisson的使用

news/2024/11/8 23:03:15/

 0、引言:分布式锁的引出

        锁常常用于多线程并发的场景下保证数据的一致性,例如防止超卖、一人一单等场景需求 。通过加锁可以解决在单机情况下安全问题,但是在集群模式下就不行了。集群模式,即部署了多个服务器、并配置了负载均衡后,原来加的锁会失效,具体原因如下:

        由于现在我们部署了多个tomcat,每个tomcat都有一个属于自己的jvm,那么假设在服务器A的tomcat内部,有两个线程,这两个线程由于使用的是同一份代码,那么他们的锁对象是同一个,是可以实现互斥的;

        但是如果现在是服务器B的tomcat内部,又有两个线程,但是他们的锁对象写的虽然和服务器A一样,但是锁对象却不是同一个,所以线程3和线程4可以实现互斥,但是却无法和线程1和线程2实现互斥。

        这就是集群环境下,syn锁失效的原因,在这种情况下,我们就需要使用分布式锁来解决这个问题。

 

 

1、分布式锁的基本原理

         Redis:redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式,现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁,利用setnx这个方法(具体使用可看我的这篇文章http://t.csdn.cn/U7Z6y),如果插入key成功,则表示获得到了锁,如果有人插入成功,其他人插入失败则表示无法获得到锁,利用这套逻辑来实现分布式锁。同时增加过期时间,防止死锁,此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性

Redis锁的代码实现

private static final String KEY_PREFIX="lock:"
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {// 获取线程标示String threadId = Thread.currentThread().getId()// 获取锁Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);
}public void unlock() {//通过del删除锁stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
}

2. 分布式锁将遇到的问题与解决方案

2.1 如何避免死锁

         当用户1拿到锁以后,若进程挂了、或因为别的原因,没有机会主动释放锁,会导致已经获得锁的客户端一直占用锁,其他客户端永远无法获取到锁

解决方案:
        为了解决以上死锁问题,最容易想到的方案是:在申请锁时,在Redis中实现时,给锁设置一个过期时间,假设操作共享资源的时间不会超过10s,那么加锁时,给这个key设置10s过期即可。并且Redis 2.6.12之后,Redis扩展了SET命令的参数,可以在SET的同时指定EXPIRE时间,这条操作是原子的,例如以下命令是设置锁的过期时间为10秒。

SET lock_key 1 EX 10 NX

 2.2 Redis分布式锁误删

        对于2.1情况下,并不是完美的解决方案,例如在遇到这种情况时:

       1. 持有锁的线程1在锁的内部出现了阻塞,而他的锁超时自动释放(del了),这时其他线程,线程2来尝试获得锁,就拿到了这把锁(setnx了);

       2.然后线程2在持有锁执行过程中,线程1反应过来,继续执行,而线程1执行过程中,走到了删除锁逻辑,此时就会把本应该属于线程2的锁进行删除(把线程2的setnx的值del了)。

       3. 因为线程2还没有执行完,其锁就被释放,如果此时线程3进入获取到了锁,则两个线程会同时操作数据,造成不安全的情况。
     

 解决方案:

        在每一次释放锁之前,判断当前的锁是否属于自己这个线程,这样就避免了释放别人锁的情况。
        核心逻辑:在存入锁时,放入自己线程的标识,在删除锁时,判断当前这把锁的标识是不是自己存入的,如果是,则进行删除,如果不是,则不进行删除。

改进后的代码: 

private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {// 获取线程标示String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();// 获取锁Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);
}public void unlock() {// 获取线程标示String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();// 获取锁中的标示String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);// 判断标示是否一致if(threadId.equals(id)) {// 释放锁stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);}
}

 2.3 Redis分布式锁原子性问题

        在2.1、2.2两次改进的基础上,感觉没什么问题了,但又有新的神秘bug出现:对于上述的操作流程如下图所示,我们说假如啊,假如,在程序进入最后的“判断锁标识是否是自己”这个判断句,已经进入了(已经判断完以后),就要执行释放锁操作了:
        

        但是由于判断id、删除id,这两个步骤并不是原子性的:假如在del的时候发生了阻塞,而导致超时释放锁,将造成以下后果:
        此时线程2获取到了锁,正在嘎嘎执行业务的时候,线程1的del阻塞结束了但由于在判断句内部,这个锁仍然会被释放(即线程2的锁仍然被认为是线程1的,被释放了)
        这时候线程3进来,又会发生一样的安全问题。

  解决方案:Lua脚本解决多命令原子性问题

        Redis提供了Lua脚本功能,在一个脚本中编写多条Redis命令,确保多条命令执行时的原子性。 lua脚本如下:

-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key,这里的ARGV[1] 就是当前线程标示
-- 获取锁中的标示,判断是否与当前线程标示一致
if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then-- 一致,则删除锁return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致,则直接返回
return 0

对应的,用java代码调用此脚本的方法如下:    

private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;static {UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);}public void unlock() {// 调用lua脚本stringRedisTemplate.execute(UNLOCK_SCRIPT,Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
}

3、redission替代setnx分布式锁

        实际上,setnx这种分布式锁的实现方式存在以下问题:

        实现Redis的分布式锁,除了自己基于redis client原生api来实现之外,其实还可以使用开源框架:Redission
        Redisson是一个企业级的开源Redis Client,也提供了分布式锁的支持,并且拥有上述Redis没有的优点。

3.1 Redisson实现可重入锁(01)与锁重试(02)

        在redission中也支持支持可重入锁。在分布式锁中,他采用hash结构用来存储锁,其中大key表示表示这把锁是否存在,用小key表示当前这把锁被哪个线程持有。value标识这把锁有多少个方法正在使用:

源码解析:tryAcquire、tryAcquireAsync实现

        watiTime是传入的等待时间:超过这个时间,线程还拿不到锁,那就不等了,获取锁失败。
        要注意区分,这个时间并不是锁的有效时间、超时释放的最大存活时间。

        如上图源码,实现可重入的方式是通过String字符串的方式替代lua脚本,这个地方一共有3个参数:

        KEYS[1] : 锁名称

        ARGV[1]: 锁失效时间

        ARGV[2]: id + ":" + threadId; 锁的小key

        exists: 判断数据是否存在 name:

        是lock是否存在,如果==0,就表示当前这把锁不存在;

        redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1);此时他就开始往redis里边去写数据 ,写成一个hash结构:

        Lock{

                id+":"+threadld:1

        }

        如果当前这把锁存在,则第一个条件不满足,再判断:

        redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1    

        此时需要通过大key+小key判断当前这把锁是否是属于自己的,如果是自己的,则进行:

        redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1)

        将当前这个锁的value进行+1 ,即重入

        成功拿到锁,则返回null

        没成功拿到锁:        

        redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);

        然后再对其设置过期时间,如果以上两个条件都不满足,则表示当前这把锁抢锁失败,最后返回pttl,即为当前这把锁的剩余有效期。

        返回ttl后,会在源码处进行while(true)的自旋重复获取锁:

//能运行到这里,说明time剩余等待时间仍然>0
while (true) {long currentTime = System.currentTimeMillis();ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);// lock acquiredif (ttl == null) {return true;}time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;if (time <= 0) {acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}// waiting for messagecurrentTime = System.currentTimeMillis();if (ttl >= 0 && ttl < time) {subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);} else {subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);}time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;if (time <= 0) {acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}}} finally {unsubscribe(subscribeFuture, threadId);}
}

3.2 WatchDog防止锁超时释放机制(03)

        在3.1节中,不论是直接一次性获取到锁(ttl为null),还是说在while循环反复尝试后获得到锁,都是可以拿到锁,然后去执行业务的。但锁有自己的寿命,运行一定时间会自己超时释放:

        我们希望锁的释放是因为业务执行完释放,而不是因为阻塞超时导致的释放。
        因此,我们把锁的寿命无限延长:

原理:

        Redisson提供的分布式锁是支持锁自动续期的,也就是说,如果线程仍旧没有执行完,那么redisson会自动给redis中的目标key延长超时时间锁不会因为超时而被释放。这在Redisson中称之为 Watch Dog 机制。       

        默认情况下,看门狗的续期时间是30s,也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。另外Redisson 还提供了可以指定leaseTime参数的加锁方法来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了,不会延长锁的有效期

注意:这个30秒不是你传的leaseTime参数为30,而是你不传leaseTime或者传-1时,Redisson配置中默认给你的30秒。所以,如果你想解决由于线程执行慢或者阻塞,造成锁超时释放的问题,就不要在两个方法中传release。

 源码解析:

 private RFuture<Boolean> tryAcquireOnceAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
//如果自己设置了leaseTime(且不是-1)
//那么直接return,也就不会执行看门狗的延时函数scheduleExpirationRenewal了if (leaseTime != -1) {return tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);}//如果获取锁成功,ttlRemainingFuture 就是null,失败则为剩余有效时间RFuture<Boolean> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime,commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(),TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {if (e != null) {return;}// lock acquired 如果已经获取锁成功了,解决有效期的问题:scheduleExpirationRenewalif (ttlRemaining) {scheduleExpirationRenewal(threadId);//这是针对当前线程,无限延长对应的锁的寿命。//但也不能一直无限长寿命,在业务结束后,线程主动释放锁以后,//将关闭看门狗。}});//不管怎样,都会return回去,返回获取锁的结果如何。return ttlRemainingFuture;}

3.3 总结

 


http://www.ppmy.cn/news/229888.html

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