什么是分布式锁

分布式锁其实就是,控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源,往往需要互斥来防止彼此干扰,以保证一致性。这篇文章将介绍Redis实现分布式锁的一些方式。

分布式锁的特征

分布式锁的实现方法

1. SETNX + EXPIRE命令

第一种方案是我们最能想到的,也是最容易实现的,即通过setnx +expire 命令。先使用setnx 来获取并尝试上锁,如果成功获取到锁,再用expire 命令给锁设置一个过期时间,防止发生死锁的情况。

SETNX 是SET IF NOT EXISTS的简写。日常命令格式是SETNX key value,如果 key不存在,则SETNX成功返回1,如果这个key已经存在了,则返回0。

假设某电商网站的某商品做秒杀活动,key可以设置为key_resource_id,value设置任意值,伪代码如下:

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if(jedis.setnx(key_resource_id,lock_value) == 1){ //加锁
    expire(key_resource_id,100); //设置过期时间
    try {
        do something  //业务请求
    }catch(){
  }
  finally {
       jedis.del(key_resource_id); //释放锁
    }
}

但是这个方案中,setnxexpire两个命令分开了,「不是原子操作」。如果执行完setnx加锁,正要执行expire设置过期时间时,进程crash或者要重启维护了,那么这个锁就“长生不老”了,「别的线程永远获取不到锁啦」

2. SETNX + value(系统时间+过期时间)

为了解决第一种方法中可能出现的问题「获取锁的进程发生异常导致锁无法释放」。我们可以想到这种方式,即将过期时间放到setnx的value中,如果别的进程加锁失败,则可以检查value中的过期时间和当前时间。加锁代码如下:

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long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系统时间+设置的过期时间
String expiresStr = String.valueOf(expires);

// 如果当前锁不存在,返回加锁成功
if (jedis.setnx(key_resource_id, expiresStr) == 1) {
        return true;

// 如果锁已经存在,获取锁的过期时间
String currentValueStr = jedis.get(key_resource_id);

// 如果获取到的过期时间,小于系统当前时间,表示已经过期
if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
     // 锁已过期,获取上一个锁的过期时间,并设置现在锁的过期时间
    String oldValueStr = jedis.getSet(key_resource_id, expiresStr);
    
    if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
         // 考虑多线程并发的情况,只有一个线程的设置值和当前值相同,它才可以加锁
         return true;
    }
}
        
//其他情况,均返回加锁失败
return false;

这个方法把过期时间放在value中,移除了单独设置过期时间的expire操作,从而解决了第一种方式SETNX + EXPIRE不是原子性的弊端。但是这个方法也有一定的缺点:

  • 过期时间是客户端自己生成的( System.currentTimeMillis() 是当前系统的时间),必须要求分布式环境下,每个客户端的时间必须同步。
  • 如果锁过期的时候,并发多个客户端同时请求过来,都执行 jedis.getSet(),最终只能有一个客户端加锁成功,但是该客户端锁的过期时间,可能被别的客户端覆盖。
  • 该锁没有保存持有者的唯一标识,可能被别的客户端释放/解锁。

3. 使用Lua脚本

实际上,对于第1种方法(SETNX和EXPIRE命令),我们可以使用Lua脚本来保证原子性。lua脚本如下:

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if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then
   redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])
else
   return 0
end;

加锁的代码如下:

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String lua_scripts = "if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then" +
            " redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) return 1 else return 0 end";   
Object result = jedis.eval(lua_scripts, Collections.singletonList(key_resource_id), Collections.singletonList(values));
//判断是否成功
return result.equals(1L);

使用这种方式,那么value可以存放锁持有者的唯一标识,这可以防止锁被别的进程释放。

4. SET的扩展命令(SET EX PX NX)

除了使用,使用Lua脚本,保证SETNX + EXPIRE两条指令的原子性,我们还可以巧用Redis的SET指令扩展参数!(SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]),它也是原子性的!

SET key value[EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]

NX :表示key不存在的时候,才能set成功,也即保证只有第一个客户端请求才能获得锁,而其他客户端请求只能等其释放锁,才能获取。
EX seconds :设定key的过期时间,时间单位是秒。
PX milliseconds: 设定key的过期时间,单位为毫秒
XX: 仅当key存在时设置值

伪代码如下:

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if(jedis.set(key_resource_id, lock_value, "NX""EX", 100s) == 1){ //加锁
    try {
        do something  //业务处理
    }catch(){
   }
   finally {
       jedis.del(key_resource_id); //释放锁
   }
}

但是这个方法可能存在两个问题:

  • 问题一:「锁过期释放了,业务还没执行完」。假设线程a获取锁成功,一直在执行临界区的代码。但是100s过去后,它还没执行完。但是,这时候锁已经过期了,此时线程b又请求过来。显然线程b就可以获得锁成功,也开始执行临界区的代码。那么问题就来了,临界区的业务代码都不是严格串行执行的啦。
  • 问题二:「锁被别的线程误删」。假设线程a执行完后,去释放锁。但是它不知道当前的锁可能是线程b持有的(线程a去释放锁时,有可能过期时间已经到了,此时线程b进来占有了锁)。那线程a就把线程b的锁释放掉了,但是线程b临界区业务代码可能都还没执行完呢。

5. SET EX PX NX + 校验唯一随机值,再删除

对于方法4可能被误删的问题,我们可以给value值设置一个标记当前线程唯一的随机数,在删除的时候,校验一下,不就OK了嘛。伪代码如下:

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if(jedis.set(key_resource_id, uni_request_id, "NX""EX", 100s) == 1) { //加锁
    try {
        do something  //业务处理
    }catch(){
  }
  finally {
       //判断是不是当前线程加的锁,是才释放
       if (uni_request_id.equals(jedis.get(key_resource_id))) {
         jedis.del(lockKey); //释放锁
        }
    }
}

在这里,「判断是不是当前线程加的锁」「释放锁」不是一个原子操作。如果调用jedis.del()释放锁的时候,可能这把锁已经不属于当前客户端,会解除他人加的锁。

为了更严谨,一般也是用lua脚本代替。lua脚本如下:

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

6. Redisson框架

方法5虽然解决了方法4中「锁被别的线程误删」的情况,但是仍然存在「锁过期释放了,业务还没执行完」的情况,此时就不得不请出我们强大的Redisson框架了。

Redisson的底层原理如下:

只要线程一加锁成功,就会启动一个watch dog看门狗,它是一个后台线程,会每隔10秒检查一下,如果线程1还持有锁,那么就会不断的延长锁key的生存时间。因此,Redisson就是使用Redisson解决了「锁过期释放,业务没执行完」问题。

并且,由于看门狗的续期是在客户端执行的,所以如果线程1宕机了,续期的线程就不能工作了,也就不能续期,那么锁到期后就会自动被删除。

7. 多机实现的分布式锁Redlock+Redisson

前面的方法都是基于单机版的讨论,有些时候,Redis是集群部署的。

Redis集群可能存在的问题:如果线程一在Redis的master节点上拿到了锁,但是加锁的key还没同步到slave节点。恰好这时,master节点发生故障,一个slave节点就会升级为master节点。线程二就可以获取同个key的锁啦,但线程一也已经拿到锁了,锁的安全性就没了。

这时候就要用到Redis专门为分布式锁提出的RedLock算法。其核心思想如下:

搞多个Redis master部署,以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的,相互之间不存在数据同步。同时,需要确保在这多个master实例上,是与在Redis单实例,使用相同方法来获取和释放锁。

我们假设当前有5个Redis master节点,在5台服务器上面运行这些Redis实例。

RedLock的实现步骤如下:

  1. 获取当前时间,以毫秒为单位。

  2. 按顺序向5个master节点请求加锁。客户端设置网络连接和响应超时时间,并且超时时间要小于锁的失效时间。(假设锁自动失效时间为10秒,则超时时间一般在5-50毫秒之间,我们就假设超时时间是50ms吧)。如果超时,跳过该master节点,尽快去尝试下一个master节点。

  3. 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间(即步骤1记录的时间),得到获取锁使用的时间。当且仅当超过一半(N/2+1,这里是5/2+1=3个节点)的Redis master节点都获得锁,并且使用的时间小于锁失效时间时,锁才算获取成功。(如上图,10s> 30ms+40ms+50ms+40ms+50ms)

如果取到了锁,key的真正有效时间就变啦,需要减去获取锁所使用的时间。

如果获取锁失败(没有在至少N/2+1个master实例取到锁,有或者获取锁时间已经超过了有效时间),客户端要在所有的master节点上解锁(即便有些master节点根本就没有加锁成功,也需要解锁,以防止有些漏网之鱼)。

换句话说:

  • 按顺序向5个master节点请求加锁
  • 根据设置的超时时间来判断,是不是要跳过该master节点。
  • 如果大于等于3个节点加锁成功,并且使用的时间小于锁的有效期,即可认定加锁成功啦。
  • 如果获取锁失败,解锁!

总结

看完了这么多种分布式锁的实现方式,发现每种方式都不是完美的。所以在实际开发中,要根据具体的场景来选用具体的方法,比如单机redis的话使用方法6可以满足大部分需求,在多机redis场景中使用Redlock可以有效解决redis集群里数据不一致的情况。无论哪种方法都不可能完全保证没有问题,引用一句老话,“技术不够,人工来凑!”

Reference:

Redis实现分布式锁的7种方案 - why414 - 博客园 (cnblogs.com)

Redis分布式锁的实现方式及底层原理-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

浅析 Redis 分布式锁解决方案_语言 & 开发_Qunar技术沙龙_InfoQ精选文章

细说Redis分布式锁🔒不知道会不会落灰太严重,被保洁阿姨扔掉了。 连敲带画码出此文,有一些细节,对redis锁不清晰 - 掘金 (juejin.cn)