以下文章来源于捡田螺的小男孩
1、前言
日常开发中,秒杀下单、抢红包等等业务场景,都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布式锁使用。本文将分七个方案展开,跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式
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。
分布式锁的特征:
2、Redis分布式锁方案
一:SETNX+EXPIRE
提到Redis的分布式锁,很多小伙伴马上就会想到setnx
+ expire
命令。即先用setnx
来抢锁,如果抢到之后,再用expire
给锁设置一个过期时间,防止锁忘记了释放。
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:
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
}
}
缺点:
但是这个方案中,setnx
和expire
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」。
二:SETNX + value值是(系统时间+过期时间)
为了解决方案一,「发生异常锁得不到释放的场景」,有小伙伴认为,可以把过期时间放到setnx
的value值里面。如果加锁失败,再拿出value值校验一下即可。加锁代码如下:
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(不了解redis的getSet命令的小伙伴,可以去官网看下哈)
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;
}
优点:
这个方案的优点是,巧妙移除expire
单独设置过期时间的操作,把「过期时间放到setnx的value值」里面来。解决了方案一发生异常,锁得不到释放的问题。
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。
三:使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)
实际上,我们还可以使用Lua脚本来保证原子性(包含setnx和expire两条指令),lua脚本如下:
if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then
redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])
else
return 0
end;
加锁代码如下:
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);
redisson的底层源码就是使用lua脚步来加锁的。
跟方案二对比,你觉得哪个更好呢?
四: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:
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
}
}
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。
五:SET EX PX NX + 校验唯一随机值,再删除
既然锁可能被别的线程误删,那我们给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,就是标记我当前线程持有该锁才能删除,避免了删除不是我持有的锁。伪代码如下:
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」和「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(锁过期自动释放,别的线程就可以持有),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:
if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call('del',KEYS[1])
else
return 0
end;
六:Redisson框架
方案五还是可能存在「锁过期释放,业务没执行完」的问题。有些小伙伴认为,稍微把锁过期时间设置长一些就可以啦。其实我们设想一下,是否可以给获得锁的线程,开启一个定时守护线程,每隔一段时间检查锁是否还存在,存在则对锁的过期时间延长,防止锁过期提前释放。
当前开源框架Redisson解决了这个问题。我们一起来看下Redisson底层原理图吧:
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watch dog解决了「锁过期释放,业务没执行完」问题。注意,这里有个坑,看Redisson的源码知道,持锁时间默认传-1,才会启动watch dog
守护线程。
七:多机实现的分布式锁Redlock+Redisson
前面六种方案都只是基于单机版的讨论,还不是很完美。其实Redis一般都是集群部署的:
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。
事实上这类琐最大的缺点就是它加锁时只作用在一个Redis节点上,即使Redis通过sentinel保证高可用,如果这个master节点由于某些原因发生了主从切换,那么就会出现锁丢失的情况:
- 在Redis的master节点上拿到了锁;
- 但是这个加锁的key还没有同步到slave节点;
- master故障,发生故障转移,slave节点升级为master节点;
- 导致锁丢失。
解决方案:
为了解决这个问题,Redis作者 antirez提出一种高级的分布式锁算法:Redlock。
Redlock核心思想是这样的:
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:
-
获取当前时间,以毫秒为单位。
-
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。
-
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+4m0s+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)。
简化下步骤就是:
- 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!
Redisson实现了redLock版本的锁,有兴趣的小伙伴,可以去了解一下哈~
redisson已经有对redlock算法封装,接下来对其用法进行简单介绍,并对核心源码进行分析(假设5个redis实例)。
redisson的pom依赖
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.3.2</version>
</dependency>
首先,我们来看一下redission封装的redlock算法实现的分布式锁用法,非常简单,跟重入锁(ReentrantLock)有点类似:
Config config = new Config();
config.useSentinelServers().addSentinelAddress("127.0.0.1:6369","127.0.0.1:6379", "127.0.0.1:6389")
.setMasterName("masterName")
.setPassword("password").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
// 还可以getFairLock(), getReadWriteLock()
RLock redLock = redissonClient.getLock("REDLOCK_KEY");
boolean isLock;
try {
isLock = redLock.tryLock();
// 500ms拿不到锁, 就认为获取锁失败。10000ms即10s是锁失效时间。
isLock = redLock.tryLock(500, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (isLock) {
//TODO if get lock success, do something;
}
} catch (Exception e) {
} finally {
// 无论如何, 最后都要解锁
redLock.unlock();
}
唯一ID
实现分布式锁的一个非常重要的点就是set的value要具有唯一性,redisson的value是怎样保证value的唯一性呢?答案是UUID+threadId。入口在redissonClient.getLock(“REDLOCK_KEY”),源码在Redisson.java和RedissonLock.java中:
protected final UUID id = UUID.randomUUID();
String getLockName(long threadId) {
return id + ":" + threadId;
}
获取锁
获取锁的代码为redLock.tryLock()或者redLock.tryLock(500, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS),两者的最终核心源码都是下面这段代码,只不过前者获取锁的默认租约时间(leaseTime)是LOCK_EXPIRATION_INTERVAL_SECONDS,即30s:
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
// 获取锁时向5个redis实例发送的命令
return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
// 首先分布式锁的KEY不能存在,如果确实不存在,那么执行hset命令(hset REDLOCK_KEY uuid+threadId 1),并通过pexpire设置失效时间(也是锁的租约时间)
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
// 如果分布式锁的KEY已经存在,并且value也匹配,表示是当前线程持有的锁,那么重入次数加1,并且设置失效时间
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
// 获取分布式锁的KEY的失效时间毫秒数
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
// 这三个参数分别对应KEYS[1],ARGV[1]和ARGV[2]
Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}
获取锁的命令中,
- KEYS[1]就是Collections.singletonList(getName()),表示分布式锁的key,即REDLOCK_KEY;
- ARGV[1]就是internalLockLeaseTime,即锁的租约时间,默认30s;
- ARGV[2]就是getLockName(threadId),是获取锁时set的唯一值,即UUID+threadId:
释放锁
释放锁的代码为redLock.unlock(),核心源码如下:
protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
// 向5个redis实例都执行如下命令
return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
// 如果分布式锁KEY不存在,那么向channel发布一条消息
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end;" +
// 如果分布式锁存在,但是value不匹配,表示锁已经被占用,那么直接返回
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
"return nil;" +
"end; " +
// 如果就是当前线程占有分布式锁,那么将重入次数减1
"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
// 重入次数减1后的值如果大于0,表示分布式锁有重入过,那么只设置失效时间,还不能删除
"if (counter > 0) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"return 0; " +
"else " +
// 重入次数减1后的值如果为0,表示分布式锁只获取过1次,那么删除这个KEY,并发布解锁消息
"redis.call('del', KEYS[1]); " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; "+
"end; " +
"return nil;",
// 这5个参数分别对应KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]和ARGV[3]
Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()), LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}
参考:
[1] redis系列:分布式锁: https://juejin.cn/post/6844903656911798285
[2] 浅析 Redis 分布式锁解决方案: https://www.infoq.cn/article/dvaaj71f4fbqsxmgvdce
[3] 细说Redis分布式锁 https://juejin.cn/post/6844904082860146695#heading-3