Redis中是如何实现分布式锁的?

分布式锁常见的三种实现方式:

  1. 数据库乐观锁;
  2. 基于Redis的分布式锁;
  3. 基于ZooKeeper的分布式锁。

本地面试考点是,你对Redis使用熟悉吗?Redis中是如何实现分布式锁的。

要点

Redis要实现分布式锁,以下条件应该得到满足

互斥性

  • 在任意时刻,只有一个客户端能持有锁。

不能死锁

  • 客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁。

容错性

  • 只要大部分的Redis节点正常运行,客户端就可以加锁和解锁。

实现

可以直接通过 set key value px milliseconds nx 命令实现加锁, 通过Lua脚本实现解锁。

//获取锁(unique_value可以是UUID等)
SET resource_name unique_value NX PX  30000

//释放锁(lua脚本中,一定要比较value,防止误解锁)
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

代码解释

  • set 命令要用 set key value px milliseconds nx,替代 setnx + expire 需要分两次执行命令的方式,保证了原子性,
  • value 要具有唯一性,可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成,用来标识这把锁是属于哪个请求加的,在解锁的时候就可以有依据;
  • 释放锁时要验证 value 值,防止误解锁;
  • 通过 Lua 脚本来避免 Check And Set 模型的并发问题,因为在释放锁的时候因为涉及到多个Redis操作 (利用了eval命令执行Lua脚本的原子性);

加锁代码分析

首先,set()加入了NX参数,可以保证如果已有key存在,则函数不会调用成功,也就是只有一个客户端能持有锁,满足互斥性。其次,由于我们对锁设置了过期时间,即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁,锁也会因为到了过期时间而自动解锁(即key被删除),不会发生死锁。最后,因为我们将value赋值为requestId,用来标识这把锁是属于哪个请求加的,那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。

解锁代码分析

将Lua代码传到jedis.eval()方法里,并使参数KEYS[1]赋值为lockKey,ARGV[1]赋值为requestId。在执行的时候,首先会获取锁对应的value值,检查是否与requestId相等,如果相等则解锁(删除key)。

存在的风险

如果存储锁对应key的那个节点挂了的话,就可能存在丢失锁的风险,导致出现多个客户端持有锁的情况,这样就不能实现资源的独享了。

  1. 客户端A从master获取到锁
  2. 在master将锁同步到slave之前,master宕掉了(Redis的主从同步通常是异步的)。
    主从切换,slave节点被晋级为master节点
  3. 客户端B取得了同一个资源被客户端A已经获取到的另外一个锁。导致存在同一时刻存不止一个线程获取到锁的情况。

redlock算法出现

这个场景是假设有一个 redis cluster,有 5 个 redis master 实例。然后执行如下步骤获取一把锁:

  1. 获取当前时间戳,单位是毫秒;
  2. 跟上面类似,轮流尝试在每个 master 节点上创建锁,过期时间较短,一般就几十毫秒;
  3. 尝试在大多数节点上建立一个锁,比如 5 个节点就要求是 3 个节点 n / 2 + 1;
  4. 客户端计算建立好锁的时间,如果建立锁的时间小于超时时间,就算建立成功了;
  5. 要是锁建立失败了,那么就依次之前建立过的锁删除;
  6. 只要别人建立了一把分布式锁,你就得不断轮询去尝试获取锁。

Redis 官方给出了以上两种基于 Redis 实现分布式锁的方法,详细说明可以查看:

https://redis.io/topics/distlock 。

Redisson实现

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还实现了可重入锁(Reentrant Lock)、公平锁(Fair Lock、联锁(MultiLock)、 红锁(RedLock)、 读写锁(ReadWriteLock)等,还提供了许多分布式服务。

Redisson提供了使用Redis的最简单和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离(Separation of Concern),从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

Redisson 分布式重入锁用法

Redisson 支持单点模式、主从模式、哨兵模式、集群模式,这里以单点模式为例:

// 1.构造redisson实现分布式锁必要的Config
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:5379").setPassword("123456").setDatabase(0);
// 2.构造RedissonClient
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
// 3.获取锁对象实例(无法保证是按线程的顺序获取到)
RLock rLock = redissonClient.getLock(lockKey);
try {
    /**
     * 4.尝试获取锁
     * waitTimeout 尝试获取锁的最大等待时间,超过这个值,则认为获取锁失败
     * leaseTime   锁的持有时间,超过这个时间锁会自动失效(值应设置为大于业务处理的时间,确保在锁有效期内业务能处理完)
     */
    boolean res = rLock.tryLock((long)waitTimeout, (long)leaseTime, TimeUnit.SECONDS);
    if (res) {
        //成功获得锁,在这里处理业务
    }
} catch (Exception e) {
    throw new RuntimeException("aquire lock fail");
}finally{
    //无论如何, 最后都要解锁
    rLock.unlock();
}

加锁流程图

解锁流程图

我们可以看到,RedissonLock是可重入的,并且考虑了失败重试,可以设置锁的最大等待时间, 在实现上也做了一些优化,减少了无效的锁申请,提升了资源的利用率。

需要特别注意的是,RedissonLock 同样没有解决 节点挂掉的时候,存在丢失锁的风险的问题。而现实情况是有一些场景无法容忍的,所以 Redisson 提供了实现了redlock算法的 RedissonRedLock,RedissonRedLock 真正解决了单点失败的问题,代价是需要额外的为 RedissonRedLock 搭建Redis环境。

所以,如果业务场景可以容忍这种小概率的错误,则推荐使用 RedissonLock, 如果无法容忍,则推荐使用 RedissonRedLock。

参考

https://github.com/javazhiyin/advanced-java/
https://crazyfzw.github.io/2019/04/15/distributed-locks-with-redis/

最近三期

【04期】分库分表之后,id 主键如何处理?

【05期】消息队列中,如何保证消息的顺序性?

【06期】单例模式有几种写法?

原文地址:https://www.cnblogs.com/javazhiyin/p/11737403.html

时间: 2024-10-31 11:39:33

Redis中是如何实现分布式锁的?的相关文章

基于redis集群实现的分布式锁,可用于秒杀商品的库存数量管理,有測试代码(何志雄)

转载请标明出处. 在分布式系统中,常常会出现须要竞争同一资源的情况,本代码基于redis3.0.1+jedis2.7.1实现了分布式锁. redis集群的搭建,请见我的另外一篇文章:<><redis3.0.1集群环境搭建> 可用于比如秒杀系统中的商品库存的管理.付完整代码及測试用例. package com.gaojiasoft.gaojiaRedis; import java.util.UUID; import java.util.concurrent.LinkedBlockin

Redis如何实现高并发分布式锁?

众所周知,分布式锁在微服务架构中是重头戏,尤其是在互联网公司,基本上企业内部都会有自己的一套分布式锁开发框架.本文主要介绍使用Redis如何构建高并发分布式锁. 假设 存在一个SpringBoot的控制器,其扣减库存的业务逻辑如下: @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @RequestMapping(value = "/deduct-stock") public String deductSotck()

使用redis设计一个简单的分布式锁

最近看了有关redis的一些东西,了解了redis的一下命令,就记录一下: redis中的setnx命令: 关于redis的操作命令,我们一般会使用set,get等一系列操作,数据结构也有很多,这里我们使用最简单的string来存储锁. redis下提供一个setnx命令用来将key值设为value,类似于set功能,但是它和set是有区别的,在于后面的nx,setnx是SET if Not eXists.就是:当且仅当key值不存在的时候,将该key值设置为value. 也就是说使用setnx

常用的分布式锁和redis和zk两种分布式锁的对比

常用的分布式锁 一..基于数据库实现分布式锁 1. 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 注意: 其他附加功能与实现一基本一致,这里需要注意的是“where name=lock ”,name字段必须要走索引,否则会锁表.有些情况下,比如表不大,mysql优化器会不走这个索引,导致锁表问题. 2. 乐观锁 所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想,是不具有互斥性,不会产生锁等待而消耗资源,操作过程中认为不存在并发冲突,只有update version失败后才

为什么Redis可以方便地实现分布式锁

1.Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系. 2.Redis的SETNX命令可以方便的实现分布式锁. setNX(SET if Not eXists) 语法:SETNX key value 返回值:设置成功,返回 1 :设置失败,返回 0 .(http://www.amjmh.com/v/) 当且仅当 key 不存在时将 key 的值设为 value,并返回1:若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作,并返回

jedisLock—redis分布式锁实现

一.使用分布式锁要满足的几个条件: 系统是一个分布式系统(关键是分布式,单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现) 共享资源(各个系统访问同一个资源,资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL) 同步访问(即有很多个进程同事访问同一个共享资源.没有同步访问,谁管你资源竞争不竞争) 二.应用的场景例子 管理后台的部署架构(多台tomcat服务器+redis[多台tomcat服务器访问一台redis]+mysql[多台tomcat服务器访问一台服务器上的m

redis分布式锁和消息队列

最近博主在看redis的时候发现了两种redis使用方式,与之前redis作为缓存不同,利用的是redis可设置key的有效时间和redis的BRPOP命令. 分布式锁 由于目前一些编程语言,如PHP等,不能在内存中使用锁,或者如Java这样的,需要一下更为简单的锁校验的时候,redis分布式锁的使用就足够满足了.redis的分布式锁其实就是基于setnx方法和redis对key可设置有效时间的功能来实现的.基本用法比较简单. public boolean tryLock(String lock

RedLock.Net - 基于Redis分布式锁的开源实现

工作中,经常会遇到分布式环境中资源访问冲突问题,比如商城的库存数量处理,或者某个事件的原子性操作,都需要确保某个时间段内只有一个线程在访问或处理资源. 因此现在网上也有很多的分布式锁的解决方案,有数据库.MemCache.ZoopKeeper等等的方式. 这次,我们要学习的是一个基于Redis分布式锁的插件,RedLock.Net. 首先必须要有一个Redis服务来支持此分布式锁,其次就当然是要获取此插件了. 可以从Nuget中获取,也可以直接去Github下载   https://github

基于Redis实现分布式锁-Redisson使用及源码分析

在分布式场景下,有很多种情况都需要实现最终一致性.在设计远程上下文的领域事件的时候,为了保证最终一致性,在通过领域事件进行通讯的方式中,可以共享存储(领域模型和消息的持久化数据源),或者做全局XA事务(两阶段提交,数据源可分开),也可以借助消息中间件(消费者处理需要能幂等).通过Observer模式来发布领域事件可以提供很好的高并发性能,并且事件存储也能追溯更小粒度的事件数据,使各个应用系统拥有更好的自治性. 本文主要探讨另外一种实现分布式最终一致性的解决方案--采用分布式锁.基于分布式锁的解决