一起来聊聊如何使用Redis实现分布式锁

2022-04-12 0 332

本篇文章给大家带来了关于Redis中的相关知识,其中主要介绍了分布式锁的相关问题,我们通常说的线程调用加锁和释放锁的操作,实际上,一个线程调用加锁操作,其实就是检查锁变量值是否为0,希望对大家有帮助。

一起来聊聊如何使用Redis实现分布式锁

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单机上的锁和分布式锁的联系与区别

我们先来看下单机上的锁。

对于在单机上运行的多线程程序来说,锁本身可以用一个变量表示。

变量值为 0 时,表示没有线程获取锁;变量值为 1 时,表示已经有线程获取到锁了。

我们通常说的线程调用加锁和释放锁的操作,实际上,一个线程调用加锁操作,其实就是检查锁变量值是否为 0。如果是 0,就把锁的变量值设置为 1,表示获取到锁,如果不是 0,就返回错误信息,表示加锁失败,已经有别的线程获取到锁了。而一个线程调用释放锁操作,其实就是将锁变量的值置为 0,以便其它线程可以来获取锁。
我用一段代码来展示下加锁和释放锁的操作,其中,lock 为锁变量。

acquire_lock(){  if lock == 0     lock = 1     return 1  else     return 0} release_lock(){  lock = 0  return 1}

和单机上的锁类似,分布式锁同样可以用一个变量来实现。客户端加锁和释放锁的操作逻辑,也和单机上的加锁和释放锁操作逻辑一致:加锁时同样需要判断锁变量的值,根据锁变量值来判断能否加锁成功;释放锁时需要把锁变量值设置为 0,表明客户端不再持有锁。
但是,和线程在单机上操作锁不同的是,在分布式场景下,锁变量需要由一个共享存储系统来维护,只有这样,多个客户端才可以通过访问共享存储系统来访问锁变量。相应的,加锁和释放锁的操作就变成了读取、判断和设置共享存储系统中的锁变量值。

这样一来,我们就可以得出实现分布式锁的两个要求。

要求一:分布式锁的加锁和释放锁的过程,涉及多个操作。所以,在实现分布式锁时,我们需要保证这些锁操作的原子性;
要求二:共享存储系统保存了锁变量,如果共享存储系统发生故障或宕机,那么客户端也就无法进行锁操作了。在实现分布式锁时,我们需要考虑保证共享存储系统的可靠性,进而保证锁的可靠性。

好了,知道了具体的要求,接下来,我们就来学习下 Redis 是怎么实现分布式锁的。

其实,我们既可以基于单个 Redis 节点来实现,也可以使用多个 Redis 节点实现。在这两种情况下,锁的可靠性是不一样的。我们先来看基于单个 Redis 节点的实现方法。

基于单个 Redis 节点实现分布式锁
作为分布式锁实现过程中的共享存储系统,Redis 可以使用键值对来保存锁变量,再接收和处理不同客户端发送的加锁和释放锁的操作请求。那么,键值对的键和值具体是怎么定的呢?
我们要赋予锁变量一个变量名,把这个变量名作为键值对的键,而锁变量的值,则是键值对的值,这样一来,Redis 就能保存锁变量了,客户端也就可以通过 Redis 的命令操作来实现锁操作。
为了帮助你理解,我画了一张图片,它展示 Redis 使用键值对保存锁变量,以及两个客户端同时请求加锁的操作过程。
一起来聊聊如何使用Redis实现分布式锁

可以看到,Redis 可以使用一个键值对 lock_key:0 来保存锁变量,其中,键是 lock_key,也是锁变量的名称,锁变量的初始值是 0。

我们再来分析下加锁操作。

在图中,客户端 A 和 C 同时请求加锁。因为 Redis 使用单线程处理请求,所以,即使客户端 A 和 C 同时把加锁请求发给了 Redis,Redis 也会串行处理它们的请求。

我们假设 Redis 先处理客户端 A 的请求,读取 lock_key 的值,发现 lock_key 为 0,所以,Redis 就把 lock_key 的 value 置为 1,表示已经加锁了。紧接着,Redis 处理客户端 C 的请求,此时,Redis 会发现 lock_key 的值已经为 1 了,所以就返回加锁失败的信息。

刚刚说的是加锁的操作,那释放锁该怎么操作呢?其实,释放锁就是直接把锁变量值设置为 0。

我还是借助一张图片来解释一下。这张图片展示了客户端 A 请求释放锁的过程。当客户端 A 持有锁时,锁变量 lock_key 的值为 1。客户端 A 执行释放锁操作后,Redis 将 lock_key 的值置为 0,表明已经没有客户端持有锁了。
一起来聊聊如何使用Redis实现分布式锁

因为加锁包含了三个操作(读取锁变量、判断锁变量值以及把锁变量值设置为 1),而这三个操作在执行时需要保证原子性。那怎么保证原子性呢?

要想保证操作的原子性,有两种通用的方法,分别是使用 Redis 的单命令操作和使用 Lua 脚本。那么,在分布式加锁场景下,该怎么应用这两个方法呢?

我们先来看下,Redis 可以用哪些单命令操作实现加锁操作。

首先是 SETNX 命令,它用于设置键值对的值。具体来说,就是这个命令在执行时会判断键值对是否存在,如果不存在,就设置键值对的值,如果存在,就不做任何设置。

举个例子,如果执行下面的命令时,key 不存在,那么 key 会被创建,并且值会被设置为 value;如果 key 已经存在,SETNX 不做任何赋值操作。

SETNX key value

对于释放锁操作来说,我们可以在执行完业务逻辑后,使用 DEL 命令删除锁变量。不过,你不用担心锁变量被删除后,其他客户端无法请求加锁了。因为 SETNX 命令在执行时,如果要设置的键值对(也就是锁变量)不存在,SETNX 命令会先创建键值对,然后设置它的值。所以,释放锁之后,再有客户端请求加锁时,SETNX 命令会创建保存锁变量的键值对,并设置锁变量的值,完成加锁。
总结来说,我们就可以用 SETNX 和 DEL 命令组合来实现加锁和释放锁操作。下面的伪代码示例显示了锁操作的过程,你可以看下。

// 加锁SETNX lock_key 1// 业务逻辑DO THINGS// 释放锁DEL lock_key

不过,使用 SETNX 和 DEL 命令组合实现分布锁,存在两个潜在的风险。

第一个风险是,假如某个客户端在执行了 SETNX 命令、加锁之后,紧接着却在操作共享数据时发生了异常,结果一直没有执行最后的 DEL 命令释放锁。因此,锁就一直被这个客户端持有,其它客户端无法拿到锁,也无法访问共享数据和执行后续操作,这会给业务应用带来影响。
针对这个问题,一个有效的解决方法是,给锁变量设置一个过期时间。这样一来,即使持有锁的客户端发生了异常,无法主动地释放锁,Redis 也会根据锁变量的过期时间,在锁变量过期后,把它删除。其它客户端在锁变量过期后,就可以重新请求加锁,这就不会出现无法加锁的问题了。

我们再来看第二个风险。如果客户端 A 执行了 SETNX 命令加锁后,假设客户端 B 执行了 DEL 命令释放锁,此时,客户端 A 的锁就被误释放了。如果客户端 C 正好也在申请加锁,就可以成功获得锁,进而开始操作共享数据。这样一来,客户端 A 和 C 同时在对共享数据进行操作,数据就会被修改错误,这也是业务层不能接受的。
为了应对这个问题,我们需要能区分来自不同客户端的锁操作,具体咋做呢?其实,我们可以在锁变量的值上想想办法。
在使用 SETNX 命令进行加锁的方法中,我们通过把锁变量值设置为 1 或 0,表示是否加锁成功。1 和 0 只有两种状态,无法表示究竟是哪个客户端进行的锁操作。所以,我们在加锁操作时,可以让每个客户端给锁变量设置一个唯一值,这里的唯一值就可以用来标识当前操作的客户端。在释放锁操作时,客户端需要判断,当前锁变量的值是否和自己的唯一标识相等,只有在相等的情况下,才能释放锁。这样一来,就不会出现误释放锁的问题了。

知道了解决方案,那么,在 Redis 中,具体是怎么实现的呢?我们再来了解下。
在查看具体的代码前,我要先带你学习下 Redis 的 SET 命令。

我们刚刚在说 SETNX 命令的时候提到,对于不存在的键值对,它会先创建再设置值(也就是“不存在即设置”),为了能达到和 SETNX 命令一样的效果,Redis 给 SET 命令提供了类似的选项 NX,用来实现“不存在即设置”。如果使用了 NX 选项,SET 命令只有在键值对不存在时,才会进行设置,否则不做赋值操作。此外,SET 命令在执行时还可以带上 EX 或 PX 选项,用来设置键值对的过期时间。

举个例子,执行下面的命令时,只有 key 不存在时,SET 才会创建 key,并对 key 进行赋值。另外,key 的存活时间由 seconds 或者 milliseconds 选项值来决定。

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

有了 SET 命令的 NX 和 EX/PX 选项后,我们就可以用下面的命令来实现加锁操作了。
// 加锁, unique_value作为客户端唯一性的标识

SET lock_key unique_value NX PX 10000

其中,unique_value 是客户端的唯一标识,可以用一个随机生成的字符串来表示,PX 10000 则表示 lock_key 会在 10s 后过期,以免客户端在这期间发生异常而无法释放锁。

因为在加锁操作中,每个客户端都使用了一个唯一标识,所以在释放锁操作时,我们需要判断锁变量的值,是否等于执行释放锁操作的客户端的唯一标识,如下所示:
//释放锁 比较unique_value是否相等,避免误释放

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

这是使用 Lua 脚本(unlock.script)实现的释放锁操作的伪代码,其中,KEYS[1]表示 lock_key,ARGV[1]是当前客户端的唯一标识,这两个值都是我们在执行 Lua 脚本时作为参数传入的。

最后,我们执行下面的命令,就可以完成锁释放操作了。

redis-cli  --eval  unlock.script lock_key , unique_value

你可能也注意到了,在释放锁操作中,我们使用了 Lua 脚本,这是因为,释放锁操作的逻辑也包含了读取锁变量、判断值、删除锁变量的多个操作,而 Redis 在执行 Lua 脚本时,可以以原子性的方式执行,从而保证了锁释放操作的原子性。

好了,到这里,你了解了如何使用 SET 命令和 Lua 脚本在 Redis 单节点上实现分布式锁。但是,我们现在只用了一个 Redis 实例来保存锁变量,如果这个 Redis 实例发生故障宕机了,那么锁变量就没有了。此时,客户端也无法进行锁操作了,这就会影响到业务的正常执行。所以,我们在实现分布式锁时,还需要保证锁的可靠性。那怎么提高呢?这就要提到基于多个 Redis 节点实现分布式锁的方式了。

基于多个 Redis 节点实现高可靠的分布式锁
当我们要实现高可靠的分布式锁时,就不能只依赖单个的命令操作了,我们需要按照一定的步骤和规则进行加解锁操作,否则,就可能会出现锁无法工作的情况。“一定的步骤和规则”是指啥呢?其实就是分布式锁的算法。

为了避免 Redis 实例故障而导致的锁无法工作的问题,Redis 的开发者 Antirez 提出了分布式锁算法 Redlock。

Redlock 算法的基本思路,是让客户端和多个独立的 Redis 实例依次请求加锁,如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作,那么我们就认为,客户端成功地获得分布式锁了,否则加锁失败。这样一来,即使有单个 Redis 实例发生故障,因为锁变量在其它实例上也有保存,所以,客户端仍然可以正常地进行锁操作,锁变量并不会丢失。

我们来具体看下 Redlock 算法的执行步骤。Redlock 算法的实现需要有 N 个独立的 Redis 实例。接下来,我们可以分成 3 步来完成加锁操作。

第一步是,客户端获取当前时间。
第二步是,客户端按顺序依次向 N 个 Redis 实例执行加锁操作。

这里的加锁操作和在单实例上执行的加锁操作一样,使用 SET 命令,带上 NX,EX/PX 选项,以及带上客户端的唯一标识。当然,如果某个 Redis 实例发生故障了,为了保证在这种情况下,Redlock 算法能够继续运行,我们需要给加锁操作设置一个超时时间。

如果客户端在和一个 Redis 实例请求加锁时,一直到超时都没有成功,那么此时,客户端会和下一个 Redis 实例继续请求加锁。加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的有效时间,一般也就是设置为几十毫秒。

第三步是,一旦客户端完成了和所有 Redis 实例的加锁操作,客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。

客户端只有在满足下面的这两个条件时,才能认为是加锁成功。

条件一:客户端从超过半数(大于等于 N/2+1)的 Redis 实例上成功获取到了锁;条件二:客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。

在满足了这两个条件后,我们需要重新计算这把锁的有效时间,计算的结果是锁的最初有效时间减去客户端为获取锁的总耗时。如果锁的有效时间已经来不及完成共享数据的操作了,我们可以释放锁,以免出现还没完成数据操作,锁就过期了的情况。

当然,如果客户端在和所有实例执行完加锁操作后,没能同时满足这两个条件,那么,客户端向所有 Redis 节点发起释放锁的操作。

在 Redlock 算法中,释放锁的操作和在单实例上释放锁的操作一样,只要执行释放锁的 Lua 脚本就可以了。这样一来,只要 N 个 Redis 实例中的半数以上实例能正常工作,就能保证分布式锁的正常工作了。

所以,在实际的业务应用中,如果你想要提升分布式锁的可靠性,就可以通过 Redlock 算法来实现。

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