【分布式缓存系列】集群环境下Redis分布式锁的正确姿势

举报
李志 发表于 2019/01/23 22:32:30 2019/01/23
【摘要】 一、前言  在上一篇文章中,已经介绍了基于Redis实现分布式锁的正确姿势,但是上篇文章存在一定的缺陷——它加锁只作用在一个Redis节点上,如果通过sentinel保证高可用,如果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: 客户端1在Redis的master节点上拿到了锁Master宕机了,存储锁的key还没有来得及同步到Slave上master故障,发生故障转...

一、前言

  在上一篇文章中,已经介绍了基于Redis实现分布式锁的正确姿势,但是上篇文章存在一定的缺陷——它加锁只作用在一个Redis节点上,如果通过sentinel保证高可用,如果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:

  1.  客户端1在Redis的master节点上拿到了锁

  2. Master宕机了,存储锁的key还没有来得及同步到Slave上

  3. master故障,发生故障转移,slave节点升级为master节点

  4. 客户端2从新的Master获取到了对应同一个资源的锁

  于是,客户端1和客户端2同时持有了同一个资源的锁。锁的安全性被打破了。针对这个问题。Redis作者antirez提出了RedLock算法来解决这个问题

二、RedLock算法的实现思路

  antirez提出的redlock算法实现思路大概是这样的。

  客户端按照下面的步骤来获取锁:

  1. 获取当前时间的毫秒数T1。

  2. 按顺序依次向N个Redis节点执行获取锁的操作。这个获取锁的操作和上一篇中基于单Redis节点获取锁的过程相同。包括唯一UUID作为Value以及锁的过期时间(expireTime)。为了保证在某个在某个Redis节点不可用的时候算法能够继续运行,这个获取锁的操作还需要一个超时时间。它应该远小于锁的过期时间。客户端向某个Redis节点获取锁失败后,应立即尝试下一个Redis节点。这里失败包括Redis节点不可用或者该Redis节点上的锁已经被其他客户端持有。

  3. 计算整个获取锁过程的总耗时。即当前时间减去第一步记录的时间。计算公司为T2=now()- T1。如果客户端从大多数Redis节点(>N/2 +1)成功获取到锁。并且获取锁总共消耗的时间小于锁的过期时间(即T2<expireTime)。则认为客户端获取锁成功,否则,认为获取锁失败

  4. 如果获取锁成功,需要重新计算锁的过期时间。它等于最初锁的有效时间减去第三步计算出来获取锁消耗的时间,即expireTime - T2

  5. 如果最终获取锁失败,那么客户端立即向所有Redis系欸但发起释放锁的操作。(和上一篇释放锁的逻辑一样)

  虽然说RedLock算法可以解决单点Redis分布式锁的安全性问题,但如果集群中有节点发生崩溃重启,还是会锁的安全性有影响的。具体出现问题的场景如下:

  假设一共有5个Redis节点:A, B, C, D, E。设想发生了如下的事件序列:

  1. 客户端1成功锁住了A, B, C,获取锁成功(但D和E没有锁住)

  2. 节点C崩溃重启了,但客户端1在C上加的锁没有持久化下来,丢失了

  3. 节点C重启后,客户端2锁住了C, D, E,获取锁成功

  这样,客户端1和客户端2同时获得了锁(针对同一资源)。针对这样场景,解决方式也很简单,也就是让Redis崩溃后延迟重启,并且这个延迟时间大于锁的过期时间就好。这样等节点重启后,所有节点上的锁都已经失效了。也不存在以上出现2个客户端获取同一个资源的情况了。 

  相比之下,RedLock安全性和稳定性都比前一篇文章中介绍的实现要好很多,但要说完全没有问题不是。例如,如果客户端获取锁成功后,如果访问共享资源操作执行时间过长,导致锁过期了,后续客户端获取锁成功了,这样在同一个时刻又出现了2个客户端获得了锁的情况。所以针对分布式锁的应用的时候需要多测试。服务器台数越多,出现不可预期的情况也越多。如果客户端获取锁之后,在上面第三步发生了GC得情况导致GC完成后,锁失效了,这样同时也使得同一时间有2个客户端获得了锁。如果系统对共享资源有非常严格要求得情况下,还是建议需要做数据库锁得得方案来补充。如飞机票或火车票座位得情况。对于一些抢购获取,针对偶尔出现超卖,后续可以人为沟通置换得方式采用分布式锁得方式没什么问题。因为可以绝大部分保证分布式锁的安全性。

三、分布式场景下基于Redis实现分布式锁的正确姿势

  目前redisson包已经有对redlock算法封装,接下来就具体看看使用redisson包来实现分布式锁的正确姿势。

  具体实现代码如下代码所示:

public interface DistributedLock {
    /**
     * 获取锁
     * @author zhi.li
     * @return 锁标识
     */
    String acquire();

    /**
     * 释放锁
     * @author zhi.li
     * @param indentifier
     * @return
     */
    boolean release(String indentifier);
}

public class RedisDistributedRedLock implements DistributedLock {

    /**
     * redis 客户端
     */
    private RedissonClient redissonClient;

    /**
     * 分布式锁的键值
     */
    private String lockKey;

    private RLock redLock;

    /**
     * 锁的有效时间 10s
     */
    int expireTime = 10 * 1000;

    /**
     * 获取锁的超时时间
     */
    int acquireTimeout  = 500;

    public RedisDistributedRedLock(RedissonClient redissonClient, String lockKey) {
        this.redissonClient = redissonClient;
        this.lockKey = lockKey;
    }

    @Override
    public String acquire() {
        redLock = redissonClient.getLock(lockKey);
        boolean isLock;
        try{
            isLock = redLock.tryLock(acquireTimeout, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
            if(isLock){
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + lockKey + "获得了锁");
                return null;
            }
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    @Override
    public boolean release(String indentifier) {
        if(null != redLock){
            redLock.unlock();
            return true;
        }

        return false;
    }
}

    由于RedLock是针对主从和集群场景准备。上面代码采用哨兵模式。所以要让上面代码运行起来,需要先本地搭建Redis哨兵模式。本人的环境是Windows,具体Windows 哨兵环境搭建参考文章:redis sentinel部署(Windows下实现)

  具体测试代码如下所示:

public class RedisDistributedRedLockTest {
    static int n = 5;
    public static void secskill() {
        if(n <= 0) {
            System.out.println("抢购完成");
            return;
        }

        System.out.println(--n);
    }
    public static void main(String[] args) {

        Config config = new Config();
        //支持单机,主从,哨兵,集群等模式
        //此为哨兵模式
        config.useSentinelServers()
                .setMasterName("mymaster")
                .addSentinelAddress("127.0.0.1:26369","127.0.0.1:26379","127.0.0.1:26389")
                .setDatabase(0);
        Runnable runnable = () -> {
            RedisDistributedRedLock redisDistributedRedLock = null;
            RedissonClient redissonClient = null;
            try {
                redissonClient = Redisson.create(config);
                redisDistributedRedLock = new RedisDistributedRedLock(redissonClient, "stock_lock");
                redisDistributedRedLock.acquire();
                secskill();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在运行");
            } finally {
                if (redisDistributedRedLock != null) {
                    redisDistributedRedLock.release(null);
                }

                redissonClient.shutdown();
            }
        };

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Thread t = new Thread(runnable);
            t.start();
        }
    }

    具体的运行结果,如下图所示:

四、总结

  到此,基于Redis实现分布式锁的就告一段落了,由于分布式锁的实现方式主要有:数据库锁的方式、基于Redis实现和基于Zookeeper实现。接下来的一篇文章将介绍基于Zookeeper分布式锁的正确姿势。

  本文所有代码地址:https://github.com/learninghard-lizhi/common-util 

【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。