Redis中是如何實現分散式鎖的？
- 2019 年 10 月 25 日
- 筆記
分散式鎖常見的三種實現方式：
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資料庫樂觀鎖；
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基於Redis的分散式鎖；
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基於ZooKeeper的分散式鎖。
本地面試考點是，你對Redis使用熟悉嗎？Redis中是如何實現分散式鎖的。
要點
Redis要實現分散式鎖，以下條件應該得到滿足
互斥性
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在任意時刻，只有一個客戶端能持有鎖。
不能死鎖
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客戶端在持有鎖的期間崩潰而沒有主動解鎖，也能保證後續其他客戶端能加鎖。
容錯性
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只要大部分的Redis節點正常運行，客戶端就可以加鎖和解鎖。
實現
可以直接通過 set key value px milliseconds nx 命令實現加鎖， 通過Lua腳本實現解鎖。
//獲取鎖（unique_value可以是UUID等） SET resource_name unique_value NX PX 30000 //釋放鎖（lua腳本中，一定要比較value，防止誤解鎖） if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return 0 end
程式碼解釋
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set 命令要用
set key value px milliseconds nx，替代setnx + expire需要分兩次執行命令的方式，保證了原子性， -
value 要具有唯一性，可以使用
UUID.randomUUID().toString()方法生成，用來標識這把鎖是屬於哪個請求加的，在解鎖的時候就可以有依據； -
釋放鎖時要驗證 value 值，防止誤解鎖；
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通過 Lua 腳本來避免 Check And Set 模型的並發問題，因為在釋放鎖的時候因為涉及到多個Redis操作 （利用了eval命令執行Lua腳本的原子性）；
加鎖程式碼分析
首先，set()加入了NX參數，可以保證如果已有key存在，則函數不會調用成功，也就是只有一個客戶端能持有鎖，滿足互斥性。其次，由於我們對鎖設置了過期時間，即使鎖的持有者後續發生崩潰而沒有解鎖，鎖也會因為到了過期時間而自動解鎖（即key被刪除），不會發生死鎖。最後，因為我們將value賦值為requestId，用來標識這把鎖是屬於哪個請求加的，那麼在客戶端在解鎖的時候就可以進行校驗是否是同一個客戶端。
解鎖程式碼分析
將Lua程式碼傳到jedis.eval()方法里，並使參數KEYS[1]賦值為lockKey，ARGV[1]賦值為requestId。在執行的時候，首先會獲取鎖對應的value值，檢查是否與requestId相等，如果相等則解鎖（刪除key）。
存在的風險
如果存儲鎖對應key的那個節點掛了的話，就可能存在丟失鎖的風險，導致出現多個客戶端持有鎖的情況，這樣就不能實現資源的獨享了。
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客戶端A從master獲取到鎖
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在master將鎖同步到slave之前，master宕掉了（Redis的主從同步通常是非同步的）。
主從切換，slave節點被晉級為master節點 -
客戶端B取得了同一個資源被客戶端A已經獲取到的另外一個鎖。導致存在同一時刻存不止一個執行緒獲取到鎖的情況。
redlock演算法出現
這個場景是假設有一個 redis cluster，有 5 個 redis master 實例。然後執行如下步驟獲取一把鎖：
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獲取當前時間戳，單位是毫秒；
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跟上面類似，輪流嘗試在每個 master 節點上創建鎖，過期時間較短，一般就幾十毫秒；
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嘗試在大多數節點上建立一個鎖，比如 5 個節點就要求是 3 個節點 n / 2 + 1；
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客戶端計算建立好鎖的時間，如果建立鎖的時間小於超時時間，就算建立成功了；
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要是鎖建立失敗了，那麼就依次之前建立過的鎖刪除；
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只要別人建立了一把分散式鎖，你就得不斷輪詢去嘗試獲取鎖。
Redis 官方給出了以上兩種基於 Redis 實現分散式鎖的方法，詳細說明可以查看：
https://redis.io/topics/distlock 。
Redisson實現
Redisson是一個在Redis的基礎上實現的Java駐記憶體數據網格（In-Memory Data Grid）。它不僅提供了一系列的分散式的Java常用對象，還實現了可重入鎖（Reentrant Lock）、公平鎖（Fair Lock、聯鎖（MultiLock）、 紅鎖（RedLock）、 讀寫鎖（ReadWriteLock）等，還提供了許多分散式服務。
Redisson提供了使用Redis的最簡單和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促進使用者對Redis的關注分離（Separation of Concern），從而讓使用者能夠將精力更集中地放在處理業務邏輯上。
Redisson 分散式重入鎖用法
Redisson 支援單點模式、主從模式、哨兵模式、集群模式，這裡以單點模式為例：
// 1.構造redisson實現分散式鎖必要的Config Config config = new Config(); config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:5379").setPassword("123456").setDatabase(0); // 2.構造RedissonClient RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config); // 3.獲取鎖對象實例（無法保證是按執行緒的順序獲取到） RLock rLock = redissonClient.getLock(lockKey); try { /** * 4.嘗試獲取鎖 * waitTimeout 嘗試獲取鎖的最大等待時間，超過這個值，則認為獲取鎖失敗 * leaseTime 鎖的持有時間,超過這個時間鎖會自動失效（值應設置為大於業務處理的時間，確保在鎖有效期內業務能處理完） */ boolean res = rLock.tryLock((long)waitTimeout, (long)leaseTime, TimeUnit.SECONDS); if (res) { //成功獲得鎖，在這裡處理業務 } } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("aquire lock fail"); }finally{ //無論如何, 最後都要解鎖 rLock.unlock(); }
加鎖流程圖
解鎖流程圖
我們可以看到，RedissonLock是可重入的，並且考慮了失敗重試，可以設置鎖的最大等待時間， 在實現上也做了一些優化，減少了無效的鎖申請，提升了資源的利用率。
需要特別注意的是，RedissonLock 同樣沒有解決 節點掛掉的時候，存在丟失鎖的風險的問題。而現實情況是有一些場景無法容忍的，所以 Redisson 提供了實現了redlock演算法的 RedissonRedLock，RedissonRedLock 真正解決了單點失敗的問題，代價是需要額外的為 RedissonRedLock 搭建Redis環境。
所以，如果業務場景可以容忍這種小概率的錯誤，則推薦使用 RedissonLock， 如果無法容忍，則推薦使用 RedissonRedLock。
參考
https://github.com/javazhiyin/advanced-java/
https://crazyfzw.github.io/2019/04/15/distributed-locks-with-redis/
最近三期
