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Interviews are no longer hanged!This is the correct way to open the seven schemes of Redis distributed locks

2022-08-03 16:40:00 【InfoQ】

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.如果有不正确的地方,欢迎大家指出哈,一起学习一起进步.

什么是分布式锁

方案一：SETNX + EXPIRE

方案二：SETNX + value值是(系统时间+过期时间)

方案三：使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)

方案四：SET的扩展命令(SET EX PX NX)

方案五：SET EX PX NX + 校验唯一随机值,再释放锁

方案六: 开源框架~Redisson

方案七：多机实现的分布式锁Redlock

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.

我们先来看下,一把靠谱的分布式锁应该有哪些特征：

「互斥性」: 任意时刻,只有一个客户端能持有锁.

「锁超时释放」：持有锁超时,可以释放,防止不必要的资源浪费,也可以防止死锁.

「可重入性」:一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁.

「高性能和高可用」：加锁和解锁需要开销尽可能低,同时要保证高可用,避免分布式锁失效.

「安全性」：锁只能被持有的客户端删除,不能被其他客户端删除

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)&nbsp;==&nbsp;1）{&nbsp;//加锁&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;expire（key_resource_id,100）;&nbsp;//设置过期时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;try&nbsp;{&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;do&nbsp;something&nbsp;&nbsp;//业务请求&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}catch(){&nbsp;&nbsp;&nbsp;}&nbsp;&nbsp;&nbsp;finally&nbsp;{&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;jedis.del(key_resource_id);&nbsp;//释放锁&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}&nbsp;}&nbsp;

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」.

Redis分布式锁方案二：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&nbsp;expires&nbsp;=&nbsp;System.currentTimeMillis()&nbsp;+&nbsp;expireTime;&nbsp;//系统时间+设置的过期时间&nbsp;String&nbsp;expiresStr&nbsp;=&nbsp;String.valueOf(expires);&nbsp;&nbsp;//&nbsp;如果当前锁不存在,返回加锁成功&nbsp;if&nbsp;(jedis.setnx(key_resource_id,&nbsp;expiresStr)&nbsp;==&nbsp;1)&nbsp;{&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return&nbsp;true;&nbsp;}&nbsp;&nbsp;//&nbsp;如果锁已经存在,获取锁的过期时间&nbsp;String&nbsp;currentValueStr&nbsp;=&nbsp;jedis.get(key_resource_id);&nbsp;&nbsp;//&nbsp;如果获取到的过期时间,小于系统当前时间,表示已经过期&nbsp;if&nbsp;(currentValueStr&nbsp;!=&nbsp;null&nbsp;&&&nbsp;Long.parseLong(currentValueStr)&nbsp;<&nbsp;System.currentTimeMillis())&nbsp;{&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;//&nbsp;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）&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;String&nbsp;oldValueStr&nbsp;=&nbsp;jedis.getSet(key_resource_id,&nbsp;expiresStr);&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if&nbsp;(oldValueStr&nbsp;!=&nbsp;null&nbsp;&&&nbsp;oldValueStr.equals(currentValueStr))&nbsp;{&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;//&nbsp;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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return&nbsp;true;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}&nbsp;}&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;//其他情况,均返回加锁失败&nbsp;return&nbsp;false;&nbsp;}&nbsp;

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.但是这个方案还有别的缺点：

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.

Redis分布式锁方案三：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&nbsp;redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1])&nbsp;==&nbsp;1&nbsp;then&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])&nbsp;else&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return&nbsp;0&nbsp;end;&nbsp;

加锁代码如下：

&nbsp;String&nbsp;lua_scripts&nbsp;=&nbsp;&quot;if&nbsp;redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1])&nbsp;==&nbsp;1&nbsp;then&quot;&nbsp;+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&quot;&nbsp;redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])&nbsp;return&nbsp;1&nbsp;else&nbsp;return&nbsp;0&nbsp;end&quot;;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Object&nbsp;result&nbsp;=&nbsp;jedis.eval(lua_scripts,&nbsp;Collections.singletonList(key_resource_id),&nbsp;Collections.singletonList(values));&nbsp;//判断是否成功&nbsp;return&nbsp;result.equals(1L);&nbsp;

这个方案,跟方案二对比,你觉得哪个更好呢?

Redis分布式锁方案方案四：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demo如下：

if（jedis.set(key_resource_id,&nbsp;lock_value,&nbsp;&quot;NX&quot;,&nbsp;&quot;EX&quot;,&nbsp;100s)&nbsp;==&nbsp;1）{&nbsp;//加锁&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;try&nbsp;{&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;do&nbsp;something&nbsp;&nbsp;//业务处理&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}catch(){&nbsp;&nbsp;&nbsp;}&nbsp;&nbsp;&nbsp;finally&nbsp;{&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;jedis.del(key_resource_id);&nbsp;//释放锁&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}&nbsp;}&nbsp;

但是呢,这个方案还是可能存在问题：

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.

方案五：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.伪代码如下：

if（jedis.set(key_resource_id,&nbsp;uni_request_id,&nbsp;&quot;NX&quot;,&nbsp;&quot;EX&quot;,&nbsp;100s)&nbsp;==&nbsp;1）{&nbsp;//加锁&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;try&nbsp;{&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;do&nbsp;something&nbsp;&nbsp;//业务处理&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}catch(){&nbsp;&nbsp;&nbsp;}&nbsp;&nbsp;&nbsp;finally&nbsp;{&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;//判断是不是当前线程加的锁,是才释放&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if&nbsp;(uni_request_id.equals(jedis.get(key_resource_id)))&nbsp;{&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;jedis.del(lockKey);&nbsp;//释放锁&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}&nbsp;}&nbsp;

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,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&nbsp;redis.call('get',KEYS[1])&nbsp;==&nbsp;ARGV[1]&nbsp;then&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return&nbsp;redis.call('del',KEYS[1])&nbsp;&nbsp;else&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return&nbsp;0&nbsp;end;&nbsp;

Redis分布式锁方案六：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,那么就会不断地延长锁key的生存时间.因此,Redisson就是使用Redisson解决了「锁过期释放,业务没执行完」问题.

Redis分布式锁方案七：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：

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.

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

1.获取当前时间,以毫秒为单位.

2.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.

3.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,又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：