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怎么用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖

本文小編為大家詳細(xì)介紹“怎么用redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖”,內(nèi)容詳細(xì),步驟清晰,細(xì)節(jié)處理妥當(dāng),希望這篇“怎么用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學(xué)習(xí)新知識吧。

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怎么用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖

單機(jī)上的鎖和分布式鎖的聯(lián)系與區(qū)別

我們先來看下單機(jī)上的鎖。

對于在單機(jī)上運(yùn)行的多線程程序來說,鎖本身可以用一個變量表示。

  • 變量值為 0 時,表示沒有線程獲取鎖;

  • 變量值為 1 時,表示已經(jīng)有線程獲取到鎖了。

我們通常說的線程調(diào)用加鎖和釋放鎖的操作,實(shí)際上,一個線程調(diào)用加鎖操作,其實(shí)就是檢查鎖變量值是否為 0。如果是 0,就把鎖的變量值設(shè)置為 1,表示獲取到鎖,如果不是 0,就返回錯誤信息,表示加鎖失敗,已經(jīng)有別的線程獲取到鎖了。而一個線程調(diào)用釋放鎖操作,其實(shí)就是將鎖變量的值置為 0,以便其它線程可以來獲取鎖。
我用一段代碼來展示下加鎖和釋放鎖的操作,其中,lock 為鎖變量。

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

和單機(jī)上的鎖類似,分布式鎖同樣可以用一個變量來實(shí)現(xiàn)??蛻舳思渔i和釋放鎖的操作邏輯,也和單機(jī)上的加鎖和釋放鎖操作邏輯一致:加鎖時同樣需要判斷鎖變量的值,根據(jù)鎖變量值來判斷能否加鎖成功;釋放鎖時需要把鎖變量值設(shè)置為 0,表明客戶端不再持有鎖。
但是,和線程在單機(jī)上操作鎖不同的是,在分布式場景下,鎖變量需要由一個共享存儲系統(tǒng)來維護(hù),只有這樣,多個客戶端才可以通過訪問共享存儲系統(tǒng)來訪問鎖變量。相應(yīng)的,加鎖和釋放鎖的操作就變成了讀取、判斷和設(shè)置共享存儲系統(tǒng)中的鎖變量值。

這樣一來,我們就可以得出實(shí)現(xiàn)分布式鎖的兩個要求。

要求一:分布式鎖的加鎖和釋放鎖的過程,涉及多個操作。所以,在實(shí)現(xiàn)分布式鎖時,我們需要保證這些鎖操作的原子性;
要求二:共享存儲系統(tǒng)保存了鎖變量,如果共享存儲系統(tǒng)發(fā)生故障或宕機(jī),那么客戶端也就無法進(jìn)行鎖操作了。在實(shí)現(xiàn)分布式鎖時,我們需要考慮保證共享存儲系統(tǒng)的可靠性,進(jìn)而保證鎖的可靠性。

好了,知道了具體的要求,接下來,我們就來學(xué)習(xí)下 Redis 是怎么實(shí)現(xiàn)分布式鎖的。

其實(shí),我們既可以基于單個 Redis 節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn),也可以使用多個 Redis 節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)。在這兩種情況下,鎖的可靠性是不一樣的。我們先來看基于單個 Redis 節(jié)點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)方法。

基于單個 Redis 節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)分布式鎖
作為分布式鎖實(shí)現(xiàn)過程中的共享存儲系統(tǒng),Redis 可以使用鍵值對來保存鎖變量,再接收和處理不同客戶端發(fā)送的加鎖和釋放鎖的操作請求。那么,鍵值對的鍵和值具體是怎么定的呢?
我們要賦予鎖變量一個變量名,把這個變量名作為鍵值對的鍵,而鎖變量的值,則是鍵值對的值,這樣一來,Redis 就能保存鎖變量了,客戶端也就可以通過 Redis 的命令操作來實(shí)現(xiàn)鎖操作。
為了幫助你理解,我畫了一張圖片,它展示 Redis 使用鍵值對保存鎖變量,以及兩個客戶端同時請求加鎖的操作過程。
怎么用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖

可以看到,Redis 可以使用一個鍵值對 lock_key:0 來保存鎖變量,其中,鍵是 lock_key,也是鎖變量的名稱,鎖變量的初始值是 0。

我們再來分析下加鎖操作。

在圖中,客戶端 A 和 C 同時請求加鎖。因為 Redis 使用單線程處理請求,所以,即使客戶端 A 和 C 同時把加鎖請求發(fā)給了 Redis,Redis 也會串行處理它們的請求。

我們假設(shè) Redis 先處理客戶端 A 的請求,讀取 lock_key 的值,發(fā)現(xiàn) lock_key 為 0,所以,Redis 就把 lock_key 的 value 置為 1,表示已經(jīng)加鎖了。緊接著,Redis 處理客戶端 C 的請求,此時,Redis 會發(fā)現(xiàn) lock_key 的值已經(jīng)為 1 了,所以就返回加鎖失敗的信息。

剛剛說的是加鎖的操作,那釋放鎖該怎么操作呢?其實(shí),釋放鎖就是直接把鎖變量值設(shè)置為 0。

我還是借助一張圖片來解釋一下。這張圖片展示了客戶端 A 請求釋放鎖的過程。當(dāng)客戶端 A 持有鎖時,鎖變量 lock_key 的值為 1。客戶端 A 執(zhí)行釋放鎖操作后,Redis 將 lock_key 的值置為 0,表明已經(jīng)沒有客戶端持有鎖了。
怎么用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖

因為加鎖包含了三個操作(讀取鎖變量、判斷鎖變量值以及把鎖變量值設(shè)置為 1),而這三個操作在執(zhí)行時需要保證原子性。那怎么保證原子性呢?

要想保證操作的原子性,有兩種通用的方法,分別是使用 Redis 的單命令操作和使用 Lua 腳本。那么,在分布式加鎖場景下,該怎么應(yīng)用這兩個方法呢?

我們先來看下,Redis 可以用哪些單命令操作實(shí)現(xiàn)加鎖操作。

首先是 SETNX 命令,它用于設(shè)置鍵值對的值。具體來說,就是這個命令在執(zhí)行時會判斷鍵值對是否存在,如果不存在,就設(shè)置鍵值對的值,如果存在,就不做任何設(shè)置。

舉個例子,如果執(zhí)行下面的命令時,key 不存在,那么 key 會被創(chuàng)建,并且值會被設(shè)置為 value;如果 key 已經(jīng)存在,SETNX 不做任何賦值操作。

SETNX key value

對于釋放鎖操作來說,我們可以在執(zhí)行完業(yè)務(wù)邏輯后,使用 DEL 命令刪除鎖變量。不過,你不用擔(dān)心鎖變量被刪除后,其他客戶端無法請求加鎖了。因為 SETNX 命令在執(zhí)行時,如果要設(shè)置的鍵值對(也就是鎖變量)不存在,SETNX 命令會先創(chuàng)建鍵值對,然后設(shè)置它的值。所以,釋放鎖之后,再有客戶端請求加鎖時,SETNX 命令會創(chuàng)建保存鎖變量的鍵值對,并設(shè)置鎖變量的值,完成加鎖。
總結(jié)來說,我們就可以用 SETNX 和 DEL 命令組合來實(shí)現(xiàn)加鎖和釋放鎖操作。下面的偽代碼示例顯示了鎖操作的過程,你可以看下。

// 加鎖
SETNX lock_key 1
// 業(yè)務(wù)邏輯
DO THINGS
// 釋放鎖
DEL lock_key

不過,使用 SETNX 和 DEL 命令組合實(shí)現(xiàn)分布鎖,存在兩個潛在的風(fēng)險。

第一個風(fēng)險是,假如某個客戶端在執(zhí)行了 SETNX 命令、加鎖之后,緊接著卻在操作共享數(shù)據(jù)時發(fā)生了異常,結(jié)果一直沒有執(zhí)行最后的 DEL 命令釋放鎖。因此,鎖就一直被這個客戶端持有,其它客戶端無法拿到鎖,也無法訪問共享數(shù)據(jù)和執(zhí)行后續(xù)操作,這會給業(yè)務(wù)應(yīng)用帶來影響。
針對這個問題,一個有效的解決方法是,給鎖變量設(shè)置一個過期時間。這樣一來,即使持有鎖的客戶端發(fā)生了異常,無法主動地釋放鎖,Redis 也會根據(jù)鎖變量的過期時間,在鎖變量過期后,把它刪除。其它客戶端在鎖變量過期后,就可以重新請求加鎖,這就不會出現(xiàn)無法加鎖的問題了。

我們再來看第二個風(fēng)險。如果客戶端 A 執(zhí)行了 SETNX 命令加鎖后,假設(shè)客戶端 B 執(zhí)行了 DEL 命令釋放鎖,此時,客戶端 A 的鎖就被誤釋放了。如果客戶端 C 正好也在申請加鎖,就可以成功獲得鎖,進(jìn)而開始操作共享數(shù)據(jù)。這樣一來,客戶端 A 和 C 同時在對共享數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,數(shù)據(jù)就會被修改錯誤,這也是業(yè)務(wù)層不能接受的。
為了應(yīng)對這個問題,我們需要能區(qū)分來自不同客戶端的鎖操作,具體咋做呢?其實(shí),我們可以在鎖變量的值上想想辦法。
在使用 SETNX 命令進(jìn)行加鎖的方法中,我們通過把鎖變量值設(shè)置為 1 或 0,表示是否加鎖成功。1 和 0 只有兩種狀態(tài),無法表示究竟是哪個客戶端進(jìn)行的鎖操作。所以,我們在加鎖操作時,可以讓每個客戶端給鎖變量設(shè)置一個唯一值,這里的唯一值就可以用來標(biāo)識當(dāng)前操作的客戶端。在釋放鎖操作時,客戶端需要判斷,當(dāng)前鎖變量的值是否和自己的唯一標(biāo)識相等,只有在相等的情況下,才能釋放鎖。這樣一來,就不會出現(xiàn)誤釋放鎖的問題了。

知道了解決方案,那么,在 Redis 中,具體是怎么實(shí)現(xiàn)的呢?我們再來了解下。
在查看具體的代碼前,我要先帶你學(xué)習(xí)下 Redis 的 SET 命令。

我們剛剛在說 SETNX 命令的時候提到,對于不存在的鍵值對,它會先創(chuàng)建再設(shè)置值(也就是“不存在即設(shè)置”),為了能達(dá)到和 SETNX 命令一樣的效果,Redis 給 SET 命令提供了類似的選項 NX,用來實(shí)現(xiàn)“不存在即設(shè)置”。如果使用了 NX 選項,SET 命令只有在鍵值對不存在時,才會進(jìn)行設(shè)置,否則不做賦值操作。此外,SET 命令在執(zhí)行時還可以帶上 EX 或 PX 選項,用來設(shè)置鍵值對的過期時間。

舉個例子,執(zhí)行下面的命令時,只有 key 不存在時,SET 才會創(chuàng)建 key,并對 key 進(jìn)行賦值。另外,key 的存活時間由 seconds 或者 milliseconds 選項值來決定。

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

有了 SET 命令的 NX 和 EX/PX 選項后,我們就可以用下面的命令來實(shí)現(xiàn)加鎖操作了。
// 加鎖, unique_value作為客戶端唯一性的標(biāo)識

SET lock_key unique_value NX PX 10000

其中,unique_value 是客戶端的唯一標(biāo)識,可以用一個隨機(jī)生成的字符串來表示,PX 10000 則表示 lock_key 會在 10s 后過期,以免客戶端在這期間發(fā)生異常而無法釋放鎖。

因為在加鎖操作中,每個客戶端都使用了一個唯一標(biāo)識,所以在釋放鎖操作時,我們需要判斷鎖變量的值,是否等于執(zhí)行釋放鎖操作的客戶端的唯一標(biāo)識,如下所示:
//釋放鎖 比較unique_value是否相等,避免誤釋放

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

這是使用 Lua 腳本(unlock.script)實(shí)現(xiàn)的釋放鎖操作的偽代碼,其中,KEYS[1]表示 lock_key,ARGV[1]是當(dāng)前客戶端的唯一標(biāo)識,這兩個值都是我們在執(zhí)行 Lua 腳本時作為參數(shù)傳入的。

最后,我們執(zhí)行下面的命令,就可以完成鎖釋放操作了。

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

你可能也注意到了,在釋放鎖操作中,我們使用了 Lua 腳本,這是因為,釋放鎖操作的邏輯也包含了讀取鎖變量、判斷值、刪除鎖變量的多個操作,而 Redis 在執(zhí)行 Lua 腳本時,可以以原子性的方式執(zhí)行,從而保證了鎖釋放操作的原子性。

好了,到這里,你了解了如何使用 SET 命令和 Lua 腳本在 Redis 單節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)分布式鎖。但是,我們現(xiàn)在只用了一個 Redis 實(shí)例來保存鎖變量,如果這個 Redis 實(shí)例發(fā)生故障宕機(jī)了,那么鎖變量就沒有了。此時,客戶端也無法進(jìn)行鎖操作了,這就會影響到業(yè)務(wù)的正常執(zhí)行。所以,我們在實(shí)現(xiàn)分布式鎖時,還需要保證鎖的可靠性。那怎么提高呢?這就要提到基于多個 Redis 節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)分布式鎖的方式了。

基于多個 Redis 節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)高可靠的分布式鎖
當(dāng)我們要實(shí)現(xiàn)高可靠的分布式鎖時,就不能只依賴單個的命令操作了,我們需要按照一定的步驟和規(guī)則進(jìn)行加解鎖操作,否則,就可能會出現(xiàn)鎖無法工作的情況?!耙欢ǖ牟襟E和規(guī)則”是指啥呢?其實(shí)就是分布式鎖的算法。

為了避免 Redis 實(shí)例故障而導(dǎo)致的鎖無法工作的問題,Redis 的開發(fā)者 Antirez 提出了分布式鎖算法 Redlock。

Redlock 算法的基本思路,是讓客戶端和多個獨(dú)立的 Redis 實(shí)例依次請求加鎖,如果客戶端能夠和半數(shù)以上的實(shí)例成功地完成加鎖操作,那么我們就認(rèn)為,客戶端成功地獲得分布式鎖了,否則加鎖失敗。這樣一來,即使有單個 Redis 實(shí)例發(fā)生故障,因為鎖變量在其它實(shí)例上也有保存,所以,客戶端仍然可以正常地進(jìn)行鎖操作,鎖變量并不會丟失。

我們來具體看下 Redlock 算法的執(zhí)行步驟。Redlock 算法的實(shí)現(xiàn)需要有 N 個獨(dú)立的 Redis 實(shí)例。接下來,我們可以分成 3 步來完成加鎖操作。

第一步是,客戶端獲取當(dāng)前時間。
第二步是,客戶端按順序依次向 N 個 Redis 實(shí)例執(zhí)行加鎖操作。

這里的加鎖操作和在單實(shí)例上執(zhí)行的加鎖操作一樣,使用 SET 命令,帶上 NX,EX/PX 選項,以及帶上客戶端的唯一標(biāo)識。當(dāng)然,如果某個 Redis 實(shí)例發(fā)生故障了,為了保證在這種情況下,Redlock 算法能夠繼續(xù)運(yùn)行,我們需要給加鎖操作設(shè)置一個超時時間。

如果客戶端在和一個 Redis 實(shí)例請求加鎖時,一直到超時都沒有成功,那么此時,客戶端會和下一個 Redis 實(shí)例繼續(xù)請求加鎖。加鎖操作的超時時間需要遠(yuǎn)遠(yuǎn)地小于鎖的有效時間,一般也就是設(shè)置為幾十毫秒。

第三步是,一旦客戶端完成了和所有 Redis 實(shí)例的加鎖操作,客戶端就要計算整個加鎖過程的總耗時。

客戶端只有在滿足下面的這兩個條件時,才能認(rèn)為是加鎖成功。

  • 條件一:客戶端從超過半數(shù)(大于等于 N/2+1)的 Redis 實(shí)例上成功獲取到了鎖;

  • 條件二:客戶端獲取鎖的總耗時沒有超過鎖的有效時間。

在滿足了這兩個條件后,我們需要重新計算這把鎖的有效時間,計算的結(jié)果是鎖的最初有效時間減去客戶端為獲取鎖的總耗時。如果鎖的有效時間已經(jīng)來不及完成共享數(shù)據(jù)的操作了,我們可以釋放鎖,以免出現(xiàn)還沒完成數(shù)據(jù)操作,鎖就過期了的情況。

當(dāng)然,如果客戶端在和所有實(shí)例執(zhí)行完加鎖操作后,沒能同時滿足這兩個條件,那么,客戶端向所有 Redis 節(jié)點(diǎn)發(fā)起釋放鎖的操作。

在 Redlock 算法中,釋放鎖的操作和在單實(shí)例上釋放鎖的操作一樣,只要執(zhí)行釋放鎖的 Lua 腳本就可以了。這樣一來,只要 N 個 Redis 實(shí)例中的半數(shù)以上實(shí)例能正常工作,就能保證分布式鎖的正常工作了。

所以,在實(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用中,如果你想要提升分布式鎖的可靠性,就可以通過 Redlock 算法來實(shí)現(xiàn)。

讀到這里,這篇“怎么用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖”文章已經(jīng)介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點(diǎn)還需要大家自己動手實(shí)踐使用過才能領(lǐng)會,如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。


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