如何用Redis实现分布式锁,其有哪些优缺点?

分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制,用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。如下图所示:

图片[1]-如何用Redis实现分布式锁,其有哪些优缺点?-不念博客
分布式锁

Redis 本身可以被多个客户端共享访问,正好就是一个共享存储系统,可以用来保存分布式锁,而且 Redis 的读写性能高,可以应对高并发的锁操作场景。

Redis 的 SET 命令有个 NX 参数可以实现「key不存在才插入」,所以可以用它来实现分布式锁:

  • 如果 key 不存在,则显示插入成功,可以用来表示加锁成功;
  • 如果 key 存在,则会显示插入失败,可以用来表示加锁失败。

基于 Redis 节点实现分布式锁时,对于加锁操作,我们需要满足三个条件。

  • 加锁包括了读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值三个操作,但需要以原子操作的方式完成,所以,我们使用 SET 命令带上 NX 选项来实现加锁;
  • 锁变量需要设置过期时间,以免客户端拿到锁后发生异常,导致锁一直无法释放,所以,我们在 SET 命令执行时加上 EX/PX 选项,设置其过期时间;
  • 锁变量的值需要能区分来自不同客户端的加锁操作,以免在释放锁时,出现误释放操作,所以,我们使用 SET 命令设置锁变量值时,每个客户端设置的值是一个唯一值,用于标识客户端;

满足这三个条件的分布式命令如下:

SET lock_key unique_value NX PX 10000 
  • lock_key 就是 key 键;
  • unique_value 是客户端生成的唯一的标识,区分来自不同客户端的锁操作;
  • NX 代表只在 lock_key 不存在时,才对 lock_key 进行设置操作;
  • PX 10000 表示设置 lock_key 的过期时间为 10s,这是为了避免客户端发生异常而无法释放锁。

而解锁的过程就是将 lock_key 键删除(del lock_key),但不能乱删,要保证执行操作的客户端就是加锁的客户端。所以,解锁的时候,我们要先判断锁的 unique_value 是否为加锁客户端,是的话,才将 lock_key 键删除。

可以看到,解锁是有两个操作,这时就需要 Lua 脚本来保证解锁的原子性,因为 Redis 在执行 Lua 脚本时,可以以原子性的方式执行,保证了锁释放操作的原子性。

// 释放锁时,先比较 unique_value 是否相等,避免锁的误释放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

这样一来,就通过使用 SET 命令和 Lua 脚本在 Redis 单节点上完成了分布式锁的加锁和解锁。

基于Redis实现分布式锁有什么优缺点?

基于 Redis 实现分布式锁的优点

  1. 性能高效(这是选择缓存实现分布式锁最核心的出发点)。
  2. 实现方便。很多研发工程师选择使用 Redis 来实现分布式锁,很大成分上是因为 Redis 提供了 setnx 方法,实现分布式锁很方便。
  3. 避免单点故障(因为 Redis 是跨集群部署的,自然就避免了单点故障)。

基于 Redis 实现分布式锁的缺点

  • 超时时间不好设置。如果锁的超时时间设置过长,会影响性能,如果设置的超时时间过短会保护不到共享资源。比如在有些场景中,一个线程 A 获取到了锁之后,由于业务代码执行时间可能比较长,导致超过了锁的超时时间,自动失效,注意 A 线程没执行完,后续线程 B 又意外的持有了锁,意味着可以操作共享资源,那么两个线程之间的共享资源就没办法进行保护了。那么如何合理设置超时时间呢? 我们可以基于续约的方式设置超时时间:先给锁设置一个超时时间,然后启动一个守护线程,让守护线程在一段时间后,重新设置这个锁的超时时间。实现方式就是:写一个守护线程,然后去判断锁的情况,当锁快失效的时候,再次进行续约加锁,当主线程执行完成后,销毁续约锁即可,不过这种方式实现起来相对复杂。
  • Redis 主从复制模式中的数据是异步复制的,这样导致分布式锁的不可靠性。如果在 Redis 主节点获取到锁后,在没有同步到其他节点时,Redis 主节点宕机了,此时新的 Redis 主节点依然可以获取锁,所以多个应用服务就可以同时获取到锁。

Redis如何解决集群情况下分布式锁的可靠性?

为了保证集群环境下分布式锁的可靠性,Redis 官方已经设计了一个分布式锁算法 Redlock(红锁)。

它是基于多个 Redis 节点的分布式锁,即使有节点发生了故障,锁变量仍然是存在的,客户端还是可以完成锁操作。官方推荐是至少部署 5 个 Redis 节点,而且都是主节点,它们之间没有任何关系,都是一个个孤立的节点。

Redlock 算法的基本思路,是让客户端和多个独立的 Redis 节点依次请求申请加锁,如果客户端能够和半数以上的节点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,否则加锁失败

这样一来,即使有某个 Redis 节点发生故障,因为锁的数据在其他节点上也有保存,所以客户端仍然可以正常地进行锁操作,锁的数据也不会丢失。

Redlock 算法加锁三个过程:

  • 第一步是,客户端获取当前时间(t1)。
  • 第二步是,客户端按顺序依次向 N 个 Redis 节点执行加锁操作:加锁操作使用 SET 命令,带上 NX,EX/PX 选项,以及带上客户端的唯一标识。如果某个 Redis 节点发生故障了,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(不是对「锁」设置超时时间,而是对「加锁操作」设置超时时间),加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的过期时间,一般也就是设置为几十毫秒。
  • 第三步是,一旦客户端从超过半数(大于等于 N/2+1)的 Redis 节点上成功获取到了锁,就再次获取当前时间(t2),然后计算计算整个加锁过程的总耗时(t2-t1)。如果 t2-t1 < 锁的过期时间,此时,认为客户端加锁成功,否则认为加锁失败。

可以看到,加锁成功要同时满足两个条件(简述:如果有超过半数的 Redis 节点成功的获取到了锁,并且总耗时没有超过锁的有效时间,那么就是加锁成功):

  • 条件一:客户端从超过半数(大于等于 N/2+1)的 Redis 节点上成功获取到了锁;
  • 条件二:客户端从大多数节点获取锁的总耗时(t2-t1)小于锁设置的过期时间。

加锁成功后,客户端需要重新计算这把锁的有效时间,计算的结果是「锁最初设置的过期时间」减去「客户端从大多数节点获取锁的总耗时(t2-t1)」。如果计算的结果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。

加锁失败后,客户端向所有 Redis 节点发起释放锁的操作,释放锁的操作和在单节点上释放锁的操作一样,只要执行释放锁的 Lua 脚本就可以了。

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