百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术教程 > 正文

面试官常问:关于Redis的分布式锁设计,你是如何实现的?

mhr18 2024-10-22 12:37 19 浏览 0 评论

前言

基于Redis的分布式锁实现,原理很简单嘛:检测一下Key是否存在,不存在则Set Key,加锁成功,存在则加锁失败。对吗?这么简单吗?

如果你真这么想,那么你真的需要好好听我讲一下了。接下来,咱们找个例子研究一下。

在开始之前,咱们先定些规则:

  • 关于示例代码:
    • 需要搭配我准备的示例代码,该示例采用C#编写
    • 示例中的材料Id固定为10000
    • 示例中的材料初始库存均为100
  • 关于Redis中的Key:
    • 指示材料库存的Key为ProductStock_10000
    • 自己实现的分布式锁中,指示锁的Key为DistributedLock_10000
    • RedLock.net中,指示锁的Key为redlock:10000

1|0假如没有锁

如果没有锁,我们可以通过Jmeter并发100个请求,看看最后库存是不是0

/// <summary>
/// 无锁扣减库存
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("DecreaseProductStockWithNoLock")]
public async Task<string> DecreaseProductStockWithNoLock()
{
    var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
    var currentQuantity = (long)(await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey));
    if (currentQuantity < 1)
        throw new Exception("库存不足");

    var leftQuantity = currentQuantity - 1;
    await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);

    return #34;剩余库存:{leftQuantity}";
}

完了,库存全乱了,收拾收拾,跑路吧o(╥﹏╥)o!

2|0单应用中的锁

提到锁,大多数人首先想到的应该就是Monitor的语法糖lock了,这是大多数人最先接触到的一种锁。在单应用中,因为lock是线程锁,所以使用该锁一般是没有什么问题的。

/// <summary>
/// 在单应用中扣减库存
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("DecreaseProductStockInSingleApp")]
public string DecreaseProductStockInSingleApp()
{
    long leftQuantity;
    lock (_lockObj)
    {
        var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
        var currentQuantity = (long)_redisDatabase.Database.StringGet(stockKey);
        if (currentQuantity < 1)
            throw new Exception("库存不足");

        leftQuantity = currentQuantity - 1;
        _redisDatabase.Database.StringSet(stockKey, leftQuantity);
    }

    return #34;剩余库存:{leftQuantity}";
}

结果和我们所期望的一样,剩余库存为0

但是如果我们进行应用集群,部署多份一模一样的应用,那lock就无能为力了。接下来,咱们启动两个应用实例来看看

# 以开发环境运行,能看到更多信息
dotnet XXTk.Redis.DistributedLock.Api.dll --urls http://localhost:5000 --environment Development

dotnet XXTk.Redis.DistributedLock.Api.dll --urls http://localhost:5010 --environment Development

可见,一共发送了100个请求,本应该最后库存为0的,却还剩17个

3|0应用集群中的锁

3|1版本1

很明显,lock已经没用了,是时候进入咱们的主题了——基于Redis的分布式锁设计。

初步的思路是这样的:

  1. 将材料Id作为Redis Key
  2. 如果Redis中存在该Key,则认为锁已经被其他线程占用了
  3. 如果Redis中不存在Key,则将该Key添加到Redis中,Value则随意赋值
  4. 当获取到锁的业务执行完毕后,将Key从Redis中移除

有了思路,接下来就该想一下如何实现了。很幸运,Redis的命令SETNX key value完全满足我们的需求,实现如下:

对Redis命令不熟悉的同学,可以参考这篇Redis命令文档

/// <summary>
/// 在应用集群中扣减库存V1
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("v1/DecreaseProductStockInAppCluster")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterV1()
{
    var lockKey = GetDistributedLockKey(ProductId.ToString());

    // 使用 SETNX key value 命令加锁
    if (await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(lockKey, 1, null, When.NotExists, CommandFlags.DemandMaster))
    {
        try
        {
            var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
            var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
            if (currentQuantity < 1)
                throw new Exception("库存不足");

            var leftQuantity = currentQuantity - 1;
            await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);

            return #34;剩余库存:{leftQuantity}";
        }
        finally
        {
            // 释放锁
            await _redisDatabase.Database.KeyDeleteAsync(lockKey, CommandFlags.DemandMaster);
        }
    }
    else
        throw new Exception("获取锁失败");
}

我没找到Jmeter统计请求成功或失败次数的方法,所以使用了聚合报告,通过报告里的错误率手动计算。如果你知道,可以分享给我,谢谢!

通过计算,成功50次,失败50次,而我们查到的库存也是还剩余50个,所以已经基本实现了我们的需求。

3|2版本2

虽然版本1已经基本实现了我们的需求,但是试想一下:

  • 代码执行在try块中时,应用崩溃了,导致锁未被释放
  • 释放锁时,由于网络问题,连接Redis失败了,导致锁未被释放

如果发生了以上任何情况,都无法正确的释放锁,导致锁永远无法释放,导致死锁。

那我们应该怎么办呢?对,就是给锁加一个过期时间!不过SETNX命令并没有“过期时间”参数,那我们就需要在获取到锁后,通过EXPIRE命令设置锁的过期时间。

这样,可以吗?当然不可以,我们需要将SETEXPIRE两个操作合并为一个原子性操作,那我们应该怎么做呢?别担心,Redis对SET命令进行了增强,使用SET key value EX seconds NX命令即可,最后的NX则是表示与SETNX同义。

/// <summary>
/// 在应用集群中扣减库存V2
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("v2/DecreaseProductStockInAppCluster")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterV2()
{
    var lockKey = GetDistributedLockKey(ProductId.ToString());
    var expiresIn = TimeSpan.FromSeconds(30);

    // 使用 SET key value EX seconds NX 命令加锁,并设置过期时间
    if (await _redisDatabase.AddAsync(lockKey, 1, expiresIn, When.NotExists, CommandFlags.DemandMaster))
    {
        try
        {
            var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
            var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
            if (currentQuantity < 1)
                throw new Exception("库存不足");

            var leftQuantity = currentQuantity - 1;
            await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);

            return #34;剩余库存:{leftQuantity}";
        }
        finally
        {
            // 释放锁
            await _redisDatabase.Database.KeyDeleteAsync(lockKey, CommandFlags.DemandMaster);
        }
    }
    else
        throw new Exception("获取锁失败");
}

3|3版本3

好,死锁的问题咱们已经解决了,那咱们的分布式锁是不是已经完美了呢?NO!NO!NO!还是有一些问题滴:

  1. 如果线程A获取到了锁,并设置了锁的过期时间是30s,而业务的执行时长需要40s,这就出现了锁被提前释放的问题
  2. 如果锁被提前释放了,然后被另一个线程B获取到了,此时线程A的业务执行完毕了,然后执行了finally代码块中的锁释放代码,这就把不属于线程A而属于线程B的锁释放掉了,这下可全乱套了。

是不是感觉越改问题越多?别灰心,咱们一个一个来解决,先来解决第二个“错误释放了不属于自己的锁”的问题。为了让线程知道哪个是自己的锁,我们需要给线程起个唯一不重复的名字,当需要释放锁的时候,先检查一下是不是自己的锁,如果是,才释放锁。那这个名字放在哪里呢?咱们之前LockKey对应的Value不是没有用嘛,那咱们就把名字存这里面,实现如下:

/// <summary>
/// 在应用集群中扣减库存V3
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("v3/DecreaseProductStockInAppCluster")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterV3()
{
    var lockKey = GetDistributedLockKey(ProductId.ToString());
    var resourceId = Guid.NewGuid().ToString();
    var expiresIn = TimeSpan.FromSeconds(30);

    // 使用 SET key value EX seconds NX 命令加锁,设置过期时间,并将值设置为业务Id
    if (await _redisDatabase.AddAsync(lockKey, resourceId, expiresIn, When.NotExists, CommandFlags.DemandMaster))
    {
        try
        {
            var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
            var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
            if (currentQuantity < 1)
                throw new Exception("库存不足");

            var leftQuantity = currentQuantity - 1;
            await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);

            return #34;剩余库存:{leftQuantity}";
        }
        finally
        {
            // 释放锁
            if (await _redisDatabase.GetAsync<string>(lockKey) == resourceId)
            {
                _redisDatabase.Database.KeyDelete(lockKey, CommandFlags.DemandMaster);
            }
        }
    }
    else
        throw new Exception("获取锁失败");
}

3|4版本4

上面的代码,你应该看出问题了吧?没错,最后的释放锁代码是分两步执行的,并不是原子操作,这肯定是不允许的啦!但是,Redis又没有提供相关命令,所以我们只能使用lua脚本了:

/// <summary>
/// 在应用集群中扣减库存V4
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("v4/DecreaseProductStockInAppCluster")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterV4()
{
    var lockKey = GetDistributedLockKey(ProductId.ToString());
    var resourceId = Guid.NewGuid().ToString();
    var expiresIn = TimeSpan.FromSeconds(30);

    // 使用 SET key value EX seconds NX 命令加锁,设置过期时间,并将值设置为业务Id
    if (await _redisDatabase.AddAsync(lockKey, resourceId, expiresIn, When.NotExists, CommandFlags.DemandMaster))
    {
        try
        {
            var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
            var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
            if (currentQuantity < 1)
                throw new Exception("库存不足");

            var leftQuantity = currentQuantity - 1;
            await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);

            return #34;剩余库存:{leftQuantity}";
        }
        finally
        {
            // 释放锁,使用lua脚本实现操作的原子性
            await _redisDatabase.Database.ScriptEvaluateAsync(@"
                if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
                    return redis.call('del', KEYS[1])
                else
                    return 0
                end",
             keys: new RedisKey[] { lockKey },
             values: new RedisValue[] { resourceId }, 
             CommandFlags.DemandMaster);
        }
    }
    else
        throw new Exception("获取锁失败");
}

如果你没有使用我的示例代码,而是自己写的,可能会出现锁未被正确释放的问题:执行完lua脚本后,返回的是0。这可能是因为你使用了Json序列化工具来将对象序列化为字符串,以将其存放到Redis中。但是由于Json序列化字符串时,将引号(")也序列化为了("),这就会导致字符串"123"存入到Redis中为"\"123\""。具体解决办法可以参考我实现的RedisNewtonsoftSerializer类。

3|5版本5

最后,我们来解决最后一个问题——业务执行时长超过了锁的过期时长,导致锁提前被释放。由于我们无法准确预测业务的执行时长,锁过期时间设置得太长也不合理,所以,若业务还未执行完,我们必须能够在锁快过期的时候,适当的延长锁过期时间。可以通过定时器来解决。

/// <summary>
/// 在应用集群中扣减库存V5
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("v5/DecreaseProductStockInAppCluster")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterV5()
{
    var lockKey = GetDistributedLockKey(ProductId.ToString());
    var resourceId = Guid.NewGuid().ToString();
    var expiresIn = TimeSpan.FromSeconds(30);

    // 使用 SET key value EX seconds NX 命令加锁,设置过期时间,并将值设置为业务Id
    if (await _redisDatabase.AddAsync(lockKey, resourceId, expiresIn, When.NotExists, CommandFlags.DemandMaster))
    {
        try
        {
            // 启动定时器,定时延长key的过期时间
            var interval = expiresIn.TotalMilliseconds / 2;
            var timer = new System.Threading.Timer(
                callback: state => ExtendLockLifetime(lockKey, resourceId, expiresIn),
                state: null,
                dueTime: (int)interval,
                period: (int)interval);

            var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
            var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
            if (currentQuantity < 1)
                throw new Exception("库存不足");

            var leftQuantity = currentQuantity - 1;
            await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);

            timer.Change(Timeout.Infinite, Timeout.Infinite);
            timer.Dispose();
            timer = null;

            return #34;剩余库存:{leftQuantity}";
        }
        finally
        {
            // 释放锁,使用lua脚本实现操作的原子性
            await _redisDatabase.Database.ScriptEvaluateAsync(@"
                if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
                    return redis.call('del', KEYS[1])
                else
                    return 0
                end",
             keys: new RedisKey[] { lockKey },
             values: new RedisValue[] { resourceId },
             CommandFlags.DemandMaster);
        }
    }
    else
        throw new Exception("获取锁失败");
}

private void ExtendLockLifetime(string lockKey, string resourceId, TimeSpan expiresIn)
{
    _redisDatabase.Database.ScriptEvaluate(@"
        local currentVal = redis.call('get', KEYS[1])
        if (currentVal == false) then
            return redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'PX', ARGV[2]) and 1 or 0
        elseif (currentVal == ARGV[1]) then
            return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2])
        else
            return -1
        end
    ",
    keys: new RedisKey[] { lockKey },
    values: new RedisValue[] { resourceId, (long)expiresIn.TotalMilliseconds },
    CommandFlags.DemandMaster);
}

3|6使用RedLock.net中的分布式锁

以上的版本5,已经包含了分布式锁的基本思想了,不过我写的肯定比较简陋,所以我给大家推荐一个比较不错的开源实现——RedLock.net

Redis官方文档整理了常用语言的分布式锁实现,也梳理了RedLock的实现原理。

/// <summary>
/// 通过使用RedLock在应用集群中扣减库存
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("DecreaseProductStockInAppClusterWithRedLock")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterWithRedLock()
{
    // 锁的过期时间为30s,等待获取锁的时间为20s,如果没有获取到锁,则等待1秒钟后再次尝试获取
    using var redLock = await _distributedLockFactory.CreateLockAsync(
        resource: ProductId.ToString(),
        expiryTime: TimeSpan.FromSeconds(30),
        waitTime: TimeSpan.FromSeconds(20),
        retryTime: TimeSpan.FromSeconds(1)
    );

    // 确认是否已获取到锁
    if (redLock.IsAcquired)
    {
        var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
        var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
        if (currentQuantity < 1)
            throw new Exception("库存不足");

        var leftQuantity = currentQuantity - 1;
        await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);

        return #34;剩余库存:{leftQuantity}";
    }
    else
        throw new Exception("获取锁失败");
}

4|0站在Redis角度上

我们上面站在程序的角度上已经实现了分布式锁,但是站在Redis角度上,还有几个问题需要思考一下:

Redis宕机导致无法加锁

如果Redis宕机了,就会导致Redis服务器不可用,从而导致无法进行加锁。

解决方法很简单,可以通过配置主从关系,提高Redis的高可用性,但这样又产生了下面的问题。

Redis主从切换导致锁失效

过程是这样的:

  1. 客户端 A 从 Redis master 上获取到了锁
  2. 在代表锁的 Key 同步到 Redis slave 之前,master 宕机了
  3. 然后 Redis 进行主从切换, Redis slave 升级为 Redis master
  4. 客户端 B 从新 Redis master 中获取到了上面客户端 A 持有的锁。

这显然出大问题了!因此,RedLock算法诞生了。

5|0RedLock

我们不讨论时钟漂移,所以我们假设,多台服务器之间的时钟漂移很小,以至于我们可以忽略它。

基本原理

首先,我们需要至少5台(大于等于5的奇数个)Redis服务器,这5台Redis之间相互独立,没有任何主从、集群关系。

接着,我们按照从左到右的顺序,在Redis服务器上获取锁,我们假设

  • 锁的过期时间为10s,
  • 加锁的开始时间是00:00:00,
  • 在第一台服务器上获取到锁的时间为00:00:01,
  • 在第二台服务器上获取到锁的时间为00:00:02,
  • 在第三台服务器上获取到锁的时间为00:00:03。

现在,已经有超过半数(3/5)的Redis服务器获取到了锁

获取锁所用的时间 = 最后一台获取到锁的Redis服务器获取到锁的时间 - 加锁的开始时间锁的有效剩余时间(TTL) = 锁的过期时间 - 获取锁所用的时间

获取锁所用的时间 = 00:00:03 - 00:00:00 = 3s,TTL = 10s - (00:00:03 - 00:00:00) = 7s。所以,获取锁的时间并没有超过锁的有效期,我们认为获取锁成功。

认为锁获取成功的条件有两个:

超过半数的Redis服务器获取到了锁获取锁的时间没有超过锁的有效期

重试

以上列举的示例是非常顺利获取到锁的情况,然而很多时候,分布式锁的获取没那么顺利,很可能出现以下情况:

  • A已经获取到了两台Redis服务器的锁
  • B已经获取到了两台Redis服务器的锁
  • C已经获取到了一台Redis服务器的锁

如果三台客户端的请求一直处于阻塞状态(直到达到锁的有效期),会严重影响锁的获取效率,这时就需要重试机制

重试机制:在一开始,同时向所有的(这里是5台)Redis服务器,发送SET key value EX senconds NX命令,当所有服务器都返回结果后,判断是否已达成“锁获取成功的两个条件”,如果达成了,则锁获取成功。如果没有,则立即将已获取的锁释放掉,并等待一小段时间,重复以上步骤(一般会尝试3次)。如果这期间仍未达成“锁获取成功的两个条件”,则认为锁获取失败。

主从切换导致锁失效

实际上,在RedLock算法中,如果Redis服务配置了主从关系,仍然会出现我们之前提出的问题——主从切换导致锁失效。

为了解决这个问题,我们需要延迟Redis slave节点提升为Redis master节点的时间,延迟的时间就是锁的有效剩余时间(TTL),这样,就不会出现锁失效的问题了(这似乎只存在于理论层面,如果你知道如何延迟slave提升master的时间,请一定要分享给我)。

释放锁

释放锁就很简单了,给每台服务器都发送一个删除锁的命令就可以了,因为咱们的脚本已经保证了,只会删除与当前业务有关联的锁。

6|0结语

梳理了那么多,终于来到了结尾,你也发现了,基于Redis实现一个分布式锁,并没有想象的那么简单,细节问题真的很多很多。另外,至少在我看来,RedLock算法实在是有些重量级了,如果不是那么在乎Redis主从切换导致的锁不一致的问题,单Redis其实就已经足够了。

另外,RedLock.net中使用了一个变量extendUnlockSemaphore,而不是使用的lock,具体原因可以参考:Reentrant Async Locks in C#

最后,还可以基于Zookeeper来实现分布式锁,有兴趣的可以去了解一下。

相关推荐

使用 Docker 部署 Java 项目(通俗易懂)

前言:搜索镜像的网站(推荐):DockerDocs1、下载与配置Docker1.1docker下载(这里使用的是Ubuntu,Centos命令可能有不同)以下命令,默认不是root用户操作,...

Spring Boot 3.3.5 + CRaC:从冷启动到秒级响应的架构实践与踩坑实录

去年,我们团队负责的电商订单系统因扩容需求需在10分钟内启动200个Pod实例。当运维组按下扩容按钮时,传统SpringBoot应用的冷启动耗时(平均8.7秒)直接导致流量洪峰期出现30%的请求超时...

《github精选系列》——SpringBoot 全家桶

1简单总结1SpringBoot全家桶简介2项目简介3子项目列表4环境5运行6后续计划7问题反馈gitee地址:https://gitee.com/yidao620/springbo...

Nacos简介—1.Nacos使用简介

大纲1.Nacos的在服务注册中心+配置中心中的应用2.Nacos2.x最新版本下载与目录结构3.Nacos2.x的数据库存储与日志存储4.Nacos2.x服务端的startup.sh启动脚...

spring-ai ollama小试牛刀

序本文主要展示下spring-aiollama的使用示例pom.xml<dependency><groupId>org.springframework.ai<...

SpringCloud系列——10Spring Cloud Gateway网关

学习目标Gateway是什么?它有什么作用?Gateway中的断言使用Gateway中的过滤器使用Gateway中的路由使用第1章网关1.1网关的概念简单来说,网关就是一个网络连接到另外一个网络的...

Spring Boot 自动装配原理剖析

前言在这瞬息万变的技术领域,比了解技术的使用方法更重要的是了解其原理及应用背景。以往我们使用SpringMVC来构建一个项目需要很多基础操作:添加很多jar,配置web.xml,配置Spr...

疯了!Spring 再官宣惊天大漏洞

Spring官宣高危漏洞大家好,我是栈长。前几天爆出来的Spring漏洞,刚修复完又来?今天愚人节来了,这是和大家开玩笑吗?不是的,我也是猝不及防!这个玩笑也开的太大了!!你之前看到的这个漏洞已...

「架构师必备」基于SpringCloud的SaaS型微服务脚手架

简介基于SpringCloud(Hoxton.SR1)+SpringBoot(2.2.4.RELEASE)的SaaS型微服务脚手架,具备用户管理、资源权限管理、网关统一鉴权、Xss防跨站攻击、...

SpringCloud分布式框架&amp;分布式事务&amp;分布式锁

总结本文承接上一篇SpringCloud分布式框架实践之后,进一步实践分布式事务与分布式锁,其中分布式事务主要是基于Seata的AT模式进行强一致性,基于RocketMQ事务消息进行最终一致性,分布式...

SpringBoot全家桶:23篇博客加23个可运行项目让你对它了如指掌

SpringBoot现在已经成为Java开发领域的一颗璀璨明珠,它本身是包容万象的,可以跟各种技术集成。本项目对目前Web开发中常用的各个技术,通过和SpringBoot的集成,并且对各种技术通...

开发好物推荐12之分布式锁redisson-sb

前言springboot开发现在基本都是分布式环境,分布式环境下分布式锁的使用必不可少,主流分布式锁主要包括数据库锁,redis锁,还有zookepper实现的分布式锁,其中最实用的还是Redis分...

拥抱Kubernetes,再见了Spring Cloud

相信很多开发者在熟悉微服务工作后,才发现:以为用SpringCloud已经成功打造了微服务架构帝国,殊不知引入了k8s后,却和CloudNative的生态发展脱轨。从2013年的...

Zabbix/J监控框架和Spring框架的整合方法

Zabbix/J是一个Java版本的系统监控框架,它可以完美地兼容于Zabbix监控系统,使得开发、运维等技术人员能够对整个业务系统的基础设施、应用软件/中间件和业务逻辑进行全方位的分层监控。Spri...

SpringBoot+JWT+Shiro+Mybatis实现Restful快速开发后端脚手架

作者:lywJee来源:cnblogs.com/lywJ/p/11252064.html一、背景前后端分离已经成为互联网项目开发标准,它会为以后的大型分布式架构打下基础。SpringBoot使编码配置...

取消回复欢迎 发表评论: