Redis實現分布式鎖要注意哪些事項

本文小編為大家詳細介紹“Redis實現分布式鎖要注意哪些事項”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“Redis實現分布式鎖要注意哪些事項”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。

Redis實現分布式鎖

最近看分布式鎖的過程中看到一篇不錯的文章，特地的加工一番自己的理解：

Redis分布式鎖實現的三個核心要素：

1.加鎖

最簡單的方法是使用setnx命令。key是鎖的唯一標識，按業務來決定命名，value為當前線程的線程ID。

比如想要給一種商品的秒殺活動加鎖，可以給key命名為 “lock_sale_ID” 。而value設置成什么呢？我們可以姑且設置成1。加鎖的偽代碼如下：

setnx（key，1）當一個線程執行setnx返回1，說明key原本不存在，該線程成功得到了鎖，當其他線程執行setnx返回0，說明key已經存在，該線程搶鎖失敗。

2.解鎖

有加鎖就得有解鎖。當得到鎖的線程執行完任務，需要釋放鎖，以便其他線程可以進入。釋放鎖的最簡單方式是執行del指令，偽代碼如下：

del（key）釋放鎖之后，其他線程就可以繼續執行setnx命令來獲得鎖。

3.鎖超時

鎖超時是什么意思呢？如果一個得到鎖的線程在執行任務的過程中掛掉，來不及顯式地釋放鎖，這塊資源將會永遠被鎖住，別的線程再也別想進來。

所以，setnx的key必須設置一個超時時間，以保證即使沒有被顯式釋放，這把鎖也要在一定時間后自動釋放。setnx不支持超時參數，所以需要額外的指令，偽代碼如下：

expire（key， 30）綜合起來，我們分布式鎖實現的第一版偽代碼如下：

if（setnx（key，1） == 1）{
    expire（key，30）
    try {
        do something ......
    }catch()　　{　　}　　finally {
       del（key）
    }

}

因為上面的偽代碼中，存在著三個致命問題：

1. setnx和expire的非原子性

設想一個極端場景，當某線程執行setnx，成功得到了鎖：

setnx剛執行成功，還未來得及執行expire指令，節點1 Duang的一聲掛掉了。

if（setnx（key，1） == 1）{　　//此處掛掉了.....
    expire（key，30）
    try {
        do something ......
    }catch()
　　{
　　}
　　finally {
       del（key）
    }
 
}

這樣一來，這把鎖就沒有設置過期時間，變得“長生不老”，別的線程再也無法獲得鎖了。

怎么解決呢？setnx指令本身是不支持傳入超時時間的，Redis 2.6.12以上版本為set指令增加了可選參數，偽代碼如下：set（key，1，30，NX）,這樣就可以取代setnx指令。

2. 超時后使用del 導致誤刪其他線程的鎖

又是一個極端場景，假如某線程成功得到了鎖，并且設置的超時時間是30秒。

如果某些原因導致線程A執行的很慢很慢，過了30秒都沒執行完，這時候鎖過期自動釋放，線程B得到了鎖。

隨后，線程A執行完了任務，線程A接著執行del指令來釋放鎖。但這時候線程B還沒執行完，線程A實際上刪除的是線程B加的鎖。

怎么避免這種情況呢？可以在del釋放鎖之前做一個判斷，驗證當前的鎖是不是自己加的鎖。

至于具體的實現，可以在加鎖的時候把當前的線程ID當做value，并在刪除之前驗證key對應的value是不是自己線程的ID。

加鎖：
String threadId = Thread.currentThread().getId()
set（key，threadId ，30，NX）
doSomething.....
 
解鎖：
if（threadId .equals(redisClient.get(key))）{
    del(key)
}

但是，這樣做又隱含了一個新的問題，if判斷和釋放鎖是兩個獨立操作，不是原子性。

我們都是追求極致的程序員，所以這一塊要用Lua腳本來實現：

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

redisClient.eval(luaScript , Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(threadId));

這樣一來，驗證和刪除過程就是原子操作了。

3. 出現并發的可能性

還是剛才第二點所描述的場景，雖然我們避免了線程A誤刪掉key的情況，但是同一時間有A，B兩個線程在訪問代碼塊，仍然是不完美的。

怎么辦呢？我們可以讓獲得鎖的線程開啟一個守護線程，用來給快要過期的鎖“續航”。

當過去了29秒，線程A還沒執行完，這時候守護線程會執行expire指令，為這把鎖“續命”20秒。守護線程從第29秒開始執行，每20秒執行一次。

當線程A執行完任務，會顯式關掉守護線程。

另一種情況，如果節點1 忽然斷電，由于線程A和守護線程在同一個進程，守護線程也會停下。這把鎖到了超時的時候，沒人給它續命，也就自動釋放了。

memcache實現分布式鎖

首頁top 10, 由數據庫加載到memcache緩存n分鐘
微博中名人的content cache, 一旦不存在會大量請求不能命中并加載數據庫
需要執行多個IO操作生成的數據存在cache中, 比如查詢db多次
問題
在大并發的場合，當cache失效時，大量并發同時取不到cache，會同一瞬間去訪問db并回設cache，可能會給系統帶來潛在的超負荷風險。我們曾經在線上系統出現過類似故障。

解決方法

if (memcache.get(key) == null) {
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash
if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
value = db.get(key);
memcache.set(key, value);
memcache.delete(key_mutex);
} else {
 
sleep(50);
retry()；
}
}

在load db之前先add一個mutex key, mutex key add成功之后再去做加載db, 如果add失敗則sleep之后重試讀取原cache數據。為了防止死鎖，mutex key也需要設置過期時間。偽代碼如下

Zookeeper實現分布式緩存

Zookeeper的數據存儲結構就像一棵樹，這棵樹由節點組成，這種節點叫做Znode。

Znode分為四種類型：

• 1.持久節點 （PERSISTENT）

默認的節點類型。創建節點的客戶端與zookeeper斷開連接后，該節點依舊存在 。

• 2.持久節點順序節點（PERSISTENT_SEQUENTIAL）

所謂順序節點，就是在創建節點時，Zookeeper根據創建的時間順序給該節點名稱進行編號：

• 3.臨時節點（EPHEMERAL）

和持久節點相反，當創建節點的客戶端與zookeeper斷開連接后，臨時節點會被刪除：

• 4.臨時順序節點（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）

顧名思義，臨時順序節點結合和臨時節點和順序節點的特點：在創建節點時，Zookeeper根據創建的時間順序給該節點名稱進行編號；當創建節點的客戶端與zookeeper斷開連接后，臨時節點會被刪除。

Zookeeper分布式鎖恰恰應用了臨時順序節點。具體如何實現呢？讓我們來看一看詳細步驟：

• 獲取鎖

首先，在Zookeeper當中創建一個持久節點ParentLock。當第一個客戶端想要獲得鎖時，需要在ParentLock這個節點下面創建一個臨時順序節點 Lock1。

之后，Client1查找ParentLock下面所有的臨時順序節點并排序，判斷自己所創建的節點Lock1是不是順序最靠前的一個。如果是第一個節點，則成功獲得鎖。

這時候，如果再有一個客戶端 Client2 前來獲取鎖，則在ParentLock下載再創建一個臨時順序節點Lock2。

Client2查找ParentLock下面所有的臨時順序節點并排序，判斷自己所創建的節點Lock2是不是順序最靠前的一個，結果發現節點Lock2并不是最小的。

于是，Client2向排序僅比它靠前的節點Lock1注冊Watcher，用于監聽Lock1節點是否存在。這意味著Client2搶鎖失敗，進入了等待狀態。

這時候，如果又有一個客戶端Client3前來獲取鎖，則在ParentLock下載再創建一個臨時順序節點Lock3。

Client3查找ParentLock下面所有的臨時順序節點并排序，判斷自己所創建的節點Lock3是不是順序最靠前的一個，結果同樣發現節點Lock3并不是最小的。

于是，Client3向排序僅比它靠前的節點Lock2注冊Watcher，用于監聽Lock2節點是否存在。這意味著Client3同樣搶鎖失敗，進入了等待狀態。

這樣一來，Client1得到了鎖，Client2監聽了Lock1，Client3監聽了Lock2。這恰恰形成了一個等待隊列，很像是Java當中ReentrantLock所依賴的AQS（AbstractQueuedSynchronizer）。

• 釋放鎖

釋放鎖分為兩種情況：

1.任務完成，客戶端顯示釋放

當任務完成時，Client1會顯示調用刪除節點Lock1的指令。

2.任務執行過程中，客戶端崩潰

獲得鎖的Client1在任務執行過程中，如果Duang的一聲崩潰，則會斷開與Zookeeper服務端的鏈接。根據臨時節點的特性，相關聯的節點Lock1會隨之自動刪除。

由于Client2一直監聽著Lock1的存在狀態，當Lock1節點被刪除，Client2會立刻收到通知。這時候Client2會再次查詢ParentLock下面的所有節點，確認自己創建的節點Lock2是不是目前最小的節點。如果是最小，則Client2順理成章獲得了鎖。

同理，如果Client2也因為任務完成或者節點崩潰而刪除了節點Lock2，那么Cient3就會接到通知。

最終，Client3成功得到了鎖。

Zookeeper和Redis分布式鎖的比較

下面的表格總結了Zookeeper和Redis分布式鎖的優缺點：

讀到這里，這篇“Redis實現分布式鎖要注意哪些事項”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。