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Redis分布式锁,你用对了吗?
2021-11-29 14:54:00
以下文章来源于牛牛码特 ,作者牛牛码特  

大家好,我是牛牛,好久不见。

经过一个多月的准备,终于完成了晋升答辩,剩下就是等结果了,还是有些忐忑,希望能跟大家分享好消息!

同时,牛牛也满血复活啦!也就是说,更新速度将恢复如常

废话不多说,直接上硬核。

今天我们就来聊聊分布式锁。


PART1.
分布式锁是什么?


我们的手机有锁、车有锁、家门有锁、贵重物品会锁进保险箱。可以说,锁在我们生活中无处不在,时刻保护着我们的人身财产安全。

在计算机领域也一样,锁可以理解为针对某项资源使用权限的管理,它通常用来控制共享资源,比如一个进程内有多个线程竞争一个数据的使用权限,解决方式之一就是加锁。

那分布式锁是什么呢?

顾名思义,分布式锁就是分布式场景下的锁,比如多台不同机器上的进程,去竞争同一项资源,就是分布式锁。


PART2.
分布式锁有哪些特性?


具备哪些特性的分布式锁才是一个优秀的分布式锁?牛牛认为要从如下几方面来看:


  • 互斥性:锁的目的是获取资源的使用权,所以只让一个竞争者持有锁,这一点要尽可能保证;
  • 安全性:避免死锁情况发生。当一个竞争者在持有锁期间内,由于意外崩溃而导致未能主动解锁,其持有的锁也能够被正常释放,并保证后续其它竞争者也能加锁;
  • 对称性:同一个锁,加锁和解锁必须是同一个竞争者。不能把其他竞争者持有的锁给释放了,这又称为锁的可重入性。
  • 可靠性:需要有一定程度的异常处理能力、容灾能力。


PART3.
分布式锁的常用实现方式


分布式锁,一般会依托第三方组件来实现,而利用Redis实现则是工作中应用最多的一种。


今天,就让我们从最基础的步骤开始,依照分布式锁的特性,层层递进,步步完善,将它优化到最优,让大家完整地了解如何用Redis来实现一个分布式锁


最简化版本

首先,当然是搭建一个最简单的实现方式,直接用Redis的setnx命令,这个命令的语法是:
setnx key value
如果key不存在,则会将key设置为value,并返回1;如果key存在,不会有任务影响,返回0。

基于这个特性,我们就可以用setnx实现加锁的目的:通过setnx加锁,加锁之后其他服务无法加锁,用完之后,再通过delete解锁,深藏功与名。


支持过期时间

最简化版本有一个问题:如果获取锁的服务挂掉了,那么锁就一直得不到释放,就像石沉大海,杳无音信。所以,我们需要一个超时来兜底。

Redis中有expire命令,用来设置一个key的超时时间。但是setnx和expire不具备原子性,如果setnx获取锁之后,服务挂掉,依旧是泥牛入海。

很自然,我们会想到,set和expire,有没有原子操作?

当然有,Redis早就考虑到了这种场景,推出了如下执行语句:
set key value nx ex seconds
nx表示具备setnx特定,ex表示增加了过期时间,最后一个参数就是过期时间的值。



能够支持过期时间,目前这个锁基本上是能用了。


但是存在一个问题:会存在服务A释放掉服务B的锁的可能。

加上owner

我们来试想一下如下场景:服务A获取了锁,由于业务流程比较长,或者网络延迟、GC卡顿等原因,导致锁过期,而业务还会继续进行。这时候,业务B已经拿到了锁,准备去执行,这个时候服务A恢复过来并做完了业务,就会释放锁,而B却还在继续执行。

在真实的分布式场景中,可能存在几十个竞争者,那么上述情况发生概率就很高,导致同一份资源频繁被不同竞争者同时访问,分布式锁也就失去了意义。


基于这个场景,我们可以发现,问题关键在于,竞争者可以释放其他人的锁。那么在异常情况下,就会出现问题,所以我们可以进一步给出解决方案:分布式锁需要满足谁申请谁释放原则,不能释放别人的锁,也就是说,分布式锁,是要有归属的


引入Lua

加入owner后的版本可以称得上是完善了吗?还有没有什么隐患呢?

牛牛也不卖关子了,到这一步其实还存在一个小问题,我们完整的流程是竞争者获取锁执行任务,执行完毕后检查锁是不是自己的,最后进行释放。

流程一梳理,你们肯定明白了,执行完毕后,检查锁,再释放,这些操作不是原子化的。

可能锁获取时还是自己的,删除时却已经是别人的了。这可怎么办呢?

Redis可没有直接提供这种场景原子化的操作啊。遇事不要慌,仔细想一想,Redis是不是还有个特性,专门整合原子操作,对,就是它——Lua


Redis➕Lua,可以说是专门为解决原子问题而生。

有了Lua的特性,Redis才真正在分布式锁、秒杀等场景,有了用武之地,下面便是改造之后的流程:


其实到了这一步,分布式锁的前三个特性:称性、安全性、可靠性,就满足了。可以说是一个可用的分布式锁了,能满足大多数场景的需要。


PART4.
可靠性如何保证


分布式锁的四大特性还剩下可靠性没有解决。

针对一些异常场景,包括Redis挂掉了、业务执行时间过长、网络波动等情况,我们来一起分析如何处理。

容灾考虑

前面我们谈及的内容,基本是基于单机考虑的,如果Redis挂掉了,那锁就不能获取了。这个问题该如何解决呢?

一般来说,有两种方法:主从容灾和多级部署。

主从容灾

最简单的一种方式,就是为Redis配置从节点,当主节点挂了,用从节点顶包。


但是主从切换,需要人工参与,会提高人力成本。不过Redis已经有成熟的解决方案,也就是哨兵模式,可以灵活自动切换,不再需要人工介入。


通过增加从节点的方式,虽然一定程度解决了单点的容灾问题,但并不是尽善尽美的,由于同步有时延,Slave可能会损失掉部分数据,分布式锁可能失效,这就会发生短暂的多机获取到执行权限。

有没有更可靠的办法呢?

多机部署

如果对一致性的要求高一些,可以尝试多机部署,比如Redis的RedLock,大概的思路就是多个机器,通常是奇数个,达到一半以上同意加锁才算加锁成功,这样,可靠性会向ETCD靠近。

现在假设有5个Redis主节点,基本保证它们不会同时宕掉,获取锁和释放锁的过程中,客户端会执行以下操作:

1.向5个Redis申请加锁;

2.只要超过一半,也就是3个Redis返回成功,那么就是获取到了锁。如果超过一半失败,需要向每个Redis发送解锁命令;

3.由于向5个Redis发送请求,会有一定时耗,所以锁剩余持有时间,需要减去请求时间。这个可以作为判断依据,如果剩余时间已经为0,那么也是获取锁失败;

4.使用完成之后,向5个Redis发送解锁请求。


这种模式的好处在于,如果挂了2台Redis,整个集群还是可用的,给了运维更多时间来修复。

另外,多说一句,单点Redis的所有手段,这种多机模式都可以使用,比如为每个节点配置哨兵模式,由于加锁是一半以上同意就成功,那么如果单个节点进行了主从切换,单个节点数据的丢失,就不会让锁失效了。这样增强了可靠性。

可靠性深究

是不是有RedLock,就一定能保证可靠的分布式锁?

这里牛牛先说结论:由于分布式系统中的三大困境(简称NPC),所以没有完全可靠的分布式锁!

让我们来看看RedLock在NPC下的表现。

N:Network Delay(网络延迟)
当分布式锁获得返回包的时间过长,此时可能虽然加锁成功,但是已经时过境迁,锁可能很快过期。RedLock算了做了些考量,也就是前面所说的锁剩余持有时间,需要减去请求时间如此一来,就可以一定程度解决网络延迟的问题。

P:Process Pause(进程暂停)
比如发生GC,获取锁之后GC了,处于GC执行中,然后锁超时。


其他锁获取,这种情况几乎无解。这时候GC回来了,那么两个进程就获取到了同一个分布式锁。


也许你会说,在GC回来之后,可以再去查一次啊?

这里有两个问题,首先你怎么知道GC回来了?这个可以在做业务之前,通过时间,进行一个粗略判断,但也是很吃场景经验的;第二,如果你判断的时候是ok的,但是判断完GC了呢?这点RedLock是无法解决的

C:Clock Drift(时钟漂移)
如果竞争者A,获得了RedLock,在5台分布式机器上都加上锁。为了方便分析,我们直接假设5台机器都发生了时钟漂移,锁瞬间过期了。这时候竞争者B拿到了锁,此时A和B拿到了相同的执行权限。

根据上述的分析,可以看出,RedLock也不能扛住NPC的挑战,因此,单单从分布式锁本身出发,完全可靠是不可能的。要实现一个相对可靠的分布式锁机制,还是需要和业务的配合,业务本身要幂等可重入,这样的设计可以省却很多麻烦。


PART5.
牛牛复盘


我们围绕互斥性、安全性、对称性层层递进,实现了一个Redis分布式锁,这样的架构在大多数业务场景都是完全够用的。


同时,我们也针对可靠性,探讨了主从容灾、Red Lock等解决方案,并分析了NPC异常场景,了解到分布式锁在什么情况会失去作用,这些知识在实际的业务中都非常实用,能够在实际开发中做出正确的决策。


牛牛建议对分布式锁不要强依赖,没有绝对可靠的分布式锁,分布式锁需要与业务的联动配合更加切实可行,脱离了业务,就是空中楼阁,不着实地。





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Redis技术
创建时间:2020-02-07 19:17:47
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