深度剖析:Redis分布式锁到底安全吗?别想得太美……

Magic Kaito 2021-07-27 14:31:49

前言

Redis 分布式锁的话题,很多文章已经写烂了,但是小编发现网上 99% 的文章,并没有把这个问题真正讲清楚。导致很多读者看了很多文章,依旧云里雾里。例如下面这些问题,你能清晰地回答上来吗?

 

  • 基于 Redis 如何实现一个分布式锁?

  • Redis 分布式锁真的安全吗?

  • Redis 的 Redlock 有什么问题?一定安全吗?

  • 业界争论 Redlock,到底在争论什么?哪种观点是对的?

  • 分布式锁到底用 Redis 还是 Zookeeper?

  • 实现一个有「容错性」的分布式锁,都需要考虑哪些问题?

 

这篇文章,我就来把这些问题彻底讲清楚。

 

读完这篇文章,你不仅可以彻底了解分布式锁,还会对「分布式系统」有更加深刻的理解。

 

文章有点长,但干货很多,希望你可以耐心读完。

 

 

一、为什么需要分布式锁?

 

在开始讲分布式锁之前,有必要简单介绍一下,为什么需要分布式锁?

 

与分布式锁相对应的是「单机锁」,我们在写多线程程序时,避免同时操作一个共享变量产生数据问题,通常会使用一把锁来「互斥」,以保证共享变量的正确性,其使用范围是在「同一个进程」中。

 

如果换做是多个进程,需要同时操作一个共享资源,如何互斥呢?

 

例如,现在的业务应用通常都是微服务架构,这也意味着一个应用会部署多个进程,那这多个进程如果需要修改 MySQL 中的同一行记录时,为了避免操作乱序导致数据错误,此时,我们就需要引入「分布式锁」来解决这个问题了。

 

 

想要实现分布式锁,必须借助一个外部系统,所有进程都去这个系统上申请「加锁」。

 

而这个外部系统,必须要实现「互斥」的能力,即两个请求同时进来,只会给一个进程返回成功,另一个返回失败(或等待)。

 

这个外部系统,可以是 MySQL,也可以是 Redis 或 Zookeeper。但为了追求更好的性能,我们通常会选择使用 Redis 或 Zookeeper 来做。

 

下面我就以 Redis 为主线,由浅入深,带你深度剖析一下,分布式锁的各种「安全性」问题,帮你彻底理解分布式锁。

 

二、分布式锁怎么实现?

 

我们从最简单的开始讲起。

 

想要实现分布式锁,必须要求 Redis 有「互斥」的能力,我们可以使用 SETNX 命令,这个命令表示SET if Not eXists,即如果 key 不存在,才会设置它的值,否则什么也不做。

 

两个客户端进程可以执行这个命令,达到互斥,就可以实现一个分布式锁。

 

客户端 1 申请加锁,加锁成功:

 

127.0.0.1:6379> SETNX lock 1(integer) 1     // 客户端1,加锁成功

 

客户端 2 申请加锁,因为它后到达,加锁失败:

 

127.0.0.1:6379> SETNX lock 1(integer) 0     // 客户端2,加锁失败

 

此时,加锁成功的客户端,就可以去操作「共享资源」,例如,修改 MySQL 的某一行数据,或者调用一个 API 请求。

 

操作完成后,还要及时释放锁,给后来者让出操作共享资源的机会。如何释放锁呢?

 

也很简单,直接使用 DEL 命令删除这个 key 即可:

 

127.0.0.1:6379> DEL lock // 释放锁(integer) 1

 

这个逻辑非常简单,整体的路程就是这样:

 

 

但是,它存在一个很大的问题,当客户端 1 拿到锁后,如果发生下面的场景,就会造成「死锁」:

 

  • 程序处理业务逻辑异常,没及时释放锁

  • 进程挂了,没机会释放锁

 

这时,这个客户端就会一直占用这个锁,而其它客户端就「永远」拿不到这把锁了。

 

怎么解决这个问题呢?

 

三、如何避免死锁?

 

我们很容易想到的方案是,在申请锁时,给这把锁设置一个「租期」。

 

在 Redis 中实现时,就是给这个 key 设置一个「过期时间」。这里我们假设,操作共享资源的时间不会超过 10s,那么在加锁时,给这个 key 设置 10s 过期即可:

 

 

127.0.0.1:6379> SETNX lock 1    // 加锁(integer) 1127.0.0.1:6379> EXPIRE lock 10  // 10s后自动过期(integer) 1

 

这样一来,无论客户端是否异常,这个锁都可以在 10s 后被「自动释放」,其它客户端依旧可以拿到锁。

 

但这样真的没问题吗?

 

还是有问题。

 

现在的操作,加锁、设置过期是 2 条命令,有没有可能只执行了第一条,第二条却「来不及」执行的情况发生呢?例如:

 

  • SETNX 执行成功,执行 EXPIRE 时由于网络问题,执行失败

  • SETNX 执行成功,Redis 异常宕机,EXPIRE 没有机会执行

  • SETNX 执行成功,客户端异常崩溃,EXPIRE 也没有机会执行

 

总之,这两条命令不能保证是原子操作(一起成功),就有潜在的风险导致过期时间设置失败,依旧发生「死锁」问题。

 

怎么办?

 

在 Redis 2.6.12 版本之前,我们需要想尽办法,保证 SETNX 和 EXPIRE 原子性执行,还要考虑各种异常情况如何处理。

 

但在 Redis 2.6.12 之后,Redis 扩展了 SET 命令的参数,用这一条命令就可以了:

 

// 一条命令保证原子性执行127.0.0.1:6379> SET lock 1 EX 10 NXOK

 

这样就解决了死锁问题,也比较简单。

 

我们再来看分析下,它还有什么问题?

 

试想这样一种场景:

 

  • 客户端 1 加锁成功,开始操作共享资源

  • 客户端 1 操作共享资源的时间,「超过」了锁的过期时间,锁被「自动释放」

  • 客户端 2 加锁成功,开始操作共享资源

  • 客户端 1 操作共享资源完成,释放锁(但释放的是客户端 2 的锁)

 

看到了么,这里存在两个严重的问题:

 

  • 锁过期:客户端 1 操作共享资源耗时太久,导致锁被自动释放,之后被客户端 2 持有

  • 释放别人的锁:客户端 1 操作共享资源完成后,却又释放了客户端 2 的锁

 

导致这两个问题的原因是什么?我们一个个来看。

 

第一个问题,可能是我们评估操作共享资源的时间不准确导致的。

 

例如,操作共享资源的时间「最慢」可能需要 15s,而我们却只设置了 10s 过期,那这就存在锁提前过期的风险。

 

过期时间太短,那增大冗余时间,例如设置过期时间为 20s,这样总可以了吧?

 

这样确实可以「缓解」这个问题,降低出问题的概率,但依旧无法「彻底解决」问题。

 

为什么?

 

原因在于,客户端在拿到锁之后,在操作共享资源时,遇到的场景有可能是很复杂的,例如,程序内部发生异常、网络请求超时等等。

 

既然是「预估」时间,也只能是大致计算,除非你能预料并覆盖到所有导致耗时变长的场景,但这其实很难。

 

有什么更好的解决方案吗?

 

别急,关于这个问题,我会在后面详细来讲对应的解决方案。

 

我们继续来看第二个问题。

 

第二个问题在于,一个客户端释放了其它客户端持有的锁。

 

想一下,导致这个问题的关键点在哪?

 

重点在于,每个客户端在释放锁时,都是「无脑」操作,并没有检查这把锁是否还「归自己持有」,所以就会发生释放别人锁的风险,这样的解锁流程,很不「严谨」!

 

如何解决这个问题呢?

 

四、锁被别人释放怎么办?

 

解决办法是:客户端在加锁时,设置一个只有自己知道的「唯一标识」进去。

 

例如,可以是自己的线程 ID,也可以是一个 UUID(随机且唯一),这里我们以 UUID 举例:

 

// 锁的VALUE设置为UUID127.0.0.1:6379> SET lock $uuid EX 20 NXOK

 

这里假设 20s 操作共享时间完全足够,先不考虑锁自动过期的问题。

 

之后,在释放锁时,要先判断这把锁是否还归自己持有,伪代码可以这么写:

 

// 锁是自己的,才释放if redis.get("lock") == $uuid:    redis.del("lock")

 

这里释放锁使用的是 GET + DEL 两条命令,这时,又会遇到我们前面讲的原子性问题了。

 

  • 客户端 1 执行 GET,判断锁是自己的

  • 客户端 2 执行了 SET 命令,强制获取到锁(虽然发生概率比较低,但我们需要严谨地考虑锁的安全性模型)

  • 客户端 1 执行 DEL,却释放了客户端 2 的锁

 

由此可见,这两个命令还是必须要原子执行才行。

 

怎样原子执行呢?Lua 脚本。

 

我们可以把这个逻辑,写成 Lua 脚本,让 Redis 来执行。

 

因为 Redis 处理每一个请求是「单线程」执行的,在执行一个 Lua 脚本时,其它请求必须等待,直到这个 Lua 脚本处理完成,这样一来,GET + DEL 之间就不会插入其它命令了。

 

 

安全释放锁的 Lua 脚本如下:

 

// 判断锁是自己的,才释放if redis.call("GET",KEYS[1]) == ARGV[1]then    return redis.call("DEL",KEYS[1])else    return 0end

 

好了,这样一路优化,整个的加锁、解锁的流程就更「严谨」了。

 

这里我们先小结一下,基于 Redis 实现的分布式锁,一个严谨的的流程如下:

 

  • 加锁:SET lock_key $unique_id EX $expire_time NX

  • 操作共享资源

  • 释放锁:Lua 脚本,先 GET 判断锁是否归属自己,再 DEL 释放锁

 

 

好,有了这个完整的锁模型,让我们重新回到前面提到的第一个问题。

 

五、锁过期时间不好评估怎么办?

 

锁过期时间不好评估怎么办?

 

前面我们提到,锁的过期时间如果评估不好,这个锁就会有「提前」过期的风险。

 

当时给的妥协方案是,尽量「冗余」过期时间,降低锁提前过期的概率。

 

这个方案其实也不能完美解决问题,那怎么办呢?

 

是否可以设计这样的方案:加锁时,先设置一个过期时间,然后我们开启一个「守护线程」,定时去检测这个锁的失效时间,如果锁快要过期了,操作共享资源还未完成,那么就自动对锁进行「续期」,重新设置过期时间。

 

这确实一种比较好的方案。

 

如果你是 Java 技术栈,幸运的是,已经有一个库把这些工作都封装好了:Redisson。

 

Redisson 是一个 Java 语言实现的 Redis SDK 客户端,在使用分布式锁时,它就采用了「自动续期」的方案来避免锁过期,这个守护线程我们一般也把它叫做「看门狗」线程。

 

 

除此之外,这个 SDK 还封装了很多易用的功能:

 

  • 可重入锁

  • 乐观锁

  • 公平锁

  • 读写锁

  • Redlock(红锁,下面会详细讲)

 

这个 SDK 提供的 API 非常友好,它可以像操作本地锁的方式,操作分布式锁。如果你是 Java 技术栈,可以直接把它用起来。

 

这里不重点介绍 Redisson 的使用,大家可以看官方 Github 学习如何使用,比较简单。

 

到这里我们再小结一下,基于 Redis 的实现分布式锁,前面遇到的问题,以及对应的解决方案:

 

  • 死锁:设置过期时间;

  • 过期时间评估不好,锁提前过期:守护线程,自动续期;

  • 锁被别人释放:锁写入唯一标识,释放锁先检查标识,再释放。

 

还有哪些问题场景,会危害 Redis 锁的安全性呢?

 

之前分析的场景都是,锁在「单个」Redis 实例中可能产生的问题,并没有涉及到 Redis 的部署架构细节。

 

而我们在使用 Redis 时,一般会采用主从集群 + 哨兵的模式部署,这样做的好处在于,当主库异常宕机时,哨兵可以实现「故障自动切换」,把从库提升为主库,继续提供服务,以此保证可用性。

 

那当「主从发生切换」时,这个分布锁会依旧安全吗?

 

试想这样的场景:

 

  • 客户端 1 在主库上执行 SET 命令,加锁成功

  • 此时,主库异常宕机,SET 命令还未同步到从库上(主从复制是异步的)

  • 从库被哨兵提升为新主库,这个锁在新的主库上,丢失了!

 

 

可见,当引入 Redis 副本后,分布锁还是可能会受到影响。

 

怎么解决这个问题?

 

为此,Redis 的作者提出一种解决方案,就是我们经常听到的 Redlock(红锁)。

 

它真的可以解决上面这个问题吗?

 

六、Redlock 真的安全吗?

 

好,终于到了这篇文章的重头戏。啊?上面讲的那么多问题,难道只是基础?

 

是的,那些只是开胃菜,真正的硬菜,从这里刚刚开始。

 

如果上面讲的内容,你还没有理解,我建议你重新阅读一遍,先理清整个加锁、解锁的基本流程。

 

如果你已经对 Redlock 有所了解,这里可以跟着我再复习一遍,如果你不了解 Redlock,没关系,我会带你重新认识它。

 

值得提醒你的是,后面我不仅仅是讲 Redlock 的原理,还会引出有关「分布式系统」中的很多问题,你最好跟紧我的思路,在脑中一起分析问题的答案。

 

现在我们来看,Redis 作者提出的 Redlock 方案,是如何解决主从切换后,锁失效问题的。

 

Redlock 的方案基于 2 个前提:

 

  • 不再需要部署从库哨兵实例,只部署主库

  • 但主库要部署多个,官方推荐至少 5 个实例

 

也就是说,想用使用 Redlock,你至少要部署 5 个 Redis 实例,而且都是主库,它们之间没有任何关系,都是一个个孤立的实例。

 

注意:不是部署 Redis Cluster,就是部署 5 个简单的 Redis 实例。

 

 

Redlock 具体如何使用呢?

 

整体的流程是这样的,一共分为 5 步:

 

  • 客户端先获取「当前时间戳T1」

  • 客户端依次向这 5 个 Redis 实例发起加锁请求(用前面讲到的 SET 命令),且每个请求会设置超时时间(毫秒级,要远小于锁的有效时间),如果某一个实例加锁失败(包括网络超时、锁被其它人持有等各种异常情况),就立即向下一个 Redis 实例申请加锁

  • 如果客户端从 >=3 个(大多数)以上 Redis 实例加锁成功,则再次获取「当前时间戳T2」,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

  • 加锁成功,去操作共享资源(例如修改 MySQL 某一行,或发起一个 API 请求)

  • 加锁失败,向「全部节点」发起释放锁请求(前面讲到的 Lua 脚本释放锁)

 

我简单帮你总结一下,有 4 个重点:

 

  • 客户端在多个 Redis 实例上申请加锁

  • 必须保证大多数节点加锁成功

  • 大多数节点加锁的总耗时,要小于锁设置的过期时间

  • 释放锁,要向全部节点发起释放锁请求

 

第一次看可能不太容易理解,建议你把上面的文字多看几遍,加深记忆。

然后,记住这 5 步,非常重要,下面会根据这个流程,剖析各种可能导致锁失效的问题假设。

 

好,明白了 Redlock 的流程,我们来看 Redlock 为什么要这么做。

 

1) 为什么要在多个实例上加锁?

 

本质上是为了「容错」,部分实例异常宕机,剩余的实例加锁成功,整个锁服务依旧可用。

 

2) 为什么大多数加锁成功,才算成功?

 

多个 Redis 实例一起来用,其实就组成了一个「分布式系统」。

 

在分布式系统中,总会出现「异常节点」,所以,在谈论分布式系统问题时,需要考虑异常节点达到多少个,也依旧不会影响整个系统的「正确性」。

 

这是一个分布式系统「容错」问题,这个问题的结论是:如果只存在「故障」节点,只要大多数节点正常,那么整个系统依旧是可以提供正确服务的。

 

这个问题的模型,就是我们经常听到的「拜占庭将军」问题,感兴趣可以去看算法的推演过程。

 

3) 为什么步骤 3 加锁成功后,还要计算加锁的累计耗时?

 

因为操作的是多个节点,所以耗时肯定会比操作单个实例耗时更久,而且,因为是网络请求,网络情况是复杂的,有可能存在延迟、丢包、超时等情况发生,网络请求越多,异常发生的概率就越大。

 

所以,即使大多数节点加锁成功,但如果加锁的累计耗时已经「超过」了锁的过期时间,那此时有些实例上的锁可能已经失效了,这个锁就没有意义了。

 

4) 为什么释放锁,要操作所有节点?

 

在某一个 Redis 节点加锁时,可能因为「网络原因」导致加锁失败。

 

例如,客户端在一个 Redis 实例上加锁成功,但在读取响应结果时,网络问题导致读取失败,那这把锁其实已经在 Redis 上加锁成功了。

 

所以,释放锁时,不管之前有没有加锁成功,需要释放「所有节点」的锁,以保证清理节点上「残留」的锁。

 

好了,明白了 Redlock 的流程和相关问题,看似 Redlock 确实解决了 Redis 节点异常宕机锁失效的问题,保证了锁的「安全性」。

 

但事实真的如此吗?

 

七、Redlock 的争论谁对谁错?

 

Redis 作者把这个方案一经提出,就马上受到业界著名的分布式系统专家的质疑!

 

这个专家叫 Martin,是英国剑桥大学的一名分布式系统研究员。在此之前他曾是软件工程师和企业家,从事大规模数据基础设施相关的工作。它还经常在大会做演讲,写博客,写书,也是开源贡献者。

 

 

他马上写了篇文章,质疑这个 Redlock 的算法模型是有问题的,并对分布式锁的设计,提出了自己的看法。

 

之后,Redis 作者 Antirez 面对质疑,不甘示弱,也写了一篇文章,反驳了对方的观点,并详细剖析了 Redlock 算法模型的更多设计细节。

 

而且,关于这个问题的争论,在当时互联网上也引起了非常激烈的讨论。

 

二人思路清晰,论据充分,这是一场高手过招,也是分布式系统领域非常好的一次思想的碰撞!双方都是分布式系统领域的专家,却对同一个问题提出很多相反的论断,究竟是怎么回事?

 

下面我会从他们的争论文章中,提取重要的观点,整理呈现给你。

 

提醒:后面的信息量极大,可能不宜理解,最好放慢速度阅读。

 

 
分布式专家 Martin 对于 Relock 的质疑

 

在他的文章中,主要阐述了 4 个论点:

 

1) 分布式锁的目的是什么?

 

Martin 表示,你必须先清楚你在使用分布式锁的目的是什么?

 

他认为有两个目的。

 

第一,效率。

 

使用分布式锁的互斥能力,是避免不必要地做同样的两次工作(例如一些昂贵的计算任务)。如果锁失效,并不会带来「恶性」的后果,例如发了 2 次邮件等,无伤大雅。

 

第二,正确性。

 

使用锁用来防止并发进程互相干扰。如果锁失效,会造成多个进程同时操作同一条数据,产生的后果是数据严重错误、永久性不一致、数据丢失等恶性问题,就像给患者服用了重复剂量的药物,后果很严重。

 

他认为,如果你是为了前者——效率,那么使用单机版 Redis 就可以了,即使偶尔发生锁失效(宕机、主从切换),都不会产生严重的后果。而使用 Redlock 太重了,没必要。

 

而如果是为了正确性,Martin 认为 Redlock 根本达不到安全性的要求,也依旧存在锁失效的问题!

 

2) 锁在分布式系统中会遇到的问题

 

Martin 表示,一个分布式系统,更像一个复杂的「野兽」,存在着你想不到的各种异常情况。

 

这些异常场景主要包括三大块,这也是分布式系统会遇到的三座大山:NPC。

 

  • N:Network Delay,网络延迟

  • P:Process Pause,进程暂停(GC)

  • C:Clock Drift,时钟漂移

 

Martin 用一个进程暂停(GC)的例子,指出了 Redlock 安全性问题:

 

  • 客户端 1 请求锁定节点 A、B、C、D、E

  • 客户端 1 的拿到锁后,进入 GC(时间比较久)

  • 所有 Redis 节点上的锁都过期了

  • 客户端 2 获取到了 A、B、C、D、E 上的锁

  • 客户端 1 GC 结束,认为成功获取锁

  • 客户端 2 也认为获取到了锁,发生「冲突」

 

 

Martin 认为,GC 可能发生在程序的任意时刻,而且执行时间是不可控的。

 

注:当然,即使是使用没有 GC 的编程语言,在发生网络延迟、时钟漂移时,也都有可能导致 Redlock 出现问题,这里 Martin 只是拿 GC 举例。

 

 

3) 假设时钟正确的是不合理的

 

又或者,当多个 Redis 节点「时钟」发生问题时,也会导致 Redlock 锁失效。

 

  • 客户端 1 获取节点 A、B、C 上的锁,但由于网络问题,无法访问 D 和 E

  • 节点 C 上的时钟「向前跳跃」,导致锁到期

  • 客户端 2 获取节点 C、D、E 上的锁,由于网络问题,无法访问 A 和 B

  • 客户端 1 和 2 现在都相信它们持有了锁(冲突)

 

Martin 觉得,Redlock 必须「强依赖」多个节点的时钟是保持同步的,一旦有节点时钟发生错误,那这个算法模型就失效了。

 

即使 C 不是时钟跳跃,而是「崩溃后立即重启」,也会发生类似的问题。

Martin 继续阐述,机器的时钟发生错误,是很有可能发生的:

 

  • 系统管理员「手动修改」了机器时钟

  • 机器时钟在同步 NTP 时间时,发生了大的「跳跃」

 

总之,Martin 认为,Redlock 的算法是建立在「同步模型」基础上的,有大量资料研究表明,同步模型的假设,在分布式系统中是有问题的。

 

在混乱的分布式系统的中,你不能假设系统时钟就是对的,所以,你必须非常小心你的假设。

 

4) 提出 fecing token 的方案,保证正确性

 

相对应的,Martin 提出一种被叫作 fecing token 的方案,保证分布式锁的正确性。

 

这个模型流程如下:

 

  • 客户端在获取锁时,锁服务可以提供一个「递增」的 token

  • 客户端拿着这个 token 去操作共享资源

  • 共享资源可以根据 token 拒绝「后来者」的请求

 

 

这样一来,无论 NPC 哪种异常情况发生,都可以保证分布式锁的安全性,因为它是建立在「异步模型」上的。

 

而 Redlock 无法提供类似 fecing token 的方案,所以它无法保证安全性。

 

他还表示,一个好的分布式锁,无论 NPC 怎么发生,可以不在规定时间内给出结果,但并不会给出一个错误的结果。也就是只会影响到锁的「性能」(或称之为活性),而不会影响它的「正确性」。

 

Martin 的结论:

 

1、Redlock 不伦不类:它对于效率来讲,Redlock 比较重,没必要这么做,而对于正确性来说,Redlock 是不够安全的。

 

2、时钟假设不合理:该算法对系统时钟做出了危险的假设(假设多个节点机器时钟都是一致的),如果不满足这些假设,锁就会失效。

 

3、无法保证正确性:Redlock 不能提供类似 fencing token 的方案,所以解决不了正确性的问题。为了正确性,请使用有「共识系统」的软件,例如 Zookeeper。

 

好了,以上就是 Martin 反对使用 Redlock 的观点,看起来有理有据。

 

下面我们来看 Redis 作者 Antirez 是如何反驳的。

 

 
Redis 作者 Antirez 的反驳

 

在 Redis 作者的文章中,重点有 3 个:

 

1) 解释时钟问题

 

首先,Redis 作者一眼就看穿了对方提出的最为核心的问题:时钟问题。

 

Redis 作者表示,Redlock 并不需要完全一致的时钟,只需要大体一致就可以了,允许有「误差」。

 

例如要计时 5s,但实际可能记了 4.5s,之后又记了 5.5s,有一定误差,但只要不超过「误差范围」锁失效时间即可,这种对于时钟的精度要求并不是很高,而且这也符合现实环境。

 

对于对方提到的「时钟修改」问题,Redis 作者反驳到:

 

手动修改时钟:不要这么做就好了,否则你直接修改 Raft 日志,那 Raft 也会无法工作...

时钟跳跃:通过「恰当的运维」,保证机器时钟不会大幅度跳跃(每次通过微小的调整来完成),实际上这是可以做到的

 

为什么 Redis 作者优先解释时钟问题?因为在后面的反驳过程中,需要依赖这个基础做进一步解释。

 

2) 解释网络延迟、GC 问题

 

之后,Redis 作者对于对方提出的,网络延迟、进程 GC 可能导致 Redlock 失效的问题,也做了反驳:

 

我们重新回顾一下,Martin 提出的问题假设:

 

  • 客户端 1 请求锁定节点 A、B、C、D、E

  • 客户端 1 的拿到锁后,进入 GC

  • 所有 Redis 节点上的锁都过期了

  • 客户端 2 获取节点 A、B、C、D、E 上的锁

  • 客户端 1 GC 结束,认为成功获取锁

  • 客户端 2 也认为获取到锁,发生「冲突」

 

 

Redis 作者反驳到,这个假设其实是有问题的,Redlock 是可以保证锁安全的。

 

这是怎么回事呢?

 

还记得前面介绍 Redlock 流程的那 5 步吗?这里我再拿过来让你复习一下。

 

  • 客户端先获取「当前时间戳T1」

  • 客户端依次向这 5 个 Redis 实例发起加锁请求(用前面讲到的 SET 命令),且每个请求会设置超时时间(毫秒级,要远小于锁的有效时间),如果某一个实例加锁失败(包括网络超时、锁被其它人持有等各种异常情况),就立即向下一个 Redis 实例申请加锁

  • 如果客户端从 3 个(大多数)以上 Redis 实例加锁成功,则再次获取「当前时间戳T2」,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

  • 加锁成功,去操作共享资源(例如修改 MySQL 某一行,或发起一个 API 请求)

  • 加锁失败,向「全部节点」发起释放锁请求(前面讲到的 Lua 脚本释放锁)

 

注意,重点是 1-3,在步骤 3,加锁成功后为什么要重新获取「当前时间戳T2」?还用 T2 - T1 的时间,与锁的过期时间做比较?

 

Redis 作者强调:如果在 1-3 发生了网络延迟、进程 GC 等耗时长的异常情况,那在第 3 步 T2 - T1,是可以检测出来的,如果超出了锁设置的过期时间,那这时就认为加锁会失败,之后释放所有节点的锁就好了!

 

Redis 作者继续论述,如果对方认为,发生网络延迟、进程 GC 是在步骤 3 之后,也就是客户端确认拿到了锁,去操作共享资源的途中发生了问题,导致锁失效,那这不止是 Redlock 的问题,任何其它锁服务例如 Zookeeper,都有类似的问题,这不在讨论范畴内。

 

这里我举个例子解释一下这个问题:

 

  • 客户端通过 Redlock 成功获取到锁(通过了大多数节点加锁成功、加锁耗时检查逻辑)

  • 客户端开始操作共享资源,此时发生网络延迟、进程 GC 等耗时很长的情况

  • 此时,锁过期自动释放

  • 客户端开始操作 MySQL(此时的锁可能会被别人拿到,锁失效)

 

Redis 作者这里的结论就是:

 

  • 客户端在拿到锁之前,无论经历什么耗时长问题,Redlock 都能够在第 3 步检测出来

  •  

  • 客户端在拿到锁之后,发生 NPC,那 Redlock、Zookeeper 都无能为力

 

所以,Redis 作者认为 Redlock 在保证时钟正确的基础上,是可以保证正确性的。

 

3) 质疑 fencing token 机制

 

Redis 作者对于对方提出的 fecing token 机制,也提出了质疑,主要分为 2 个问题,这里最不宜理解,请跟紧我的思路。

 

第一,这个方案必须要求要操作的「共享资源服务器」有拒绝「旧 token」的能力。

 

例如,要操作 MySQL,从锁服务拿到一个递增数字的 token,然后客户端要带着这个 token 去改 MySQL 的某一行,这就需要利用 MySQL 的「事物隔离性」来做。

 

// 两个客户端必须利用事物和隔离性达到目的// 注意 token 的判断条件UPDATE table T SET val = $new_val WHERE id = $id AND current_token < $token

 

但如果操作的不是 MySQL 呢?例如向磁盘上写一个文件,或发起一个 HTTP 请求,那这个方案就无能为力了,这对要操作的资源服务器,提出了更高的要求。

 

也就是说,大部分要操作的资源服务器,都是没有这种互斥能力的。

 

再者,既然资源服务器都有了「互斥」能力,那还要分布式锁干什么?

 

所以,Redis 作者认为这个方案是站不住脚的。

 

第二,退一步讲,即使 Redlock 没有提供 fecing token 的能力,但 Redlock 已经提供了随机值(就是前面讲的 UUID),利用这个随机值,也可以达到与 fecing token 同样的效果。

 

如何做呢?

 

Redis 作者只是提到了可以完成 fecing token 类似的功能,但却没有展开相关细节,根据我查阅的资料,大概流程应该如下,如有错误,欢迎交流~

 

  • 客户端使用 Redlock 拿到锁

  • 客户端在操作共享资源之前,先把这个锁的 VALUE,在要操作的共享资源上做标记

  • 客户端处理业务逻辑,最后,在修改共享资源时,判断这个标记是否与之前一样,一样才修改(类似 CAS 的思路)

 

还是以 MySQL 为例,举个例子就是这样的:

 

  • 客户端使用 Redlock 拿到锁

  • 客户端要修改 MySQL 表中的某一行数据之前,先把锁的 VALUE 更新到这一行的某个字段中(这里假设为 current_token 字段)

  • 客户端处理业务逻辑

  • 客户端修改 MySQL 的这一行数据,把 VALUE 当做 WHERE 条件,再修改

 

UPDATE table T SET val = $new_val WHERE id = $id AND current_token = $redlock_value

 

可见,这种方案依赖 MySQL 的事物机制,也达到对方提到的 fecing token 一样的效果。

 

但这里还有个小问题,是网友参与问题讨论时提出的:两个客户端通过这种方案,先「标记」再「检查+修改」共享资源,那这两个客户端的操作顺序无法保证啊?

 

而用 Martin 提到的 fecing token,因为这个 token 是单调递增的数字,资源服务器可以拒绝小的 token 请求,保证了操作的「顺序性」!

 

Redis 作者对这问题做了不同的解释,我觉得很有道理,他解释道:分布式锁的本质,是为了「互斥」,只要能保证两个客户端在并发时,一个成功,一个失败就好了,不需要关心「顺序性」。

 

前面 Martin 的质疑中,一直很关心这个顺序性问题,但 Redis 的作者的看法却不同。

 

综上,Redis 作者的结论:

 

1、作者同意对方关于「时钟跳跃」对 Redlock 的影响,但认为时钟跳跃是可以避免的,取决于基础设施和运维。

 

2、Redlock 在设计时,充分考虑了 NPC 问题,在 Redlock 步骤 3 之前出现 NPC,可以保证锁的正确性,但在步骤 3 之后发生 NPC,不止是 Redlock 有问题,其它分布式锁服务同样也有问题,所以不在讨论范畴内。

 

是不是觉得很有意思?

 

在分布式系统中,一个小小的锁,居然可能会遇到这么多问题场景,影响它的安全性!

 

不知道你看完双方的观点,更赞同哪一方的说法呢?

 

别急,后面我还会综合以上论点,谈谈自己的理解。

 

好,讲完了双方对于 Redis 分布锁的争论,你可能也注意到了,Martin 在他的文章中,推荐使用 Zookeeper 实现分布式锁,认为它更安全,确实如此吗?

 

八、基于 Zookeeper 的锁安全吗?

 

如果你有了解过 Zookeeper,基于它实现的分布式锁是这样的:

 

  • 客户端 1 和 2 都尝试创建「临时节点」,例如 /lock

  • 假设客户端 1 先到达,则加锁成功,客户端 2 加锁失败

  • 客户端 1 操作共享资源

  • 客户端 1 删除 /lock 节点,释放锁

 

你应该也看到了,Zookeeper 不像 Redis 那样,需要考虑锁的过期时间问题,它是采用了「临时节点」,保证客户端 1 拿到锁后,只要连接不断,就可以一直持有锁。

 

而且,如果客户端 1 异常崩溃了,那么这个临时节点会自动删除,保证了锁一定会被释放。

 

不错,没有锁过期的烦恼,还能在异常时自动释放锁,是不是觉得很完美?

 

其实不然。

 

思考一下,客户端 1 创建临时节点后,Zookeeper 是如何保证让这个客户端一直持有锁呢?

 

原因就在于,客户端 1 此时会与 Zookeeper 服务器维护一个 Session,这个 Session 会依赖客户端「定时心跳」来维持连接。

 

如果 Zookeeper 长时间收不到客户端的心跳,就认为这个 Session 过期了,也会把这个临时节点删除。

 

 

同样地,基于此问题,我们也讨论一下 GC 问题对 Zookeeper 的锁有何影响:

 

  • 客户端 1 创建临时节点 /lock 成功,拿到了锁

  • 客户端 1 发生长时间 GC

  • 客户端 1 无法给 Zookeeper 发送心跳,Zookeeper 把临时节点「删除」

  • 客户端 2 创建临时节点 /lock 成功,拿到了锁

  • 客户端 1 GC 结束,它仍然认为自己持有锁(冲突)

 

可见,即使是使用 Zookeeper,也无法保证进程 GC、网络延迟异常场景下的安全性。

 

这就是前面 Redis 作者在反驳的文章中提到的:如果客户端已经拿到了锁,但客户端与锁服务器发生「失联」(例如 GC),那不止 Redlock 有问题,其它锁服务都有类似的问题,Zookeeper 也是一样!

 

所以,这里我们就能得出结论了:一个分布式锁,在极端情况下,不一定是安全的。

 

如果你的业务数据非常敏感,在使用分布式锁时,一定要注意这个问题,不能假设分布式锁 100% 安全。

 

好,现在我们来总结一下 Zookeeper 在使用分布式锁时优劣:

 

Zookeeper 的优点:

  • 不需要考虑锁的过期时间

  • watch 机制,加锁失败,可以 watch 等待锁释放,实现乐观锁

 

但它的劣势是:

  • 性能不如 Redis

  • 部署和运维成本高

  • 客户端与 Zookeeper 的长时间失联,锁被释放问题

 

九、我对分布式锁的理解

 

好了,前面详细介绍了基于 Redis 的 Redlock 和 Zookeeper 实现的分布锁,在各种异常情况下的安全性问题,下面我想和你聊一聊我的看法,仅供参考,不喜勿喷。

 

1) 到底要不要用 Redlock?

 

前面也分析了,Redlock 只有建立在「时钟正确」的前提下,才能正常工作,如果你可以保证这个前提,那么可以拿来使用。

 

但保证时钟正确,我认为并不是你想的那么简单就能做到的。

 

第一,从硬件角度来说,时钟发生偏移是时有发生,无法避免。

 

例如,CPU 温度、机器负载、芯片材料都是有可能导致时钟发生偏移的。

 

第二,从我的工作经历来说,曾经就遇到过时钟错误、运维暴力修改时钟的情况发生,进而影响了系统的正确性,所以,人为错误也是很难完全避免的。

 

所以,我对 Redlock 的个人看法是,尽量不用它,而且它的性能不如单机版 Redis,部署成本也高,我还是会优先考虑使用主从+ 哨兵的模式 实现分布式锁。

 

那正确性如何保证呢?第二点给你答案。

 

2) 如何正确使用分布式锁?

 

在分析 Martin 观点时,它提到了 fecing token 的方案,给我了很大的启发,虽然这种方案有很大的局限性,但对于保证「正确性」的场景,是一个非常好的思路。

 

所以,我们可以把这两者结合起来用:

 

1、使用分布式锁,在上层完成「互斥」目的,虽然极端情况下锁会失效,但它可以最大程度把并发请求阻挡在最上层,减轻操作资源层的压力。

 

2、但对于要求数据绝对正确的业务,在资源层一定要做好「兜底」,设计思路可以借鉴 fecing token 的方案来做。

 

两种思路结合,我认为对于大多数业务场景,已经可以满足要求了。

 

十、总结

 

好了,总结一下。

 

这篇文章,我们主要探讨了基于 Redis 实现的分布式锁,究竟是否安全这个问题。

 

从最简单分布式锁的实现,到处理各种异常场景,再到引出 Redlock,以及两个分布式专家的辩论,得出了 Redlock 的适用场景。

 

最后,我们还对比了 Zookeeper 在做分布式锁时,可能会遇到的问题,以及与 Redis 的差异。

 

这里我把这些内容总结成了思维导图,方便你理解。

 

 

十一、后记

 

这篇文章的信息量其实是非常大的,我觉得应该把分布锁的问题,彻底讲清楚了。

 

如果你没有理解,我建议你多读几遍,并在脑海中构建各种假定的场景,反复思辨。

 

在写这篇文章时,我又重新研读了两位大神关于 Redlock 争辩的这两篇文章,可谓是是收获满满,在这里也分享一些心得给你。

 

1、在分布式系统环境下,看似完美的设计方案,可能并不是那么「严丝合缝」,如果稍加推敲,就会发现各种问题。所以,在思考分布式系统问题时,一定要谨慎再谨慎。

 

2、从 Redlock 的争辩中,我们不要过多关注对错,而是要多学习大神的思考方式,以及对一个问题严格审查的严谨精神。

 

最后,用 Martin 在对于 Redlock 争论过后,写下的感悟来结尾:

 

“前人已经为我们创造出了许多伟大的成果:站在巨人的肩膀上,我们可以才得以构建更好的软件。无论如何,通过争论和检查它们是否经得起别人的详细审查,这是学习过程的一部分。但目标应该是获取知识,而不是为了说服别人,让别人相信你是对的。有时候,那只是意味着停下来,好好地想一想。”

 

共勉。

 

作者丨Magic Kaito
来源丨公众号:水滴与银弹(ID:waterdrop_bullet)
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最新评论
访客 2021年09月03日

有没有1000多张表

访客 2021年08月28日

metrics =》 metrix 错误

访客 2021年08月25日

只看到如何避免,如何减少书写慢 sql

访客 2021年08月25日

没看到如何治理呀

访客 2021年07月23日

果然k8s不是神!

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