从青铜到钻石:Redis分布式锁的五大演进攻略

悟空聊架构 2022-12-12 15:12:51
本文我们来探讨下如何引入分布式锁解决本地锁的问题。本篇所有代码和业务基于我的开源项目 PassJava。

 

本篇主要内容如下:

 

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一、本地锁的问题

 

首先我们来回顾下本地锁的问题:

 

目前题目微服务被拆分成了四个微服务。前端请求进来时,会被转发到不同的微服务。假如前端接收了 10 W 个请求,每个微服务接收 2.5 W 个请求,假如缓存失效了,每个微服务在访问数据库时加锁,通过锁(synchronzied 或 lock)来锁住自己的线程资源,从而防止缓存击穿

 

这是一种本地加锁的方式,在分布式情况下会带来数据不一致的问题:比如服务 A 获取数据后,更新缓存 key =100,服务 B 不受服务 A 的锁限制,并发去更新缓存 key = 99,最后的结果可能是 99 或 100,但这是一种未知的状态,与期望结果不一致。流程图如下所示:

 

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二、什么是分布式锁

 

基于上面本地锁的问题,我们需要一种支持分布式集群环境的锁:查询 DB 时,只有一个线程能访问,其他线程都需要等待第一个线程释放锁资源后,才能继续执行。

 

生活中的案例:可以把锁看成房门外的一把锁,所有并发线程比作人,他们都想进入房间,房间内只能有一个人进入。当有人进入后,将门反锁,其他人必须等待,直到进去的人出来。

 

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我们来看下分布式锁的基本原理,如下图所示:

 

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我们来分析下上图的分布式锁:

 

1)前端将 10W 的高并发请求转发给四个题目微服务。

 

2)每个微服务处理 2.5 W 个请求。

 

3)每个处理请求的线程在执行业务之前,需要先抢占锁。可以理解为“占坑”。

 

4)获取到锁的线程在执行完业务后,释放锁。可以理解为“释放坑位”。

 

5)未获取到的线程需要等待锁释放。

 

6)释放锁后,其他线程抢占锁。

 

7)重复执行步骤 4、5、6。

 

大白话解释:所有请求的线程都去同一个地方“占坑”,如果有坑位,就执行业务逻辑,没有坑位,就需要其他线程释放“坑位”。这个坑位是所有线程可见的,可以把这个坑位放到 Redis 缓存或者数据库,这篇讲的就是如何用 Redis 做“分布式坑位”。

 

三、Redis 的 SETNX

 

Redis 作为一个公共可访问的地方,正好可以作为“占坑”的地方。

 

用 Redis 实现分布式锁的几种方案,我们都是用 SETNX 命令(设置 key 等于某 value)。只是高阶方案传的参数个数不一样,以及考虑了异常情况。

 

我们来看下这个命令,SETNXset If not exist的简写。意思就是当 key 不存在时,设置 key 的值,存在时,什么都不做。

 

在 Redis 命令行中是这样执行的:

 

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set <key> <value> NX

 

我们可以进到 redis 容器中来试下 SETNX 命令。

 

先进入容器:

 

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docker exec -it <容器 id> redis-cli

 

然后执行 SETNX 命令:将 wukong 这个 key 对应的 value 设置成 1111

 

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set wukong 1111 NX

 

返回 OK,表示设置成功。重复执行该命令,返回 nil表示设置失败。

 

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四、青铜方案

 

我们先用 Redis 的 SETNX 命令来实现最简单的分布式锁。

 

 

1、青铜原理

 

我们来看下流程图:

 

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  • 多个并发线程都去 Redis 中申请锁,也就是执行 setnx 命令,假设线程 A 执行成功,说明当前线程 A 获得了。

 

  • 其他线程执行 setnx 命令都会是失败的,所以需要等待线程 A 释放锁。

 

  • 线程 A 执行完自己的业务后,删除锁。

 

  • 其他线程继续抢占锁,也就是执行 setnx 命令。因为线程 A 已经删除了锁,所以又有其他线程可以抢占到锁了。

 

代码示例如下,Java 中 setnx 命令对应的代码为 setIfAbsent

 

setIfAbsent 方法的第一个参数代表 key,第二个参数代表值。

 

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// 1.先抢占锁Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "123");if(lock) {  // 2.抢占成功,执行业务  List<TypeEntity> typeEntityListFromDb = getDataFromDB();  // 3.解锁  redisTemplate.delete("lock");  return typeEntityListFromDb;} else {  // 4.休眠一段时间  sleep(100);  // 5.抢占失败,等待锁释放  return getTypeEntityListByRedisDistributedLock();}

 

一个小问题:那为什么需要休眠一段时间?

 

因为该程序存在递归调用,可能会导致栈空间溢出。

 

 

2、青铜方案的缺陷

 

青铜之所以叫青铜,是因为它是最初级的,肯定会带来很多问题。

 

设想一种家庭场景:晚上小空一个人开锁进入了房间,打开了电灯,然后突然断电了,小空想开门出去,但是找不到门锁位置,那小明就进不去了,外面的人也进不来。

 

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从技术的角度看:setnx 占锁成功,业务代码出现异常或者服务器宕机,没有执行删除锁的逻辑,就造成了死锁。

 

那如何规避这个风险呢?

 

设置锁的自动过期时间,过一段时间后,自动删除锁,这样其他线程就能获取到锁了。

 

五、白银方案

 

 

1、生活中的例子

 

上面提到的青铜方案会有死锁问题,那我们就用上面的规避风险的方案来设计下,也就是我们的白银方案。

 

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还是生活中的例子:小空开锁成功后,给这款智能锁设置了一个沙漏倒计时,沙漏完后,门锁自动打开。即使房间突然断电,过一段时间后,锁会自动打开,其他人就可以进来了。

 

 

2、技术原理图

 

和青铜方案不同的地方在于,在占锁成功后,设置锁的过期时间,这两步是分步执行的。如下图所示:

 

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3、示例代码

 

清理 redis key 的代码如下:

 

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// 在 10s 以后,自动清理 lockredisTemplate.expire("lock", 10, TimeUnit.SECONDS);

 

完整代码如下:

 

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// 1.先抢占锁Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "123");if(lock) {    // 2.在 10s 以后,自动清理 lock    redisTemplate.expire("lock", 10, TimeUnit.SECONDS);    // 3.抢占成功,执行业务    List<TypeEntity> typeEntityListFromDb = getDataFromDB();    // 4.解锁    redisTemplate.delete("lock");    return typeEntityListFromDb;}

 

 

4、白银方案的缺陷

 

白银方案看似解决了线程异常或服务器宕机造成的锁未释放的问题,但还是存在其他问题:

 

因为占锁和设置过期时间是分两步执行的,所以如果在这两步之间发生了异常,则锁的过期时间根本就没有设置成功。

 

所以和青铜方案有一样的问题:锁永远不能过期。

 

六、黄金方案

 

 

1、原子指令

 

上面的白银方案中,占锁和设置锁过期时间是分步两步执行的,这个时候,我们可以联想到什么:事务的原子性(Atom)。

 

原子性:多条命令要么都成功执行,要么都不执行。

 

将两步放在一步中执行:占锁+设置锁过期时间。

 

Redis 正好支持这种操作:

 

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# 设置某个 key 的值并设置多少毫秒或秒 过期。set <key> <value> PX <多少毫秒> NXset <key> <value> EX <多少秒> NX

 

然后可以通过如下命令查看 key 的变化。

 

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ttl <key>

 

下面演示下如何设置 key 并设置过期时间。注意:执行命令之前需要先删除 key,可以通过客户端或命令删除。

 

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# 设置 key=wukong,value=1111,过期时间=5000msset wukong 1111 PX 5000 NX# 查看 key 的状态ttl wukong

 

执行结果如下图所示:每运行一次 ttl 命令,就可以看到 wukong 的过期时间就会减少。最后会变为 -2(已过期)。

 

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2、技术原理图

 

黄金方案和白银方案的不同之处:获取锁的时候,也需要设置锁的过期时间,这是一个原子操作,要么都成功执行,要么都不执行。如下图所示:

 

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3、示例代码

 

设置 lock 的值等于 123,过期时间为 10 秒。如果 10 秒 以后,lock 还存在,则清理 lock。

 

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setIfAbsent("lock", "123", 10, TimeUnit.SECONDS);

 

 

4、黄金方案的缺陷

 

我们还是举生活中的例子来看下黄金方案的缺陷。

 

1)用户 A 抢占锁

 

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  • 用户 A 先抢占到了锁,并设置了这个锁 10 秒以后自动开锁,锁的编号为 123。

 

  • 10 秒以后,A 还在执行任务,此时锁被自动打开了。

 

2)用户 B 抢占锁

 

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  • 用户 B 看到房间的锁打开了,于是抢占到了锁,设置锁的编号为 123,并设置了过期时间 10 秒。

 

  • 因房间内只允许一个用户执行任务,所以用户 A 和 用户 B 执行任务产生了冲突。

 

  • 用户 A 在 15 s 后,完成了任务,此时 用户 B 还在执行任务。

 

  • 用户 A 主动打开了编号为 123的锁。

 

  • 用户 B 还在执行任务,发现锁已经被打开了。

 

  • 用户 B 非常生气:我还没执行完任务呢,锁怎么开了?

 

3)用户 C 抢占锁

 

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  • 用户 B 的锁被 A 主动打开后,A 离开房间,B 还在执行任务。

 

  • 用户 C 抢占到锁,C 开始执行任务。

 

  • 因房间内只允许一个用户执行任务,所以用户 B 和 用户 C 执行任务产生了冲突。

 

从上面的案例中我们可以知道,因为用户 A 处理任务所需要的时间大于锁自动清理(开锁)的时间,所以在自动开锁后,又有其他用户抢占到了锁。当用户 A 完成任务后,会把其他用户抢占到的锁给主动打开。

 

这里为什么会打开别人的锁?因为锁的编号都叫做 “123”,用户 A 只认锁编号,看见编号为 “123”的锁就开,结果把用户 B 的锁打开了,此时用户 B 还未执行完任务,当然生气了。

 

七、铂金方案

 

 

1、生活中的例子

 

上面的黄金方案的缺陷也很好解决,给每个锁设置不同的编号不就好了~

 

如下图所示,B 抢占的锁是蓝色的,和 A 抢占到绿色锁不一样。这样就不会被 A 打开了。

 

做了个动图,方便理解:

 

动图演示

 

静态图更高清,可以看看:

 

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2、技术原理图

 

与黄金方案的不同之处:

 

  • 设置锁的过期时间时,还需要设置唯一编号。

 

  • 主动删除锁的时候,需要判断锁的编号是否和设置的一致,如果一致,则认为是自己设置的锁,可以进行主动删除。

 

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3、代码示例

 

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// 1.生成唯一 idString uuid = UUID.randomUUID().toString();// 2. 抢占锁Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 10, TimeUnit.SECONDS);if(lock) {    System.out.println("抢占成功:" + uuid);    // 3.抢占成功,执行业务    List<TypeEntity> typeEntityListFromDb = getDataFromDB();    // 4.获取当前锁的值    String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");    // 5.如果锁的值和设置的值相等,则清理自己的锁    if(uuid.equals(lockValue)) {        System.out.println("清理锁:" + lockValue);        redisTemplate.delete("lock");    }    return typeEntityListFromDb;} else {    System.out.println("抢占失败,等待锁释放");    // 4.休眠一段时间    sleep(100);    // 5.抢占失败,等待锁释放    return getTypeEntityListByRedisDistributedLock();}

 

  • 生成随机唯一 id,给锁加上唯一值。

 

  • 抢占锁,并设置过期时间为 10 s,且锁具有随机唯一 id。

 

  • 抢占成功,执行业务。

 

  • 执行完业务后,获取当前锁的值。

 

  • 如果锁的值和设置的值相等,则清理自己的锁。

 

 

4、铂金方案的缺陷

 

上面的方案看似很完美,但还是存在问题:第 4 步和第 5 步并不是原子性的。

 

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  • 时刻:0s。线程 A 抢占到了锁。

 

  • 时刻:9.5s。线程 A 向 Redis 查询当前 key 的值。

 

  • 时刻:10s。锁自动过期。

 

  • 时刻:11s。线程 B 抢占到锁。

 

  • 时刻:12s。线程 A 在查询途中耗时长,终于拿多锁的值。

 

  • 时刻:13s。线程 A 还是拿自己设置的锁的值和返回的值进行比较,值是相等的,清理锁,但是这个锁其实是线程 B 抢占的锁。

 

那如何规避这个风险呢?钻石方案登场。

 

八、钻石方案

 

上面的线程 A 查询锁和删除锁的逻辑不是原子性的,所以将查询锁和删除锁这两步作为原子指令操作就可以了。

 

 

1、技术原理图

 

如下图所示,红色圈出来的部分是钻石方案的不同之处。用脚本进行删除,达到原子操作。

 

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2、代码示例

 

那如何用脚本进行删除呢?

 

我们先来看一下这段 Redis 专属脚本:

 

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

 

这段脚本和铂金方案的获取key,删除key的方式很像。先获取 KEYS[1] 的 value,判断 KEYS[1] 的 value 是否和 ARGV[1] 的值相等,如果相等,则删除 KEYS[1]。

 

那么这段脚本怎么在 Java 项目中执行呢?

 

分两步:先定义脚本;用 redisTemplate.execute 方法执行脚本。

 

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// 脚本解锁String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);

 

上面的代码中,KEYS[1] 对应“lock”,ARGV[1] 对应 “uuid”,含义就是如果 lock 的 value 等于 uuid 则删除 lock。

 

而这段 Redis 脚本是由 Redis 内嵌的 Lua 环境执行的,所以又称作 Lua 脚本。

 

九、总结

 

本篇通过本地锁的问题引申出分布式锁的问题。然后介绍了五种分布式锁的方案,由浅入深讲解了不同方案的改进之处。

 

从上面几种方案的不断演进的过程中,知道了系统中哪些地方可能存在异常情况,以及该如何更好地进行处理。

 

举一反三,这种不断演进的思维模式也可以运用到其他技术中。

 

下面总结下上面五种方案的缺陷和改进之处。

 

1)青铜方案

 

  • 缺陷:业务代码出现异常或者服务器宕机,没有执行主动删除锁的逻辑,就造成了死锁。

 

  • 改进:设置锁的自动过期时间,过一段时间后,自动删除锁,这样其他线程就能获取到锁了。

 

2)白银方案

 

  • 占锁和设置锁过期时间是分步两步执行的,不是原子操作。

 

  • 改进:占锁和设置锁过期时间保证原子操作。

 

3)黄金方案

 

  • 缺陷:主动删除锁时,因锁的值都是相同的,将其他客户端占用的锁删除了。

 

  • 改进:每次占用的锁,随机设为较大的值,主动删除锁时,比较锁的值和自己设置的值是否相等。

 

4)铂金方案

 

  • 缺陷:获取锁、比较锁的值、删除锁,这三步是非原子性的。中途又可能锁自动过期了,又被其他客户端抢占了锁,导致删锁时把其他客户端占用的锁删了。

 

  • 改进:使用 Lua 脚本进行获取锁、比较锁、删除锁的原子操作。

 

5)钻石方案

 

  • 缺陷:非专业的分布式锁方案。

 

  • 改进:Redission 分布式锁。

 

上述所有代码都基于 PassJava 开源项目,后端、前端、小程序都上传到同一个仓库里面了,大家可以通过 github 或 码云访问。地址如下:

 

Github:https://github.com/Jackson0714/PassJava-Platform

 

码云:https://gitee.com/jayh2018/PassJava-Platform

 

配套教程:www.passjava.cn

 

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参考资料

 

  • http://redis.cn/commands/set.html

  • https://www.bilibili.com/video/BV1np4y1C7Yf

 

作者丨悟空聊架构
来源丨公众号:悟空聊架构(ID:PassJava666)
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