Redis实现分布式锁

2020年12月02日 10:47 · 阅读 806

鲁班锁

相信很多小伙伴面试时都被问过“Redis怎么实现分布式锁？”，今天我们就来说一下Redis实现分布式锁。

分布式锁

在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。

分布式锁需要满足三个要求：

互斥性，在同一时刻，只能有一个客户端获得锁
无死锁，即使客户端崩溃等其他因素，锁最终都会被释放
容错能力，只要大部分节点都可用，客户端就能正常获得和释放锁

Redis分布式锁

获得锁

当我们需要对某个资源加锁时，只需要在Redis设置一个变量，将该资源的名称作为key，一个唯一值作为value即可，

getLock(resourceName, myRandomValue) {
    val = redis.get(resourceName)
    if (!val) {
        redis.set(resourceName, myRandomValue)
        redis.expire(resourceName, 1s)
        return true
    }
    
    return false
}
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大致的逻辑是这样的。

SETNX（错误做法）

又因为上述逻辑中：

val = redis.get(resourceName)
if (!val) {
    redis.set(resourceName, myRandomValue)
    ...
}
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这段逻辑可以使用Redis的setnx命令代替，

SETNX key value

Set key to hold string value if key does not exist. In that case, it is equal to SET. When key already holds a value, no operation is performed. SETNX is short for "SET if Not eXists".

所以网上有不是文章直接这样写：

getLock(resourceName, myRandomValue) {
    result = redis.setnx(resourceName, myRandomValue)
    if (result) {
        redis.expire(resourceName, 1s)
        return true
    }
    
    return false
}
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这种做法是错误的。因为这个操作不是原子性的，如果客户端还没来得及执行expire命令，就宕机了，这时，这个锁就变成了死锁，违背了上面说的第二条规则。

Lua脚本（不推荐）

使用Lua脚本执行setnx和expire命令，使其变成原子性操作

if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then 
    redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) 
    return 1 
else 
    return 0 
end
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这样虽然能解决问题，但是不推荐，因为将问题复杂化了。

SET key value [EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX] 命令（推荐做法）

EX seconds -- 设置过期时间，单位秒.

PX milliseconds -- 设置过期时间, 单位毫秒.

NX -- 当key不存在时，设置值.

XX -- 当key存在时，设置值.

所以获得锁时，我们只需要：

getLock(resourceName, myRandomValue) {
    return "OK" == redis.command(SET resourceName myRandomValue NX PX 1000)
}
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锁释放

释放锁时不能直接del，直接这样的话，可能会把别人的锁删除了，所以需要进行身份识别，怎么识别这个锁是否属于你的呢？这就需要通过我们之前设置的myRandomValue来识别了。

releaseLock(resourceName, myRandomValue) {
    val = redis.get(resourceName)
    if (val == myRandomValue) {
        redis.del(resourceName)
    }
}
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还是那个问题，整个操作不是原子操作

releaseLock(resourceName, myRandomValue) {
    val = redis.get(resourceName)
    if (val == myRandomValue) {
        // 如果这时resourceName刚好过期
        // 可能把别人的锁删除了
        redis.del(resourceName)
    }
}
复制代码

这时，我们就需要借助Lua脚本了

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

分布式锁

上面说的一堆，都是基于单个Redis实例，分布式锁的实现也是基于上面逻辑实现。获取分布式锁时，需要下列几步：

1、获取当前时间，使用毫秒级时间

2、使用相同的键名和随机值，尝试从所有N个实例中顺序获取锁。在每个实例中设置锁时，客户端使用的超时时间需小于总锁自动释放时间，例如，如果自动释放时间为10秒，则超时时间可能在5到50毫秒之间。这样可以防止客户端长时间与处于故障状态的Redis节点进行通信：如果某个实例不可用，我们应该尽快尝试与下一个实例进行通信。

3、再次获取当前毫秒级时间，减去在步骤1中获得的时间戳，来计算获取锁所花费的时间。当且仅当客户端能够在大多数实例（至少N/2+1）中获取锁，并且获取锁所花费的总时间小于锁有效时间时，则认为已获取锁。

4、如果获取了锁，则将其有效时间视为初始有效时间减去步骤3中计算的花费时间，即有效时间=初始有效时间-花费时间。

5、如果客户端由于某种原因（如无法锁定N/2+1个实例）而未能获得该锁，必须解锁所有实例。

当客户端无法获取锁时，应在随机延迟后重试，防止其他客户端也在尝试获取锁。同样，客户端在大多数Redis实例中尝试获取锁的速度越快，失败的情况就越低，因此，客户端应尽快将SET命令发送到所有实例。

这就是Redlock算法，是不是觉得很麻烦？！不用担心，伟大的开源社区已经有很多实现方案了，实际工作中直接拿来用就行了。

Redlock-rb (Ruby implementation). There is also a fork of Redlock-rb that adds a gem for easy distribution and perhaps more.
Redlock-py (Python implementation).
Aioredlock (Asyncio Python implementation).
Redlock-php (PHP implementation).
PHPRedisMutex (further PHP implementation)
cheprasov/php-redis-lock (PHP library for locks)
Redsync (Go implementation).
Redisson (Java implementation).
Redis::DistLock (Perl implementation).
Redlock-cpp (C++ implementation).
Redlock-cs (C#/.NET implementation).
RedLock.net (C#/.NET implementation). Includes async and lock extension support.
ScarletLock (C# .NET implementation with configurable datastore)
Redlock4Net (C# .NET implementation)
node-redlock (NodeJS implementation). Includes support for lock extension.