Redis分布式锁升级版RedLock及SpringBoot实现方法
作者:互联网
分布式锁概览
在多线程的环境下,为了保证一个代码块在同一时间只能由一个线程访问,Java中我们一般可以使用synchronized语法和ReetrantLock去保证,这实际上是本地锁的方式。但是现在公司都是流行分布式架构,在分布式环境下,如何保证不同节点的线程同步执行呢?因此就引出了分布式锁,它是控制分布式系统之间互斥访问共享资源的一种方式。
在一个分布式系统中,多台机器上部署了多个服务,当客户端一个用户发起一个数据插入请求时,如果没有分布式锁机制保证,那么那多台机器上的多个服务可能进行并发插入操作,导致数据重复插入,对于某些不允许有多余数据的业务来说,这就会造成问题。而分布式锁机制就是为了解决类似这类问题,保证多个服务之间互斥的访问共享资源,如果一个服务抢占了分布式锁,其他服务没获取到锁,就不进行后续操作。大致意思如下图所示:
分布式锁的特点
分布式锁一般有如下的特点:
互斥性: 同一时刻只能有一个线程持有锁
可重入性: 同一节点上的同一个线程如果获取了锁之后能够再次获取锁
锁超时:和J.U.C中的锁一样支持锁超时,防止死锁
高性能和高可用: 加锁和解锁需要高效,同时也需要保证高可用,防止分布式锁失效
具备阻塞和非阻塞性:能够及时从阻塞状态中被唤醒
分布式锁的实现方式
我们一般实现分布式锁有以下几种方式:
基于数据库
基于Redis
基于zookeeper
Redis普通分布式锁存在的问题
说到Redis分布式锁,大部分人都会想到:setnx+lua(redis保证执行lua脚本时不执行其他操作,保证操作的原子性),或者知道set key value px milliseconds nx。后一种方式的核心实现命令如下:
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- 获取锁(unique_value可以是UUID等)
SET resource_name unique_value NX PX 30000
- 释放锁(lua脚本中,一定要比较value,防止误解锁)
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end
这种实现方式有3大要点(也是面试概率非常高的地方):
set命令要用set key value px milliseconds nx;
value要具有唯一性;
释放锁时要验证value值,不能误解锁;
事实上这类锁最大的缺点就是它加锁时只作用在一个Redis节点上,即使Redis通过sentinel保证高可用,如果这个master节点由于某些原因发生了主从切换,那么就会出现锁丢失的情况:
在Redis的master节点上拿到了锁;
但是这个加锁的key还没有同步到slave节点;
master故障,发生故障转移,slave节点升级为master节点;
导致锁丢失。
为了避免单点故障问题,Redis作者antirez基于分布式环境下提出了一种更高级的分布式锁的实现方式:Redlock。Redlock也是Redis所有分布式锁实现方式中唯一能让面试官高潮的方式。
Redis高级分布式锁:Redlock
antirez提出的redlock算法大概是这样的:
在Redis的分布式环境中,我们假设有N个Redis master。这些节点完全互相独立,不存在主从复制或者其他集群协调机制。我们确保将在N个实例上使用与在Redis单实例下相同方法获取和释放锁。现在我们假设有5个Redis master节点,同时我们需要在5台服务器上面运行这些Redis实例,这样保证他们不会同时都宕掉。
为了取到锁,客户端应该执行以下操作:
获取当前Unix时间,以毫秒为单位。
依次尝试从5个实例,使用相同的key和具有唯一性的value(例如UUID)获取锁。当向Redis请求获取锁时,客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间,这个超时时间应该小于锁的失效时间。例如你的锁自动失效时间TTL为10秒,则超时时间应该在5-50毫秒之间。这样可以避免服务器端Redis已经挂掉的情况下,客户端还在死死地等待响应结果。如果服务器端没有在规定时间内响应,客户端应该尽快尝试去另外一个Redis实例请求获取锁。
客户端使用当前时间减去开始获取锁时间(步骤1记录的时间)就得到获取锁使用的时间。当且仅当从大多数(N/2+1,这里是3个节点)的Redis节点都取到锁,并且使用的时间小于锁失效时间时,锁才算获取成功。
如果取到了锁,key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间(步骤3计算的结果)。
如果因为某些原因,获取锁失败(没有在至少N/2+1个Redis实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间),客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁(即便某些Redis实例根本就没有加锁成功,防止某些节点获取到锁但是客户端没有得到响应而导致接下来的一段时间不能被重新获取锁)。
此处不讨论时钟漂移
Redlock源码
redisson已经有对redlock算法封装,接下来对其用法进行简单介绍,并对核心源码进行分析(假设5个redis实例)。
1. Redlock依赖
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<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson -->
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.3.2</version>
</dependency>
2. Redlock用法
首先,我们来看一下redission封装的redlock算法实现的分布式锁用法,非常简单,跟重入锁(ReentrantLock)有点类似:
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Config config = new Config();
config.useSentinelServers().addSentinelAddress("127.0.0.1:6369","127.0.0.1:6379", "127.0.0.1:6389")
.setMasterName("masterName")
.setPassword("password").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
// 还可以getFairLock(), getReadWriteLock()
RLock redLock = redissonClient.getLock("REDLOCK_KEY");
boolean isLock;
try {
isLock = redLock.tryLock();
// 500ms拿不到锁, 就认为获取锁失败。10000ms即10s是锁失效时间。
isLock = redLock.tryLock(500, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (isLock) {
//TODO if get lock success, do something;
}
} catch (Exception e) {
} finally {
// 无论如何, 最后都要解锁
redLock.unlock();
}
标签:SpringBoot,RedLock,Redis,value,获取,客户端,节点,分布式 来源: https://blog.csdn.net/weixin_55025557/article/details/113519660