By

本文主要讲述以下redis分布式锁相关内容，以进一步加深对相关知识的理解。

1. Redis分布式锁

在很多校项目中，我们直接使用Redis的set key方式来实现分布式锁，这种实现方式简单且大部分情况下效果良好，在特定情形下也是满足要求的。

然而，实际情况往往更加复杂，如何确保临界资源的串行执行，如何及时释放，这些都是需要额外考虑的。

先来看一下一个完备的分布式锁需要支持哪些特性：

redis-lock

一般而言，在生产环境中可用的分布式锁需要满足以下几个要点:

  • 互斥性：分布式锁必须具备互斥性，即同一时刻只能有一个线程持有锁并执行临界操作，防止数据竞争和冲突。

  • 超时释放：分布式锁需要具备超时释放功能，即在一定时间内未能成功获取锁时，自动释放锁，避免不必要的线程等待和资源浪费。

  • 可重入性：在分布式环境下，同一个节点上的同一个线程如果已经持有锁，则再次请求锁时应该能够成功获取，实现可重入性。

  • 高性能和高可用性：分布式锁应具备高性能和高可用性，加锁和解锁的开销要尽可能小，同时要保证锁的可靠性，防止分布式锁失效。

  • 支持阻塞和非阻塞性：分布式锁应该支持阻塞和非阻塞性，以满足不同场景下的需求。例如，可以在获取锁时使用阻塞操作或轮询来等待，或者通过非阻塞操作立即返回获取锁的结果。

综合上述要点，一个可用的分布式锁要同时满足以上条件，以确保系统的正确性、高性能和可扩展性。

实现一个相对完备的分布式锁，并不是锁住资源就可以了，还需要满足一些额外的特性，否则会在业务开发中出现各种各样的问题。

1.1 使用 setnx 实现分布式锁

Redis支持setnx指令，用于在key不存在的情况下将其设置为指定的value值。基于setnx指令，可以简单实现分布式锁的方案。获取锁的方法很简单，只需以锁作为key，设置一个随机值作为value。若setnx返回1，则表示当前进程成功获取锁；若返回0，则说明其他进程已获取锁，当前进程无法进入临界区。若需要阻塞当前进程，则可通过循环不断尝试setnx操作。

if(setnx(key,value)==1){
    try{
        //业务处理
    }finally{
        //释放锁
        del(key)
    }
}

使用Java中的try-catch-finally来释放锁是一种常见的做法，可以确保在业务进程出现异常时仍能够正常释放锁。然而，与之前提到的分布式锁特性相比较，这种方式存在一个明显的问题：不支持超时释放锁。

如果某个进程在加锁后发生宕机或异常退出，无法正常执行锁的释放操作，导致其他进程无法获取该锁，从而产生死锁现象。这会对系统的可用性和响应性造成严重影响。

为了解决这个问题，通常需要引入超时释放机制。可以使用带有超时时间的锁，例如设置一个合理的过期时间，在加锁时为锁设置一个自动过期时间。当加锁的进程在超时时间内未能完成操作或异常退出时，锁会自动过期释放，从而避免死锁情况的发生。

1.2 使用 setnx 和 expire 实现

在分布式锁的实现中，依赖业务线程进行锁的释放可能存在宕机导致的死锁问题。为了解决这个问题，可以利用Redis的特性，在设置锁时设置一个过期时间，利用Redis的缓存失效策略实现锁的超时释放。

具体实现方式是，在使用setnx指令获取锁之后，再使用expire指令给锁设置一个过期时间。通过设置过期时间，当其他进程在获取锁时发现该锁已经超时过期，即使之前持有锁的进程宕机或异常退出，也能确保其他进程能够获取到该锁。

通过利用Redis的缓存失效策略，当锁的过期时间到达时，Redis会自动删除该锁，从而实现了锁的超时释放。这样可以避免死锁情况的发生，并保证分布式锁的正确性和高可用性。

if(setnx(key,value)==1){

    expire(key,expireTime)
    try{
        //业务处理
    }finally{
        //释放锁
        del(key)
    }
}

通过设置过期时间，避免了占锁到释放锁的过程发生异常而导致锁无法释放的问题，但是在 Redis 中，setnx 和 expire 这两条命令不具备原子性。如果一个线程在执行完 setnx 之后突然崩溃，导致锁没有设置过期时间，那么这个锁就会一直存在，无法被其他线程获取。

1.3 使用 set 扩展命令实现

在 Redis 2.8 版本中，扩展了 set 命令，支持 set 和 expire 指令组合的原子操作，解决了加锁过程中失败的问题。 set 扩展参数的语法如下：

redis> SET key value expireTime nx

使用setnx指令结合expire指令可以解决锁超时释放的问题，但在实际业务中仍存在一些潜在问题。

一种可能性是，在加锁和释放锁之间的业务逻辑执行非常耗时，超过了锁的超时限制。这种情况下，Redis会自动删除锁，导致其他线程能够获取到该锁，从而产生对加锁资源的并发操作。

看一下下面这种情况:

1) 客户端 A 获取锁的时候设置了 key 的过期时间为 2 秒，客户端 A 在获取到锁之后，业务逻辑方法执行了 3 秒；

2) 客户端 A 获取的锁被 Redis 过期机制自动释放，客户端 B 请求锁成功，出现并发执行；

3) 客户端 A 执行完业务逻辑后，释放锁，删除对应的 key；

4) 对应锁已经被客户端 B 获取到了，客户端A释放的锁实际是客户端B持有的锁。

在第一个线程的逻辑还没执行完的时候，第二个线程也成功获得了锁，加锁的代码或者资源并没有得到严格的串行操作，同时由于叠加了删除和释放锁操作，导致了加锁的混乱。

怎么解决这个问题？首先，基于 Redis 的分布式锁一般是用于耗时比较短的瞬时性任务，业务上超时的可能性较小；其次，在获取锁时，可以设置 value 为一个随机数，在释放锁时进行读取和对比，确保释放的是当前线程持有的锁，通常是通过 Redis 结合 Lua 脚本的方案来实现；最后，需要添加完备的日志，记录上下游数据链路，当出现超时的时候，则需要检查对应的问题数据，进行人工修复。

1.4 分布式锁高可用

在上面分布式锁的实现方案中，是针对单节点 Redis 的，在实际生产环境中，为了保证高可用，避免单点故障，一般会使用 Redis 集群。 在集群环境下，分布式锁会遇到一些问题，特别是在Redis主从复制的情况下可能会出现锁的安全性问题。

主从复制是异步的，在故障转移（Failover）过程中，可能导致数据同步的延迟。这样，在发生节点故障时，如果主节点已经获取到锁但数据还未同步到从节点，那么在故障转移后的从节点可能会认为锁没有被持有，从而另一个客户端可以获取到相同的锁。

这种情况下，就会发生多个客户端同时获取到锁的情况，导致竞争和不一致的结果。

我们模拟下这个场景，按照下面的顺序执行：

1） 客户端 A 从 Master 节点获取锁；

2) Master 节点宕机，主从复制过程中，对应锁的 key 还没有同步到 Slave 节点上；

3) Slave 升级为 Master 节点，于是集群丢失了锁数据；

4) 其他客户端请求新的 Master 节点，获取到了对应同一个资源的锁；

5) 出现多个客户端同时持有同一个资源的锁，不满足锁的互斥性。

可以看到，在单实例场景中和集群环境中实现分布式锁是不同的，关于集群下如何实现分布式锁，Redis 的作者 Antirez（Salvatore Sanfilippo）提出了 Redlock 算法。

2. Redlock算法

2.1 安全和liveness保证

RedLock的设计目标仅针对如下3个属性，从我们的视角来看，这也是有效的使用分布式锁所应满足的最低要求：

  • Safety属性：互斥。在任何时刻，只有一个客户端能获取到锁

  • Liveness属性A: 不会发生死锁。即使在先前已经获取到锁的客户端崩溃或者发生了网络分区，都要要保证最终都要能成功的获取到锁

  • Liveness属性B: 容错性。只要超过半数的Redis节点起来并运行正常，客户端就能够成功的获取并释放锁

2.2 为什么基于故障转移(failover)的实现还不够(Not Enough)?

要理解我们需要在哪些方面进行改进，我们首先来看一下目前大部分的library是如何基于Redis实现分布式锁的。

使用Redis来对一个资源进行上锁，最简单的方式就是创建一个key，并在创建的时候使用Redis的Expire特性为key指定一个ttl值，这样使得在最坏的情况下能够成功的释放锁。当客户端需要释放资源的时候，删除key即可。

从表面上看，这可以良好的进行工作，但这存在一个问题：系统架构中存在单点故障。假如Redis Master崩溃之后会发生什么情形呢？我们假设该master有一个replica，那么当其出现故障的时候，原先的replica成为新的master。然而这并不是一种可行的方式，因为Redis的副本复制是异步的，这就可能会导致在同一时刻两个不同的节点均能抢到锁，从而破坏了锁的互斥性。

该模型存在如下竞态条件：

1） ClientA在master上获得锁

2） master在将key复制到replica之前崩溃

3） replica成为新的master

4) ClientB获得了相同资源的锁。这样互斥锁的安全性保障就被破坏了。

2.3 RedLock算法

RedLock算法需要有N个Redis Master，这些节点之间是相互独立的，并不存在复制关系或其他的相互协调关系。在我们如下的例子中，我们假设N为5，为了保证各自独立，分别将这些节点部署在5台主机上。

为了获取分布式锁，客户端节点做如下操作：

1） 获取当前时间(单位: ms)

2) 按顺序从N个实例中获取Redis锁，在获取锁时使用相同的key和相同的random value。在本步骤中，当设置每一个实例的锁时，客户端都会使用一个很短的超时时间(ps: 相对锁本身的TTL而言)。例如，假如锁的自动失效时间是10s，这设置锁的timeout可以为5~50ms，这可以防止由于Redis节点故障导致客户端获取锁时被卡住： 假如一个节点不可用，我们需要尽快的尝试下一个节点。

3） 客户端计算获取锁时所耗费的时间(当前时间减去第1步中所获取的时间)。当且仅当获取锁花费的时间小于锁的TTL值时，我们认为锁获取成功。、

ps: 上面计算获取锁花费的时间，前提要求是过半数的Redis节点成功获取到锁

4） 假如锁获取成功，则锁的真实有效时间为tv=t0-t1，其中t0为初始的TTL时间，t1为获取锁的耗时

5） 假如客户端获取锁失败（比如未能从过半的节点上成功获取锁，或者tv小于0)，那么客户端尝试从所有节点上解锁(包括那些其认为加锁失败的节点)

3. 总结

分布式系统设计是实现复杂性和收益的平衡，考虑到集群环境下的一致性问题，同时要避免过度的设计。在实际业务场景中，我们一般是使用基于单点的 Redis 实现分布式锁就可以了，当出现数据不一致的时候，再通过人工手段去回补。



[参看]

  1. Redis分布式锁详解

  2. Distributed Locks with Redis

  3. redis读写锁