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图文详解Redis分布式锁(单节点)

本文重点并不在于提供一个可运行的Redis分布式锁示例,而是结合图文理解redis的分布式锁实现上的细节,以及为什么要这样做。

实现方式

用伪代码的形式简单介绍实现方式

获取锁

SET resource_name my_random_value NX EX 30

  • my_random_value: 一个随机值,同一key的竞争者这个值都不能一样
  • NX : 只在键不存在时, 才对键进行设置操作
  • EX : 设置过期秒数

释放锁

通过lua脚本实现原子的 比较 & 删除

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

伪代码

let randStr = Math.random();
let success = redis.set(key, randStr, 'EX', 30, 'NX');
if(success){
    // 获取到锁

    doSomething(); //执行要做的任务

    //执行完释放锁
    redis.call(`
    if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
        return redis.call("del",KEYS[1])
    else
        return 0
    end`,key,randStr);
}else{
    //未获取到锁
}

这样看起来,Redis实现分布式锁用起来很简单嘛。

但是,为啥这样写?

  • 设置随机值是做什么的?为什么释放时要先比较随机值相同再删除?
  • 为什么“比较&删除”需要用到lua脚本实现原子操作?
  • 单redis节点实现真的够保险了吗?

几个问题

设置随机值是做什么的?为什么释放时要先比较随机值相同再删除?

先回答后一个问题,释放锁之前为什么要先判断值相等呢,为什么不直接一句del key多方便啊。

首先要知道,分布式锁一个最基本的功能就是实现互斥,同一个时刻,应当只有一个客户端能够持有锁。

如果直接del key,则可能会出现下面的情况

1、 客户端A获取锁,执行任务 (Redis客户端,实际是一个服务器节点)
2、 A执行中被阻塞,卡住了
3、 锁超时自动释放了,但A仍在继续执行
4、 客户端B获取锁,开始执行它自己的任务
5、 A缓过来了,任务完成执行,然后一句del key 将B当前正在持有的锁释放了 (但B此时不知情,还以为自己持有锁,继续执行自己的任务)
6、 另有客户端C获取锁,这时客户端B和C同时持有,不满足互斥性了

(激活生命线表示有客户端持有锁,按颜色对应)

63_1.png

再来看看使用随机值是怎么避免这一问题的。

首先,客户端获取锁的时候,设置的value为各个客户端自己生成的随机字符串。

在步骤5,由于客户端A和B的随机值不一样,只会走lua脚本里的else分支,而不进行删除,这样客户端C自然也就没有了可乘之机。

总的来说,随机字符串是用作每个客户端的“标识”,来确保客户端只能删除自己获取的锁,而不会误删其他客户端的。

使用了随机字符串后的时序图

63_2.png

看到这,你也许会想:不对呀,客户端B和C存在重叠的部分(图1中红蓝),表示同时持有锁了。但AB也有重叠部分啊(图1中蓝绿),这是不是有bug?

对不起,这还真不算bug,只能算是 feature

因为要防止客户端崩溃而导致锁永不释放,锁的过期时间是不得不加的。

所以,这里只能根据获取锁后要执行的任务内容,来设置一个合适的锁过期时间。

或者采用部分语言中客户端的方式,在过期前延长过期时间。


为什么释放锁的“比较&删除”需要用到lua脚本实现原子操作?

上面的例子中释放锁时用了这么一个lua脚本

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

为什么不直接在代码里写呢?

let value = redis.get(key);
if(randStr == value){
    redis.del(key);
}

不多废话,直接上图

63_3.png

图中可以看出,如果不使用lua脚本将“比较&删除”这两步合在一起形成原子操作,那么读取和删除这两个步骤之间可能会出现原有锁过期,又被另一个客户端B获取的情况。

而原客户端A不知情,仍然执行了删除,删掉了客户端B正常获取的锁,最终导致BC同时持有,不满足互斥性。


单redis节点实现真的够保险了吗?

单个redis节点实现的分布式锁虽然一般来说够用了,但记住它并非完全可靠。

前面的场景中都假设了Redis服务能够正常运行,但如果发生了主节点的切换,由从节点顶上,仍可能导致多客户端都认为自己持有锁的情况。

63_4.png

这个场景比较简单:

1、 客户端A获取锁
2、 redis主节点宕机,但设锁对应的键还没来得及同步到从节点上
3、 从节点被选为新的主节点,丢失了键
4、 另有客户端B获取锁,AB同时认为自己持有锁

所以如果需要避免单个redis节点崩溃切换后丢数据的问题,实现更高级别的保障,可以用多个redis节点实现的 redlock

注意:即使是redlock,仍不能100%保证可靠,只是比单个redis更安全一些。


参考

redis.io/topics/dist…

文章永久链接:https://tech.souyunku.com/37405

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