Redis系列之分布式锁

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Redis系列之分布式锁

在应对并发问题时,除了原子操作,Redis客户端还可以通过加锁的方式,来控制并发写操作对共享数据的修改,从而保证数据的正确性。

但是,Redis属于分布式系统,当有多个客户端需要争抢锁时,我们必须要保证, 这把锁不能是某个客户端本地的锁 。否则的话,其它客户端是无法访问这把锁的,当然也就不能获取这把锁了。

所以,在分布式系统中,当有多个客户端需要获取锁时,我们需要分布式锁。此时,锁是保存在一个共享存储系统中的,可以被多个客户端共享访问和获取。

Redis本身可以被多个客户端共享访问,正好就是一个共享存储系统,可以用来保存分布式锁。而且Redis的读写性能高,可以应对高并发的锁操作场景。所以,这节课,我就来和你聊聊如何基于Redis实现分布式锁。

我们日常在写程序的时候,经常会用到单机上的锁,你应该也比较熟悉了。而分布式锁和单机上的锁既有相似性,但也因为分布式锁是用在分布式场景中,所以又具有一些特殊的要求。

所以,接下来,我就先带你对比下分布式锁和单机上的锁,找出它们的联系与区别,这样就可以加深你对分布式锁的概念和实现要求的理解。

单机上的锁和分布式锁的联系与区别

我们先来看下单机上的锁。

对于在单机上运行的多线程程序来说,锁本身可以用一个变量表示。

  • 变量值为0时,表示没有线程获取锁;
  • 变量值为1时,表示已经有线程获取到锁了。

我们通常说的线程调用加锁和释放锁的操作,到底是啥意思呢?我来解释一下。实际上,一个线程调用加锁操作,其实就是检查锁变量值是否为0。如果是0,就把锁的变量值设置为1,表示获取到锁,如果不是0,就返回错误信息,表示加锁失败,已经有别的线程获取到锁了。而一个线程调用释放锁操作,其实就是将锁变量的值置为0,以便其它线程可以来获取锁。

我用一段代码来展示下加锁和释放锁的操作,其中,lock为锁变量。

acquire_lock(){
if lock == 0
lock = 1
return 1
else
return 0
}
复制代码

release_lock(){ lock = 0 return 1 }

和单机上的锁类似,分布式锁同样可以 用一个变量来实现 。客户端加锁和释放锁的操作逻辑,也和单机上的加锁和释放锁操作逻辑一致: 加锁时同样需要判断锁变量的值,根据锁变量值来判断能否加锁成功;释放锁时需要把锁变量值设置为0,表明客户端不再持有锁

但是,和线程在单机上操作锁不同的是,在分布式场景下, 锁变量需要由一个共享存储系统来维护 ,只有这样,多个客户端才可以通过访问共享存储系统来访问锁变量。相应的, 加锁和释放锁的操作就变成了读取、判断和设置共享存储系统中的锁变量值

这样一来,我们就可以得出实现分布式锁的两个要求。

  • 要求一:分布式锁的加锁和释放锁的过程,涉及多个操作。所以,在实现分布式锁时,我们需要保证这些锁操作的原子性;
  • 要求二:共享存储系统保存了锁变量,如果共享存储系统发生故障或宕机,那么客户端也就无法进行锁操作了。在实现分布式锁时,我们需要考虑保证共享存储系统的可靠性,进而保证锁的可靠性。

好了,知道了具体的要求,接下来,我们就来学习下Redis是怎么实现分布式锁的。

其实,我们既可以基于单个Redis节点来实现,也可以使用多个Redis节点实现。在这两种情况下,锁的可靠性是不一样的。我们先来看基于单个Redis节点的实现方法。

基于单个Redis节点实现分布式锁

作为分布式锁实现过程中的共享存储系统,Redis可以使用键值对来保存锁变量,再接收和处理不同客户端发送的加锁和释放锁的操作请求。那么,键值对的键和值具体是怎么定的呢?

我们要赋予锁变量一个变量名,把这个变量名作为键值对的键,而锁变量的值,则是键值对的值,这样一来,Redis就能保存锁变量了,客户端也就可以通过Redis的命令操作来实现锁操作。

为了帮助你理解,我画了一张图片,它展示Redis使用键值对保存锁变量,以及两个客户端同时请求加锁的操作过程。

可以看到,Redis可以使用一个键值对lock_key:0来保存锁变量,其中,键是lock_key,也是锁变量的名称,锁变量的初始值是0。

我们再来分析下加锁操作。

在图中,客户端A和C同时请求加锁。因为Redis使用单线程处理请求,所以,即使客户端A和C同时把加锁请求发给了Redis,Redis也会串行处理它们的请求。

我们假设Redis先处理客户端A的请求,读取lock_key的值,发现lock_key为0,所以,Redis就把lock_key的value置为1,表示已经加锁了。紧接着,Redis处理客户端C的请求,此时,Redis会发现lock_key的值已经为1了,所以就返回加锁失败的信息。

刚刚说的是加锁的操作,那释放锁该怎么操作呢?其实,释放锁就是直接把锁变量值设置为0。

我还是借助一张图片来解释一下。这张图片展示了客户端A请求释放锁的过程。当客户端A持有锁时,锁变量lock_key的值为1。客户端A执行释放锁操作后,Redis将lock_key的值置为0,表明已经没有客户端持有锁了。

因为加锁包含了三个操作(读取锁变量、判断锁变量值以及把锁变量值设置为1),而这三个操作在执行时需要保证原子性。那怎么保证原子性呢?

上节课,我们学过,要想保证操作的原子性,有两种通用的方法,分别是使用Redis的单命令操作和使用Lua脚本。那么,在分布式加锁场景下,该怎么应用这两个方法呢?

我们先来看下,Redis可以用哪些单命令操作实现加锁操作。

首先是SETNX命令,它用于设置键值对的值。具体来说,就是这个命令在执行时会判断键值对是否存在,如果不存在,就设置键值对的值,如果存在,就不做任何设置。

举个例子,如果执行下面的命令时,key不存在,那么key会被创建,并且值会被设置为value;如果key已经存在,SETNX不做任何赋值操作。

SETNX key value
复制代码

对于释放锁操作来说,我们可以在执行完业务逻辑后,使用DEL命令删除锁变量。不过,你不用担心锁变量被删除后,其他客户端无法请求加锁了。因为SETNX命令在执行时,如果要设置的键值对(也就是锁变量)不存在,SETNX命令会先创建键值对,然后设置它的值。所以,释放锁之后,再有客户端请求加锁时,SETNX命令会创建保存锁变量的键值对,并设置锁变量的值,完成加锁。

总结来说,我们就可以用SETNX和DEL命令组合来实现加锁和释放锁操作。下面的伪代码示例显示了锁操作的过程,你可以看下。

// 加锁
SETNX lock_key 1
// 业务逻辑
DO THINGS
// 释放锁
DEL lock_key
复制代码

不过,使用SETNX和DEL命令组合实现分布锁,存在两个潜在的风险。

第一个风险是,假如某个客户端在执行了SETNX命令、加锁之后,紧接着却在操作共享数据时发生了异常,结果一直没有执行最后的DEL命令释放锁。因此,锁就一直被这个客户端持有,其它客户端无法拿到锁,也无法访问共享数据和执行后续操作,这会给业务应用带来影响。

针对这个问题,一个有效的解决方法是, 给锁变量设置一个过期时间 。这样一来,即使持有锁的客户端发生了异常,无法主动地释放锁,Redis也会根据锁变量的过期时间,在锁变量过期后,把它删除。其它客户端在锁变量过期后,就可以重新请求加锁,这就不会出现无法加锁的问题了。

我们再来看第二个风险。如果客户端A执行了SETNX命令加锁后,假设客户端B执行了DEL命令释放锁,此时,客户端A的锁就被误释放了。如果客户端C正好也在申请加锁,就可以成功获得锁,进而开始操作共享数据。这样一来,客户端A和C同时在对共享数据进行操作,数据就会被修改错误,这也是业务层不能接受的。

为了应对这个问题,我们需要 能区分来自不同客户端的锁操作 ,具体咋做呢?其实,我们可以在锁变量的值上想想办法。

在使用SETNX命令进行加锁的方法中,我们通过把锁变量值设置为1或0,表示是否加锁成功。1和0只有两种状态,无法表示究竟是哪个客户端进行的锁操作。所以,我们在加锁操作时,可以让每个客户端给锁变量设置一个唯一值,这里的唯一值就可以用来标识当前操作的客户端。在释放锁操作时,客户端需要判断,当前锁变量的值是否和自己的唯一标识相等,只有在相等的情况下,才能释放锁。这样一来,就不会出现误释放锁的问题了。

知道了解决方案,那么,在Redis中,具体是怎么实现的呢?我们再来了解下。

在查看具体的代码前,我要先带你学习下Redis的SET命令。

我们刚刚在说SETNX命令的时候提到,对于不存在的键值对,它会先创建再设置值(也就是“不存在即设置”),为了能达到和SETNX命令一样的效果,Redis给SET命令提供了类似的选项NX,用来实现“不存在即设置”。如果使用了NX选项,SET命令只有在键值对不存在时,才会进行设置,否则不做赋值操作。此外,SET命令在执行时还可以带上EX或PX选项,用来设置键值对的过期时间。

举个例子,执行下面的命令时,只有key不存在时,SET才会创建key,并对key进行赋值。另外, key的存活时间由seconds或者milliseconds选项值来决定

SET key value [EX seconds | PX milliseconds]  [NX]
复制代码

有了SET命令的NX和EX/PX选项后,我们就可以用下面的命令来实现加锁操作了。

// 加锁, unique_value作为客户端唯一性的标识
SET lock_key unique_value NX PX 10000
复制代码

其中,unique_value是客户端的唯一标识,可以用一个随机生成的字符串来表示,PX 10000则表示lock_key会在10s后过期,以免客户端在这期间发生异常而无法释放锁。

因为在加锁操作中,每个客户端都使用了一个唯一标识,所以在释放锁操作时,我们需要判断锁变量的值,是否等于执行释放锁操作的客户端的唯一标识,如下所示:

//释放锁 比较unique_value是否相等,避免误释放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end
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这是使用Lua脚本(unlock.script)实现的释放锁操作的伪代码,其中,KEYS[1]表示lock_key,ARGV[1]是当前客户端的唯一标识,这两个值都是我们在执行Lua脚本时作为参数传入的。

最后,我们执行下面的命令,就可以完成锁释放操作了。

redis-cli  --eval  unlock.script lock_key , unique_value
复制代码

你可能也注意到了,在释放锁操作中,我们使用了Lua脚本,这是因为,释放锁操作的逻辑也包含了读取锁变量、判断值、删除锁变量的多个操作,而Redis在执行Lua脚本时,可以以原子性的方式执行,从而保证了锁释放操作的原子性。

好了,到这里,你了解了如何使用SET命令和Lua脚本在Redis单节点上实现分布式锁。但是,我们现在只用了一个Redis实例来保存锁变量,如果这个Redis实例发生故障宕机了,那么锁变量就没有了。此时,客户端也无法进行锁操作了,这就会影响到业务的正常执行。所以,我们在实现分布式锁时,还需要保证锁的可靠性。那怎么提高呢?这就要提到基于多个Redis节点实现分布式锁的方式了。

基于多个Redis节点实现高可靠的分布式锁

当我们要实现高可靠的分布式锁时,就不能只依赖单个的命令操作了,我们需要按照一定的步骤和规则进行加解锁操作,否则,就可能会出现锁无法工作的情况。“一定的步骤和规则”是指啥呢?其实就是分布式锁的算法。

为了避免Redis实例故障而导致的锁无法工作的问题,Redis的开发者Antirez提出了分布式锁算法Redlock。

Redlock算法的基本思路,是让客户端和多个独立的Redis实例依次请求加锁,如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作,那么我们就认为,客户端成功地获得分布式锁了,否则加锁失败。这样一来,即使有单个Redis实例发生故障,因为锁变量在其它实例上也有保存,所以,客户端仍然可以正常地进行锁操作,锁变量并不会丢失。

我们来具体看下Redlock算法的执行步骤。Redlock算法的实现需要有N个独立的Redis实例。接下来,我们可以分成3步来完成加锁操作。

第一步是,客户端获取当前时间。

第二步是,客户端按顺序依次向N个Redis实例执行加锁操作。

这里的加锁操作和在单实例上执行的加锁操作一样,使用SET命令,带上NX,EX/PX选项,以及带上客户端的唯一标识。当然,如果某个Redis实例发生故障了,为了保证在这种情况下,Redlock算法能够继续运行,我们需要给加锁操作设置一个超时时间。

如果客户端在和一个Redis实例请求加锁时,一直到超时都没有成功,那么此时,客户端会和下一个Redis实例继续请求加锁。加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的有效时间,一般也就是设置为几十毫秒。

第三步是,一旦客户端完成了和所有Redis实例的加锁操作,客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。

客户端只有在满足下面的这两个条件时,才能认为是加锁成功。

  • 条件一:客户端从超过半数(大于等于 N/2+1)的Redis实例上成功获取到了锁;
  • 条件二:客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。

在满足了这两个条件后,我们需要重新计算这把锁的有效时间,计算的结果是锁的最初有效时间减去客户端为获取锁的总耗时。如果锁的有效时间已经来不及完成共享数据的操作了,我们可以释放锁,以免出现还没完成数据操作,锁就过期了的情况。

当然,如果客户端在和所有实例执行完加锁操作后,没能同时满足这两个条件,那么,客户端向所有Redis节点发起释放锁的操作。

在Redlock算法中,释放锁的操作和在单实例上释放锁的操作一样,只要执行释放锁的Lua脚本就可以了。这样一来,只要N个Redis实例中的半数以上实例能正常工作,就能保证分布式锁的正常工作了。

所以,在实际的业务应用中,如果你想要提升分布式锁的可靠性,就可以通过Redlock算法来实现。

小结

分布式锁是由共享存储系统维护的变量,多个客户端可以向共享存储系统发送命令进行加锁或释放锁操作。Redis作为一个共享存储系统,可以用来实现分布式锁。

在基于单个Redis实例实现分布式锁时,对于加锁操作,我们需要满足三个条件。

  1. 加锁包括了读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值三个操作,但需要以原子操作的方式完成,所以,我们使用SET命令带上NX选项来实现加锁;
  2. 锁变量需要设置过期时间,以免客户端拿到锁后发生异常,导致锁一直无法释放,所以,我们在SET命令执行时加上EX/PX选项,设置其过期时间;
  3. 锁变量的值需要能区分来自不同客户端的加锁操作,以免在释放锁时,出现误释放操作,所以,我们使用SET命令设置锁变量值时,每个客户端设置的值是一个唯一值,用于标识客户端。

和加锁类似,释放锁也包含了读取锁变量值、判断锁变量值和删除锁变量三个操作,不过,我们无法使用单个命令来实现,所以,我们可以采用Lua脚本执行释放锁操作,通过Redis原子性地执行Lua脚本,来保证释放锁操作的原子性。

不过,基于单个Redis实例实现分布式锁时,会面临实例异常或崩溃的情况,这会导致实例无法提供锁操作,正因为此,Redis也提供了Redlock算法,用来实现基于多个实例的分布式锁。这样一来,锁变量由多个实例维护,即使有实例发生了故障,锁变量仍然是存在的,客户端还是可以完成锁操作。Redlock算法是实现高可靠分布式锁的一种有效解决方案,你可以在实际应用中把它用起来。

每课一问

按照惯例,我给你提个小问题。这节课,我提到,我们可以使用SET命令带上NX和EX/PX选项进行加锁操作,那么,我想请你再思考一下,我们是否可以用下面的方式来实现加锁操作呢?

// 加锁
SETNX lock_key unique_value
EXPIRE lock_key 10S
// 业务逻辑
DO THINGS
复制代码

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