前言
分布式锁相信大家一定不会陌生, 想要用好或者自己写一个却没那么简单
想要达到上述的条件, 一定要 掌握分布式锁的应用场景, 以及分布式锁的不同实现, 不同实现之间有什么区别
分布式锁场景
如果想真正了解分布式锁, 需要结合一定场景; 举个例子, 某夕夕上抢购 AirPods Pro 的 100 元优惠券
如果使用下面这段代码当作抢购优惠券的后台程序, 我们一起看一下, 可能存在什么样的问题
很明显的就是这段流程在并发场景下并不安全, 会导致优惠券发放超过预期, 类似电商抢购超卖问题
想一哈有什么方式可以避免这种分布式下超量问题?
互斥加锁, Java 中互斥锁的语义就是 同一时间, 只允许一个客户端对资源进行操作
比如 Java 中的关键字 Synchronized, 以及 JUC Lock 包下的 ReentrantLock 都可以实现互斥锁
JVM 锁
如图所示, 加入 JVM synchronized 锁确实可以解决单机下并发问题
但是生产环境为了保证服务高可用, 起码要 部署两台服务, 这样的话 synchronized 就不起作用了, 因为它的 作用域只是单个 JVM
分布式情况下只能通过 分布式锁 来解决多个服务资源共享的问题了
如果死磕单服务, 那没的说, 分布式锁就是浮云 ☁️
分布式锁
分布式锁的定义:
保证同一时间只能有一个客户端对共享资源进行操作
比对刚才举的例子, 不论部署多少台优惠券服务, 只会有 一台服务能够对优惠券数量进行增删操作
另外有几点要求也是必须要满足的:
1、不会发生死锁。 即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁
2、具有容错性。 只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁
3、解铃还须系铃人。 加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了
分布式锁实现大致分为三种, Redis、Zookeeper、数据库, 文章以 Redis 展开分布式锁的讨论
分布式锁演进史
先来构思下分布式锁实现思路
首先我们必须保证同一时间只有一个客户端(部署的优惠券服务)操作数量加减
其次本次 客户端操作完成后, 需要让 其它客户端继续执行
1、客户端一存放一个标志位, 如果添加成功, 操作减优惠券数量操作
2、客户端二添加标志位失败, 本次减库存操作失败(或继续尝试获取等)
3、客户端一优惠券操作完成后, 需要将标志位释放, 以便其余客户端对库存进行操作
第一版 setnx
向 Redis 中添加一个 lockKey 锁标志位, 如果添加成功则能够继续向下执行扣减优惠券数量操作, 最后再释放此标志位
由于使用的是 Spring 提供的 Redis 封装的 Start 包, 所有有些命令与 Redis 原生命令不相符
setIfAbsent(key, val) -> setnx(key, val)加了简单的几行代码, 一个简单的分布式锁的雏形就出来了
第二版 expire
上面第一版基于 setnx 命令实现分布式锁的缺陷也是很明显的, 那就是 一定情况下可能发生死锁
画个图, 举个例子说明哈
上图说明, 线程1在成功获取锁后, 执行流程时异常结束, 没有执行释放锁操作, 这样就会 产生死锁
如果方法执行异常导致的线程被回收, 那么可以将解锁操作放到 finally 块中
但是还有存在死锁问题, 如果获得锁的线程在执行中, 服务被强制停止或服务器宕机, 锁依然不会得到释放
这种极端情况下我们还是要考虑的, 毕竟不能只想着服务没问题对吧
对 Redis 的 锁标志位加上过期时间 就能很好的防止死锁问题, 继续更改下程序代码
虽然 小红旗处 对分布式锁添加了过期时间, 但依然无法避免极端情况下的死锁问题
那就是如果在客户端加锁成功后, 还没有设置过期时间时宕机
如果想要避免添加锁时死锁, 那就对添加锁标志位 & 添加过期时间命令 保证一个原子性, 要么一起成功, 要么一起失败
第三版 set
我们的添加锁原子命令就要登场了, 从 Redis 2.6.12 版本起, 提供了可选的 字符串 set 复合命令
SET key value [expiration EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX]可选参数如下:
- EX: 设置超时时间，单位是秒
- PX: 设置超时时间，单位是毫秒
- NX: IF NOT EXIST 的缩写，只有 KEY不存在的前提下 才会设置值
- XX: IF EXIST 的缩写，只有在 KEY存在的前提下 才会设置值
继续完善分布式锁的应用程序, 代码如下:
我使用的 2.0.9.RELEASE 版本的 SpringBoot, RedisTemplate 中不支持 set 复合命令, 所以临时换个 Jedis 来实现
加锁以及设置过期时间确实保证了原子性, 但是这样的分布式锁就没有问题了么?
我们根据图片以及流程描述设想一下这个场景
1、线程一获取锁成功, 设置过期时间五秒, 接着执行业务逻辑
2、接着线程一获取锁后执行业务流程, 执行的时间超过了过期时间, 锁标志位过期进行释放, 此时线程二获取锁成功
3、然鹅此时线程一执行完业务后, 开始执行释放锁的流程, 然后顺手就把线程二获取的锁释放了
如果线上真的发生上述问题, 那真的是xxx, 更甚者可能存在线程一将线程二的锁释放掉之后, 线程三获取到锁, 然后线程二执行完将线程三的锁释放
第四版 verify value
事当如今, 只能创建辨别客户端身份的唯一值了, 将加锁及解锁归一化, 上代码~
这一版的代码相当于我们添加锁标志位时, 同时为每个客户端设置了 uuid 作为锁标志位的 val, 解锁时需要判断锁的 val 是否和自己客户端的相同, 辨别成功才会释放锁
但是上述代码执行业务逻辑如果抛出异常, 锁只能等待过期时间, 我们可以将解锁操作放到 finally 块
大眼一看, 上上下下实现了四版分布式锁, 也该没问题了吧
真相就是: 解锁时, 由于判断锁和删除标志位并不是原子性的, 所以可能还是会存在误删
1、线程一获取锁后, 执行流程balabala... 判断锁也是自家的, 这时 CPU 转头去做别的事情了, 恰巧线程一的锁过期时间到了
2、线程二此时顺理成章的获取到了分布式锁, 执行业务逻辑balabala...
3、线程一再次分配到时间片继续执行删除操作
解决这种非原子操作的方式只能 将判断元素值和删除标志位当作一个原子操作
第五版 lua
很不友好的是, del 删除操作并没有提供原子命令, 所以我们需要想点办法
Redis在 2.6 推出了脚本功能, 允许开发者使用 Lua 语言编写脚本传到 Redis 中执行
使用 Lua 脚本有什么好处呢?
1、减少网络开销
原本我们需要向 Redis 服务请求多次命令, 可以将命令写在 Lua 脚本中, 这样执行只会发起一次网络请求
2、原子操作
Redis 会将 Lua 脚本中的命令当作一个整体执行, 中间不会插入其它命令
3、复用(大家自己探索哈)
客户端发送的脚步会存储 Redis 中, 其他客户端可以复用这一脚本而不需要使用代码完成相同的逻辑
那我们编写一个简单的 Lua 脚本实现原子删除操作
重点就在 Lua 脚本这一块, 重点说一下这块的逻辑
script 脚本就是我们在 Redis 中执行的 Lua 脚本, 后面跟的两个 List 分别是 KEYS、ARGV
cache.eval(script, Lists.newArrayList(lockKey), Lists.newArrayList(lockValue));KEYS[1]: lockKey
ARGV[1]: lockValue
代码不是很多, 也比较简单, 就是在 Java 中代码实现的逻辑放到了一个 Lua 脚本中
# 获取 KEYS[1] 对应的 Val
local cliVal = redis.call('get', KEYS[1])
# 判断 KEYS[1] 与 ARGV[1] 是否保持一致
if(cliVal == ARGV[1]) then
# 删除 KEYS[1]
redis.call('del', KEYS[1])
return 'OK'
else
return nil
end到了这种程度, 已经可以放到一些并发量不大的项目中生产使用了
TODO 列表
虽然上述代码已经很大程度上解决了分布式锁可能存在的一些问题
但是下述列出的问题部分就不是客户端代码范畴内的事情了
- 如何实现可重入锁
- 如何解决代码执行锁超时
- 主从节点同步数据丢失导致锁丢失问题
上述问题等下一篇介绍 Redisson 源码时会一一说明, 顺道向大家推出一款 Redis 官方推荐的客户端: Redisson
Jedis... 等客户端平常使用是绰绰有余的, 但是在功能上还是和 Redisoon 比不了
并不是推荐一定要用 Redisson, 根据不同场景选用不同客户端
Redisson 就是为分布式提供 各种不同锁以及多样化的技术支持, 感兴趣的小伙伴可以看一下 Giuhub 上的介绍, 挺详细的
下一篇文章会详细介绍 Redisson 分布式锁的加锁、解锁原理
看了 Redisson 的源码后简直了... 然后对之前项目的分布式锁做了重构, 在原有基础上增加了如下功能
- 保证了加锁、解锁之间的原子性
- 可重入的分布式锁
- 分布式锁自动延期功能
文末总结
本篇文章从最简单的分布式锁说起, 一步一步的讲述存在的问题以及解决方式, 最终得到个基本可用的分布式锁
但是事无绝对, 对于分布式锁的应用, 还是推荐在 代码以及数据库表中添加兜底策略, 乐观锁等措施
另外向大家推荐了一款功能强大的 Redis 客户端, 感兴趣的小伙伴可以引入试下 😊
