Redis分布式锁故障

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Redis分布式锁故障

背景

企微报警群里连续发出生产环境报错警告,报错核心信息如下:

redis setNX error java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
  at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)
  at java.lang.Long.parseLong(Long.java:589)
  at java.lang.Long.parseLong(Long.java:631)
......

经异常信息定位,发现是项目中自定义的 Redis 分布式锁报错,并且该异常是在最近需求上线后突然出现,并且伴随该异常出现的,还有需求涉及的业务数据出现部分错乱的问题。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能。

项目地址:https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

问题分析

老规矩,先贴涉及代码:

//切面
public class RedisLockAspect{
  public void around(ProceedingJoinPoint pjp) {
    String key = "...";
    try {
      //阻塞,直到获取锁为止
      while (!JedisUtil.lock(key, timeOut)) {
        Thread.sleep(10);
      }
      //执行业务逻辑
      pjp.proceed();
    }finally {
      JedisUtil.unLock(key);
    }
  }
}

以上为自定义 Redis 分布式锁的切面,不看细节,只看整体逻辑,问题不大。

那再看实际加锁方法:

public class JedisUtil{
  public static boolean lock(String key, long timeOut){
        long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
        long newExpireTime = currentTimeMillis + timeOut;
        RedisConnection connection = null;
        try {
            connection = getRedisTemplate().getConnectionFactory().getConnection();
            Boolean setNxResult = connection.setNX(key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), String.valueOf(newExpireTime).getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
          //位置1
            if(setNxResult){
                expire(key,timeOut, TimeUnit.MILLISECONDS);
                return true;
            }
          //位置2
            Object objVal = getRedisTemplate().opsForValue().get(key);
            String currentValue  = String.valueOf(objVal);
          //位置3,异常位置为if判断中Long.parseLong(currentValue),currentValue为null的字符串
            if (currentValue != null && Long.parseLong(currentValue) < currentTimeMillis)  {
                String oldExpireTime = (String) getAndSet(key, String.valueOf(newExpireTime));
                if (oldExpireTime != null && oldExpireTime.equals(currentValue)) {
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }
  public static void unLock(String key){
    getRedisTemplate().delete(key);
  }
}

有经验的大佬看到这段代码,估计会忍不住爆粗,但咱先不管,先看错误位置。

异常信息可以看出,currentValue 的值为字符串“null”,即 String.valueOf(objVal) 中的 objVal 对象为 null,也就是在 Redis 中,key 对应的 value 不存在。

此时思考一下,key 对应的 value 不存在,无非以下两种情况:

  • key 被主动删除
  • key 过期了

继续跟着代码往上走,发现前面执行了 setNx 命令,并且返回 setNxResult 表示是否成功。

正常来说,当 setNxResult 为 false 的时候,加锁失败,此时代码时不应该往下走的,但在本段代码中,却继续往下走!

问了下相关同事,说是为了做可重入锁......(弱弱吐槽下,可重入锁也不是这样干的啊...)

其实分析到这,已经可以知道是什么原因导致的异常故障了,即上面说的,key 被主动删除、key 过期导致。

下面假设有两个线程,对同一个 key 加锁,分别对应以上两种情况:

①key 被主动删除的情况, 发生于分布式锁加锁逻辑执行完后,调用 unlock 方法,见以上 RedisLockAspect 类中 finally 部分,如下图:

微信图片_20220907135633.png

②key 过期的情况, 主要在线程加锁并设置过期时间后,执行业务代码耗费的时间超过设置的锁过期时间,并且在锁过期前,未对锁进行续期:

微信图片_20220907135637.png

基于微服务的思想,构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈,是 Spring Boot + Dubbo 。未来,会重构成 Spring Cloud Alibaba 。

项目地址:https://github.com/YunaiV/onemall

解决方案

从上面的代码看来,这已经不是简单的 Long.parseLong("null") 问题了,这是整个 Redis 分布式锁实现的问题。

并且该分布式锁在整个项目中大量使用,可想而知其实问题非常严重,如果只是解决 Long.parseLong("null") 的问题,无疑就是隔靴挠痒,没有任何意义的。

一般情况下,自定义 Redis 分布式锁容易出现以下几大问题:

  • setNx 锁释放问题
  • setNx Expire 原子性问题
  • 锁过期问题
  • 多线程释放锁问题
  • 可重入问题
  • 大量失败时自旋锁问题
  • 主从架构下锁数据同步问题

结合以上故障代码,可以发现项目中的 Redis 分布式锁实现几乎未对 Redis 分布式锁问题进行考虑。

以下为主要问题以及对应解决方案:

  • setNx 和 expire 原子操作: 使用 Lua 脚本,在一次 Lua 脚本命令中,执行 setNx  与 expire 命令,保证原子性。
  • 锁过期问题: 为防止锁自动过期,可在锁过期前,定时对锁过期时间进行续期。
  • 可重入问题: 可重入设计粒度需到线程级别,可在锁上加上线程唯一 id。
  • 锁自旋问题: 参考 JDK 中 AQS 设计,实现获取锁时最大等待时长。

对于项目中的问题以及每个问题的解决方案实现,baidu 一下就有大量参考,此处不再介绍。

目前比较成熟的综合解决方案为使用 Redisson 客户端,以下为简单伪代码 demo:

public class RedisLockAspect{
  @Autowired
  private Redisson redisson;
  public void around(ProceedingJoinPoint pjp) {
    String key = "...";
    Long waitTime = 3000L;
    //获取锁
    RLock lock = redisson.getLock(key);
    boolean lockSuccess = false;
    try {
      //加锁设置超时时间,防止无限自旋。默认启用看门狗功能(自动对锁进行续期)
      lockSuccess = lock.tryLock(waitTime);
      //执行业务逻辑
      pjp.proceed();
    }finally {
      //解锁,防止释放其他线程锁
      if (lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread() && lockSuccess){
          lock.unlock();
      }
    }
  }
}

使用 Redisson 可以快速解决目前项目中 Redis 分布式锁存在的问题。除此之外,对于 Redis 主从架构下数据同步导致的锁问题,对应的解决方案 RedLock,也提供了相应的实现。

更多使用文档详见官方文档:

https://github.com/liulongbiao/redisson-doc-cn

总结

对于分布式锁来说,可实现方案其实远远不止 Redis 这个实现途径,比如基于 Zookeeper、基于 Etcd 等方案。

但其实对于目的来说,都是殊途同归,重点在于,如何安全、正确的使用这些方案,保证业务正常。

对于研发团队来说,针对类似的问题,需要对技术小伙伴进行培训,不断提升技术,更需要重视 codereview 工作,及时识别风险,避免发生故障造成严重损失(本次故障造成脏数据修复耗时一个多星期)。

敬畏技术,忠于业务。


相关文章
|
3月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
【赵渝强老师】Redis Cluster分布式集群
Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案,通过哈希槽(slot)实现数据分片,支持水平扩展,具备高可用性和负载均衡能力,适用于大规模数据场景。
297 2
|
3月前
|
存储 缓存 NoSQL
【📕分布式锁通关指南 12】源码剖析redisson如何利用Redis数据结构实现Semaphore和CountDownLatch
本文解析 Redisson 如何通过 Redis 实现分布式信号量(RSemaphore)与倒数闩(RCountDownLatch),利用 Lua 脚本与原子操作保障分布式环境下的同步控制,帮助开发者更好地理解其原理与应用。
237 6
|
4月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis核心数据结构与分布式锁实现详解
Redis 是高性能键值数据库,支持多种数据结构,如字符串、列表、集合、哈希、有序集合等,广泛用于缓存、消息队列和实时数据处理。本文详解其核心数据结构及分布式锁实现,帮助开发者提升系统性能与并发控制能力。
|
2月前
|
NoSQL Java 调度
分布式锁与分布式锁使用 Redis 和 Spring Boot 进行调度锁(不带 ShedLock)
分布式锁是分布式系统中用于同步多节点访问共享资源的机制,防止并发操作带来的冲突。本文介绍了基于Spring Boot和Redis实现分布式锁的技术方案,涵盖锁的获取与释放、Redis配置、服务调度及多实例运行等内容,通过Docker Compose搭建环境,验证了锁的有效性与互斥特性。
183 0
分布式锁与分布式锁使用 Redis 和 Spring Boot 进行调度锁(不带 ShedLock)
|
2月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis缓存和分布式锁
Redis 是一种高性能的键值存储系统,广泛用于缓存、消息队列和内存数据库。其典型应用包括缓解关系型数据库压力,通过缓存热点数据提高查询效率,支持高并发访问。此外,Redis 还可用于实现分布式锁,解决分布式系统中的资源竞争问题。文章还探讨了缓存的更新策略、缓存穿透与雪崩的解决方案,以及 Redlock 算法等关键技术。
|
4月前
|
NoSQL Redis
Lua脚本协助Redis分布式锁实现命令的原子性
利用Lua脚本确保Redis操作的原子性是分布式锁安全性的关键所在,可以大幅减少由于网络分区、客户端故障等导致的锁无法正确释放的情况,从而在分布式系统中保证数据操作的安全性和一致性。在将这些概念应用于生产环境前,建议深入理解Redis事务与Lua脚本的工作原理以及分布式锁的可能问题和解决方案。
195 8
|
5月前
|
缓存 NoSQL 算法
高并发秒杀系统实战(Redis+Lua分布式锁防超卖与库存扣减优化)
秒杀系统面临瞬时高并发、资源竞争和数据一致性挑战。传统方案如数据库锁或应用层锁存在性能瓶颈或分布式问题,而基于Redis的分布式锁与Lua脚本原子操作成为高效解决方案。通过Redis的`SETNX`实现分布式锁,结合Lua脚本完成库存扣减,确保操作原子性并大幅提升性能(QPS从120提升至8,200)。此外,分段库存策略、多级限流及服务降级机制进一步优化系统稳定性。最佳实践包括分层防控、黄金扣减法则与容灾设计,强调根据业务特性灵活组合技术手段以应对高并发场景。
1480 7
|
8月前
|
数据采集 存储 数据可视化
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统,采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略,实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析,助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储,提供完整的技术路线图与代码示例。
815 0
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
|
6月前
|
数据采集 存储 NoSQL
基于Scrapy-Redis的分布式景点数据爬取与热力图生成
基于Scrapy-Redis的分布式景点数据爬取与热力图生成
358 67
|
9月前
|
NoSQL Java 中间件
【📕分布式锁通关指南 02】基于Redis实现的分布式锁
本文介绍了从单机锁到分布式锁的演变,重点探讨了使用Redis实现分布式锁的方法。分布式锁用于控制分布式系统中多个实例对共享资源的同步访问,需满足互斥性、可重入性、锁超时防死锁和锁释放正确防误删等特性。文章通过具体示例展示了如何利用Redis的`setnx`命令实现加锁,并分析了简化版分布式锁存在的问题,如锁超时和误删。为了解决这些问题,文中提出了设置锁过期时间和在解锁前验证持有锁的线程身份的优化方案。最后指出,尽管当前设计已解决部分问题,但仍存在进一步优化的空间,将在后续章节继续探讨。
1222 131
【📕分布式锁通关指南 02】基于Redis实现的分布式锁

热门文章

最新文章