【分布式】面试时被问到Redis锁怎么办?

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简介: 通常所说的 Setnx 命令,并非单指 Redis 的 setnx key value 这条命令。

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谈起 Redis 锁,下面三个,算是出现最多的高频词汇:

  • Setnx
  • RedLock
  • Redisson

Setnx

目前通常所说的 Setnx 命令,并非单指 Redis 的 setnx key value 这条命令。

一般代指 Redis 中对 Set 命令加上 NX 参数进行使用,Set 这个命令,目前已经支持这么多参数可选:

SET key value [EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX] [KEEPTTL]

当然了,就不在文章中默写 API 了,基础参数还有不清晰的,可以蹦到官网。

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上图是笔者画的 Setnx 大致原理,主要依托了它的 Key 不存在才能 Set 成功的特性,进程 A 拿到锁,在没有删除锁的 Key 时,进程 B 自然获取锁就失败了。

那么为什么要使用 PX 30000 去设置一个超时时间?是怕进程 A 不讲道理啊,锁没等释放呢,万一崩了,直接原地把锁带走了,导致系统中谁也拿不到锁。

就算这样,还是不能保证万无一失。如果进程 A 又不讲道理,操作锁内资源超过笔者设置的超时时间,那么就会导致其他进程拿到锁,等进程 A 回来了,回手就是把其他进程的锁删了,如图:

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还是刚才那张图,将 T5 时刻改成了锁超时,被 Redis 释放。

进程 B 在 T6 开开心心拿到锁不到一会,进程 A 操作完成,回手一个 Del,就把锁释放了。

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找不到锁其实还算好的,万一 T7 时刻有个进程 C 过来加锁成功,那么进程 B 就把进程 C 的锁释放了。

以此类推,进程 C 可能释放进程 D 的锁,进程 D....(禁止套娃),具体什么后果就不得而知了。

所以在用 Setnx 的时候,Key 虽然是主要作用,但是 Value 也不能闲着,可以设置一个唯一的客户端 ID,或者用 UUID 这种随机数。

当解锁的时候,先获取 Value 判断是否是当前进程加的锁,再去删除。伪代码:

String uuid = xxxx;
// 伪代码,具体实现看项目中用的连接工具
// 有的提供的方法名为set 有的叫setIfAbsent
set Test uuid NX PX 3000
try{
// biz handle....
} finally {
    // unlock
    if(uuid.equals(redisTool.get('Test')){
        redisTool.del('Test');
    }
}

这回看起来是不是稳了?相反,这回的问题更明显了,在 Finally 代码块中,Get 和 Del 并非原子操作,还是有进程安全问题。

为什么有问题还说这么多呢?有如下两点原因:

  • 搞清劣势所在,才能更好的完善。
  • 上文中最后这段代码,还是有很多公司在用的。

大小项目悖论:

那么删除锁的正确姿势之一,就是可以使用 Lua 脚本,通过 Redis 的 eval/evalsha 命令来运行:

-- lua删除锁:
-- KEYS和ARGV分别是以集合方式传入的参数,对应上文的Test和uuid。
-- 如果对应的value等于传入的uuid。
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] 
    then 
    -- 执行删除操作
        return redis.call('del', KEYS[1]) 
    else 
    -- 不成功,返回0
        return 0 
end

通过 Lua 脚本能保证原子性的原因说的通俗一点:就算你在 Lua 里写出花,执行也是一个命令(eval/evalsha)去执行的,一条命令没执行完,其他客户端是看不到的。

那么既然这么麻烦,有没有比较好的工具呢?就要说到 Redisson 了。

介绍 Redisson 之前,笔者简单解释一下为什么现在的 Setnx 默认是指 Set 命令带上 NX 参数,而不是直接说是 Setnx 这个命令。

因为 Redis 版本在 2.6.12 之前,Set 是不支持 NX 参数的,如果想要完成一个锁,那么需要两条命令:

1. setnx Test uuid
2. expire Test 30

即放入 Key 和设置有效期,是分开的两步,理论上会出现 1 刚执行完,程序挂掉,无法保证原子性。

但是早在 2013 年,也就是 7 年前,Redis 就发布了 2.6.12 版本,并且官网(Set 命令页),也早早就说明了“SETNX,SETEX,PSETEX 可能在未来的版本中,会弃用并永久删除”。

笔者曾阅读过一位大佬的文章,其中就有一句指导入门者的面试小套路,具体文字忘记了,大概意思如下:说到 Redis 锁的时候,可以先从 Setnx 讲起,最后慢慢引出 Set 命令的可以加参数,可以体现出自己的知识面。

如果有缘你也阅读过这篇文章,并且学到了这个套路,作为本文的笔者我要加一句提醒:请注意你的工作年限!首先回答官网表明即将废弃的命令,再引出 Set 命令七年前的“新特性”,如果是刚毕业不久的人这么说,面试官会以为自己穿越了。

Redisson

Redisson 是 Java 的 Redis 客户端之一,提供了一些 API 方便操作 Redis。

但是 Redisson 这个客户端可有点厉害,笔者在官网截了仅仅是一部分的图:

47B1D8DD_2E82_4e1b_9F30_BDAFA7EF6590

这个特性列表可以说是太多了,是不是还看到了一些 JUC 包下面的类名,Redisson 帮我们搞了分布式的版本。

比如 AtomicLong,直接用 RedissonAtomicLong 就行了,连类名都不用去新记,很人性化了。

锁只是它的冰山一角,并且从它的 Wiki 页面看到,对主从,哨兵,集群等模式都支持,当然了,单节点模式肯定是支持的。

本文还是以锁为主,其他的不过多介绍。Redisson 普通的锁实现源码主要是 RedissonLock 这个类,还没有看过它源码的盆友,不妨去瞧一瞧。

源码中加锁/释放锁操作都是用 Lua 脚本完成的,封装的非常完善,开箱即用。
这里有个小细节,加锁使用 Setnx 就能实现,也采用 Lua 脚本是不是多此一举?

笔者也非常严谨的思考了一下:这么厉害的东西哪能写废代码?

其实笔者仔细看了一下,加锁解锁的 Lua 脚本考虑的非常全面,其中就包括锁的重入性,这点可以说是考虑非常周全,我也随手写了代码测试一下:

60E3334C_26C3_47bf_9DCC_A4D455E31F32
5325F2BA_E7E6_49de_8C07_80FCEB078BCE

的确用起来像 JDK 的 ReentrantLock 一样丝滑,那么 Redisson 实现的已经这么完善,RedLock 又是什么?

RedLock

RedLock的中文是直译过来的,就叫红锁。红锁并非是一个工具,而是 Redis 官方提出的一种分布式锁的算法。

就在刚刚介绍完的 Redisson 中,就实现了 RedLock 版本的锁。也就是说除了 getLock 方法,还有 getRedLock 方法。

笔者大概画了一下对红锁的理解:

04D4620D_1181_415a_A53E_55720C5DCA1F

如果你不熟悉 Redis 高可用部署,那么没关系。RedLock 算法虽然是需要多个实例,但是这些实例都是独自部署的,没有主从关系。

RedLock 作者指出,之所以要用独立的,是避免了 Redis 异步复制造成的锁丢失,比如:主节点没来的及把刚刚 Set 进来这条数据给从节点,就挂了。

有些人是不是觉得大佬们都是杠精啊,天天就想着极端情况。其实高可用嘛,拼的就是 99.999...% 中小数点后面的位数。

回到上面那张简陋的图片,红锁算法认为,只要 2N+1 个节点加锁成功,那么就认为获取了锁, 解锁时将所有实例解锁。

流程为:

  • 顺序向五个节点请求加锁
  • 根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点
  • 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期
  • 认定加锁成功

也就是说,假设锁 30 秒过期,三个节点加锁花了 31 秒,自然是加锁失败了。

这只是举个例子,实际上并不应该等每个节点那么长时间,就像官网所说的那样,假设有效期是 10 秒,那么单个 Redis 实例操作超时时间,应该在 5 到 50 毫秒(注意时间单位)。

还是假设我们设置有效期是 30 秒,图中超时了两个 Redis 节点。那么加锁成功的节点总共花费了 3 秒,所以锁的实际有效期是小于 27 秒的。

即扣除加锁成功三个实例的 3 秒,还要扣除等待超时 Redis 实例的总共时间。看到这,你有可能对这个算法有一些疑问,那么你不是一个人。

回头看看 Redis 官网关于红锁的描述,就在这篇描述页面的最下面,你能看到著名的关于红锁的神仙打架事件。

即 Martin Kleppmann 和 Antirez 的 RedLock 辩论。一个是很有资历的分布式架构师,一个是 Redis 之父。

官方挂人,最为致命。开个玩笑,要是质疑能被官方挂到官网,说明肯定是有价值的。

所以说如果项目里要使用红锁,除了红锁的介绍,不妨要多看两篇文章,即:

  • Martin Kleppmann 的质疑贴
  • Antirez 的反击贴

总结

看了这么多,是不是发现如何实现,都不能保证 100% 的稳定。程序就是这样,没有绝对的稳定,所以做好人工补偿环节也是重要的一环,毕竟:技术不够,人工来凑!

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原文发布时间:2020-03-25
本文作者::Vt
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