发布于2021-07-24 20:48 阅读(638) 评论(0) 点赞(10) 收藏(3)
基于Redis的分布式锁实现,原理很简单嘛:检测一下Key是否存在,不存在则Set Key,加锁成功,存在则加锁失败。对吗?这么简单吗?
如果你真这么想,那么你真的需要好好听我讲一下了。接下来,咱们找个例子研究一下。
在开始之前,咱们先定些规则:
ProductStock_10000
DistributedLock_10000
redlock:10000
如果没有锁,我们可以通过Jmeter并发100个请求,看看最后库存是不是0
/// <summary>
/// 无锁扣减库存
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("DecreaseProductStockWithNoLock")]
public async Task<string> DecreaseProductStockWithNoLock()
{
var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
var currentQuantity = (long)(await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey));
if (currentQuantity < 1)
throw new Exception("库存不足");
var leftQuantity = currentQuantity - 1;
await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);
return $"剩余库存:{leftQuantity}";
}
完了,库存全乱了,收拾收拾,跑路吧o(╥﹏╥)o!
提到锁,大多数人首先想到的应该就是Monitor
的语法糖lock
了,这是大多数人最先接触到的一种锁。在单应用中,因为lock是线程锁,所以使用该锁一般是没有什么问题的。
/// <summary>
/// 在单应用中扣减库存
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("DecreaseProductStockInSingleApp")]
public string DecreaseProductStockInSingleApp()
{
long leftQuantity;
lock (_lockObj)
{
var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
var currentQuantity = (long)_redisDatabase.Database.StringGet(stockKey);
if (currentQuantity < 1)
throw new Exception("库存不足");
leftQuantity = currentQuantity - 1;
_redisDatabase.Database.StringSet(stockKey, leftQuantity);
}
return $"剩余库存:{leftQuantity}";
}
结果和我们所期望的一样,剩余库存为0
但是如果我们进行应用集群,部署多份一模一样的应用,那lock
就无能为力了。接下来,咱们启动两个应用实例来看看
# 以开发环境运行,能看到更多信息
dotnet XXTk.Redis.DistributedLock.Api.dll --urls http://localhost:5000 --environment Development
dotnet XXTk.Redis.DistributedLock.Api.dll --urls http://localhost:5010 --environment Development
可见,一共发送了100个请求,本应该最后库存为0的,却还剩17个
很明显,lock
已经没用了,是时候进入咱们的主题了——基于Redis的分布式锁设计。
初步的思路是这样的:
有了思路,接下来就该想一下如何实现了。很幸运,Redis的命令SETNX key value
完全满足我们的需求,实现如下:
/// <summary>
/// 在应用集群中扣减库存V1
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("v1/DecreaseProductStockInAppCluster")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterV1()
{
var lockKey = GetDistributedLockKey(ProductId.ToString());
// 使用 SETNX key value 命令加锁
if (await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(lockKey, 1, null, When.NotExists, CommandFlags.DemandMaster))
{
try
{
var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
if (currentQuantity < 1)
throw new Exception("库存不足");
var leftQuantity = currentQuantity - 1;
await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);
return $"剩余库存:{leftQuantity}";
}
finally
{
// 释放锁
await _redisDatabase.Database.KeyDeleteAsync(lockKey, CommandFlags.DemandMaster);
}
}
else
throw new Exception("获取锁失败");
}
我没找到Jmeter统计请求成功或失败次数的方法,所以使用了聚合报告,通过报告里的错误率手动计算。如果你知道,可以分享给我,谢谢!
通过计算,成功50次,失败50次,而我们查到的库存也是还剩余50个,所以已经基本实现了我们的需求。
虽然版本1已经基本实现了我们的需求,但是试想一下:
try
块中时,应用崩溃了,导致锁未被释放如果发生了以上任何情况,都无法正确的释放锁,导致锁永远无法释放,导致死锁。
那我们应该怎么办呢?对,就是给锁加一个过期时间!不过SETNX
命令并没有“过期时间”参数,那我们就需要在获取到锁后,通过EXPIRE
命令设置锁的过期时间。
这样,可以吗?当然不可以,我们需要将SET
和EXPIRE
两个操作合并为一个原子性操作,那我们应该怎么做呢?别担心,Redis对SET
命令进行了增强,使用SET key value EX seconds NX
命令即可,最后的NX
则是表示与SETNX
同义。
/// <summary>
/// 在应用集群中扣减库存V2
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("v2/DecreaseProductStockInAppCluster")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterV2()
{
var lockKey = GetDistributedLockKey(ProductId.ToString());
var expiresIn = TimeSpan.FromSeconds(30);
// 使用 SET key value EX seconds NX 命令加锁,并设置过期时间
if (await _redisDatabase.AddAsync(lockKey, 1, expiresIn, When.NotExists, CommandFlags.DemandMaster))
{
try
{
var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
if (currentQuantity < 1)
throw new Exception("库存不足");
var leftQuantity = currentQuantity - 1;
await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);
return $"剩余库存:{leftQuantity}";
}
finally
{
// 释放锁
await _redisDatabase.Database.KeyDeleteAsync(lockKey, CommandFlags.DemandMaster);
}
}
else
throw new Exception("获取锁失败");
}
好,死锁的问题咱们已经解决了,那咱们的分布式锁是不是已经完美了呢?NO!NO!NO!还是有一些问题滴:
finally
代码块中的锁释放代码,这就把不属于线程A而属于线程B的锁释放掉了,这下可全乱套了。是不是感觉越改问题越多?别灰心,咱们一个一个来解决,先来解决第二个“错误释放了不属于自己的锁”的问题。为了让线程知道哪个是自己的锁,我们需要给线程起个唯一不重复的名字,当需要释放锁的时候,先检查一下是不是自己的锁,如果是,才释放锁。那这个名字放在哪里呢?咱们之前LockKey对应的Value不是没有用嘛,那咱们就把名字存这里面,实现如下:
/// <summary>
/// 在应用集群中扣减库存V3
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("v3/DecreaseProductStockInAppCluster")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterV3()
{
var lockKey = GetDistributedLockKey(ProductId.ToString());
var resourceId = Guid.NewGuid().ToString();
var expiresIn = TimeSpan.FromSeconds(30);
// 使用 SET key value EX seconds NX 命令加锁,设置过期时间,并将值设置为业务Id
if (await _redisDatabase.AddAsync(lockKey, resourceId, expiresIn, When.NotExists, CommandFlags.DemandMaster))
{
try
{
var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
if (currentQuantity < 1)
throw new Exception("库存不足");
var leftQuantity = currentQuantity - 1;
await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);
return $"剩余库存:{leftQuantity}";
}
finally
{
// 释放锁
if (await _redisDatabase.GetAsync<string>(lockKey) == resourceId)
{
_redisDatabase.Database.KeyDelete(lockKey, CommandFlags.DemandMaster);
}
}
}
else
throw new Exception("获取锁失败");
}
上面的代码,你应该看出问题了吧?没错,最后的释放锁代码是分两步执行的,并不是原子操作,这肯定是不允许的啦!但是,Redis又没有提供相关命令,所以我们只能使用lua脚本了:
/// <summary>
/// 在应用集群中扣减库存V4
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("v4/DecreaseProductStockInAppCluster")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterV4()
{
var lockKey = GetDistributedLockKey(ProductId.ToString());
var resourceId = Guid.NewGuid().ToString();
var expiresIn = TimeSpan.FromSeconds(30);
// 使用 SET key value EX seconds NX 命令加锁,设置过期时间,并将值设置为业务Id
if (await _redisDatabase.AddAsync(lockKey, resourceId, expiresIn, When.NotExists, CommandFlags.DemandMaster))
{
try
{
var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
if (currentQuantity < 1)
throw new Exception("库存不足");
var leftQuantity = currentQuantity - 1;
await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);
return $"剩余库存:{leftQuantity}";
}
finally
{
// 释放锁,使用lua脚本实现操作的原子性
await _redisDatabase.Database.ScriptEvaluateAsync(@"
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call('del', KEYS[1])
else
return 0
end",
keys: new RedisKey[] { lockKey },
values: new RedisValue[] { resourceId },
CommandFlags.DemandMaster);
}
}
else
throw new Exception("获取锁失败");
}
如果你没有使用我的示例代码,而是自己写的,可能会出现锁未被正确释放的问题:执行完lua脚本后,返回的是0。这可能是因为你使用了Json序列化工具来将对象序列化为字符串,以将其存放到Redis中。但是由于Json序列化字符串时,将引号(")也序列化为了("),这就会导致字符串"123"存入到Redis中为"“123"”。
最后,我们来解决最后一个问题——业务执行时长超过了锁的过期时长,导致锁提前被释放。由于我们无法准确预测业务的执行时长,锁过期时间设置的太长也不合理,所以,若业务还未执行完,我们必须能够在锁快过期的时候,适当的延长锁过期时间。可以通过定时器来解决。
/// <summary>
/// 在应用集群中扣减库存V5
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("v5/DecreaseProductStockInAppCluster")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterV5()
{
var lockKey = GetDistributedLockKey(ProductId.ToString());
var resourceId = Guid.NewGuid().ToString();
var expiresIn = TimeSpan.FromSeconds(30);
// 使用 SET key value EX seconds NX 命令加锁,设置过期时间,并将值设置为业务Id
if (await _redisDatabase.AddAsync(lockKey, resourceId, expiresIn, When.NotExists, CommandFlags.DemandMaster))
{
try
{
// 启动定时器,定时延长key的过期时间
var interval = expiresIn.TotalMilliseconds / 2;
var timer = new System.Threading.Timer(
callback: state => ExtendLockLifetime(lockKey, resourceId, expiresIn),
state: null,
dueTime: (int)interval,
period: (int)interval);
var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
if (currentQuantity < 1)
throw new Exception("库存不足");
var leftQuantity = currentQuantity - 1;
await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);
timer.Change(Timeout.Infinite, Timeout.Infinite);
timer.Dispose();
timer = null;
return $"剩余库存:{leftQuantity}";
}
finally
{
// 释放锁,使用lua脚本实现操作的原子性
await _redisDatabase.Database.ScriptEvaluateAsync(@"
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call('del', KEYS[1])
else
return 0
end",
keys: new RedisKey[] { lockKey },
values: new RedisValue[] { resourceId },
CommandFlags.DemandMaster);
}
}
else
throw new Exception("获取锁失败");
}
private void ExtendLockLifetime(string lockKey, string resourceId, TimeSpan expiresIn)
{
_redisDatabase.Database.ScriptEvaluate(@"
local currentVal = redis.call('get', KEYS[1])
if (currentVal == false) then
return redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'PX', ARGV[2]) and 1 or 0
elseif (currentVal == ARGV[1]) then
return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2])
else
return -1
end
",
keys: new RedisKey[] { lockKey },
values: new RedisValue[] { resourceId, (long)expiresIn.TotalMilliseconds },
CommandFlags.DemandMaster);
}
以上的版本5,已经包含了分布式锁的基本思想了,不过我写的肯定比较简陋
/// <summary>
/// 通过使用RedLock在应用集群中扣减库存
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost("DecreaseProductStockInAppClusterWithRedLock")]
public async Task<string> DecreaseProductStockInAppClusterWithRedLock()
{
// 锁的过期时间为30s,等待获取锁的时间为20s,如果没有获取到锁,则等待1秒钟后再次尝试获取
using var redLock = await _distributedLockFactory.CreateLockAsync(
resource: ProductId.ToString(),
expiryTime: TimeSpan.FromSeconds(30),
waitTime: TimeSpan.FromSeconds(20),
retryTime: TimeSpan.FromSeconds(1)
);
// 确认是否已获取到锁
if (redLock.IsAcquired)
{
var stockKey = GetProductStockKey(ProductId);
var currentQuantity = (long)await _redisDatabase.Database.StringGetAsync(stockKey);
if (currentQuantity < 1)
throw new Exception("库存不足");
var leftQuantity = currentQuantity - 1;
await _redisDatabase.Database.StringSetAsync(stockKey, leftQuantity);
return $"剩余库存:{leftQuantity}";
}
else
throw new Exception("获取锁失败");
}
我们上面站在程序的角度上已经实现了分布式锁,但是站在Redis角度上,还有几个问题需要思考一下:
如果Redis宕机了,就会导致Redis服务器不可用,从而导致无法进行加锁。
解决方法很简单,可以通过配置主从关系,提高Redis的高可用性,但这样又产生了下面的问题。
过程是这样的:
这显然出大问题了!因此,RedLock算法诞生了。
我们不讨论时钟漂移,所以我们假设,多台服务器之间的时钟漂移很小,以至于我们可以忽略它。
首先,我们需要至少5台(大于等于5的奇数个)Redis服务器,这5台Redis之间相互独立,没有任何主从、集群关系。
接着,我们按照从左到右的顺序,在Redis服务器上获取锁,我们假设
现在,已经有超过半数(3/5)的Redis服务器获取到了锁。
- 获取锁所用的时间 = 最后一台获取到锁的Redis服务器获取到锁的时间 - 加锁的开始时间
- 锁的有效剩余时间(TTL) = 锁的过期时间 - 获取锁所用的时间
获取锁所用的时间 = 00:00:03 - 00:00:00 = 3s,TTL = 10s - (00:00:03 - 00:00:00) = 7s。所以,获取锁的时间并没有超过锁的有效期,我们认为获取锁成功。
认为锁获取成功的条件有两个:
- 超过半数的Redis服务器获取到了锁
- 获取锁的时间没有超过锁的有效期
以上列举的示例是非常顺利获取到锁的情况,然而很多时候,分布式锁的获取没那么顺利,很可能出现以下情况:
如果三台客户端的请求一直处于阻塞状态(直到达到锁的有效期),会严重影响锁的获取效率,这时就需要重试机制。
重试机制:在一开始,同时向所有的(这里是5台)Redis服务器,发送SET key value EX senconds NX
命令,当所有服务器都返回结果后,判断是否以达成“锁获取成功的两个条件”,如果达成了,则锁获取成功。如果没有,则立即将已获取的锁释放掉,并等待一小段时间,重复以上步骤(一般会尝试3次)。如果这期间仍未达成“锁获取成功的两个条件”,则认为锁获取失败。
实际上,在RedLock算法中,如果Redis服务配置了主从关系,仍然会出现我们之前提出的问题——主从切换导致锁失效。
为了解决这个问题,我们需要延迟Redis slave节点提升为Redis master节点的时间,延迟的时间就是锁的有效剩余时间(TTL),这样,就不会出现锁失效的问题了(这似乎只存在于理论层面,如果你知道如何延迟slave提升master的时间,请一定要分享给我)。
释放锁就很简单了,给每台服务器都发送一个删除锁的命令就可以了,因为咱们的脚本已经保证了,只会删除与当前业务有关联的锁。
梳理了那么多,终于来到了结尾,你也发现了,基于Redis实现一个分布式锁,并没有想象的那么简单,细节问题真的很多很多。另外,至少在我看来,RedLock算法实在是有些重量级了,如果不是那么在乎Redis主从切换导致的锁不一致的问题,单Redis其实就已经足够了。
另外,RedLock.net中使用了一个变量extendUnlockSemaphore
,而不是使用的lock
最后,还可以基于Zookeeper来实现分布式锁,有兴趣的可以去了解一下。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_48994163/article/details/118799565
作者:风雨雷电
链接:http://www.pythonpdf.com/blog/article/301/257b4f1341d7241d096f/
来源:编程知识网
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