Redis分布式锁抽丝剥茧

网友投稿 394 2023-05-31

Redis分布式锁抽丝剥茧

Redis分布式锁抽丝剥茧

分布式锁是"线程同步"的延续

最近首度应用"分布式锁",现在想想,分布式锁不是孤立的技能点,这其实就是跨主机的线程同步。

进程内 跨进程 跨主机

Lock/Monitor、SemaphoreSlim Metux、Semaphore 分布式锁 用户态线程安全 内核态线程安全

单机服务器可以通过共享某堆内存来标记上锁/解锁,线程同步说到底是建立在单机操作系统的用户态/内核态对共享内存的访问控制。

而分布式服务器不是在同一台机器上:跨主机,因此需要将锁标记存储在所有机器进程都能看到的地方。

在开发很多业务场景会使用到锁,例如库存控制,抽奖等。

例如库存只剩1个商品,有三个用户同时打算购买,谁先购买库存立即清零,不能让其他二人也购买成功。

解读分布式锁

我们常说的线程安全、线程同步方案,包括此次的分布式锁都是基于

“多线程/多进程对特定资源同时有更新操作”。

基本考量

1.分布式系统,一个锁在同一时间只能被一个服务器获取 (这是分布式锁的基础)

2.具备锁失效机制,防止死锁 (防止某些意外,锁没有得到释放,别人也无法得到锁)

Redis SET resource-name anystring NX EX max-lock-time

是一种最简单的分布式锁实现方案。

SET 命令支持多个参数:

EX seconds-- 设置过期时间(s)NX -- 如果key不存在,则设置 ......

因为SET命令参数可以替代SETNX,SETEX,GETSET,这些命令在未来可能被废弃。

上面的命令返回OK(或经过重试),客户端就获取到这个锁;

使用DEL命令解锁;到达超时时间会自动释放锁。

在解锁时,增加一些设计,让系统更加健壮:

3.不要使用固定的String值作为锁标记值,而是使用一个不易被猜中的随机值, 业内称为token

4.不使用DEL命令释放锁,而是发送script去移除key

第3、4点是为了解决 :“锁提前过期,客户端A还没有执行完,然后客户端B获取了锁,这时客户端A执行完了,会不会在删锁的时候把B的锁给删掉” -- 4是3技术上的推荐实现。

脚本如下:

if redis.call("get",KEYS1] ==ARGV[1]) then    return  redis.call("DEL",KEYS[1]) else   return 0 end

下面使用StackExchange.Redis 写了基于以上考量的代码示例:

/// 

 /// Acquires the lock. ///  ///  /// 随机值 ///   /// 非阻塞锁 static bool Lock(string key, string token,int expireSecond=10, double waitLockSeconds = 0) {     var waitIntervalMs = 50;     bool isLock;                  DateTime begin = DateTime.Now;     do     {          isLock = Connection.GetDatabase().StringSet(key, token, TimeSpan.FromSeconds(expireSecond), When.NotExists);          if (isLock)              return true;              //不等待锁则返回              if (waitLockSeconds == 0) break;              //超过等待时间,则不再等待              if ((DateTime.Now - begin).TotalSeconds >= waitLockSeconds) break;              Thread.Sleep(waitIntervalMs);      } while (!isLock);      return false;  }         ///    /// Releases the lock.   ///    /// true, if lock was released, false otherwise.   /// Key.   /// value   static bool UnLock(string key, string value) {     string lua_script = @"       if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then            redis.call('DEL', KEYS[1])             return true             else             return false           end         ";      try      {           var res = Connection.GetDatabase().ScriptEvaluate(lua_script,                                                            new RedisKey[] { key },                                                            new RedisValue[] { value });             return (bool)res;       }      catch (Exception ex)      {           Console.WriteLine($"ReleaseLock lock fail...{ex.Message}");           return false;      } }                  private static Lazy lazyConnection = new Lazy(() =>         {             ConfigurationOptions configuration = new ConfigurationOptions             {                 AbortOnConnectFail = false,                 ConnectTimeout = 5000,             };             configuration.EndPoints.Add("10.100.219.9", 6379);             return ConnectionMultiplexer.Connect(configuration.ToString());         });          public static ConnectionMultiplexer Connection => lazyConnection.Value;

以上代码新增了第五点考量:

5. 为避免无限制抢锁,增加了非阻塞锁:轮询_s等待锁,未等到则不再抢锁

使用方式:

下面并行开启三个任务,同时减少库存:

static void Main(string[] args) {      // 尝试并行执行3个任务      Parallel.For(0, 3, x =>      {            string token = $"loki:{x}";            bool isLocked = Lock("loki", token, 5, 10);                         if (isLocked)            {                Console.WriteLine($"{token} begin reduce stocks (with lock) at {DateTime.Now}.");                Thread.Sleep(1000);                Console.WriteLine($"{token} release lock {UnLock("loki", token)} at {DateTime.Now}. ");            }            else            {              Console.WriteLine($"{token} begin reduce stocks at {DateTime.Now}.");            }        }); }

可以看到三个并行任务依次获取/释放锁

输出总结

本文从基础的线程安全、线程同步,认识到分布式锁是跨主机的资源线程/进程同步方案, 以步步为营的风格 演示了RedisSET命令做分布式锁的设计考量,好记性不如烂笔头。

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