作者:小林coding
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哈喽,我是小林。
今天跟大家聊聊两个问题:
分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制,用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。如下图所示:
Redis 本身可以被多个客户端共享访问,正好就是一个共享存储系统,可以用来保存分布式锁,而且 Redis 的读写性能高,可以应对高并发的锁操作场景。
Redis 的 SET 命令有个 NX 参数可以实现「key不存在才插入」,所以可以用它来实现分布式锁:
基于 Redis 节点实现分布式锁时,对于加锁操作,我们需要满足三个条件。
满足这三个条件的分布式命令如下:
SET lock_key unique_value NX PX 10000
而解锁的过程就是将 lock_key 键删除(del lock_key),但不能乱删,要保证执行操作的客户端就是加锁的客户端。所以,解锁的时候,我们要先判断锁的 unique_value 是否为加锁客户端,是的话,才将 lock_key 键删除。
可以看到,解锁是有两个操作,这时就需要 Lua 脚本来保证解锁的原子性,因为 Redis 在执行 Lua 脚本时,可以以原子性的方式执行,保证了锁释放操作的原子性。
// 释放锁时,先比较 unique_value 是否相等,避免锁的误释放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end
这样一来,就通过使用 SET 命令和 Lua 脚本在 Redis 单节点上完成了分布式锁的加锁和解锁。
基于 Redis 实现分布式锁有什么优缺点?
基于 Redis 实现分布式锁的优点:
基于 Redis 实现分布式锁的缺点:
为了保证集群环境下分布式锁的可靠性,Redis 官方已经设计了一个分布式锁算法 Redlock(红锁)。
它是基于多个 Redis 节点的分布式锁,即使有节点发生了故障,锁变量仍然是存在的,客户端还是可以完成锁操作。
Redlock 算法的基本思路,是让客户端和多个独立的 Redis 节点依次请求申请加锁,如果客户端能够和半数以上的节点成功地完成加锁操作,那么我们就认为,客户端成功地获得分布式锁,否则加锁失败。
这样一来,即使有某个 Redis 节点发生故障,因为锁的数据在其他节点上也有保存,所以客户端仍然可以正常地进行锁操作,锁的数据也不会丢失。
Redlock 算法加锁三个过程:
加锁成功要同时满足两个条件(简述:如果有超过半数的 Redis 节点成功的获取到了锁,并且总耗时没有超过锁的有效时间,那么就是加锁成功):
加锁成功后,客户端需要重新计算这把锁的有效时间,计算的结果是「锁的最初有效时间」减去「客户端为获取锁的总耗时(t1)」。
加锁失败后,客户端向所有 Redis 节点发起释放锁的操作,释放锁的操作和在单节点上释放锁的操作一样,只要执行释放锁的 Lua 脚本就可以了。
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