Redis實作分散式鎖需要注意什麼？ 【注意事項總結】

Redis實作分散式鎖定需要注意什麼？以下這篇文章就來給大家總結分享一些使用Redis作為分散式鎖的注意點，希望對大家有幫助！

Redis實作分散式鎖定

在最近看分散式鎖定的過程中看到一篇不錯的文章，特地的加工一番自己的理解：

Redis分散式鎖定實現的三個核心要素：

1.加鎖

#最簡單的方法是使用setnx指令。 key是鎖的唯一標識，依業務決定命名，value為目前執行緒的執行緒ID。 【相關推薦：Redis影片教學】

例如想要給一種商品的秒殺活動加鎖，可以為key命名為 “lock_sale_ID” 。而value設定成什麼呢？我們可以姑且設置成1。加鎖的偽代碼如下：    

setnx（key，1）當一個執行緒執行setnx回傳1，表示key原本不存在，該執行緒成功得到了鎖，當其他執行緒執行setnx回傳0，表示key已經存在，該執行緒搶鎖失敗。

2.解鎖

有加鎖就得有解鎖。當得到鎖的執行緒執行完任務，需要釋放鎖，以便其他執行緒可以進入。釋放鎖定最簡單的方式是執行del指令，偽代碼如下：

del（key）釋放鎖定之後，其他執行緒就可以繼續執行setnx指令來獲得鎖。

3.鎖定逾時

鎖定逾時是什麼意思呢？如果一個被鎖的執行緒在執行任務的過程中掛掉，來不及明確地釋放鎖，這塊資源將會永遠被鎖住，別的執行緒再也別想進來。

所以，setnx的key必須設定一個超時時間，以確保即使沒有被明確釋放，這把鎖也要在一定時間後自動釋放。 setnx不支援超時參數，所以需要額外的指令，偽代碼如下：

expire（key， 30）綜合起來，我們分散式鎖實現的第一版偽代碼如下：

if（setnx（key，1） == 1）{
    expire（key，30）
    try {
        do something ......
    }catch()　　{　　}　　finally {
       del（key）
    }

}

因為上面的偽代碼中，存在著三個致命問題：

1. setnx和expire的非原子性

設想一個極端場景，當某線程執行setnx，成功得到了鎖：

setnx剛執行成功，還未來得及執行expire指令，節點1 Duang的一聲掛掉了。

if（setnx（key，1） == 1）{　　//此处挂掉了.....
    expire（key，30）
    try {
        do something ......
    }catch()
　　{
　　}
　　finally {
       del（key）
    }
 
}

這樣一來，這把鎖就沒有設定過期時間，變得“長生不老”，別的線程再也無法獲得鎖了。

怎麼解決呢？ setnx指令本身是不支援傳入超時時間的，Redis 2.6.12以上版本為set指令增加了可選參數，偽代碼如下：set（key，1，30，NX）,這樣就可以取代setnx指令。

2. 逾時後使用del 導致誤刪其他執行緒的鎖定

又是一個極端場景，假如某線程成功得到了鎖，並且設定的超時時間是30秒。

如果某些原因導致線程A執行的很慢很慢，過了30秒都沒執行完，這時候鎖過期自動釋放，線程B得到了鎖。

隨後，執行緒A執行完了任務，執行緒A接著執行del指令來釋放鎖定。但這時候執行緒B還沒執行完，執行緒A實際上刪除的是執行緒B加的鎖定。

怎麼避免這種情況呢？可以在del釋放鎖之前做一個判斷，驗證目前的鎖是不是自己加的鎖。

至於具體的實現，可以在加鎖的時候把目前的執行緒ID當作value，並在刪除之前驗證key對應的value是不是自己執行緒的ID。

加锁：
String threadId = Thread.currentThread().getId()
set（key，threadId ，30，NX）
doSomething.....
 
解锁：
if（threadId .equals(redisClient.get(key))）{
    del(key)
}

但是，這樣做又隱含了一個新的問題，if判斷和釋放鎖定是兩個獨立操作，不是原子性。

我們都是追求極致的程式設計師，所以這一塊要用Lua腳本來實現：

String luaScript = 'if redis .call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end' ;

redisClient.eval(luaScript , Collections.singletonList(key) , Collections.singletonList(threadId));

這樣一來，驗證和刪除過程就是原子操作了。

3. 出現並發的可能性##

还是刚才第二点所描述的场景，虽然我们避免了线程A误删掉key的情况，但是同一时间有A，B两个线程在访问代码块，仍然是不完美的。

怎么办呢？我们可以让获得锁的线程开启一个守护线程，用来给快要过期的锁“续航”。

当过去了29秒，线程A还没执行完，这时候守护线程会执行expire指令，为这把锁“续命”20秒。守护线程从第29秒开始执行，每20秒执行一次。

当线程A执行完任务，会显式关掉守护线程。

另一种情况，如果节点1 忽然断电，由于线程A和守护线程在同一个进程，守护线程也会停下。这把锁到了超时的时候，没人给它续命，也就自动释放了。

memcache实现分布式锁

首页top 10, 由数据库加载到memcache缓存n分钟
微博中名人的content cache, 一旦不存在会大量请求不能命中并加载数据库
需要执行多个IO操作生成的数据存在cache中, 比如查询db多次
问题
在大并发的场合，当cache失效时，大量并发同时取不到cache，会同一瞬间去访问db并回设cache，可能会给系统带来潜在的超负荷风险。我们曾经在线上系统出现过类似故障。

解决方法

if (memcache.get(key) == null) {
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash
if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
value = db.get(key);
memcache.set(key, value);
memcache.delete(key_mutex);
} else {
 
sleep(50);
retry()；
}
}

在load db之前先add一个mutex key, mutex key add成功之后再去做加载db, 如果add失败则sleep之后重试读取原cache数据。为了防止死锁，mutex key也需要设置过期时间。伪代码如下

Zookeeper实现分布式缓存

Zookeeper的数据存储结构就像一棵树，这棵树由节点组成，这种节点叫做Znode。

Znode分为四种类型：

• 1.持久节点 （PERSISTENT）

默认的节点类型。创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在 。

• 2.持久节点顺序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）

所谓顺序节点，就是在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号：

• 3.临时节点（EPHEMERAL）

和持久节点相反，当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除：

• 4.临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）

顾名思义，临时顺序节点结合和临时节点和顺序节点的特点：在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号；当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除。

Zookeeper分布式锁恰恰应用了临时顺序节点。具体如何实现呢？让我们来看一看详细步骤：

• 获取锁

首先，在Zookeeper当中创建一个持久节点ParentLock。当第一个客户端想要获得锁时，需要在ParentLock这个节点下面创建一个临时顺序节点 Lock1。

之后，Client1查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock1是不是顺序最靠前的一个。如果是第一个节点，则成功获得锁。

这时候，如果再有一个客户端 Client2 前来获取锁，则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock2。

Client2查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock2是不是顺序最靠前的一个，结果发现节点Lock2并不是最小的。

於是，Client2向排序只比它靠前的節點Lock1註冊Watcher，用於監聽Lock1 節點是否存在。 這表示Client2搶鎖失敗，進入了等待狀態。

這時候，如果又有一個客戶端Client3來取得鎖定，則在ParentLock下載再建立一個臨時順序節點Lock3。

Client3找出ParentLock下面所有的暫時順序節點並排序，判斷自己所建立的節點Lock3是不是順序最前面的一個，結果同樣發現節點Lock3並不是最小的。

於是，Client3向排序僅比它靠前的節點Lock2註冊Watcher，用於監聽Lock2節點是否存在。這意味著Client3同樣搶鎖失敗，進入了等待狀態。

這樣一來，Client1得到了鎖，Client2監聽了Lock1， Client3監聽了Lock2。這正好形成了一個等待佇列，很像是Java當中ReentrantLock所依賴的AQS（AbstractQueuedSynchronizer）。

• 釋放鎖定

#釋放鎖定分為兩種情況：

1.任務完成，客戶端顯示釋放

當任務完成時，Client1會顯示呼叫刪除節點Lock1的指令。

2.任務執行過程中，客戶端崩潰

獲得鎖定的Client1在任務執行過程中，如果Duang的一聲崩潰，則會中斷與Zookeeper服務端的連結。根據臨時節點的特性，相關聯的節點​​Lock1會隨之自動刪除。

由於Client2一直監聽著Lock1的存在狀態，當Lock1節點被刪除，Client2會立刻收到通知。這時候Client2會再查詢ParentLock下面的所有節點，確認自己建立的節點Lock2是不是目前最小的節點。如果是最小，則Client2順理成章獲得了鎖。

同理，如果Client2也因為任務完成或節點崩潰而刪除了節點Lock2，那麼Cient3 就會接到通知。

最終，Client3成功得到了鎖定。

#Zookeeper和Redis分散式鎖定的比較

下面的表格總結了Zookeeper和Redis分散式鎖定的優缺點：

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以上是Redis實作分散式鎖需要注意什麼？ 【注意事項總結】的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！