怎麼用Go和Redis實現分散式互斥鎖和紅鎖
互斥鎖
Redis裡有一個設定如果不存在
的命令,我們可以透過這個指令來實現互斥鎖功能,在Redis官方文件裡面推薦的標準實現方式是SET resource_name my_random_value NX PX 30000
這串指令,其中:
##resource_name
表示要鎖定的資源
- #resource_name
表示要鎖定的資源
- NX
表示如果不存在則設定
- PX 30000
表示過期時間為30000毫秒,也就是30秒
這個值在所有的客戶端必須是唯一的,而所有同一key的鎖定競爭者這個值都不能一樣。
值必須是隨機數主要是為了更安全的釋放鎖,釋放鎖的時候使用腳本告訴Redis:只有key存在並且儲存的值和我指定的值一樣才能告訴我刪除成功,避免錯誤釋放別的競爭者的鎖。
由於涉及兩個操作,因此我們需要透過Lua腳本保證操作的原子性:
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return 0 end
舉個不用Lua腳本的例子:客戶端A取得資源鎖,但是緊接著被一個其他操作阻塞了,當客戶端A運行完畢其他操作後要釋放鎖時,原來的鎖早已超時並且被Redis自動釋放,並且在這期間資源鎖又被客戶端B再次獲取到。
因為判斷和刪除是兩個操作,所以有可能A剛判斷完鎖就過期自動釋放了,然後B就獲取到了鎖,然後A又調用了Del,導致把B的鎖給釋放了。 TryLock和Unlock實作
TryLock
其實就是用SET resource_name my_random_value NX PX 30000
加鎖,這裡使用
#UUID#UUID
作為隨機值,並且在加鎖成功時把隨機值返回,這個隨機值會在Unlock
時使用;
解鎖邏輯就是執行前面說到的lua腳本
。 <div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">func (l *Lock) TryLock(ctx context.Context) error {
success, err := l.client.SetNX(ctx, l.resource, l.randomValue, ttl).Result()
if err != nil {
return err
}
// 加锁失败
if !success {
return ErrLockFailed
}
// 加锁成功
l.randomValue = randomValue
return nil
}
func (l *Lock) Unlock(ctx context.Context) error {
return l.script.Run(ctx, l.client, []string{l.resource}, l.randomValue).Err()
}</pre><div class="contentsignin">登入後複製</div></div>
Lock實作
- 是阻塞的獲取鎖,因此在加鎖失敗的時候,需要重試。當然也可能出現其他異常情況(例如網路問題,請求逾時等),這些情況則直接回傳
- error
。
步驟如下: - 嘗試加鎖,加鎖成功直接回傳
加鎖失敗則不斷循環嘗試加鎖直到成功或出現異常情況
func (l *Lock) Lock(ctx context.Context) error { // 尝试加锁 err := l.TryLock(ctx) if err == nil { return nil } if !errors.Is(err, ErrLockFailed) { return err } // 加锁失败,不断尝试 ticker := time.NewTicker(l.tryLockInterval) defer ticker.Stop() for { select { case <-ctx.Done(): // 超时 return ErrTimeout case <-ticker.C: // 重新尝试加锁 err := l.TryLock(ctx) if err == nil { return nil } if !errors.Is(err, ErrLockFailed) { return err } } } }
實現看門狗機制
我們前面的例子中提到的互斥鎖有一個小問題,就是如果持有鎖客戶端A被阻塞,那麼A的鎖可能會超時被自動釋放,導致客戶端B提前取得到鎖。
為了減少這種情況的發生,我們可以在A持有鎖期間,不斷地延長鎖的過期時間,減少客戶端B提前獲取到鎖的情況,這就是看門狗機制。
當然,這沒辦法完全避免上述情況的發生,因為如果客戶端A取得鎖定之後,剛好與Redis的連線關閉了,這時候也就沒辦法延長超時時間了。
- 看門狗實現
加鎖成功時啟動一個線程,不斷地延長鎖地過期時間;在Unlock時關閉看門狗線程。
看門狗流程如下:- 加鎖成功,啟動看門狗
- 看門狗執行緒不斷延長鎖的過程時間
解鎖,看門狗
func (l *Lock) startWatchDog() { ticker := time.NewTicker(l.ttl / 3) defer ticker.Stop() for { select { case <-ticker.C: // 延长锁的过期时间 ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), l.ttl/3*2) ok, err := l.client.Expire(ctx, l.resource, l.ttl).Result() cancel() // 异常或锁已经不存在则不再续期 if err != nil || !ok { return } case <-l.watchDog: // 已经解锁 return } } }
TryLock:啟動看門狗
func (l *Lock) TryLock(ctx context.Context) error { success, err := l.client.SetNX(ctx, l.resource, l.randomValue, l.ttl).Result() if err != nil { return err } // 加锁失败 if !success { return ErrLockFailed } // 加锁成功,启动看门狗 go l.startWatchDog() return nil }
func (l *Lock) Unlock(ctx context.Context) error { err := l.script.Run(ctx, l.client, []string{l.resource}, l.randomValue).Err() // 关闭看门狗 close(l.watchDog) return err }
加锁实现
在加锁逻辑里,我们主要是对每个Redis实例执行SET resource_name my_random_value NX PX 30000
获取锁,然后把成功获取锁的客户端放到一个channel
里(这里因为是多线程并发获取锁,使用slice可能有并发问题),同时使用sync.WaitGroup
等待所有获取锁操作结束。
然后判断成功获取到的锁的数量是否大于一半,如果没有得到一半以上的锁,说明加锁失败,释放已经获得的锁。
如果加锁成功,则启动看门狗延长锁的过期时间。
func (l *RedLock) TryLock(ctx context.Context) error { randomValue := gofakeit.UUID() var wg sync.WaitGroup wg.Add(len(l.clients)) // 成功获得锁的Redis实例的客户端 successClients := make(chan *redis.Client, len(l.clients)) for _, client := range l.clients { go func(client *redis.Client) { defer wg.Done() success, err := client.SetNX(ctx, l.resource, randomValue, ttl).Result() if err != nil { return } // 加锁失败 if !success { return } // 加锁成功,启动看门狗 go l.startWatchDog() successClients <- client }(client) } // 等待所有获取锁操作完成 wg.Wait() close(successClients) // 如果成功加锁得客户端少于客户端数量的一半+1,表示加锁失败 if len(successClients) < len(l.clients)/2+1 { // 就算加锁失败,也要把已经获得的锁给释放掉 for client := range successClients { go func(client *redis.Client) { ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), ttl) l.script.Run(ctx, client, []string{l.resource}, randomValue) cancel() }(client) } return ErrLockFailed } // 加锁成功,启动看门狗 l.randomValue = randomValue l.successClients = nil for successClient := range successClients { l.successClients = append(l.successClients, successClient) } return nil }
看门狗实现
我们需要延长所有成功获取到的锁的过期时间。
func (l *RedLock) startWatchDog() { l.watchDog = make(chan struct{}) ticker := time.NewTicker(resetTTLInterval) defer ticker.Stop() for { select { case <-ticker.C: // 延长锁的过期时间 for _, client := range l.successClients { go func(client *redis.Client) { ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), ttl-resetTTLInterval) client.Expire(ctx, l.resource, ttl) cancel() }(client) } case <-l.watchDog: // 已经解锁 return } } }
解锁实现
我们需要解锁所有成功获取到的锁。
func (l *RedLock) Unlock(ctx context.Context) error { for _, client := range l.successClients { go func(client *redis.Client) { l.script.Run(ctx, client, []string{l.resource}, l.randomValue) }(client) } // 关闭看门狗 close(l.watchDog) return nil }
以上是怎麼用Go和Redis實現分散式互斥鎖和紅鎖的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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如何清空 Redis 數據:使用 FLUSHALL 命令清除所有鍵值。使用 FLUSHDB 命令清除當前選定數據庫的鍵值。使用 SELECT 切換數據庫,再使用 FLUSHDB 清除多個數據庫。使用 DEL 命令刪除特定鍵。使用 redis-cli 工具清空數據。

要從 Redis 讀取隊列,需要獲取隊列名稱、使用 LPOP 命令讀取元素,並處理空隊列。具體步驟如下:獲取隊列名稱:以 "queue:" 前綴命名,如 "queue:my-queue"。使用 LPOP 命令:從隊列頭部彈出元素並返回其值,如 LPOP queue:my-queue。處理空隊列:如果隊列為空,LPOP 返回 nil,可先檢查隊列是否存在再讀取元素。

在CentOS系統上,您可以通過修改Redis配置文件或使用Redis命令來限制Lua腳本的執行時間,從而防止惡意腳本佔用過多資源。方法一:修改Redis配置文件定位Redis配置文件:Redis配置文件通常位於/etc/redis/redis.conf。編輯配置文件:使用文本編輯器(例如vi或nano)打開配置文件:sudovi/etc/redis/redis.conf設置Lua腳本執行時間限制:在配置文件中添加或修改以下行,設置Lua腳本的最大執行時間(單位:毫秒)

使用 Redis 指令需要以下步驟:打開 Redis 客戶端。輸入指令(動詞 鍵 值)。提供所需參數(因指令而異)。按 Enter 執行指令。 Redis 返迴響應,指示操作結果(通常為 OK 或 -ERR)。

使用 Redis 命令行工具 (redis-cli) 可通過以下步驟管理和操作 Redis:連接到服務器,指定地址和端口。使用命令名稱和參數向服務器發送命令。使用 HELP 命令查看特定命令的幫助信息。使用 QUIT 命令退出命令行工具。

Redis數據過期策略有兩種:定期刪除:定期掃描刪除過期鍵,可通過 expired-time-cap-remove-count、expired-time-cap-remove-delay 參數設置。惰性刪除:僅在讀取或寫入鍵時檢查刪除過期鍵,可通過 lazyfree-lazy-eviction、lazyfree-lazy-expire、lazyfree-lazy-user-del 參數設置。

在Debian系統中,readdir系統調用用於讀取目錄內容。如果其性能表現不佳,可嘗試以下優化策略:精簡目錄文件數量:盡可能將大型目錄拆分成多個小型目錄,降低每次readdir調用處理的項目數量。啟用目錄內容緩存:構建緩存機制,定期或在目錄內容變更時更新緩存,減少對readdir的頻繁調用。內存緩存(如Memcached或Redis)或本地緩存(如文件或數據庫)均可考慮。採用高效數據結構:如果自行實現目錄遍歷,選擇更高效的數據結構(例如哈希表而非線性搜索)存儲和訪問目錄信
