分布式锁实现大型连续剧之(一):Redis

前言:

单机环境下我们可以通过JAVA的Synchronized和Lock来实现进程内部的锁,但是随着分布式应用和集群环境的出现,系统资源的竞争从单进程多线程的竞争变成了多进程的竞争,这时候就需要分布式锁来保证。

实现分布式锁现在主流的方式大致有以下三种

  1. 基于数据库的索引和行锁
  2. 基于Redis的单线程原子操作:setNX
  3. 基于Zookeeper的临时有序节点

这篇文章我们用Redis来实现,会基于现有的各种锁实现来分析,最后分享Redission的锁源码分析来看下分布式锁的开源实现

设计实现

加锁

一、 通过setNx和getSet来实现

这是现在网上大部分版本的实现方式,笔者之前项目里面用到分布式锁也是通过这样的方式实现

public boolean lock(Jedis jedis, String lockName, Integer expire) {

//返回是否设置成功
 //setNx加锁
 long now = System.currentTimeMillis();
 boolean result = jedis.setnx(lockName, String.valueOf(now + expire * 1000)) == 1;

 if (!result) {
     //防止死锁的容错
     String timestamp = jedis.get(lockName);
     if (timestamp != null && Long.parseLong(timestamp) < now) {
         //不通过del方法来删除锁。而是通过同步的getSet
         String oldValue = jedis.getSet(lockName, String.valueOf(now + expire));
         if (oldValue != null && oldValue.equals(timestamp)) {
             result = true;
             jedis.expire(lockName, expire);
         }
     }
 }
 if (result) {
     jedis.expire(lockName, expire);
 }
 return result;

}

代码分析:

通过setNx命令老保证操作的原子性,获取到锁,并且把过期时间设置到value里面

通过expire方法设置过期时间,如果设置过期时间失败的话,再通过value的时间戳来和当前时间戳比较,防止出现死锁

通过getSet命令在发现锁过期未被释放的情况下,避免删除了在这个过程中有可能被其余的线程获取到了锁

存在问题

防止死锁的解决方案是通过系统当前时间决定的,不过线上服务器系统时间一般来说都是一致的,这个不算是严重的问题

锁过期的时候可能会有多个线程执行getSet命令,在竞争的情况下,会修改value的时间戳,理论上来说会有误差

锁无法具备客户端标识,在解锁的时候可能被其余的客户端删除同一个key

虽然有小问题,不过大体上来说这种分布式锁的实现方案基本上是符合要求的,能够做到锁的互斥和避免死锁

二、 通过Redis高版本的原子命令

jedis的set命令可以自带复杂参数,通过这些参数可以实现原子的分布式锁命令

jedis.set(lockName, "", "NX", "PX", expireTime);

复制代码代码分析

redis的set命令可以携带复杂参数,第一个是锁的key,第二个是value,可以存放获取锁的客户端ID,通过这个校验是否当前客户端获取到了锁,第三个参数取值NX/XX,第四个参数 EX|PX,第五个就是时间

NX:如果不存在就设置这个key XX:如果存在就设置这个key

EX:单位为秒,PX:单位为毫秒

这个命令实质上就是把我们之前的setNx和expire命令合并成一个原子操作命令,不需要我们考虑set失败或者expire失败的情况

解锁

一、 通过Redis的del命令

public boolean unlock(Jedis jedis, String lockName) {

jedis.del(lockName);

return true;

}

代码分析

通过redis的del命令可以直接删除锁,可能会出现误删其他线程已经存在的锁的情况

二、 Redis的del检查

public static void unlock2(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

// 判断加锁与解锁是不是同一个客户端

if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {

// 若在此时,这把锁突然不是这个客户端的,则会误解锁

jedis.del(lockKey);

}

}

代码分析

新增了requestId客户端ID的判断,但由于不是原子操作,在多个进程下面的并发竞争情况下,无法保证安全

三、 Redis的LUA脚本

public static boolean unlock3(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
  Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(""));

  if (1L == (long) result) {
      return true;
  }
  return false;

}

代码分析

通过Lua脚本来保证操作的原子性,其实就是把之前的先判断再删除合并成一个原子性的脚本命令,逻辑就是,先通过get判断value是不是相等,若相等就删除,否则就直接return

Redission的分布式锁

Redission是redis官网推荐的一个redis客户端,除了基于redis的基础的CURD命令以外,重要的是就是Redission提供了方便好用的分布式锁API

一、 基本用法

RedissonClient redissonClient = RedissonTool.getInstance();

RLock distribute_lock = redissonClient.getLock("distribute_lock");

    try {
        boolean result = distribute_lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS);

    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        if (distribute_lock.isLocked()) {
            distribute_lock.unlock();
        }
    }

代码流程

通过redissonClient获取RLock实例

tryLock获取尝试获取锁,第一个是等待时间,第二个是锁的超时时间,第三个是时间单位

执行完业务逻辑后,最终释放锁

二、 具体实现

我们通过tryLock来分析redission分布式的实现,lock方法跟tryLock差不多,只不过没有最长等待时间的设置,会自旋循环等待锁的释放,直到获取锁为止

long time = unit.toMillis(waitTime);

long current = System.currentTimeMillis();

//获取当前线程ID,用于实现可重入锁

final long threadId = Thread.currentThread().getId();

//尝试获取锁

Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);

// lock acquired

if (ttl == null) {

return true;

}

time -= (System.currentTimeMillis() - current);
    if (time <= 0) {
        //等待时间结束,返回获取失败
        acquireFailed(threadId);
        return false;
    }

    current = System.currentTimeMillis();
    //订阅锁的队列,等待锁被其余线程释放后通知
    final RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);
    if (!await(subscribeFuture, time, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
        if (!subscribeFuture.cancel(false)) {
            subscribeFuture.addListener(new FutureListener<RedissonLockEntry>() {
                @Override
                public void operationComplete(Future<RedissonLockEntry> future) throws Exception {
                    if (subscribeFuture.isSuccess()) {
                        unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
                    }
                }
            });
        }
        acquireFailed(threadId);
        return false;
    }

    try {
        time -= (System.currentTimeMillis() - current);
        if (time <= 0) {
            acquireFailed(threadId);
            return false;
        }

        while (true) {
            long currentTime = System.currentTimeMillis();
            ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
            // lock acquired
            if (ttl == null) {
                return true;
            }

            time -= (System.currentTimeMillis() - currentTime);
            if (time <= 0) {
                acquireFailed(threadId);
                return false;
            }

            // waiting for message,等待订阅的队列消息
            currentTime = System.currentTimeMillis();
            if (ttl >= 0 && ttl < time) {
                getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
            } else {
                getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
            }

            time -= (System.currentTimeMillis() - currentTime);
            if (time <= 0) {
                acquireFailed(threadId);
                return false;
            }
        }
    } finally {
        unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
    }

代码分析

首先tryAcquire尝试获取锁,若返回ttl为null,说明获取到锁了

判断等待时间是否过期,如果过期,直接返回获取锁失败

通过Redis的Channel订阅监听队列,subscribe内部通过信号量semaphore,再通过await方法阻塞,内部其实是用CountDownLatch来实现阻塞,获取subscribe异步执行的结果,来保证订阅成功,再判断是否到了等待时间

再次尝试申请锁和等待时间的判断,循环阻塞在这里等待锁释放的消息RedissonLockEntry也维护了一个semaphore的信号量

无论是否释放锁,最终都要取消订阅这个队列消息

redission内部的getEntryName是客户端实例ID+锁名称来保证多个实例下的锁可重入

tryAcquire获取锁

redisssion获取锁的核心代码,内部其实是异步调用,但是用get方法阻塞了

private Long tryAcquire(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {

return get(tryAcquireAsync(leaseTime, unit, threadId));

}

private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {

if (leaseTime != -1) {

return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);

}

RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(LOCK_EXPIRATION_INTERVAL_SECONDS, TimeUnit.SECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);

ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener<Long>() {

br/>@Override

public void operationComplete(Future<Long> future) throws Exception {

if (!future.isSuccess()) {

return;

}

Long ttlRemaining = future.getNow();
            // lock acquired
            if (ttlRemaining == null) {
                scheduleExpirationRenewal(threadId);
            }
        }
    });
    return ttlRemainingFuture;
}

tryLockInnerAsync方法内部是基于Lua脚本来获取锁的

先判断KEYS[1](锁名称)对应的key是否存在,不存在获取到锁,hset设置key的value,pexpire设置过期时间,返回null表示获取到锁

存在的话,锁被占,hexists判断是否是当前线程的锁,若是的话,hincrby增加重入次数,重新设置过期时间,不是当前线程的锁,返回当前锁的过期时间

<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {

internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);

return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
              "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
                  "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                  "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                  "return nil; " +
              "end; " +
              "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                  "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                  "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                  "return nil; " +
              "end; " +
              "return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
                Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}

Redission避免死锁的解决方案:

Redission为了避免锁未被释放,采用了一个特殊的解决方案,若未设置过期时间的话,redission默认的过期时间是30s,同时未避免锁在业务未处理完成之前被提前释放,Redisson在获取到锁且默认过期时间的时候,会在当前客户端内部启动一个定时任务,每隔internalLockLeaseTime/3的时间去刷新key的过期时间,这样既避免了锁提前释放,同时如果客户端宕机的话,这个锁最多存活30s的时间就会自动释放(刷新过期时间的定时任务进程也宕机)

// lock acquired,获取到锁的时候设置定期更新时间的任务
            if (ttlRemaining) {
                scheduleExpirationRenewal(threadId);
            }

            //expirationRenewalMap的并发安全MAP记录设置过的缓存,避免并发情况下重复设置任务,internalLockLeaseTime / 3的时间后重新设置过期时间
               private void scheduleExpirationRenewal(final long threadId) {
    if (expirationRenewalMap.containsKey(getEntryName())) {
        return;
    }

    Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
        @Override
        public void run(Timeout timeout) throws Exception {

            RFuture<Boolean> future = commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
                    "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                        "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                        "return 1; " +
                    "end; " +
                    "return 0;",
                      Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));

            future.addListener(new FutureListener<Boolean>() {
                @Override
                public void operationComplete(Future<Boolean> future) throws Exception {
                    expirationRenewalMap.remove(getEntryName());
                    if (!future.isSuccess()) {
                        log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", future.cause());
                        return;
                    }

                    if (future.getNow()) {
                        // reschedule itself
                        scheduleExpirationRenewal(threadId);
                    }
                }
            });
        }
    }, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);

    if (expirationRenewalMap.putIfAbsent(getEntryName(), task) != null) {
        task.cancel();
    }
}

unlock解锁

protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {

return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,

"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +

"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +

"return 1; " +

"end;" +

"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +

"return nil;" +

"end; " +

"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +

"if (counter > 0) then " +

"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +

"return 0; " +

"else " +

"redis.call('del', KEYS[1]); " +

"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +

"return 1; "+

"end; " +

"return nil;",

Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()), LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));

}

Redission的unlock解锁也是基于Lua脚本实现的,内部逻辑是先判断锁是否存在,不存在说明已经被释放了,发布锁释放消息后返回,锁存在再判断当前线程是否锁拥有者,不是的话,无权释放返回,解锁的话,会减去重入的次数,重新更新过期时间,若重入数捡完,删除当前key,发布锁释放消息

总结:

主要基于Redis来设计和实现分布式锁,通过常用的设计思路引申到Redission的实现,无论是设计思路还是代码健壮性Redission的设计都是优秀的,值得学习,下一步会讲解关于Zookeeper的分布式锁实现和相关开源源码分析。

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