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Redis分布式鎖的10個坑總結(jié)

 更新時間:2023年05月29日 09:36:56   作者:撿田螺的小男孩  
日常開發(fā)中,經(jīng)常會碰到秒殺搶購等業(yè)務(wù),為了避免并發(fā)請求造成的庫存超賣等問題,我們一般會用到Redis分布式鎖,但是使用Redis分布式鎖,很容易踩坑哦,本文將給大家分析闡述,Redis分布式鎖的10個坑,需要的朋友可以參考下

1. 非原子操作(setnx + expire)

一說到實現(xiàn)Redis的分布式鎖,很多小伙伴馬上就會想到setnx+ expire命令。也就是說,先用setnx來搶鎖,如果搶到之后,再用expire給鎖設(shè)置一個過期時間。

偽代碼如下:

if(jedis.setnx(lock_key,lock_value) == 1){ //加鎖
    jedis.expire(lock_key,timeout); //設(shè)置過期時間
    doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
}

這塊代碼是有坑的,因為setnxexpire兩個命令是分開寫的,并不是原子操作!如果剛要執(zhí)行完setnx加鎖,正要執(zhí)行expire設(shè)置過期時間時,進程crash或者要重啟維護了,那么這個鎖就“長生不老”了,別的線程永遠獲取不到鎖啦。

2.被別的客戶端請求覆蓋( setnx + value為過期時間)

為了解決:發(fā)生異常時,鎖得不到釋放的問題。有小伙伴提出,可以把過期時間放到setnxvalue里面。如果加鎖失敗,再拿出value值和當前系統(tǒng)時間校驗一下是否過期即可。偽代碼實現(xiàn)如下:

long expireTime = System.currentTimeMillis() + timeout; //系統(tǒng)時間+設(shè)置的超時時間
String expireTimeStr = String.valueOf(expireTime); //轉(zhuǎn)化為String字符串
// 如果當前鎖不存在,返回加鎖成功
if (jedis.setnx(lock_key, expireTimeStr) == 1) {
        return true;
} 
// 如果鎖已經(jīng)存在,獲取鎖的過期時間
String oldExpireTimreStr = jedis.get(lock_key);
// 如果獲取到的老的預(yù)期過期時間,小于系統(tǒng)當前時間,表示已經(jīng)過期了
if (oldExpireTimreStr != null && Long.parseLong(oldExpireTimreStr) < System.currentTimeMillis()) {
     //鎖已過期,獲取上一個鎖的過期時間,并設(shè)置現(xiàn)在鎖的過期時間(不了解redis的getSet命令的小伙伴,可以去官網(wǎng)看下哈)
    String oldValueStr = jedis.getSet(lock_key, expireTimeStr);
    if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(oldExpireTimreStr)) {
      //考慮多線程并發(fā)的情況,只有一個線程的設(shè)置值和當前值相同,它才可以加鎖
      return true;
    }
}
//其他情況,均返回加鎖失敗
return false;
}

這種實現(xiàn)的方案,也是有坑的:如果鎖過期的時候,并發(fā)多個客戶端同時請求過來,都執(zhí)行jedis.getSet(),最終只能有一個客戶端加鎖成功,但是該客戶端鎖的過期時間,可能被別的客戶端覆蓋。

3. 忘記設(shè)置過期時間

之前review代碼的時候,看到這樣實現(xiàn)的分布式鎖,偽代碼

try{
  if(jedis.setnx(lock_key,lock_value) == 1){//加鎖
     doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
     return true; //加鎖成功,處理完業(yè)務(wù)邏輯返回
  }
  return false; //加鎖失敗
} finally {
    unlock(lockKey);- //釋放鎖
} 

這塊有什么問題呢?是的,忘記設(shè)置過期時間了。如果程序在運行期間,機器突然掛了,代碼層面沒有走到finally代碼塊,即在宕機前,鎖并沒有被刪除掉,這樣的話,就沒辦法保證解鎖,所以這里需要給lockKey加一個過期時間。注意哈,使用分布式鎖,一定要設(shè)置過期時間哈。

4. 業(yè)務(wù)處理完,忘記釋放鎖

很多小伙伴,會使用Redisset指令擴展參數(shù)來實現(xiàn)分布式鎖。

set指令擴展參數(shù):SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]
- NX :表示key不存在的時候,才能set成功,也即保證只有第一個客戶端請求才能獲得鎖,
  而其他客戶端請求只能等其釋放鎖,才能獲取。
- EX seconds :設(shè)定key的過期時間,時間單位是秒。
- PX milliseconds: 設(shè)定key的過期時間,單位為毫秒
- XX: 僅當key存在時設(shè)置值

小伙伴會寫出如下偽代碼:

if(jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime)==1){ //加鎖
   doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
   return true; //加鎖成功,處理完業(yè)務(wù)邏輯返回
}
return false; //加鎖失敗

這塊偽代碼,初看覺得沒啥問題,但是細想,不太對呀。因為忘記釋放鎖了!如果每次加鎖成功,都要等到超時時間才釋放鎖,是會有問題的。這樣程序不高效,應(yīng)當每次處理完業(yè)務(wù)邏輯,都要釋放鎖。

正例如下:

try{
  if(jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime)==1){//加鎖
     doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
     return true; //加鎖成功,處理完業(yè)務(wù)邏輯返回
  }
  return false; //加鎖失敗
} finally {
    unlock(lockKey);- //釋放鎖
}  

5. B的鎖被A給釋放了

我們來看下這塊偽代碼:

try{
  if(jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX",expireTime)==1){//加鎖
     doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
     return true; //加鎖成功,處理完業(yè)務(wù)邏輯返回
  }
  return false; //加鎖失敗
} finally {
    unlock(lockKey); //釋放鎖
}  

大家覺得會有哪些坑呢?

假設(shè)在這樣的并發(fā)場景下:A、B兩個線程來嘗試給Redis的keylockKey加鎖,A線程先拿到鎖(假如鎖超時時間是3秒后過期)。如果線程A執(zhí)行的業(yè)務(wù)邏輯很耗時,超過了3秒還是沒有執(zhí)行完。這時候,Redis會自動釋放lockKey鎖。剛好這時,線程B過來了,它就能搶到鎖了,開始執(zhí)行它的業(yè)務(wù)邏輯,恰好這時,線程A執(zhí)行完邏輯,去釋放鎖的時候,它就把B的鎖給釋放掉了。

正確的方式應(yīng)該是,在用set擴展參數(shù)加鎖時,放多一個這個線程請求的唯一標記,比如requestId,然后釋放鎖的時候,判斷一下是不是剛剛的請求。

try{
  if(jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX",expireTime)==1){//加鎖
     doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
     return true; //加鎖成功,處理完業(yè)務(wù)邏輯返回
  }
  return false; //加鎖失敗
} finally {
    if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) { //判斷一下是不是自己的requestId
      unlock(lockKey);//釋放鎖
    }   
}  

6. 釋放鎖時,不是原子性

以上的這塊代碼,還是有坑:

   if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) { //判斷一下是不是自己的requestId
      unlock(lockKey);//釋放鎖
    }   

因為判斷是不是當前線程加的鎖和釋放鎖不是一個原子操作。如果調(diào)用unlock(lockKey)釋放鎖的時候,鎖已經(jīng)過期,所以這把鎖已經(jīng)可能已經(jīng)不屬于當前客戶端,會解除他人加的鎖

因此,這個坑就是:判斷和刪除是兩個操作,不是原子的,有一致性問題。釋放鎖必須保證原子性,可以使用Redis+Lua腳本來完成,類似Lua腳本如下:

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

7. 鎖過期釋放,業(yè)務(wù)沒執(zhí)行完

加鎖后,如果超時了,Redis會自動釋放清除鎖,這樣有可能業(yè)務(wù)還沒處理完,鎖就提前釋放了。怎么辦呢?

有些小伙伴認為,稍微把鎖過期時間設(shè)置長一些就可以啦。其實我們設(shè)想一下,是否可以給獲得鎖的線程,開啟一個定時守護線程,每隔一段時間檢查鎖是否還存在,存在則對鎖的過期時間延長,防止鎖過期提前釋放。

當前開源框架Redisson解決了這個問題。我們一起來看下Redisson底層原理圖吧:

只要線程加鎖成功,就會啟動一個watch dog看門狗,它是一個后臺線程,會每隔10秒檢查一下,如果線程一還持有鎖,那么就會不斷的延長鎖key的生存時間。因此,Redisson就是使用Redisson解決了鎖過期釋放,業(yè)務(wù)沒執(zhí)行完問題

8. Redis分布式鎖和@transactional一起使用失效

大家看下這塊偽代碼:

@Transactional
public void updateDB(int lockKey) {
  boolean lockFlag = redisLock.lock(lockKey);
  if (!lockFlag) {
    throw new RuntimeException(“請稍后再試”);
  }
   doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
   redisLock.unlock(lockKey);
}

在事務(wù)中,使用了Redis分布式鎖.這個方法一旦執(zhí)行,事務(wù)生效,接著就Redis分布式鎖生效,代碼執(zhí)行完后,先釋放Redis分布式鎖,然后再提交事務(wù)數(shù)據(jù),最后事務(wù)結(jié)束。在這個過程中,事務(wù)沒有提交之前,分布式鎖已經(jīng)被釋放,導(dǎo)致分布式鎖失效

這是因為:

springAop,會在updateDB方法之前開啟事務(wù),之后再加鎖,當鎖住的代碼執(zhí)行完成后,再提交事務(wù),因此鎖住的代碼塊執(zhí)行是在事務(wù)之內(nèi)執(zhí)行的,可以推斷在代碼塊執(zhí)行完時,事務(wù)還未提交,鎖已經(jīng)被釋放,此時其他線程拿到鎖之后進行鎖住的代碼塊,讀取的庫存數(shù)據(jù)不是最新的。

正確的實現(xiàn)方法,可以在updateDB方法之前就上鎖,即還沒有開事務(wù)之前就加鎖,那么就可以保證線程的安全性.

9.鎖可重入

前面討論的Redis分布式鎖,都是不可重入的

所謂的不可重入,就是當前線程執(zhí)行某個方法已經(jīng)獲取了該鎖,那么在方法中嘗試再次獲取鎖時,會阻塞,不可以再次獲得鎖。同一個人拿一個鎖 ,只能拿一次不能同時拿2次。

不可重入的分布式鎖的話,是可以滿足絕大多數(shù)的業(yè)務(wù)場景。但是有時候一些業(yè)務(wù)場景,我們還是需要可重入的分布式鎖,大家實現(xiàn)分布式鎖的過程中,需要注意一下,你當前的業(yè)務(wù)場景是否需要可重入的分布式鎖。

Redis只要解決這兩個問題,就能實現(xiàn)重入鎖了:

  • 怎么保存當前持有的線程
  • 怎么維護加鎖次數(shù)(即重入了多少次)

實現(xiàn)一個可重入的分布式鎖,我們可以參考JDKReentrantLock的設(shè)計思想。實際上,可以直接使用Redisson框架,它是支持可重入鎖的。

10.Redis主從復(fù)制導(dǎo)致的坑

實現(xiàn)Redis分布式鎖的話,要注意Redis主從復(fù)制的坑。因為Redis一般都是集群部署的:

如果線程一在Redismaster節(jié)點上拿到了鎖,但是加鎖的key還沒同步到slave節(jié)點。恰好這時,master節(jié)點發(fā)生故障,一個slave節(jié)點就會升級為master節(jié)點。線程二就可以獲取同個key的鎖啦,但線程一也已經(jīng)拿到鎖了,鎖的安全性就沒了。

為了解決這個問題,Redis作者 antirez提出一種高級的分布式鎖算法:RedlockRedlock核心思想是這樣的:

搞多個Redis master部署,以保證它們不會同時宕掉。并且這些master節(jié)點是完全相互獨立的,相互之間不存在數(shù)據(jù)同步。同時,需要確保在這多個master實例上,是與在Redis單實例,使用相同方法來獲取和釋放鎖。

我們假設(shè)當前有5Redis master節(jié)點,在5臺服務(wù)器上面運行這些Redis實例。

RedLock的實現(xiàn)步驟如下:

  • 獲取當前時間,以毫秒為單位。
  • 按順序向5master節(jié)點請求加鎖??蛻舳嗽O(shè)置網(wǎng)絡(luò)連接和響應(yīng)超時時間,并且超時時間要小于鎖的失效時間。(假設(shè)鎖自動失效時間為10秒,則超時時間一般在5-50毫秒之間,我們就假設(shè)超時時間是50ms吧)。如果超時,跳過該master節(jié)點,盡快去嘗試下一個master節(jié)點。
  • 客戶端使用當前時間減去開始獲取鎖時間(即步驟1記錄的時間),得到獲取鎖使用的時間。當且僅當超過一半(N/2+1,這里是5/2+1=3個節(jié)點)的Redis master節(jié)點都獲得鎖,并且使用的時間小于鎖失效時間時,鎖才算獲取成功。(如上圖,10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms
  • 如果取到了鎖,key的真正有效時間就變啦,需要減去獲取鎖所使用的時間。
  • 如果獲取鎖失敗(沒有在至少N/2+1個master實例取到鎖,有或者獲取鎖時間已經(jīng)超過了有效時間),客戶端要在所有的master節(jié)點上解鎖(即便有些master節(jié)點根本就沒有加鎖成功,也需要解鎖,以防止有些漏網(wǎng)之魚)。

簡化下步驟就是:

  • 按順序向5個master節(jié)點請求加鎖
  • 根據(jù)設(shè)置的超時時間來判斷,是不是要跳過該master節(jié)點。
  • 如果大于等于3個節(jié)點加鎖成功,并且使用的時間小于鎖的有效期,即可認定加鎖成功啦。
  • 如果獲取鎖失敗,解鎖!

以上就是Redis分布式鎖的10個坑總結(jié)的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于Redis分布式鎖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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