一、引言

我们在系统中修改已有数据时，需要先读取，然后进行修改保存，此时很容易遇到并发问题。由于修改和保存不是原子操作，在并发场景下，部分对数据的操作可能会丢失。在单服务器系统我们常用本地锁来避免并发带来的问题，然而，当服务采用集群方式部署时，本地锁无法在多个服务器之间生效，这时候保证数据的一致性就需要分布式锁来实现。
image.png

二、实现

Redis 锁主要利用 Redis 的 setnx 命令。

  • 加锁命令：SETNX key value，当键不存在时，对键进行设置操作并返回成功，否则返回失败。KEY 是锁的唯一标识，一般按业务来决定命名。
  • 解锁命令：DEL key，通过删除键值对释放锁，以便其他线程可以通过 SETNX 命令来获取锁。
  • 锁超时：EXPIRE key timeout, 设置 key 的超时时间，以保证即使锁没有被显式释放，锁也可以在一定时间后自动释放，避免资源被永远锁住。

则加锁解锁伪代码如下：

  1. if (setnx(key, 1) == 1){
  2.     expire(key, 30)
  3.         try {
  4.             //TODO 业务逻辑
  5.         } finally {
  6.             del(key)
  7.         }
  8. }

上述锁实现方式存在一些问题：

1. SETNX 和 EXPIRE 非原子性

如果 SETNX 成功，在设置锁超时时间后，服务器挂掉、重启或网络问题等，导致 EXPIRE 命令没有执行，锁没有设置超时时间变成死锁。
image.png
有很多开源代码来解决这个问题，比如使用 lua 脚本。示例：

  1. if (redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) < 1)
  2. then return 0;
  3. end;
  4. redis.call('expire', KEYS[1], tonumber(ARGV[2]));
  5. return 1;
  7. // 使用实例
  8. EVAL "if (redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) < 1) then return 0; end; redis.call('expire',KEYS[1],tonumber(ARGV[2])); return 1;" 1 key value 100

2. 锁误解除

如果线程 A 成功获取到了锁，并且设置了过期时间 30 秒，但线程 A 执行时间超过了 30 秒，锁过期自动释放，此时线程 B 获取到了锁；随后 A 执行完成，线程 A 使用 DEL 命令来释放锁，但此时线程 B 加的锁还没有执行完成，线程 A 实际释放的线程 B 加的锁。

image.png
通过在 value 中设置当前线程加锁的标识，在删除之前验证 key 对应的 value 判断锁是否是当前线程持有。可生成一个 UUID 标识当前线程，使用 lua 脚本做验证标识和解锁操作。

  1. // 加锁
  2. String uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
  3. SET key uuid NX EX 30
  4. // 解锁
  5. if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1])
  6.     then return redis.call('del', KEYS[1])
  7. else return 0
  8. end

3. 超时解锁导致并发

如果线程 A 成功获取锁并设置过期时间 30 秒，但线程 A 执行时间超过了 30 秒，锁过期自动释放，此时线程 B 获取到了锁，线程 A 和线程 B 并发执行。
image.png
A、B 两个线程发生并发显然是不被允许的，一般有两种方式解决该问题：

  • 将过期时间设置足够长，确保代码逻辑在锁释放之前能够执行完成。
  • 为获取锁的线程增加守护线程，为将要过期但未释放的锁增加有效时间。

image.png

4. 不可重入

当线程在持有锁的情况下再次请求加锁，如果一个锁支持一个线程多次加锁，那么这个锁就是可重入的。如果一个不可重入锁被再次加锁，由于该锁已经被持有，再次加锁会失败。Redis 可通过对锁进行重入计数，加锁时加 1，解锁时减 1，当计数归 0 时释放锁。
在本地记录记录重入次数，如 Java 中使用 ThreadLocal 进行重入次数统计，简单示例代码：

  1. private static ThreadLocal<Map<String, Integer>> LOCKERS = ThreadLocal.withInitial(HashMap::new);
  2. // 加锁
  3. public boolean lock(String key) {
  4.   Map<String, Integer> lockers = LOCKERS.get();
  5.   if (lockers.containsKey(key)) {
  6.     lockers.put(key, lockers.get(key) + 1);
  7.     return true;
  8.   } else {
  9.     if (SET key uuid NX EX 30) {
  10.       lockers.put(key, 1);
  11.       return true;
  12.     }
  13.   }
  14.   return false;
  15. }
  16. // 解锁
  17. public void unlock(String key) {
  18.   Map<String, Integer> lockers = LOCKERS.get();
  19.   if (lockers.getOrDefault(key, 0) <= 1) {
  20.     lockers.remove(key);
  21.     DEL key
  22.   } else {
  23.     lockers.put(key, lockers.get(key) - 1);
  24.   }
  25. }

本地记录重入次数虽然高效，但如果考虑到过期时间和本地、Redis 一致性的问题，就会增加代码的复杂性。另一种方式是 Redis Map 数据结构来实现分布式锁，既存锁的标识也对重入次数进行计数。Redission 加锁示例：

  1. // 如果 lock_key 不存在
  2. if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0)
  3. then
  4.     // 设置 lock_key 线程标识 1 进行加锁
  5.     redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1);
  6.     // 设置过期时间
  7.     redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
  8.     return nil;
  9.     end;
  10. // 如果 lock_key 存在且线程标识是当前欲加锁的线程标识
  11. if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1)
  12.     // 自增
  13.     then redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);
  14.     // 重置过期时间
  15.     redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
  16.     return nil;
  17.     end;
  18. // 如果加锁失败，返回锁剩余时间
  19. return redis.call('pttl', KEYS[1]);

5. 无法等待锁释放

上述命令执行都是立即返回的，如果客户端可以等待锁释放就无法使用。

  • 可以通过客户端轮询的方式解决该问题，当未获取到锁时，等待一段时间重新获取锁，直到成功获取锁或等待超时。这种方式比较消耗服务器资源，当并发量比较大时，会影响服务器的效率。
  • 另一种方式是使用 Redis 的发布订阅功能，当获取锁失败时，订阅锁释放消息，获取锁成功后释放时，发送锁释放消息。如下：

image.png

三、集群

1. 主备切换

为了保证 Redis 的可用性，一般采用主从方式部署。主从数据同步有异步和同步两种方式，Redis 将指令记录在本地内存 buffer 中，然后异步将 buffer 中的指令同步到从节点，从节点一边执行同步的指令流来达到和主节点一致的状态，一边向主节点反馈同步情况。
在包含主从模式的集群部署方式中，当主节点挂掉时，从节点会取而代之，但客户端无明显感知。当客户端 A 成功加锁，指令还未同步，此时主节点挂掉，从节点提升为主节点，新的主节点没有锁的数据，当客户端 B 加锁时就会成功。
image.png

2. 集群脑裂

集群脑裂指因为网络问题，导致 Redis master 节点跟 slave 节点和 sentinel 集群处于不同的网络分区，因为 sentinel 集群无法感知到 master 的存在，所以将 slave 节点提升为 master 节点，此时存在两个不同的 master 节点。Redis Cluster 集群部署方式同理。
当不同的客户端连接不同的 master 节点时，两个客户端可以同时拥有同一把锁。如下：
image.png