基于分布式原理解析Redis分布式锁的实现

pippo1980 · · 81 次点击 · · 开始浏览    
  • 用Redis作为分布式锁是个轻量级的解决方案, 但很多同学在使用过程中并未弄明白其中的优劣, 知其然不知其所以然, 反而引入了一些那一排查的线上故障.
  • 这里针对Redis分布式锁常用的几种方式, 从原理触发, 分析其适用场景及潜在缺陷

先回顾一下LESLIE LAMPORT大神在其1977年论文Proving the Correctness of Multiprocess Programs中对于分布式系统正确性的定义

Correctness == Safety and liveness
  1. Safety (安全性)
    safety properties informally require that "something bad will never happen" in a distributed system or distributed algorithm
  2. Liveness (活性)
    liveness properties refers to a set of properties of concurrent systems, that require a system to make progress despite the fact that its concurrently executing components ("processes") may have to "take turns" in critical sections, parts of the program that cannot be simultaneously run by multiple processes
    知乎大神翻译了数学证明, 有兴趣的同学可以自取

对于使用分布式锁的正确性, 我们不妨如下界定

  1. Safety
    同一时间只有一个进程可以获得锁
    没有获得锁的其他进程应该被正确的置为获取锁失败的状态
  2. Liveness
    获得锁的进程最终应该释放锁, 让其他进程可以再次尝试获取

下面从三个阶段来分析Reids作为分布式锁的用法

  1. 锁的获取;
  2. 锁的持有;
  3. 锁的释放;
先看锁的获取
// redis version < 2.6.12 
SETNX lock_key lock_value
EXPIRE lock_key ttl_with_seconds
// redis version >= 2.6.12 
SET lock_key lock_value NX PX ttl_with_seconds

Redis的SETNX可以保证只有第一次设置可以成功, 那么获取锁的Safety是可以保证的

但是在2.6.12之前SETNX和EXPIRE是两条命令, 这样会存在如下情况:

Command Status
SETNX lock_key lock_value 执行成功
EXPIRE lock_key ttl_with_seconds 发送失败&Client Crash

会导致lock_key无法正确释放, 从而不能满足Liveness

问题有了, 如何解决?

  1. Redis2.6.12之前版本可以采用lua脚本将命令一次提交, 保证操作原子性
  2. 升级到2.6.12之后版本
锁的持有比较复杂, 我们先来看锁的释放

野狐禅版本, golang示例

func AcquireLock(lock_key string, lock_value string, timeout uint32) bool {
     // SET lock_key lock_value NX PX ttl_with_seconds 
     // return is_success
}

func ReleaseLock(lock_key string) {
     // DELETE lock_key 
}

func Process(lock_key string, lock_value string, timeout uint32) {
    if  AcquireLock(lock_key, lock_value, timeout) {
        // 无论业务逻辑执行是否成功, 一定释放锁
        defer func() {
          ReleaseLock(lock_key)
        }()

        // do something
        // maybe process over lock TTL
    }
}

看上去很完美的实现. But Really Good Job?

惨案是如何发生的

这里完全没考虑如果业务执行超过TTL时间, 导致锁被自动释放的情况 >_< !!!!!!!!!!!!

来看个正规军版本

func ReleaseLock(lock_key string, lock_value string) bool {
     // 在释放锁的时候加入乐观锁校验, 并通过lua脚本保证原子性
     // return_val = eval (
     //           if redis.call("get",lock_key) == lock_value then
     //                return redis.call("del",lock_key)
     //           else
     //                return 0
     //           end
     // )
     return return_val!=0
}

func Process(lock_key string, lock_value string, timeout uint32) {
    if  AcquireLock(lock_key, lock_value, timeout) {
        // 无论业务逻辑执行是否成功, 一定释放锁
        defer func() {
            release_success := ReleaseLock(lock_key)
            if !release_success {
                // 如果锁释放失败, 说明锁超时, 其他人已经获取了锁, 需要根据业务决定是否rollback刚刚的操作
                // maybe rollback?? 
            }
        }()

        // do something
        // maybe process over lock TTL
    }
}

最后需要注意的事情
由于使用了lock_value作为释放锁时的乐观校验, 那么lock_value的选择就需要一定的技巧

值的生成 优点 缺点
系统时间戳 程序实现简单 分布式环境下ntp时钟并不同步, 有概率碰撞
ID服务获取 全局保证唯一 引入了外部服务依赖, 降低健壮性
分布式ID算法 全局保证唯一 有一定技术门槛

这里推荐第三种方案, 可参考twitter的snowflake算法
顺便鄙视一下某些无良码农, 仅仅是对snowflake算法的位进行调整, 就人模狗样的跑出来说实现了nb的分布式ID算法 >_<

本文来自:简书

感谢作者:pippo1980

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