前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >分布式锁实现大型连续剧之(一):Redis

分布式锁实现大型连续剧之(一):Redis

作者头像
java架构师
发布2018-09-26 14:43:16
1.1K0
发布2018-09-26 14:43:16
举报
文章被收录于专栏:Java架构师进阶Java架构师进阶

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

基于数据库的索引和行锁

基于Redis的单线程原子操作:setNX

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Stringtimestamp = 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getSetStringoldValue = 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); }returnresult;

}

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) {

Stringscript ="if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";Objectresult = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(""));if(1L == (long) result) {returntrue;  }returnfalse;

}

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{booleanresult = 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);returnfalse;    }    current = System.currentTimeMillis();//订阅锁的队列,等待锁被其余线程释放后通知finalRFuture subscribeFuture = subscribe(threadId);if(!await(subscribeFuture, time, TimeUnit.MILLISECONDS)) {if(!subscribeFuture.cancel(false)) {            subscribeFuture.addListener(newFutureListener() {@OverridepublicvoidoperationComplete(Future future)throwsException{if(subscribeFuture.isSuccess()) {                        unsubscribe(subscribeFuture, threadId);                    }                }            });        }        acquireFailed(threadId);returnfalse;    }try{        time -= (System.currentTimeMillis() - current);if(time <=0) {            acquireFailed(threadId);returnfalse;        }while(true) {longcurrentTime = System.currentTimeMillis();            ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);// lock acquiredif(ttl ==null) {returntrue;            }            time -= (System.currentTimeMillis() - currentTime);if(time <=0) {                acquireFailed(threadId);returnfalse;            }// 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);returnfalse;            }        }    }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 RFuture tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {

if (leaseTime != -1) {

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

}

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

ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener() {br/>@Override

public void operationComplete(Future future) throws Exception {

if (!future.isSuccess()) {

return;

}

Long ttlRemaining = future.getNow();// lock acquiredif(ttlRemaining ==null) {                scheduleExpirationRenewal(threadId);            }        }    });returnttlRemainingFuture;}

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

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

internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);

returncommandExecutor.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.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privatevoidscheduleExpirationRenewal(finallongthreadId){if(expirationRenewalMap.containsKey(getEntryName())) {return;    }    Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(newTimerTask() {@Overridepublicvoidrun(Timeout timeout)throwsException{            RFuture 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.singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));            future.addListener(newFutureListener() {@OverridepublicvoidoperationComplete(Future future)throwsException{                    expirationRenewalMap.remove(getEntryName());if(!future.isSuccess()) {                        log.error("Can't update lock "+ getName() +" expiration", future.cause());return;                    }if(future.getNow()) {// reschedule itselfscheduleExpirationRenewal(threadId);                    }                }            });        }    }, internalLockLeaseTime /3, TimeUnit.MILLISECONDS);if(expirationRenewalMap.putIfAbsent(getEntryName(), task) !=null) {        task.cancel();    }}

unlock解锁

protected RFuture 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.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。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018.08.24 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
云数据库 Redis
腾讯云数据库 Redis(TencentDB for Redis)是腾讯云打造的兼容 Redis 协议的缓存和存储服务。丰富的数据结构能帮助您完成不同类型的业务场景开发。支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档