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Redis中Redisson紅鎖(Redlock)使用原理

 更新時間:2022年08月09日 11:48:51   作者:IT利刃出鞘  
本文主要介紹了Redis中Redisson紅鎖(Redlock)使用原理,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

簡介

說明

本文介紹為什么要使用Redis的紅鎖(Redlock)、什么是Redis的紅鎖以及Redis紅鎖的原理。

本文用Redisson來介紹Redis紅鎖的用法。

Redisson 高版本會根據(jù)redisClient的模式來決定getLock返回的鎖類型,如果集群模式,滿足紅鎖的條件,則會直接返回紅鎖。

官網(wǎng)

REDIS distlock -- Redis中國用戶組(CRUG)

為什么使用Redis的紅鎖

主從結(jié)構(gòu)分布式鎖的問題

實現(xiàn)Redis分布式鎖的最簡單的方法就是在Redis中創(chuàng)建一個key,這個key有一個失效時間(TTL),以保證鎖最終會被自動釋放掉。當(dāng)客戶端釋放資源(解鎖)的時候,會刪除掉這個key。

從表面上看似乎效果不錯,但有一個嚴(yán)重的單點失敗問題:如果Redis掛了怎么辦?你可能會說,可以通過增加一個slave節(jié)點解決這個問題。但這通常是行不通的。這樣做,我們不能實現(xiàn)資源的獨享,因為Redis的主從同步通常是異步的。

在這種場景(主從結(jié)構(gòu))中存在明顯的競態(tài):

  • 客戶端A從master獲取到鎖
  • 在master將鎖同步到slave之前,master宕掉了。
  • slave節(jié)點被晉級為master節(jié)點
  • 客戶端B從新的master獲取到鎖
    • 這個鎖對應(yīng)的資源之前已經(jīng)被客戶端A已經(jīng)獲取到了。安全失效!

有時候程序就是這么巧,比如說正好一個節(jié)點掛掉的時候,多個客戶端同時取到了鎖。如果你可以接受這種小概率錯誤,那用這個基于復(fù)制的方案就完全沒有問題。否則的話,我們建議你實現(xiàn)下面描述的解決方案。

解決方案:使用紅鎖

簡介

Redis中針對此種情況,引入了紅鎖的概念。紅鎖采用主節(jié)點過半機制,即獲取鎖或者釋放鎖成功的標(biāo)志為:在過半的節(jié)點上操作成功。

原理

在Redis的分布式環(huán)境中,我們假設(shè)有N個Redis master。這些節(jié)點完全互相獨立,不存在主從復(fù)制或者其他集群協(xié)調(diào)機制。之前我們已經(jīng)描述了在Redis單實例下怎么安全地獲取和釋放鎖。我們確保將在每(N)個實例上使用此方法獲取和釋放鎖。在這個樣例中,我們假設(shè)有5個Redis master節(jié)點,這是一個比較合理的設(shè)置,所以我們需要在5臺機器上面或者5臺虛擬機上面運行這些實例,這樣保證他們不會同時都宕掉。

為了取到鎖,客戶端應(yīng)該執(zhí)行以下操作:

  • 獲取當(dāng)前Unix時間,以毫秒為單位。
  • 依次嘗試從N個實例,使用相同的key和隨機值獲取鎖。
    • 向Redis設(shè)置鎖時,客戶端應(yīng)該設(shè)置一個網(wǎng)絡(luò)連接和響應(yīng)超時時間,這個超時時間應(yīng)該小于鎖的失效時間。
    • 例如你的鎖自動失效時間為10秒,則超時時間應(yīng)該在5-50毫秒之間。這樣可以避免服務(wù)器端Redis已經(jīng)掛掉的情況下,客戶端還在死死地等待響應(yīng)結(jié)果。如果服務(wù)器端沒有在規(guī)定時間內(nèi)響應(yīng),客戶端應(yīng)該盡快嘗試另外一個Redis實例。
  • 客戶端使用當(dāng)前時間減去開始獲取鎖時間(步驟1記錄的時間)得到獲取鎖使用的時間。
    • 僅當(dāng)從大多數(shù)(這里是3個節(jié)點)的Redis節(jié)點都取到鎖,且使用的時間小于鎖失效時間時,鎖才算獲取成功。
  • 如果取到了鎖,key的真正有效時間等于有效時間減去獲取鎖所使用的時間(步驟3計算的結(jié)果)。
  • 如果因為某些原因,獲取鎖失?。]有在至少N/2+1個Redis實例取到鎖或者取鎖時間已經(jīng)超過了有效時間),客戶端應(yīng)該在所有的Redis實例上進行解鎖(即便某些Redis實例根本就沒有加鎖成功)。

Redisson紅鎖實例

官網(wǎng)

 官方github:8. 分布式鎖和同步器 · redisson/redisson Wik

基于Redis的Redisson紅鎖RedissonRedLock對象實現(xiàn)了Redlock介紹的加鎖算法。該對象也可以用來將多個RLock對象關(guān)聯(lián)為一個紅鎖,每個RLock對象實例可以來自于不同的Redisson實例。

RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");
 
RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同時加鎖:lock1 lock2 lock3
// 紅鎖在大部分節(jié)點上加鎖成功就算成功。
lock.lock();
...
lock.unlock();

大家都知道,如果負(fù)責(zé)儲存某些分布式鎖的某些Redis節(jié)點宕機以后,而且這些鎖正好處于鎖住的狀態(tài)時,這些鎖會出現(xiàn)鎖死的狀態(tài)。為了避免這種情況的發(fā)生,Redisson內(nèi)部提供了一個監(jiān)控鎖的看門狗,它的作用是在Redisson實例被關(guān)閉前,不斷的延長鎖的有效期。默認(rèn)情況下,看門狗的檢查鎖的超時時間是30秒鐘,也可以通過修改Config.lockWatchdogTimeout來另行指定。

另外Redisson還通過加鎖的方法提供了leaseTime的參數(shù)來指定加鎖的時間。超過這個時間后鎖便自動解開了。

RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 給lock1,lock2,lock3加鎖,如果沒有手動解開的話,10秒鐘后將會自動解開
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
 
// 為加鎖等待100秒時間,并在加鎖成功10秒鐘后自動解開
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
lock.unlock();

Redisson紅鎖原理

RedissonRedLock extends RedissonMultiLock,所以實際上,redLock.tryLock實際調(diào)用:org.redisson.RedissonMultiLock.java#tryLock(),進而調(diào)用到其同類的tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) ,入?yún)椋簍ryLock(-1, -1, null)

org.redisson.RedissonMultiLock.java#tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit)源碼如下:

final List<RLock> locks = new ArrayList<>();
?
/**
?* Creates instance with multiple {@link RLock} objects.
?* Each RLock object could be created by own Redisson instance.
?*
?* @param locks - array of locks
?*/
public RedissonMultiLock(RLock... locks) {
?? ?if (locks.length == 0) {
?? ??? ?throw new IllegalArgumentException("Lock objects are not defined");
?? ?}
?? ?this.locks.addAll(Arrays.asList(locks));
}
?
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
? ? long newLeaseTime = -1;
? ? if (leaseTime != -1) {
? ? ? ? newLeaseTime = unit.toMillis(waitTime)*2;
? ? }
? ??
? ? long time = System.currentTimeMillis();
? ? long remainTime = -1;
? ? if (waitTime != -1) {
? ? ? ? remainTime = unit.toMillis(waitTime);
? ? }
? ? long lockWaitTime = calcLockWaitTime(remainTime);
? ? /**
? ? ?* 1. 允許加鎖失敗節(jié)點個數(shù)限制(N-(N/2+1))
? ? ?*/
? ? int failedLocksLimit = failedLocksLimit();
? ? /**
? ? ?* 2. 遍歷所有節(jié)點通過EVAL命令執(zhí)行l(wèi)ua加鎖
? ? ?*/
? ? List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList<>(locks.size());
? ? for (ListIterator<RLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {
? ? ? ? RLock lock = iterator.next();
? ? ? ? boolean lockAcquired;
? ? ? ? /**
? ? ? ? ?* ?3.對節(jié)點嘗試加鎖
? ? ? ? ?*/
? ? ? ? try {
? ? ? ? ? ? if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {
? ? ? ? ? ? ? ? lockAcquired = lock.tryLock();
? ? ? ? ? ? } else {
? ? ? ? ? ? ? ? long awaitTime = Math.min(lockWaitTime, remainTime);
? ? ? ? ? ? ? ? lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? } catch (RedisResponseTimeoutException e) {
? ? ? ? ? ? // 如果拋出這類異常,為了防止加鎖成功,但是響應(yīng)失敗,需要解鎖所有節(jié)點
? ? ? ? ? ? unlockInner(Arrays.asList(lock));
? ? ? ? ? ? lockAcquired = false;
? ? ? ? } catch (Exception e) {
? ? ? ? ? ? // 拋出異常表示獲取鎖失敗
? ? ? ? ? ? lockAcquired = false;
? ? ? ? }
? ? ? ??
? ? ? ? if (lockAcquired) {
? ? ? ? ? ? /**
? ? ? ? ? ? ?*4. 如果獲取到鎖則添加到已獲取鎖集合中
? ? ? ? ? ? ?*/
? ? ? ? ? ? acquiredLocks.add(lock);
? ? ? ? } else {
? ? ? ? ? ? /**
? ? ? ? ? ? ?* 5. 計算已經(jīng)申請鎖失敗的節(jié)點是否已經(jīng)到達(dá) 允許加鎖失敗節(jié)點個數(shù)限制 (N-(N/2+1))
? ? ? ? ? ? ?* 如果已經(jīng)到達(dá), 就認(rèn)定最終申請鎖失敗,則沒有必要繼續(xù)從后面的節(jié)點申請了
? ? ? ? ? ? ?* 因為 Redlock 算法要求至少N/2+1 個節(jié)點都加鎖成功,才算最終的鎖申請成功
? ? ? ? ? ? ?*/
? ? ? ? ? ? if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {
? ? ? ? ? ? ? ? break;
? ? ? ? ? ? }
?
? ? ? ? ? ? if (failedLocksLimit == 0) {
? ? ? ? ? ? ? ? unlockInner(acquiredLocks);
? ? ? ? ? ? ? ? if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return false;
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? ? ? failedLocksLimit = failedLocksLimit();
? ? ? ? ? ? ? ? acquiredLocks.clear();
? ? ? ? ? ? ? ? // reset iterator
? ? ? ? ? ? ? ? while (iterator.hasPrevious()) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? iterator.previous();
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? } else {
? ? ? ? ? ? ? ? failedLocksLimit--;
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
?
? ? ? ? /**
? ? ? ? ?* 6.計算 目前從各個節(jié)點獲取鎖已經(jīng)消耗的總時間,如果已經(jīng)等于最大等待時間,則認(rèn)定最終申請鎖失敗,返回false
? ? ? ? ?*/
? ? ? ? if (remainTime != -1) {
? ? ? ? ? ? remainTime -= System.currentTimeMillis() - time;
? ? ? ? ? ? time = System.currentTimeMillis();
? ? ? ? ? ? if (remainTime <= 0) {
? ? ? ? ? ? ? ? unlockInner(acquiredLocks);
? ? ? ? ? ? ? ? return false;
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? }
?
? ? if (leaseTime != -1) {
? ? ? ? List<RFuture<Boolean>> futures = new ArrayList<>(acquiredLocks.size());
? ? ? ? for (RLock rLock : acquiredLocks) {
? ? ? ? ? ? RFuture<Boolean> future = ((RedissonLock) rLock).expireAsync(unit.toMillis(leaseTime), TimeUnit.MILLISECONDS);
? ? ? ? ? ? futures.add(future);
? ? ? ? }
? ? ? ??
? ? ? ? for (RFuture<Boolean> rFuture : futures) {
? ? ? ? ? ? rFuture.syncUninterruptibly();
? ? ? ? }
? ? }
?
? ? /**
? ? ?* 7.如果邏輯正常執(zhí)行完則認(rèn)為最終申請鎖成功,返回true
? ? ?*/
? ? return true;
}

參考文章

Redis分布式鎖之紅鎖

到此這篇關(guān)于Redis中Redisson紅鎖(Redlock)使用原理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis Redisson紅鎖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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