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Redis分布式鎖使用及說明

 更新時間：2025年01月08日 08:44:37   作者：MuseLss  
本文總結了Redis和Zookeeper在高可用性和高一致性場景下的應用,并詳細介紹了Redis的分布式鎖實現(xiàn)方式,包括使用Lua腳本和續(xù)期機制,最后,提到了RedLock算法的適用場景和缺點

Redis分布式鎖

如果追求高可用性（AP） 就采用redis

如果追求高一致性(CP) 就采用zookeeper

加鎖方式

set lockKey uniqueId NX PX expireTime
  • lockKey可以根據業(yè)務自己定義（如訂單）
  • uniqueId是為了不解錯鎖（uniqueId可以是session Id 或者線程Id等）

怎么會解錯鎖？舉個小案例吧

  • S1 獲得Lock，ttl時間5s，實際執(zhí)行了7s
  • S2 獲得Lock，ttl時間5s，實際執(zhí)行了4s

如果沒有uniqueId S1在第7s的時候解鎖，或解了S2的鎖

  • NX代表當前不存在鎖的時候才能加鎖成功
  • PX毫秒過期時間，如果是秒就用ES

解鎖方式

通過lua腳本實現(xiàn)原子操作，先進行uniqueId對比操作，如果相同，則執(zhí)行del解鎖操作

if redis.call("GET",KEYS[1]) == ARGV[1]
then
return redis.call("DEL",KEYS[1])
else
return 0
end

續(xù)期

當分布式鎖到達了超時時間，但是業(yè)務并沒有完成，則將對鎖進行續(xù)期

S1 獲得Lock，ttl時間5s，實際執(zhí)行了7s，如果沒有續(xù)期那么S1后2秒就沒有鎖

續(xù)期的兩種方式：

  • 開啟一個后臺守護線程，每隔3秒對key設置ttl時間5S進行續(xù)期，當主線程執(zhí)行完操作之后，對key進行解鎖，那么守護進行也隨之消亡
  • 采用異步任務，獲得鎖后，把所有鎖的線程放到一個Map里，然后每隔幾秒進行輪詢，如果客戶端還持有鎖（即Map中還存在），就延長ttl時間

RedLock算法對應的場景 主節(jié)點掛掉后，lockkey還未同步到從節(jié)點，導致從節(jié)點上沒有l(wèi)ockkey（發(fā)生概率很小，面試官喜歡在AP模型里解決CP模型的問題）

  • 對3個完全獨立的redis主服務器一次獲得鎖（一般要基數(shù)個，為了少數(shù)服從多數(shù)）
  • 如圖請求時間4000-1000=3s小于TTL時間5s,并且至少有半數(shù)（大于2個）獲得鎖，才算真正獲得鎖

缺點（已廢棄，不常用，因此只學習算法思想）

  • 復雜度高，需要設計一些算法去實現(xiàn)
  • 不可靠，如果redis主服務器宕機，會影響到鎖的使用（即少數(shù)服從多數(shù)會受影響）
  • 性能瓶頸，需要訪問多個redis實例
  • 另外最要命的是還需要求所有redis主服務器的系統(tǒng)時間一致性

總結

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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