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          Redis 分布式鎖的 10 個(gè)坑,千萬別踩了!

          共 7780字,需瀏覽 16分鐘

           ·

          2022-12-30 22:04

          圖解學(xué)習(xí)網(wǎng)站:xiaolincoding.com

          日常開發(fā)中,經(jīng)常會(huì)碰到秒殺搶購等業(yè)務(wù)。

          為了避免并發(fā)請(qǐng)求造成的庫存超賣等問題,我們一般會(huì)用到Redis分布式鎖。

          但是使用Redis分布式鎖,很容易踩坑哦!

          本文將給大家分析闡述,Redis分布式鎖的10個(gè)坑!

          1. 非原子操作(setnx + expire)

          一說到實(shí)現(xiàn)Redis的分布式鎖,很多小伙伴馬上就會(huì)想到setnx+ expire命令。也就是說,先用setnx來搶鎖,如果搶到之后,再用expire給鎖設(shè)置一個(gè)過期時(shí)間。

          偽代碼如下:

          if(jedis.setnx(lock_key,lock_value) == 1){ //加鎖
              jedis.expire(lock_key,timeout); //設(shè)置過期時(shí)間
              doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
          }

          這塊代碼是有坑的,因?yàn)?code style="font-size: 14px;padding: 2px 4px;border-radius: 4px;margin-right: 2px;margin-left: 2px;background-color: rgba(27, 31, 35, 0.05);font-family: "Operator Mono", Consolas, Monaco, Menlo, monospace;word-break: break-all;color: rgb(100, 149, 237);">setnx和expire兩個(gè)命令是分開寫的,并不是原子操作!如果剛要執(zhí)行完setnx加鎖,正要執(zhí)行expire設(shè)置過期時(shí)間時(shí),進(jìn)程crash或者要重啟維護(hù)了,那么這個(gè)鎖就“長生不老”了,別的線程永遠(yuǎn)獲取不到鎖啦。

          2.被別的客戶端請(qǐng)求覆蓋( setnx + value為過期時(shí)間)

          為了解決:發(fā)生異常時(shí),鎖得不到釋放的問題。有小伙伴提出,可以把過期時(shí)間放到setnxvalue里面。如果加鎖失敗,再拿出value值和當(dāng)前系統(tǒng)時(shí)間校驗(yàn)一下是否過期即可。偽代碼實(shí)現(xiàn)如下:

          long expireTime = System.currentTimeMillis() + timeout; //系統(tǒng)時(shí)間+設(shè)置的超時(shí)時(shí)間
          String expireTimeStr = String.valueOf(expireTime); //轉(zhuǎn)化為String字符串

          // 如果當(dāng)前鎖不存在,返回加鎖成功
          if (jedis.setnx(lock_key, expireTimeStr) == 1) {
                  return true;


          // 如果鎖已經(jīng)存在,獲取鎖的過期時(shí)間
          String oldExpireTimreStr = jedis.get(lock_key);

          // 如果獲取到的老的預(yù)期過期時(shí)間,小于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間,表示已經(jīng)過期了
          if (oldExpireTimreStr != null && Long.parseLong(oldExpireTimreStr) < System.currentTimeMillis()) {

               //鎖已過期,獲取上一個(gè)鎖的過期時(shí)間,并設(shè)置現(xiàn)在鎖的過期時(shí)間(不了解redis的getSet命令的小伙伴,可以去官網(wǎng)看下哈)
              String oldValueStr = jedis.getSet(lock_key, expireTimeStr);
              
              if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(oldExpireTimreStr)) {
                //考慮多線程并發(fā)的情況,只有一個(gè)線程的設(shè)置值和當(dāng)前值相同,它才可以加鎖
                return true;
              }
          }
                  
          //其他情況,均返回加鎖失敗
          return false;
          }

          這種實(shí)現(xiàn)的方案,也是有坑的:如果鎖過期的時(shí)候,并發(fā)多個(gè)客戶端同時(shí)請(qǐng)求過來,都執(zhí)行jedis.getSet(),最終只能有一個(gè)客戶端加鎖成功,但是該客戶端鎖的過期時(shí)間,可能被別的客戶端覆蓋

          3. 忘記設(shè)置過期時(shí)間

          之前review代碼的時(shí)候,看到這樣實(shí)現(xiàn)的分布式鎖,偽代碼

          try{
            if(jedis.setnx(lock_key,lock_value) == 1){//加鎖
               doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
               return true; //加鎖成功,處理完業(yè)務(wù)邏輯返回
            }
            return false; //加鎖失敗
          } finally {
              unlock(lockKey);- //釋放鎖

          這塊有什么問題呢?是的,忘記設(shè)置過期時(shí)間了。如果程序在運(yùn)行期間,機(jī)器突然掛了,代碼層面沒有走到finally代碼塊,即在宕機(jī)前,鎖并沒有被刪除掉,這樣的話,就沒辦法保證解鎖,所以這里需要給lockKey加一個(gè)過期時(shí)間。注意哈,使用分布式鎖,一定要設(shè)置過期時(shí)間哈

          4. 業(yè)務(wù)處理完,忘記釋放鎖

          很多小伙伴,會(huì)使用Redisset指令擴(kuò)展參數(shù)來實(shí)現(xiàn)分布式鎖。

          set指令擴(kuò)展參數(shù):SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]

          - NX :表示key不存在的時(shí)候,才能set成功,也即保證只有第一個(gè)客戶端請(qǐng)求才能獲得鎖,
            而其他客戶端請(qǐng)求只能等其釋放鎖,才能獲取。
          - EX seconds :設(shè)定key的過期時(shí)間,時(shí)間單位是秒。
          - PX milliseconds: 設(shè)定key的過期時(shí)間,單位為毫秒
          - XX: 僅當(dāng)key存在時(shí)設(shè)置值

          小伙伴會(huì)寫出如下偽代碼:

          if(jedis.set(lockKey, requestId, "NX""PX", expireTime)==1){ //加鎖
             doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
             return true//加鎖成功,處理完業(yè)務(wù)邏輯返回
          }
          return false//加鎖失敗

          這塊偽代碼,初看覺得沒啥問題,但是細(xì)想,不太對(duì)呀。因?yàn)?strong style="line-height: 1.75em;color: rgb(48, 79, 254);">忘記釋放鎖了!如果每次加鎖成功,都要等到超時(shí)時(shí)間才釋放鎖,是會(huì)有問題的。這樣程序不高效,應(yīng)當(dāng)每次處理完業(yè)務(wù)邏輯,都要釋放鎖

          正例如下:

          try{
            if(jedis.set(lockKey, requestId, "NX""PX", expireTime)==1){//加鎖
               doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
               return true//加鎖成功,處理完業(yè)務(wù)邏輯返回
            }
            return false//加鎖失敗
          finally {
              unlock(lockKey);- //釋放鎖
          }  

          5. B的鎖被A給釋放了

          我們來看下這塊偽代碼:

          try{
            if(jedis.set(lockKey, requestId, "NX""PX",expireTime)==1){//加鎖
               doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
               return true//加鎖成功,處理完業(yè)務(wù)邏輯返回
            }
            return false//加鎖失敗
          finally {
              unlock(lockKey); //釋放鎖
          }  

          大家覺得會(huì)有哪些坑呢?

          假設(shè)在這樣的并發(fā)場景下:A、B兩個(gè)線程來嘗試給Redis的keylockKey加鎖,A線程先拿到鎖(假如鎖超時(shí)時(shí)間是3秒后過期)。如果線程A執(zhí)行的業(yè)務(wù)邏輯很耗時(shí),超過了3秒還是沒有執(zhí)行完。這時(shí)候,Redis會(huì)自動(dòng)釋放lockKey鎖。剛好這時(shí),線程B過來了,它就能搶到鎖了,開始執(zhí)行它的業(yè)務(wù)邏輯,恰好這時(shí),線程A執(zhí)行完邏輯,去釋放鎖的時(shí)候,它就把B的鎖給釋放掉了。

          正確的方式應(yīng)該是,在用set擴(kuò)展參數(shù)加鎖時(shí),放多一個(gè)這個(gè)線程請(qǐng)求的唯一標(biāo)記,比如requestId,然后釋放鎖的時(shí)候,判斷一下是不是剛剛的請(qǐng)求

          try{
            if(jedis.set(lockKey, requestId, "NX""PX",expireTime)==1){//加鎖
               doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
               return true; //加鎖成功,處理完業(yè)務(wù)邏輯返回
            }
            return false; //加鎖失敗
          } finally {
              if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) { //判斷一下是不是自己的requestId
                unlock(lockKey);//釋放鎖
              }   
          }  

          6. 釋放鎖時(shí),不是原子性

          以上的這塊代碼,還是有坑:

             if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) { //判斷一下是不是自己的requestId
                unlock(lockKey);//釋放鎖
              }   

          因?yàn)榕袛嗍遣皇钱?dāng)前線程加的鎖和釋放鎖不是一個(gè)原子操作。如果調(diào)用unlock(lockKey)釋放鎖的時(shí)候,鎖已經(jīng)過期,所以這把鎖已經(jīng)可能已經(jīng)不屬于當(dāng)前客戶端,會(huì)解除他人加的鎖

          因此,這個(gè)坑就是:判斷和刪除是兩個(gè)操作,不是原子的,有一致性問題。釋放鎖必須保證原子性,可以使用Redis+Lua腳本來完成,類似Lua腳本如下:

          if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then 
             return redis.call('del',KEYS[1]) 
          else
             return 0
          end;  

          7. 鎖過期釋放,業(yè)務(wù)沒執(zhí)行完

          加鎖后,如果超時(shí)了,Redis會(huì)自動(dòng)釋放清除鎖,這樣有可能業(yè)務(wù)還沒處理完,鎖就提前釋放了。怎么辦呢?

          有些小伙伴認(rèn)為,稍微把鎖過期時(shí)間設(shè)置長一些就可以啦。其實(shí)我們設(shè)想一下,是否可以給獲得鎖的線程,開啟一個(gè)定時(shí)守護(hù)線程,每隔一段時(shí)間檢查鎖是否還存在,存在則對(duì)鎖的過期時(shí)間延長,防止鎖過期提前釋放。

          當(dāng)前開源框架Redisson解決了這個(gè)問題。我們一起來看下Redisson底層原理圖吧:

          只要線程加鎖成功,就會(huì)啟動(dòng)一個(gè)watch dog看門狗,它是一個(gè)后臺(tái)線程,會(huì)每隔10秒檢查一下,如果線程一還持有鎖,那么就會(huì)不斷的延長鎖key的生存時(shí)間。因此,Redisson就是使用Redisson解決了鎖過期釋放,業(yè)務(wù)沒執(zhí)行完問題

          8. Redis分布式鎖和@transactional一起使用失效

          大家看下這塊偽代碼:

          @Transactional
          public void updateDB(int lockKey) {
            boolean lockFlag = redisLock.lock(lockKey);
            if (!lockFlag) {
              throw new RuntimeException(“請(qǐng)稍后再試”);
            }
             doBusiness //業(yè)務(wù)邏輯處理
             redisLock.unlock(lockKey);
          }

          在事務(wù)中,使用了Redis分布式鎖.這個(gè)方法一旦執(zhí)行,事務(wù)生效,接著就Redis分布式鎖生效,代碼執(zhí)行完后,先釋放Redis分布式鎖,然后再提交事務(wù)數(shù)據(jù),最后事務(wù)結(jié)束。在這個(gè)過程中,事務(wù)沒有提交之前,分布式鎖已經(jīng)被釋放,導(dǎo)致分布式鎖失效

          這是因?yàn)?

          springAop,會(huì)在updateDB方法之前開啟事務(wù),之后再加鎖,當(dāng)鎖住的代碼執(zhí)行完成后,再提交事務(wù),因此鎖住的代碼塊執(zhí)行是在事務(wù)之內(nèi)執(zhí)行的,可以推斷在代碼塊執(zhí)行完時(shí),事務(wù)還未提交,鎖已經(jīng)被釋放,此時(shí)其他線程拿到鎖之后進(jìn)行鎖住的代碼塊,讀取的庫存數(shù)據(jù)不是最新的。

          正確的實(shí)現(xiàn)方法,可以在updateDB方法之前就上鎖,即還沒有開事務(wù)之前就加鎖,那么就可以保證線程的安全性.

          9.鎖可重入

          前面討論的Redis分布式鎖,都是不可重入的

          所謂的不可重入,就是當(dāng)前線程執(zhí)行某個(gè)方法已經(jīng)獲取了該鎖,那么在方法中嘗試再次獲取鎖時(shí),會(huì)阻塞,不可以再次獲得鎖。同一個(gè)人拿一個(gè)鎖 ,只能拿一次不能同時(shí)拿2次。

          不可重入的分布式鎖的話,是可以滿足絕大多數(shù)的業(yè)務(wù)場景。但是有時(shí)候一些業(yè)務(wù)場景,我們還是需要可重入的分布式鎖,大家實(shí)現(xiàn)分布式鎖的過程中,需要注意一下,你當(dāng)前的業(yè)務(wù)場景是否需要可重入的分布式鎖。

          Redis只要解決這兩個(gè)問題,就能實(shí)現(xiàn)重入鎖了:

          • 怎么保存當(dāng)前持有的線程
          • 怎么維護(hù)加鎖次數(shù)(即重入了多少次)

          實(shí)現(xiàn)一個(gè)可重入的分布式鎖,我們可以參考JDKReentrantLock的設(shè)計(jì)思想。實(shí)際上,可以直接使用Redisson框架,它是支持可重入鎖的。

          10.Redis主從復(fù)制導(dǎo)致的坑

          實(shí)現(xiàn)Redis分布式鎖的話,要注意Redis主從復(fù)制的坑。因?yàn)?code style="font-size: 14px;padding: 2px 4px;border-radius: 4px;margin-right: 2px;margin-left: 2px;background-color: rgba(27, 31, 35, 0.05);font-family: "Operator Mono", Consolas, Monaco, Menlo, monospace;word-break: break-all;color: rgb(100, 149, 237);">Redis一般都是集群部署的:

          如果線程一在Redismaster節(jié)點(diǎn)上拿到了鎖,但是加鎖的key還沒同步到slave節(jié)點(diǎn)。恰好這時(shí),master節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障,一個(gè)slave節(jié)點(diǎn)就會(huì)升級(jí)為master節(jié)點(diǎn)。線程二就可以獲取同個(gè)key的鎖啦,但線程一也已經(jīng)拿到鎖了,鎖的安全性就沒了。

          為了解決這個(gè)問題,Redis作者 antirez提出一種高級(jí)的分布式鎖算法:RedlockRedlock核心思想是這樣的:

          搞多個(gè)Redis master部署,以保證它們不會(huì)同時(shí)宕掉。并且這些master節(jié)點(diǎn)是完全相互獨(dú)立的,相互之間不存在數(shù)據(jù)同步。同時(shí),需要確保在這多個(gè)master實(shí)例上,是與在Redis單實(shí)例,使用相同方法來獲取和釋放鎖。

          我們假設(shè)當(dāng)前有5個(gè)Redis master節(jié)點(diǎn),在5臺(tái)服務(wù)器上面運(yùn)行這些Redis實(shí)例。

          RedLock的實(shí)現(xiàn)步驟如下:

          1. 獲取當(dāng)前時(shí)間,以毫秒為單位。
          2. 按順序向5個(gè)master節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求加鎖。客戶端設(shè)置網(wǎng)絡(luò)連接和響應(yīng)超時(shí)時(shí)間,并且超時(shí)時(shí)間要小于鎖的失效時(shí)間。(假設(shè)鎖自動(dòng)失效時(shí)間為10秒,則超時(shí)時(shí)間一般在5-50毫秒之間,我們就假設(shè)超時(shí)時(shí)間是50ms吧)。如果超時(shí),跳過該master節(jié)點(diǎn),盡快去嘗試下一個(gè)master節(jié)點(diǎn)。
          3. 客戶端使用當(dāng)前時(shí)間減去開始獲取鎖時(shí)間(即步驟1記錄的時(shí)間),得到獲取鎖使用的時(shí)間。當(dāng)且僅當(dāng)超過一半(N/2+1,這里是5/2+1=3個(gè)節(jié)點(diǎn))的Redis master節(jié)點(diǎn)都獲得鎖,并且使用的時(shí)間小于鎖失效時(shí)間時(shí),鎖才算獲取成功。(如上圖,10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms
          4. 如果取到了鎖,key的真正有效時(shí)間就變啦,需要減去獲取鎖所使用的時(shí)間。
          5. 如果獲取鎖失敗(沒有在至少N/2+1個(gè)master實(shí)例取到鎖,有或者獲取鎖時(shí)間已經(jīng)超過了有效時(shí)間),客戶端要在所有的master節(jié)點(diǎn)上解鎖(即便有些master節(jié)點(diǎn)根本就沒有加鎖成功,也需要解鎖,以防止有些漏網(wǎng)之魚)。

          簡化下步驟就是:

          • 按順序向5個(gè)master節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求加鎖
          • 根據(jù)設(shè)置的超時(shí)時(shí)間來判斷,是不是要跳過該master節(jié)點(diǎn)。
          • 如果大于等于3個(gè)節(jié)點(diǎn)加鎖成功,并且使用的時(shí)間小于鎖的有效期,即可認(rèn)定加鎖成功啦。
          • 如果獲取鎖失敗,解鎖!

          參考與感謝

          • Redis 分布式鎖失效的場景:https://blog.csdn.net/he247052163/article/details/119413877
          • Redis 分布式鎖-可重入鎖:https://www.cnblogs.com/x-kq/p/14801527.html

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