Redis 分布式锁与 Redlock 算法实现
一、简介
1. Redis的分布式锁
Redis是一款基于内存的高性能键值对数据库，通过提供多种数据类型支持，满足了大部分的应用场景，常用的数据类型有字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。在Redis中，可以使用多种方式实现分布式锁，如使用SETNX命令或RedLock算法。
2. 分布式锁的实现原理
分布式锁的实现主要依靠分布式协调服务，如Zookeeper、Etcd和Consul等，实现多个进程之间通过共享资源进行资源访问的协同工作。
二、Redis 分布式锁使用场景
1. 分布式系统中数据资源的互斥访问
当多个进程需要同时访问共享资源时，需要通过加锁机制保证在同一时间只有一个进程能够访问资源，从而避免了竞态条件。
2. 分布式环境中多个节点之间的协作
在分布式环境中，不同的节点可能需要进行协调工作，如分配任务、执行任务等，通过加锁机制保证每个节点领取任务后都能够成功执行任务。
3. 常见场景及应用
订单系统、秒杀系统、分布式任务调度等。
以下是一个使用Java语言实现的Redis分布式锁示例：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisDistributedLock {
// Redis客户端
private Jedis jedis;
// 锁的路径
private String lockKey;
// 锁的持有者
private String lockHolder;
// 锁的过期时间（单位：毫秒）
private int expireTime;
// 循环获取锁的时间间隔（单位：毫秒）
private int acquireInterval;
// 获取锁的最大等待时间（单位：毫秒）
private int acquireTimeout;
/**
* 构造函数
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁的路径
* @param expireTime 锁的过期时间（单位：毫秒）
* @param acquireInterval 循环获取锁的时间间隔（单位：毫秒）
* @param acquireTimeout 获取锁的最大等待时间（单位：毫秒）
*/
public RedisDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, int expireTime, int acquireInterval, int acquireTimeout) {
this.jedis = jedis;
this.lockKey = lockKey;
this.expireTime = expireTime;
this.acquireInterval = acquireInterval;
this.acquireTimeout = acquireTimeout;
this.lockHolder = null;
}
/**
* 获取锁
* @return 是否获取成功
*/
public boolean acquire() {
// 获取当前时间戳
long now = System.currentTimeMillis();
// 计算获取锁的最后截止时间
long acquireDeadline = now + acquireTimeout;
// 循环尝试获取锁
while (System.currentTimeMillis() < acquireDeadline) {
// 生成随机的锁持有者ID
String holder = Long.toString(now) + "|" + Thread.currentThread().getId();
// 将锁持有者ID设置到锁的值中，如果设置成功则表示获取锁成功
if (jedis.set(lockKey, holder, "NX", "PX", expireTime) != null) {
this.lockHolder = holder;
return true;
}
// 如果获取锁失败，则等待一段时间后再次尝试获取
try {
Thread.sleep(acquireInterval);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return false;
}
/**
* 释放锁
* @return 是否释放成功
*/
public boolean release() {
// 判断当前锁是否是该线程持有的，如果不是则不能释放
if (this.lockHolder != null && this.lockHolder.equals(jedis.get(lockKey))) {
jedis.del(lockKey);
return true;
}
return false;
}
}
三、Redlock算法的原理与实现
1. Redlock算法的背景
在分布式系统中经常要用到分布式锁，以保证某些操作的原子性，同时避免多个节点同时操作同一个资源。然而传统的分布式锁存在多种问题，例如死锁、宕机等，激发了人们寻求更加安全可靠的分布式锁算法。
2. Redlock算法的原理
Redlock是一个由Redis的创始人开发的分布式锁算法，其思想基于Paxos算法。Redlock算法的流程如下：
- 客户端获取当前时间戳t1。
- 客户端依次向N个Redis节点请求锁，每个请求的锁过期时间为t1+TTL（time to live）。
- 如果客户端在大多数节点上都获得了锁，则客户端获得了锁。
- 如果客户端在少数节点上未能获得锁，则客户端将在所有已获得锁的节点上释放已经获得的锁。
- 如果客户端在所有节点上都未能获得锁，则重复步骤1。
其中N为Redis节点数量，TTL指过期时间。
3. Redlock算法的缺陷
Redlock算法并不完美，存在以下缺陷：
- 时间同步的问题：如果Redis节点系统时间发生偏移，可能会导致锁竞争的严重性问题。
- 网络分区问题：如果出现了网络分区情况，则可能导致多个客户端同时获取了锁，而无法做到原子性。
四、Redis Redlock算法的应用
1. 实现分布式锁
在分布式系统中，实现分布式锁是一项非常关键的任务。基于Redlock算法可以很容易地实现分布式锁。下面是java代码实现过程：
public class RedisDistributedLock {
private static final long DEFAULT_EXPIRY_TIME = 30000;
private static final int DEFAULT_RETRIES = 3;
private static final long DEFAULT_RETRY_TIME = 500;
private final JedisPool jedisPool;
public RedisDistributedLock(JedisPool jedisPool) {
this.jedisPool = jedisPool;
}
/**
* 获取分布式锁
* @param lockKey 锁key
* @param clientId 客户端标识
* @return 是否获取到锁
*/
public boolean acquire(String lockKey, String clientId) {
return acquire(lockKey, clientId, DEFAULT_EXPIRY_TIME, DEFAULT_RETRIES, DEFAULT_RETRY_TIME);
}
/**
* 获取分布式锁
* @param lockKey 锁key
* @param clientId 客户端标识
* @param expiryTime 锁超时时间，单位毫秒
* @param retryTimes 尝试获取锁的次数
* @param retryInterval 每次尝试获取锁的间隔时间，单位毫秒
* @return 是否获取到锁
*/
public boolean acquire(String lockKey, String clientId, long expiryTime, int retryTimes, long retryInterval) {
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
int count = 0;
while (count++ < retryTimes) {
// 生成随机字符串作为value，保证每个客户端的锁值是唯一的
String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
// 尝试获取锁，成功返回1，失败返回0
String result = jedis.set(lockKey, lockValue, "NX", "PX", expiryTime);
if ("OK".equals(result)) {
// 将锁标识与客户端匹配，便于解锁时判断锁是否属于当前客户端
jedis.hset("lockClientIdMap", lockKey, clientId);
return true;
}
try {
Thread.sleep(retryInterval);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
return false;
}
}
}
return false;
}
/**
* 释放分布式锁
* @param lockKey 锁key
* @param clientId 客户端标识
* @return 是否成功释放锁
*/
public boolean release(String lockKey, String clientId) {
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
// 获取锁标识对应的客户端标识，判断锁是否属于当前客户端
String storedClientId = jedis.hget("lockClientIdMap", lockKey);
if (clientId.equals(storedClientId)) {
// 删除锁key
jedis.del(lockKey);
// 删除锁标识对应的客户端标识
jedis.hdel("lockClientIdMap", lockKey);
return true;
}
}
return false;
}
}
2. 保证锁的可重入性
为了保证锁的可重入性，可以在Redis中存储一个计数器，用于记录当前客户端已获取锁的次数。在释放锁时，判断计数器是否为0，如果不为0，则表示锁仍是当前客户端持有的。
3. 避免死锁
为了避免死锁，需要严格控制锁超时时间和尝试获取锁的次数。在获取锁失败后，需要等待一段时间再尝试获取，避免出现大量客户端同时请求获取锁的情况。
五、Redlock算法的优化措施
1. 客户端标识
在分布式锁的实现中，加入客户端标识可以避免一个客户端误解锁其他客户端持有的锁。
2. 指定多个Redis节点
为了提高系统的可用性，可以指定多个Redis节点，当一个Redis节点出现故障时，系统可以切换到其他可用的节点继续工作。
3. 加入时钟偏移量
为了避免时钟不同步导致的锁失效问题，可以加入时钟偏移量，即在获取锁时获取多个Redis节点的时间，并取其最小值作为锁的过期时间。这样可以保证所有节点使用的是同一个时间作为锁的过期时间，从而避免时钟不同步导致的问题。