Redis分布锁原理简介和实现过程

2020-06-15  本文已影响0人  平凡人笔记

前言

这篇文章介绍下如何实现redis来实现分布式锁及原理简介

原理简介

redis 获取分布式锁使用lua脚本的命令

redis删除锁使用lua脚本的命令

流程图说明

代码实现

pom依赖

<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>

建立redis连接

获取锁实现

执行setnx(key,value)命令,如果返回1 然后设置过期时间pexpire

过期处理机制

由于redis没有像zookeeper一样的会话机制来保证业务运行期间一直持有锁,从而使用redis的key的过期时间来保证业务运行期间一直持有锁
先获取到get(key),然后设置一个新的过期时间pexpire
人为的启用一个任务来获取锁并延长过期时间,以此达到和zookeeper分布式锁同样的效果

1⃣️ 性能问题

这样的续期方式使得性能有所下降,如果同一个应用中若是有很多线程去获取锁,那么就会启动很多的timer线程,会增加系统开销

2⃣️ 严重依赖

续租时间严重依赖锁过期时间 如果锁过期时间很短 某一时间客户端和redis服务器之间出现网络抖动了就可能出现该业务没执行完(业务执行时间稍微大于锁过期时间) 锁过期导致被删除 前一个获取锁的线程就会在无锁的状态下运行

释放锁的实现

先获取get(key) 若获取成功才del
该脚本保证只能获取锁的线程才能释放锁

源码分析

socket连接

代码跟踪
Object result = client.evalsha(unlockScriptSHA, 1, lockData.key, lockData.owner)

Connection sendCommand(Command cmd, byte[]... args)
可以看到每次client和redis服务端交互都会建立一个socket连接
调用client.close()方法就会关掉socket连接

瓶颈

由此可见 redis客户端每次和服务器交互都会建立一个socket连接 如果这个服务中使用redis量很大 那么就会是一个瓶颈 这时可以使用jedisPools(连接池来优化)

虽然客户端和服务端有建立连接 但redis服务不会根据连接的有效性给该连接重新设置key的过期时间 因此redis的分布式锁需要客户端自己去延长过期时间或者在最开始的时候 设置一个足够长的时间来满足业务直到执行完这期间都会持有锁

redis特性

一致性

redis集群中leader和slave之间的数据复制是采用 异步的方式 (因为需要满足高性能的要求) 即leader将客户端发送的写请求记录下来之后 就给客户端返回了响应 后续该leader的slave节点就会从该leader节点复制数据 那么就会存在一种可能性 : leader接收了客户端的写请求,也给客户端响应了,但是该数据还没来得及复制到它对应的slave节点中,leader就crash了,从slave节点中重新选举出来的leader也不包含之前leader最后写的数据了,这时,客户端来获取同样的锁就可以获取到,这样就会在同一时刻,两个客户端持有锁

CAP

redis的初衷是提供一个高性能的内存存储,对客户端的请求需要很快速的作出响应,因此,高性能是一个重要目标,如果要保证leader和slave之间的数据同步一致,就会牺牲性能。setinel和cluster都实现了高可用,也保证了P,因此redis保证了CAP中的AP。

公平竞争

上述实现的redis分布式锁不具有获取失败排队等待的情况,因此不具有偏向性。任意时刻,都是竞争获取。

总结

redis分布式锁具有高并发、高可用的特性,但是,在极端情况下,存在一定的问题。redis官网提供的redlock在redisson中实现了,由于它需要在大多数节点中都获取同样的锁,因此相较于单节点的锁获取,性能会有所降低。

源码

https://gitee.com/pingfanrenbiji/distributed-lock/tree/master/redis

参考文章

https://my.oschina.net/yangjianzhou/blog/1930493
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