Redis的分布式锁_redis锁主节点挂掉

Redis的分布式锁

理解的扩展：

在开发的时候，我们经常是一个进程中，当多个线程需要去竞争某一个资源的时候，就需要增加一把锁，来保证只有一个线程可以获得到资源。比如 synchronize

但是，当多个进程，访问共享资源时，是否可以采用相同的思维方式哪？答案是肯定的。

分布式锁：控制分布式系统中，不同的进程访问共享资源的一种锁的实现。

秒杀，抢红包场景下就需要。在项目当中，经常需要控制这个部分，也是采用最多的部分，面试当中也是非常多的问题。

为什么Redis可以实现分布式锁？

因为redis是一个单独的非业务服务，不会受到其他业务服务的限制，所有的业务服务都可以向redis发送写入命令，且只有一个业务服务可以写入命令成功，那么这个写入命令成功的服务即获得了锁，可以进行后续对资源的操作，其他未写入成功的服务，则进行其他处理。

如何实现？？

使用redis当中的String类型就可以实现

锁的获取

setnx命令：表示set if not exists.如果key不存在，就去设置值，否则什么也不做。

两个客户端同时向redis写入try_lock，客户端1写入成功，即获取分布式锁成功。客户端2写入失败，则获取分布式锁失败。

锁的释放

当客户端1操作完后，释放锁资源，即删除try_lock。那么此时客户端2再次尝试获取锁时，则会获取锁成功。

死锁问题

假如客户端1在获取到锁资源后，服务宕机了，那么这个try_lock会一直存在redis中，那么其他服务就永远无法获取到锁了。

如何解决死锁问题

设置键过期时间，超过这个时间即给key删除掉。

但是，这又有新的问题：

假如服务A加锁成功，锁会在10s后自动释放，但由于业务复杂，执行时间过长，10s内还没执行完，此时锁已经被redis自动释放掉了。此时服务B就重新获取到了该锁，服务B开始执行他的业务，服务A在执行到第12s的时候执行完了，那么服务A会去释放锁，则此时释放的却是服务B刚获取到的锁。

虽然可以通过增加删除key时间来处理这个问题，但是并没有从根本上解决。假设设个100s，绝大多数都是1s后就会释放锁，但是由于服务宕机，则会导致100s内其他服务都无法获取到锁，这也是灾难性的。

比较完善的处理方案是：

在锁将要过期的时候，如果服务还没有处理完业务，那么将这个锁再续一段时间。比如设置key在10s后过期，那么再开启一个守护线程，在第8s的时候检测服务是否处理完，如果没有，则将这个key再续10s后过期。

Redission中，已经帮我们实现了这个功能，这个功能叫做：看门狗

如何避免释放其他服务的锁

每个服务在设置value的时候，带上自己服务的唯一标识，如UUID，或者一些业务上的独特标识。这样在删除key的时候，只删除自己服务之前添加的key就可以了。

说明：

如果需要先查看锁是否是自己服务添加的，需要先get取出来判断，然后再进行del。这样的话就无法保证原子性了。但是可以通过lua脚本，将上述两步变成了一步完成，这样就保证原子性了。

RedLock算法

引入的背景

为了防止redis宕机，所以引入了集群。那么在集群环境下，可能会出现新的情况。

假设是主从集群，且主从数据并不是强一致性。当主节点宕机后，主节点的数据还未来得及同步到从节点，进行主从切换后，新的主节点并没有老的主节点的全部数据，这就会导致刚写入到老的主节点的锁在新的主节点并没有，其他服务来获取锁时还是会加锁成功。此时则会有2个服务都可以操作公共资源，此时的分布式锁则是不安全的。

redis的作者也想到这个问题，于是他发明了RedLock。Redlock的核心思想：

搞多个Redis master部署，以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的，相互之间不存在数据同步。同时，需要确保在这多个master实例上，是与在Redis单实例，使用相同方法来获取和释放锁。

什么是Redlock算法？

要实现RedLock，需要至少5个实例（官方推荐），且每个实例都是master，不需要从库和哨兵.

1、客户端先获取当前时间戳T1

2、客户端依次向5个master实例发起加锁命令，且每个请求都会设置超时时间（毫秒级，注意：不是锁的超时时间），如果某一个master实例由于网络等原因导致加锁失败，则立即向下一个master实例申请加锁。

3、当客户端加锁成功的请求大于等于3个时，且再次获取当前时间戳T2，当时间戳T2 - 时间戳T1 < 锁的过期时间。则客户端加锁成功，否则失败。

4、加锁成功，开始操作公共资源，进行后续业务操作。

5、加锁失败，向所有redis节点发送锁释放命令。

即当客户端在大多数redis实例上申请加锁成功后，且加锁总耗时小于锁过期时间，则认为加锁成功。释放锁需要向全部节点发送锁释放命令。

解释：

第3步为啥要计算申请锁前后的总耗时与锁释放时间进行对比呢?

因为如果申请锁的总耗时已经超过了锁释放时间，那么可能前面申请redis的锁已经被释放掉了，保证不了大于等于3个实例都有锁存在了，锁也就没有意义了

Redlock存在的问题

1、得5个redis实例，成本大大增加.

2、可以通过上面的流程感受到，这个RedLock锁太重了.

3、主从切换这种场景绝大多数的时候不会碰到，偶尔碰到的话，保证最终的兜底操作我觉得也没啥问题。

分布式系统的NPC问题

N：Network Delay，网络延迟

P：Process Pause，进程暂停（GC）

C：Clock Drift，时钟漂移

例子

1、客户端 1 请求锁定节点 A、B、C、D、E

2、客户端 1 的拿到锁后，进入 GC（时间比较久）

3、所有 Redis 节点上的锁都过期了

4、客户端 2 获取到了 A、B、C、D、E 上的锁

5、客户端 1 GC 结束，认为成功获取锁

6、客户端 2 也认为获取到了锁，发生【冲突】

在第2步已经成功获取到锁后，由于GC时间超过锁过期时间，导致GC完成后其他客户端也能够获取到锁，此时2个客户端都会持有锁。就会有问题。

这个问题无论是redlock还是zookeeper都会有这种问题。不做业务上的兜底操作就没得解。时钟漂移问题也只能是尽量避免吧。无法做到根本解决。

Redlock其实价值不大:

1、得额外的多台服务器部署redis，每台服务器可都是钱啊，而且部署和运维的成本也增加了。

2、用RedLock感觉太重了，效率会很低，既然用了redis，就是为了提升效率，结果一个锁大大降低了效率

3、如果在集群情况下有锁丢失的情况，我们业务上做好兜底操作就可以了，可以不用上RedLock。

4、毕竟集群情况下主从切换的场景还是极少的，为了极少的情况去浪费大量的性能，感觉划不来

5、就算是上了RedLock，也是避免不了NPC问题的，还不是得业务上做兜底。