redisson实现的MultiLock、RedLock分布式锁使用场景和可能存在的问题。_mutillock redlock

目录

一、redisson简介

二、联锁MultiLock和红锁RedLock

三、这两种锁可能会出现的功能缺陷

四、问题的解决方案——个人设想

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一、redisson简介

        Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它是一个基于Redis实现的高级分布式锁客户端。同时Redisson是Redis官网指定的RedlLock使用Java语言的实现。

        网络上沿着Redisson的官方文档的介绍已经很多，公平锁、读写锁、信号量、闭锁的用法和源码解析。我这里就不做赘述。本篇博文主要讲使用联锁MultiLock和红锁RedLock的必要场景，以及可能出现的问题

二、联锁MultiLock和红锁RedLock

        因为Redis是CAP中AP架构设计，主打的就是牺牲出现可能性比较小的一致性，达到高可用，高性能的目的。RedLock算法的出现就是为了解决redis实现的分布式锁的不能保证强数据一致性的问题，即便如此，RedLock也只是尽量将数据不一致的可能性降到最低，并不能完全解决这个问题。下面就重点探讨RedLock也可能出现的问题。

        因为RedissonRedLock是继承自RedissonMultiLock的，只是重写了failedLocksLimit方法，即允许锁获取失败个数，获取锁的等待时间等方法。总体来说还是paxos过半机制那一套。所以先说RedissonMultiLock吧。

        所谓联锁，其实就是将多个RLock形成一个锁组合，遍历组合内各个key，分别去获取锁，但是它允许获取失败的锁（Key）为0。具体代码如下：

 protected int failedLocksLimit() {
        return 0;
    }

        这种锁适合资源严格互斥的需要分布式锁加持的方法，也就是适合业务中，可能会需要更新数据的每个key，被严格保护，即使是其他的方法中，需要使其中的一个Key，此时也只能互斥的不能获取资源。在我的上一篇博文中举例：场景（1）：一个订单中有多种商品，提交订单的时候，每种商品的库存需要被扣除。这种场景就需要用MultiLock，而不是RedLock。但是如果redis是单机模式，主从模式部署，服务器宕机怎么办呢？没有备份实例，或者备份实例不能自动替换，没有灾备方案。

        那么就用哨兵或者集群模式部署可以解决吗？这两种模式都具备故障转移的功能，但是在转移的过程中，会出现脑裂的问题。也就是多个key中某一个key映射到的某台实例上的数据在故障转译中丢失了一部分，正好这个key的缓存数据在节点故障恢复后丢失了，对应的锁也不存在了。

        RedLock就是为此设计的，即使多个Key中少部分key因为故障，数据丢失，失去了锁，但组合锁总体仍然具备分布式锁功能。具体就是重写RedissonMultiLock的两个方法。

 public RedissonRedLock(RLock... locks) {
        super(locks);
    }
 
    @Override
    protected int failedLocksLimit() {
        return locks.size() - minLocksAmount(locks);
    }
    
    protected int minLocksAmount(final List<RLock> locks) {
        return locks.size()/2 + 1;
    }

        从源码可以看到，相对于RedissonMultiLock，它的改动并不大，仍然是根据CRC16 hash映射到不同的节点，所以RedLock的key，如果完全选取业务相关的互斥资源的key，在获取分布式锁的时候，需要获取redis主节点服务实例的个数，可能是偶数，也可能是不大于3的奇数。这样不能实现过半算法。

       

三、这两种锁可能会出现的功能缺陷

        假如主节点Master有5个，如果key选取的不合适，5个key都映射到同一个主节点上，这个主节点出现故障转移，那不就跟单机模式一样吗？但是如果完全选取与业务不相干的key，每次请求的使用的key都一样，岂不是不相干不互斥的请求（举例：前面一个订单需要商品A，紧接着接受到一个需要商品B的订单提交请求），也要争用同一个锁吗？而每次key随机选取不一样，可能需要互斥争用锁的请求，变成不互斥的业务请求了，这就失去了分布式锁的本来目的，本末倒置。

        

        很多人认为，要实现RedLock锁，至少需要5台redis Master实例，因为官方推荐？官方这里只是举例，并不是推荐至少需要5个主节点实例。我想应该是翻译的问题。

        看源码，和官方说明，也就是至少是3个节点而已。

        那RedLock的选用场景是什么样的呢？或者说RedLock的lockKey设置，有做补偿方案吗？

        首先能选取RedLock的方案就代表可以容忍部分数据不一致，比如

场景（2）：线程1，请求参数中有A、B、C三个key，而线程2请求参数只有C（或者 C、E、F），假如线程1中的C刚好因为故障转移失效了，线程2获取锁成功，同时修改C相关的资源。（或者线程2只有C获取失败，整体获得分布式锁）这不就改变了保证数据一致性，要达到互斥的初衷了吗？

        由此可见，RedLock的局限性也非常大，可能只适合分布式部署，参数固定请求方法吧。旨在减小故障转移带来的同时获取到锁的可能性罢了。这也是我之前的项目，没有选取RedLock，而是选用MultiLock的原因。

        如果非要做一个补偿方案不可，那就是目前的Redisson源码要重写，不论lockKey有多少个，所有的key需要在所有的master节点上创建内存数据，但是redis主节点存储数据是只能分片，不能冗余。所以需要加前后缀，相同前后缀规则就会得到相同互斥key。比如key test在A、B、C节点上的数据就是testA、testB、testC，哪怕只有一个key，即可实现过半机制，从而在算法功能和业务功能上都可以将RedLock适用场景拓展开。也算是修补算法实现的不足。（算法本身没问题，算法实现的不太好）

        我再此主要列举了业务上可能出现冲突的问题，至于RedLock因为环境因素的可能导致的问题，网络上好多人总结过了，我就不赘述，但还是引用一下：

问题1: 宕机重启之后，2个客户端拿到同一把锁。

假设5个节点是A, B, C, D, E，客户端1在A, B, C上面拿到锁，D, E没有拿到锁，客户端1拿锁成功。 此时，C挂了重启，C上面锁的数据丢失（假设机器断电，数据还没来得及刷盘；或者C上面的主节点挂了，从节点未同步）。客户端2去取锁，从C, D, E 3个节点拿到锁，A, B没有拿到（还被客户端1持有），客户端2也超过多数派，也会拿到锁。

解决方案- 延迟重启；但是由于时钟跳变的因素，导致延迟重启时效（无法解决该问题）；

问题2：脑裂问题：就是多个客户端同时竞争同一把锁，最后全部失败。

比如有节点1、2、3、4、5，A、B、C同时竞争锁，A获得1、2,B获得3、4,C获得5,最后ABC都没有成功获得锁，没有获得半数以上的锁。官方的建议是尽量同时并发的向所有节点发送获取锁命令。客户端取得大部分Redis实例锁所花费的时间越短，脑裂出现的概率就会越低。 需要强调，当客户端从大多数Redis实例获取锁失败时，应该尽快地释放（部分）已经成功取到的锁，方便别的客户端去获取锁，假如释放锁失败了，就只能等待锁超时释放了（获取锁失败尽快释放，redisson源码已经实现了）

问题3：效率低，主节点越多，获取锁的时间越长；

问题4: 时钟跳跃

刚上面讨论的方案严格依赖时钟，而5台机器上面的时钟是可能有误差的。

时钟跳跃的意思就是：实际时间只过了1s钟（假设），但系统里面2次时间之差可能是1分钟，也就是系统之间发生了跳跃。发生这种情况，可能是运维人员认为修改了系统时间。

时钟跳跃会产生2个后果：

（1）延迟重启机制失效。时钟跳跃可能导致机器挂了立马重启，从而出现上面的问题。

（2）时钟跳跃导致客户端拿到锁之后立马失效。endTime - beginTime 差值太大。这虽然不影响正确性，但影响拿锁的效率。

那么时钟回拨呢？endTime - beginTime会成为负值，不影响算法的正确性。

问题3: 客户端大延迟（比如full GC），2个客户端拿到同一把锁。

理论上，一切有超时强制释放机制的锁，都可能产生这个问题。服务端把锁强制释放了，但是客户端的代码并没有执行完，卡在了某个地方（比如full GC，或者其它原因导致进程暂停），这把锁被分配给了另外一个客户端。

针对这个问题，Redis又提出了watch dog机制。大致意思就是，锁快要到期之前，发现客户端业务逻辑还没执行完，就给锁续期，避免锁被强制释放，分配给另外一个客户端。但是，锁续期本身是个网络操作，也没办法保证续期一定成功！

从这个案例中，可以得到2个重要启示：

（1）在分布式系统中，严格依赖每台机器本机时钟的算法，都可能有风险。

（2）一切具有“超时强制释放机制”的锁，都可能导致客户端还在持有锁的情况下，锁被强制释放。

四、问题的解决方案——个人设想

        不管是MultiLock还是RedLock，先抛开业务功能上的缺陷问题（适用场景局限的问题），上面的问题加起来总结成一个就是：业务代码还没有执行完，锁数据直接丢失了，看门狗WatchDog续期都没法续期。

        那么我说下我自己的方案：业务计算完毕后，将要通过redisClient修改数据的时候，不要用RedisTemplate这种。而是将所有需要修改的调用，全部打包放到redis事务来执行。在提交事务之前，再次获取一下所有的key是否存在，如果有一个不存在（RedLocK有超过半数的不存在）就手动回滚所有的操作，如果伴有数据库操作，用数据库事务回滚。

        Redis事务是通过MULTI、EXEC、WATCH和UNWATCH等命令实现的。在Redisson客户端中，RTransaction对象会在调用commit()方法时生成一个MULTI命令，并将所有操作参数保存在该命令cache中。当事务执行完毕并调用commit()方法时，Redisson会向Redis服务器发送EXEC命令以执行该事务中的所有操作。如果其中任何一个操作失败，Redisson会立即回滚整个事务（加了WATCH命令）。redis事务执行失败就是报错，抛出异常给RedissonTransaction。

         // 定义事务选项
        TransactionOptions options = TransactionOptions.defaults()
                .timeout(1) // 设置事务超时时间，单位为秒，默认为60秒
                .retryAttempts(2) // 设置事务重试次数，默认为3次
                .retryInterval(100); // 设置事务重试间隔时间，单位为毫秒，默认为1000毫秒
 
        // 创建RTransaction对象，开始事务
        RTransaction transaction = redisson.createTransaction(options);
 
        try {
            // 在事务中执行一系列操作
            transaction.getBucket("key1").set("value1");
            transaction.getMap("map1").put("field1", "value2");
            transaction.getSet("set1").add("value3");
 
            // 提交事务
            transaction.commit();
        } catch (Exception e) {
            // 回滚事务
            transaction.rollback();
        } finally {
            // 关闭Redisson连接
            redisson.shutdown();
        }

        redis的事务的作用在此体现出来了，相比Lua脚本，执行失败会回滚前面所有操作。

        业务代码怎么实现回滚呢？这就更简单了，只需要clear掉cache里面的所有指令，并且释放还存在的key锁就行。

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