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拜托,面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理!【石杉的架构笔记】

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目录

一、写在前面

二、Redisson实现Redis分布式锁的底层原理

      (1)加锁机制

      (2)锁互斥机制

      (3)watch dog自动延期机制

      (4)可重入加锁机制

      (5)锁释放机制

      (6)此种方案Redis分布式锁的缺陷

三、未完待续


一、写在前面

现在面试,一般都会聊聊分布式系统这块的东西。通常面试官都会从服务框架(Spring Cloud、Dubbo)聊起,一路聊到分布式事务、分布式锁、ZooKeeper等知识。所以咱们这篇文章就来聊聊分布式锁这块知识,具体的来看看Redis分布式锁的实现原理。

说实话,如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候,一定是会用开源类库的,比如Redis分布式锁,一般就是用Redisson框架就好了,非常的简便易用。

大家如果有兴趣,可以去看看Redisson的官网,看看如何在项目中引入Redisson的依赖,然后基于Redis实现分布式锁的加锁与释放锁。下面给大家看一段简单的使用代码片段,先直观的感受一下:


怎么样,上面那段代码,是不是感觉简单的不行!此外,人家还支持redis单实例、redis哨兵、redis cluster、redis master-slave等各种部署架构,都可以给你完美实现。


二、Redisson实现Redis分布式锁的底层原理

好的,接下来就通过一张手绘图,给大家说说Redisson这个开源框架对Redis分布式锁的实现原理。


(1)加锁机制

咱们来看上面那张图,现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个redis cluster集群,他首先会根据hash节点选择一台机器。这里注意,仅仅只是选择一台机器!这点很关键!紧接着,就会发送一段lua脚本到redis上,那段lua脚本如下所示:


为啥要用lua脚本呢?因为一大坨复杂的业务逻辑,可以通过封装在lua脚本中发送给redis,保证这段复杂业务逻辑执行的原子性

那么,这段lua脚本是什么意思呢?这里KEYS[1]代表的是你加锁的那个key,比如说:RLock lock = redisson.getLock("myLock");这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“myLock”。

ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间,默认30秒。ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID,类似于下面这样:8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1

给大家解释一下,第一段if判断语句,就是用“exists myLock”命令判断一下,如果你要加锁的那个锁key不存在的话,你就进行加锁。如何加锁呢?很简单,用下面的命令:hset myLock

8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1,通过这个命令设置一个hash数据结构,这行命令执行后,会出现一个类似下面的数据结构:


上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁key完成了加锁。接着会执行“pexpire myLock 30000”命令,设置myLock这个锁key的生存时间是30秒。好了,到此为止,ok,加锁完成了。


(2)锁互斥机制

那么在这个时候,如果客户端2来尝试加锁,执行了同样的一段lua脚本,会咋样呢?很简单,第一个if判断会执行“exists myLock”,发现myLock这个锁key已经存在了。接着第二个if判断,判断一下,myLock锁key的hash数据结构中,是否包含客户端2的ID,但是明显不是的,因为那里包含的是客户端1的ID。

所以,客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字,这个数字代表了myLock这个锁key的剩余生存时间。比如还剩15000毫秒的生存时间。此时客户端2会进入一个while循环,不停的尝试加锁。


(3)watch dog自动延期机制

客户端1加锁的锁key默认生存时间才30秒,如果超过了30秒,客户端1还想一直持有这把锁,怎么办呢?

简单!只要客户端1一旦加锁成功,就会启动一个watch dog看门狗,他是一个后台线程,会每隔10秒检查一下,如果客户端1还持有锁key,那么就会不断的延长锁key的生存时间。


(4)可重入加锁机制

那如果客户端1都已经持有了这把锁了,结果可重入的加锁会怎么样呢?比如下面这种代码:


这时我们来分析一下上面那段lua脚本。第一个if判断肯定不成立,“exists myLock”会显示锁key已经存在了。第二个if判断会成立,因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID,就是客户端1的那个ID,也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”

此时就会执行可重入加锁的逻辑,他会用:

incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1  ,通过这个命令,对客户端1的加锁次数,累加1。此时myLock数据结构变为下面这样:


大家看到了吧,那个myLock的hash数据结构中的那个客户端ID,就对应着加锁的次数


(5)释放锁机制

如果执行lock.unlock(),就可以释放分布式锁,此时的业务逻辑也是非常简单的。其实说白了,就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。如果发现加锁次数是0了,说明这个客户端已经不再持有锁了,此时就会用:“del myLock”命令,从redis里删除这个key。然后呢,另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。

一般我们在生产系统中,可以用Redisson框架提供的这个类库来基于redis进行分布式锁的加锁与释放锁。


(6)上述Redis分布式锁的缺点

其实上面那种方案最大的问题,就是如果你对某个redis master实例,写入了myLock这种锁key的value,此时会异步复制给对应的master slave实例。但是这个过程中一旦发生redis master宕机,主备切换,redis slave变为了redis master。

接着就会导致,客户端2来尝试加锁的时候,在新的redis master上完成了加锁,而客户端1也以为自己成功加了锁。此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业务语义上一定会出现问题,导致各种脏数据的产生

所以这个就是redis cluster,或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷:在redis master实例宕机的时候,可能导致多个客户端同时完成加锁


三、未完待续

下一篇文章,给大家分享一下电商系统中,大促销的活动场景下,每秒上千订单的时候如何对Redis分布式锁进行高并发的优化。

敬请关注:

《每秒上千订单的高并发场景下如何完成分布式锁的性能优化?》


END


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石杉的架构笔记(id:shishan100)

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