分布式Redis的分布式鎖Redlock
引言
之前自己在用redis來實現(xiàn)分布式鎖的時候都是基于單個Redis實例，也就是說Redis本身是有單點故障的，Redis的官方文檔介紹了一種"自認為"合理的算法，Redlock來實現(xiàn)分布式Redis下的分布式鎖。
Martin Kleppmann寫了一篇文章分析Redlock。然后redis的作者寫了一篇反駁的文章這里。加油。
Redlock實現(xiàn)庫
- Java Redisson Star 9458
- C# RedLock.net Star 259
- Go redsync.go Star 249
雖然后面的算法是一樣的，不過這個點贊數(shù)確實服。
單點Redis鎖
先簡單回顧一下單點的Redis鎖是怎么實現(xiàn)的。
獲取鎖
- SET resource_name my_random_value NX PX 30000
客戶端A在Redis上設置一個特定的鍵值對，同時給一個超時時間(避免死鎖)。其他客戶端在訪問的時候先看看這個key是否已經(jīng)存在，并且值等于my_random_value。如果已存在就等待，否則就獲取成功，執(zhí)行業(yè)務代碼。resource_name和my_random_value是所有客戶端都知道并且共享的。
釋放鎖
- if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1])else return 0end
對比key獲取到的對應的value是否相等，如果相等，就刪除(釋放)，否則就返回失敗。
之前也寫過一篇文章。
單點Redis鎖的缺陷
這個缺陷其實很明顯，如果只有一個Redis實例，這個掛了，所有依賴他的服務都掛了。顯然不太適合大型的應用。
簡單的Redis主從架構碰到的問題
為了避免單點故障，我們給Redis做一個Master/Slave的主從架構，一個Master，一臺Slave。下面就會碰到這么一個問題。下面是使用場景。
- 客戶端A在Master上獲取到一個鎖。
- Master把這個數(shù)據(jù)同步到Slave的時候掛了(因為Master和Slave之間同步是異步的)。
- Slave變成了Master。
- 客戶端B通過相同的key，和value獲取到鎖。分布式鎖失效
Redlock算法
假設我們有N(假設5)個Redis master實例，所有節(jié)點相互獨立，并且業(yè)務系統(tǒng)也是單純的調(diào)用，并沒有什么其他的類似消息重發(fā)之類的輔助系統(tǒng)。下面來模擬一下算法：
1.客戶端獲取服務器當前的的時間t0，毫秒數(shù)。
2.使用相同的key和value依次向5個實例獲取鎖?？蛻舳嗽讷@取鎖的時候自身設置一個遠小于業(yè)務鎖需要的持續(xù)時間的超時時間。舉個例子，假設鎖需要10秒，超時時間可以設置成比如5-50毫秒。這個避免某個Redis本身已經(jīng)掛了，但是客戶端一直在嘗試獲取鎖的情況。超時了之后就直接跳到下一個節(jié)點。
3.客戶端通過當前時間(t1)減去t0，計算獲取鎖所消耗的時間t2(=t1-t0)。只有t2小于鎖的業(yè)務有效時間(也就是第二步的10秒)，并且，客戶端在至少3(5/2+1)臺上獲取到鎖我們才認為鎖獲取成功。
4.如果鎖已經(jīng)獲取，那么鎖的業(yè)務有效時間為10s-t2。
5.如果客戶端沒有獲取到鎖，可能是沒有在大于等于N/2+1個實例上獲取鎖，也可能是有效時間(10s-t2)為負數(shù)，我們就嘗試去釋放鎖，即使是并沒有在那個節(jié)點上獲取到。
鎖的釋放
釋放比較簡單，直接刪除所有實例上對應的key就好。喜歡文章的可以點個關注喲，感謝你的閱讀!
