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Redis分布式锁的原理和实现

2021-08-23 16:42 731 查看

前言

  我们之前聊过redis的,对基础不了解的可以移步查看一下:

几分钟搞定redis存储session共享——设计实现:https://www.geek-share.com/detail/2759732180.html

【原创】详细案例解剖——浅谈Redis缓存的常用5种方式(String,Hash,List,set,SetSorted ):https://www.geek-share.com/detail/2758456280.html

  对同一个资源进行操作,单一的缓存读取没问题了,但是存在并发的时候怎么办呢,为了避免数据不一致,我们需要在操作共享资源之前进行加锁操作。

我们在开发很多业务场景会使用到锁,例如库存控制,抽奖,秒杀等。一般我们会使用内存锁的方式来保证线性的执行。

但现在大多站点都会使用分布式部署,那多台服务器间的就必须使用同一个目标来判断锁。分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程。

         图1:分布式站点使用内存锁

 

          图2:分布式站点使用分布式锁

 

当然我们暂时用不了这么复杂的场景,我们就简单访问redis就行。

 

设计(悲观锁/乐观锁)

悲观锁方式(认为操作的时候,会出现问题,所以都加锁)

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,
所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。
传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。

 

乐观锁方式(认为什么时候不会出问题,所以不上锁,更新的时候去查询判断一下,再此期间是否有人修改过这个数据。)

乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,
所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。
乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

 

  两种锁各有优缺点,不可认为一种好于另一种,像乐观锁适用于写比较少的情况下,即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,
加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突,上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以这种情况下用悲观锁就比较合适。

 

Redis三个命令

1、SETNX

SETNX key value:当且仅当key不存在时,set一个key为val的字符串,返回1;若key存在,则什么都不做,返回0。

2、expire

expire key timeout:为key设置一个超时时间,单位为second,超过这个时间锁会自动释放,避免死锁。

3、delete

delete key:删除key

在使用Redis实现分布式锁的时候,主要就会使用到这三个命令。

 

命题:某商品进行库存秒杀。

假设要给某个商品举行秒杀活动,我们事先把库存数据100已经存入到了redis中,我们现在需要来进行库存扣减。

             图3:加锁请求示意图

 

代码实现

我们基于 ServiceStack.Redis 操作

 

我们创建一个控制台应用(.NET Framework),命名为 RedisLock ,注意,如果创建的是net core的应用,引入的ServiceStack.Redis就要选择core的。

然后在NuGet里面安装ServiceStack.Redis。

Redis连接池

//Redis连接池(配置连接地址,读写连接地址等)
public static PooledRedisClientManager RedisClientPool = CreateManager();
private static PooledRedisClientManager CreateManager()
{
//写节点(主节点)
List<string> writes = new List<string>();
writes.Add("10.17.3.97:6379");
//读节点
List<string> reads = new List<string>();
reads.Add("10.17.3.97:6379");

//配置连接池和读写分类
return new PooledRedisClientManager(writes, reads, new RedisClientManagerConfig()
{
MaxReadPoolSize = 50, //读节点个数
MaxWritePoolSize = 50,//写节点个数
AutoStart = true,
DefaultDb = 0
});
}

使用Redis的SetNX命令实现加锁

/// <summary>
/// 加锁(使用Redis的SetNX命令实现加锁)
/// </summary>
/// <param name="key">锁key</param>
/// <param name="selfMark">自己标记</param>
/// <param name="lockExpirySeconds">锁自动过期时间[默认10](s)</param>
/// <param name="waitLockMilliseconds">等待锁时间(ms)</param>
/// <returns></returns>
public static bool Lock(string key, out string selfMark, int lockExpirySeconds = 10, long waitLockMilliseconds = long.MaxValue)
{
DateTime begin = DateTime.Now;
selfMark = Guid.NewGuid().ToString("N");//自己标记,释放锁时会用到,自己加的锁除非过期否则只能自己打开
using (RedisClient redisClient = (RedisClient)RedisClientPool.GetClient())
{

string lockKey = "Lock:" + key;
while (true)
{
string script = string.Format("if redis.call('SETNX', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then redis.call('PEXPIRE',KEYS[1],{0}) return 1 else return 0 end", lockExpirySeconds * 1000);
//循环获取取锁
if (redisClient.ExecLuaAsInt(script, new[] { lockKey }, new[] { selfMark }) == 1)
{
return true;
}

//不等待锁则返回
if (waitLockMilliseconds == 0)
{
break;
}

//超过等待时间,则不再等待
if ((DateTime.Now - begin).TotalMilliseconds >= waitLockMilliseconds)
{
break;
}
Thread.Sleep(100);
}

return false;
}
}

因为ServiceStack.Redis提供的SetNX方法,并没有提供设置过期时间的方法,对于加锁业务又不能分开执行(如果加锁成功设置过期时间失败导致的永久死锁问题),所以就使用脚本实现,解决了异常情况死锁问题.

如果设置为0,为乐观锁机制,获取不到锁,直接返回未获取到锁.
默认值为long最大值,为悲观锁机制,约等于很多很多天,可以理解为一直等待.

 

释放锁

     /// <summary>
/// 释放锁
/// </summary>
/// <param name="key">锁key</param>
/// <param name="selfMark">自己标记</param>
public static void UnLock(string key, string selfMark)
{
using (RedisClient redisClient = (RedisClient)RedisClientPool.GetClient())
{
string lockKey = "Lock:" + key;
var script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
redisClient.ExecLuaAsString(script, new[] { lockKey }, new[] { selfMark });
}
}

 

业务调用(我们使用多线程模拟多用户秒杀的场景)

 

//业务:悲观锁方式
public static void PessimisticLock()
{
int num = 10;  //总数量
string lockkey = "xianseng";

Console.WriteLine("我是【悲观锁】");

//悲观锁开启20个人同时拿宝贝
for (int i = 0; i < 20; i++)
{
Task.Run(() =>
{
string selfmark = "";
try
{
if (Lock(lockkey, out selfmark))
{
if (num > 0)
{
num--;
Console.WriteLine($"我拿到了宝贝:宝贝剩余{num}个\t\t{selfmark}");
}
else
{
Console.WriteLine("宝贝已经没有了");
}
Thread.Sleep(100);
}
}
finally
{
UnLock(lockkey, selfmark);
}
});
}

Console.ReadLine();
}

//业务:乐观锁方式
public static void OptimisticLock()
{
int num = 10; //总数量
string lockkey = "xianseng";

Console.WriteLine("我是【乐观锁】");

//乐观锁开启10个线程,每个线程拿5次
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
var lineOn = "线程" + (i + 1);
Task.Run(() =>
{
for (int j = 0; j < 5; j++)
{
string selfmark = "";
try
{
if (Lock(lockkey, out selfmark, 10, 0))
{
if (num > 0)
{
num--;
Console.WriteLine($"{lineOn} 第{(j+1)}次 我拿到了宝贝:宝贝剩余{num}个\t\t{selfmark}");
}
else
{
Console.WriteLine($"{lineOn} 第{(j + 1)}次 宝贝已经没有了");
}

Thread.Sleep(1000);
}
else
{
Console.WriteLine($"{lineOn} 第{(j+1)}次 没有拿到,不想等了");
}
}
finally
{
UnLock(lockkey, selfmark);
}
}
});
}

Console.ReadLine();
}

 

 

 

然后在main函数里面调用查看展示效果

static void Main(string[] args)
{
////调用:悲观锁方式(认为我操作的时候,会出现问题,所以都加锁)
PessimisticLock();

///调用:乐观锁方式(认为什么时候不会出问题,所以不上锁,更新的时候去查询判断一下,再此期间是否有人修改过这个数据。)
//OptimisticLock();
}

 

这就简单实现了Redis分布锁的功能,快去试试吧。

 

参考文献

 

 

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作者:熊泽-学习中的苦与乐
公众号:熊泽有话说
出处: https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/15176559.html
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