• 如何理解分布式锁?


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    分布式锁的实现有哪些?

    1.Memcached分布式锁

    利用Memcached的add命令。此命令是原子操作,只有在key不存在的情况下,才能add成功,也就意味着线程得到了锁。

    2.Reids分布式锁

    和Memcached的方式类似,利用Redissetnx命令。此命令同样是原子性操作,只有在key不存在的情况下,才能set成功。(setnx命令并不完善,有替代方案)

    3.Zookeeper分布式锁

    利用Zookeeper的顺序临时节点,来实现分布式锁和等待队列。Zookeeper设计的初衷,就是为了实现分布式锁服务的。

    4.Chubby

    Google公司实现的粗粒度分布式锁服务,底层利用了Paxos一致性算法。

    如何用Redis实现分布式锁?(以Redis为例)

    分布式锁实现的三个核心要素:

    1.加锁

    最简单的方法是使用setnx命令。key是锁的唯一标识,按业务来决定命名。比如想要给一种商品的秒杀活动加锁,可以给key命名为“lock_sale_商品ID”。而value设置成什么呢?我们先设置为1。加锁的伪代码如下:

    setnx(key,1)
    
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    当一个线程执行setnx返回1,说明key原本不存在,该线程成功得到了锁;当一个线程执行setnx返回0,说明key已经存在,该线程抢锁失败。

    2.解锁

    有加锁就有解锁。当得到锁的线程执行完任务,需要释放锁,以便其他线程进入。释放锁的最简单方式是执行del指令,伪代码如下:

    del(key)
    
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    释放锁之后,其他线程就可以继续执行setnx命令来获得锁。

    3.锁超时

    如果一个得到锁的线程在执行任务的过程中挂掉,来不及显式地释放锁,这块资源将会永远被锁住,别的线程再也别想进来。

    所以,setnx的key必须设置一个超时时间,以保证即使没有被显式释放,这把锁也要在一定的时间后自动释放。setnx不支持超时参数,所以需要额外的指令,伪代码如下:

    expire(key,30)
    
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    综上所述,实现分布式锁的伪代码如下:

    if(setnx(key,1) == 1){
        expire(key,30)
        try{
            do something...
        }finally{
            del(key)
        }
    }
    
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    但是…这样会有其他问题吗?

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    上面的伪代码存在三个致命的问题:

    1.setnx和expire的非原子性

    设想一个极端场景,当某线程执行setnx,成功得到了锁:
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    setnx刚执行成功,还未来得及执行expire指令,节点1Duang的一声挂掉了

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    这样一来,这把锁就没有设置过期时间,变得“长生不老”,别的线程再也无法获得锁了。

    如何解决?setnx指令本身是不支持传入超时时间的,幸好Redis2.6.12以上版本为set指令增加了可选参数,伪代码如下:

    set(key,1,30,NX)
    
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    这样就可以取代setnx指令

    2.del导致误删

    又一个极端场景,假如某线程成功得到了锁,并且设置的超时时间是30秒。

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    如果某些原因导致线程B执行的很慢很慢,过了30秒都没执行完,这时候锁过期自动释放,线程B得到了锁。

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    随后,线程A执行完了任务,线程A接着执行del指令来释放锁。但这时候线程B还没执行完,线程A实际上删除的是线程B加的锁

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    如何避免这种情况呢?可以在del释放锁之前做一个判断,验证当前的锁是不是自己加的锁。

    具体的实现,可以在加锁的时候把当前线程ID当做value,并在删除之前验证key的value是不是自己线程的ID。

    加锁:

    String threadId = Thread.currentThread().getId()
    set(key,threadId,30,NX)
    
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    解锁:

    if(threadId.equals(redisClient.get(key))){
        del(key)
    }
    
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    但是这样做又隐含了一个新的问题,判断和释放锁是两个独立操作,不是原子性

    所以这块可以用Lua脚本来实现:

    String luaScript = 'if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return
     redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end';
     
    redisClient.eval(luaScript,Collections.singletonList(key),Collections.singltonList(threadId));
    
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    这样一来,验证和删除过程就是原子操作了。

    3.出现并发的可能性

    第二点的场景中,虽然我们避免了线程A误删掉key的情况,但是同一时间有A、B两个线程在访问代码块,仍然不完美。

    如何解决呢?我们可以让获得锁的线程开启一个守护线程用来给快过期的锁“续航”

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    当过去了29秒,线程A还没有执行完,这时候守护线程会执行expire指令,为这把锁“续命”20秒,守护线程从第29秒开始,每20秒执行一次。

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    当线程A执行完任务,会显式关掉守护线程。

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    另一种情况,如果节点1忽然断电,由于线程A和守护线程在同一个进程,守护线程也会停下。这把锁到了超时的时候,没人给它续命,也就自动释放了。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/wozaibohaibian/article/details/133690188