So implementieren Sie verteilte Mutex-Sperren und rote Sperren mit Go und Redis

Mutex-Sperre

Es gibt eine in Redis设置如果不存在的命令，我们可以通过这个命令来实现互斥锁功能，在Redis官方文档里面推荐的标准实现方式是SET resource_name my_random_value NX PX 30000这串命令，其中：

• resource_name表示要锁定的资源

• NX表示如果不存在则设置

• PX 30000表示过期时间为30000毫秒，也就是30秒

• my_random_value这个值在所有的客户端必须是唯一的，所有同一key的锁竞争者这个值都不能一样。

值必须是随机数主要是为了更安全的释放锁，释放锁的时候使用脚本告诉Redis：只有key存在并且存储的值和我指定的值一样才能告诉我删除成功，避免错误释放别的竞争者的锁。

由于涉及到两个操作，因此我们需要通过Lua脚本保证操作的原子性：

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

举个不用Lua脚本的例子：客户端A取得资源锁，但是紧接着被一个其他操作阻塞了，当客户端A运行完毕其他操作后要释放锁时，原来的锁早已超时并且被Redis自动释放，并且在这期间资源锁又被客户端B再次获取到。

因为判断和删除是两个操作，所以有可能A刚判断完锁就过期自动释放了，然后B就获取到了锁，然后A又调用了Del，导致把B的锁给释放了。

TryLock和Unlock实现

TryLock其实就是使用SET resource_name my_random_value NX PX 30000加锁，这里使用UUID作为随机值，并且在加锁成功时把随机值返回，这个随机值会在Unlock时使用；

Unlock解锁逻辑就是执行前面说到的lua脚本。

func (l *Lock) TryLock(ctx context.Context) error {
   success, err := l.client.SetNX(ctx, l.resource, l.randomValue, ttl).Result()
   if err != nil {
      return err
   }
   // 加锁失败
   if !success {
      return ErrLockFailed
   }
   // 加锁成功
   l.randomValue = randomValue
   return nil
}

func (l *Lock) Unlock(ctx context.Context) error {
   return l.script.Run(ctx, l.client, []string{l.resource}, l.randomValue).Err()
}

Lock实现

Lock是阻塞的获取锁，因此在加锁失败的时候，需要重试。当然也可能出现其他异常情况（比如网络问题，请求超时等），这些情况则直接返回error.

Die Schritte sind wie folgt:

• Versuchen Sie zu sperren und kehren Sie direkt zurück, wenn die Sperre erfolgreich ist.

• Wenn die Sperre fehlschlägt, wird die Schleife fortgesetzt und versucht zu sperren, bis sie erfolgreich ist oder eine ungewöhnliche Situation auftritt

func (l *Lock) Lock(ctx context.Context) error {
  // 尝试加锁
  err := l.TryLock(ctx)
  if err == nil {
    return nil
  }
  if !errors.Is(err, ErrLockFailed) {
    return err
  }
  // 加锁失败，不断尝试
  ticker := time.NewTicker(l.tryLockInterval)
  defer ticker.Stop()
  for {
    select {
    case <-ctx.Done():
      // 超时
      return ErrTimeout
    case <-ticker.C:
      // 重新尝试加锁
      err := l.TryLock(ctx)
      if err == nil {
        return nil
      }
      if !errors.Is(err, ErrLockFailed) {
        return err
      }
    }
  }
}

Implementieren Sie den Watchdog-Mechanismus

Wir haben ein kleines Problem mit der Mutex-Sperre, die im vorherigen Beispiel erwähnt wurde. Das heißt, wenn Client A, der die Sperre hält, blockiert ist, kann die Sperre von A nach einer Zeitüberschreitung automatisch freigegeben werden, was zu Client-Fehlern führt B, um das Schloss im Voraus zu erwerben.

Um das Auftreten dieser Situation zu reduzieren, können wir die Ablaufzeit der Sperre kontinuierlich verlängern, während A die Sperre hält, und die Situation reduzieren, in der Client B die Sperre im Voraus erhält. Dies ist der Watchdog-Mechanismus.

Natürlich gibt es keine Möglichkeit, die obige Situation vollständig zu vermeiden, denn wenn Client A nach dem Erwerb der Sperre zufällig die Verbindung mit Redis schließt, gibt es keine Möglichkeit, das Timeout zu verlängern.

Watchdog-Implementierung

Starten Sie einen Thread, wenn die Sperre erfolgreich ist, und verlängern Sie kontinuierlich die Ablaufzeit der Sperre. Schließen Sie den Watchdog-Thread, wenn die Sperre ausgeführt wird.

Der Watchdog-Prozess ist wie folgt:

• Die Sperre ist erfolgreich, starten Sie den Watchdog

• Der Watchdog-Thread verlängert weiterhin die Sperrprozesszeit

• Entsperren, schließen Sie den Watchdog

func (l *Lock) startWatchDog() {
  ticker := time.NewTicker(l.ttl / 3)
  defer ticker.Stop()
  for {
    select {
    case <-ticker.C:
      // 延长锁的过期时间
      ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), l.ttl/3*2)
      ok, err := l.client.Expire(ctx, l.resource, l.ttl).Result()
      cancel()
      // 异常或锁已经不存在则不再续期
      if err != nil || !ok {
        return
      }
    case <-l.watchDog:
      // 已经解锁
      return
    }
  }
}

TryLock : Watchdog starten

func (l *Lock) TryLock(ctx context.Context) error {
  success, err := l.client.SetNX(ctx, l.resource, l.randomValue, l.ttl).Result()
  if err != nil {
    return err
  }
  // 加锁失败
  if !success {
    return ErrLockFailed
  }
  // 加锁成功，启动看门狗
  go l.startWatchDog()
  return nil
}

Unlock: Watchdog ausschalten

func (l *Lock) Unlock(ctx context.Context) error {
  err := l.script.Run(ctx, l.client, []string{l.resource}, l.randomValue).Err()
  // 关闭看门狗
  close(l.watchDog)
  return err
}

Rote Sperre

Da die obige Implementierung auf einer einzelnen Redis-Instanz basiert, schlagen alle Anforderungen fehl, da die Sperre nicht erhalten werden kann Um die Fehlertoleranz zu verbessern, können wir mehrere Redis-Instanzen verwenden, die auf verschiedenen Maschinen verteilt sind, und die Sperre kann erfolgreich sein, solange wir die Sperren der meisten Knoten erhalten. Dies ist der Red-Lock-Algorithmus. Es basiert tatsächlich auf dem oben genannten Einzelinstanzalgorithmus, mit der Ausnahme, dass wir Sperren für mehrere Redis-Instanzen gleichzeitig erwerben müssen.

加锁实现

在加锁逻辑里，我们主要是对每个Redis实例执行SET resource_name my_random_value NX PX 30000获取锁，然后把成功获取锁的客户端放到一个channel里（这里因为是多线程并发获取锁，使用slice可能有并发问题），同时使用sync.WaitGroup等待所有获取锁操作结束。

然后判断成功获取到的锁的数量是否大于一半，如果没有得到一半以上的锁，说明加锁失败，释放已经获得的锁。

如果加锁成功，则启动看门狗延长锁的过期时间。

func (l *RedLock) TryLock(ctx context.Context) error {
  randomValue := gofakeit.UUID()
  var wg sync.WaitGroup
  wg.Add(len(l.clients))
  // 成功获得锁的Redis实例的客户端
  successClients := make(chan *redis.Client, len(l.clients))
  for _, client := range l.clients {
    go func(client *redis.Client) {
      defer wg.Done()
      success, err := client.SetNX(ctx, l.resource, randomValue, ttl).Result()
      if err != nil {
        return
      }
      // 加锁失败
      if !success {
        return
      }
      // 加锁成功，启动看门狗
      go l.startWatchDog()
      successClients <- client
    }(client)
  }
  // 等待所有获取锁操作完成
  wg.Wait()
  close(successClients)
  // 如果成功加锁得客户端少于客户端数量的一半+1，表示加锁失败
  if len(successClients) < len(l.clients)/2+1 {
    // 就算加锁失败，也要把已经获得的锁给释放掉
    for client := range successClients {
      go func(client *redis.Client) {
        ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), ttl)
        l.script.Run(ctx, client, []string{l.resource}, randomValue)
        cancel()
      }(client)
    }
    return ErrLockFailed
  }

  // 加锁成功，启动看门狗
  l.randomValue = randomValue
  l.successClients = nil
  for successClient := range successClients {
    l.successClients = append(l.successClients, successClient)
  }

  return nil
}

看门狗实现

我们需要延长所有成功获取到的锁的过期时间。

func (l *RedLock) startWatchDog() {
  l.watchDog = make(chan struct{})
  ticker := time.NewTicker(resetTTLInterval)
  defer ticker.Stop()
  for {
    select {
    case <-ticker.C:
      // 延长锁的过期时间
      for _, client := range l.successClients {
        go func(client *redis.Client) {
          ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), ttl-resetTTLInterval)
          client.Expire(ctx, l.resource, ttl)
          cancel()
        }(client)
      }
    case <-l.watchDog:
      // 已经解锁
      return
    }
  }
}

解锁实现

我们需要解锁所有成功获取到的锁。

func (l *RedLock) Unlock(ctx context.Context) error {
   for _, client := range l.successClients {
      go func(client *redis.Client) {
         l.script.Run(ctx, client, []string{l.resource}, l.randomValue)
      }(client)
   }
   // 关闭看门狗
   close(l.watchDog)
   return nil
}

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie verteilte Mutex-Sperren und rote Sperren mit Go und Redis. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!