Utilisez Redis pour implémenter un verrou distribué sûr et fiable

Cet article vous présentera comment utiliser Redis pour implémenter un verrou distribué sûr et fiable, et expliquera les principaux éléments et les malentendus courants concernant la mise en œuvre du verrou distribué. Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer. J'espère qu'il sera utile à tout le monde.

Dans un scénario simultané, lorsque plusieurs processus ou threads partagent des ressources de lecture et d'écriture, l'accès aux ressources doit être garanti pour s'exclure mutuellement. Dans un système autonome, nous pouvons utiliser l'API du package de concurrence Java, le mot-clé synchronisé, etc. pour résoudre le problème, mais dans un système distribué, ces méthodes ne sont plus applicables et nous devons implémenter nous-mêmes les verrous distribués ; .

Les solutions courantes de mise en œuvre de verrous distribués incluent : basées sur une base de données, basées sur Redis, basées sur Zookeeper, etc. Dans le cadre du sujet Redis, cet article parlera de la mise en œuvre de verrous distribués basés sur Redis. [Recommandations associées : Tutoriel vidéo Redis]

Analyse et mise en œuvre

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Analyse des problèmes

Les verrous distribués et les verrous intégrés JVM ont le même objectif : permettre aux applications d'accéder ou de faire fonctionner des ressources partagées dans l'ordre prévu, et d'empêcher plusieurs threads de fonctionner sur la même ressource en même temps, provoquant le système fonctionne de manière désordonnée et incontrôlable. Souvent utilisé dans des scénarios tels que les déductions sur les stocks de produits et les déductions sur les coupons.

Théoriquement, afin de garantir la sécurité et l'efficacité de la serrure, les serrures distribuées doivent remplir au moins les conditions suivantes :

• Exclusivité mutuelle : en même temps, il existe un seul Le thread peut acquérir le verrou ;
• Pas de blocage : une fois que le thread a acquis le verrou, il doit être garanti de pouvoir le libérer. Même si l'application tombe en panne après que le thread a acquis le verrou, il doit être garanti. peut être libéré dans un temps limité ;
• Ajouté Le verrouillage et le déverrouillage doivent être dans le même fil

En termes de mise en œuvre, les verrous distribués sont grossièrement divisés en trois étapes :

• a- Obtenir le droit d'exploiter la ressource
• b - Effectuer des opérations sur les ressources
• c - Libérer les droits d'exploitation des ressources ; >
Qu'il s'agisse du verrou intégré de Java ou du verrou distribué, peu importe. La solution d'implémentation distribuée utilisée dépend des deux étapes a et c. Redis est naturellement convivial pour implémenter des verrous distribués pour les raisons suivantes :

Pendant la phase de traitement des commandes, Redis utilise un traitement monothread. Un seul thread peut traiter la même clé en même temps, donc là. il n'y a pas de problème de condition de concurrence multithread. La commande

• ajoute une clé avec un délai d'expiration si la clé n'existe pas, fournissant ainsi la prise en charge du verrouillage de sécurité.
• SET key value NX PX millisecondsLes scripts Lua et les commandes DEL fournissent un support fiable pour un déverrouillage en toute sécurité.

Implémentation du code

Dépendance Maven

• <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    	<version>${your-spring-boot-version}</version>
  </dependency>

Fichier de configuration

• Ajoutez le contenu suivant dans application.properties, instance Redis autonome.

spring.redis.database=0
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

RedisConfig

• @Configuration
  public class RedisConfig {
  
      // 自己定义了一个 RedisTemplate
      @Bean
      @SuppressWarnings("all")
      public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory)
          throws UnknownHostException {
          // 我们为了自己开发方便，一般直接使用 <String, Object>
          RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String,
              Object>();
          template.setConnectionFactory(factory);
          // Json序列化配置
          Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
  
          ObjectMapper om = new ObjectMapper();
          om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
          om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
          jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
          // String 的序列化
          StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
          // key采用String的序列化方式
          template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
          // hash的key也采用String的序列化方式
          template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
          // value序列化方式采用jackson
          template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
          // hash的value序列化方式采用jackson
          template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
          template.afterPropertiesSet();
          return template;
      }
  }

RedisLock

• @Service
  public class RedisLock {
  
      @Resource
      private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
  
      /**
       * 加锁，最多等待maxWait毫秒
       *
       * @param lockKey   锁定key
       * @param lockValue 锁定value
       * @param timeout   锁定时长（毫秒）
       * @param maxWait   加锁等待时间（毫秒）
       * @return true-成功，false-失败
       */
      public boolean tryAcquire(String lockKey, String lockValue, int timeout, long maxWait) {
          long start = System.currentTimeMillis();
  
          while (true) {
              // 尝试加锁
              Boolean ret = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
              if (!ObjectUtils.isEmpty(ret) && ret) {
                  return true;
              }
  
              // 计算已经等待的时间
              long now = System.currentTimeMillis();
              if (now - start > maxWait) {
                  return false;
              }
  
              try {
                  Thread.sleep(200);
              } catch (Exception ex) {
                  return false;
              }
          }
      }
  
      /**
       * 释放锁
       *
       * @param lockKey   锁定key
       * @param lockValue 锁定value
       * @return true-成功，false-失败
       */
      public boolean releaseLock(String lockKey, String lockValue) {
          // lua脚本
          String script = "if redis.call(&#39;get&#39;,KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(&#39;del&#39;,KEYS[1]) else return 0 end";
  
          DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(script, Long.class);
          Long result = redisTemplate.opsForValue().getOperations().execute(redisScript, Collections.singletonList(lockKey), lockValue);
          return result != null && result > 0L;
      }
  }

Cas de test

• @SpringBootTest
  class RedisDistLockDemoApplicationTests {
  
      @Resource
      private RedisLock redisLock;
  
      @Test
      public void testLock() {
          redisLock.tryAcquire("abcd", "abcd", 5 * 60 * 1000, 5 * 1000);
          redisLock.releaseLock("abcd", "abcd");
      }
  }

Risques pour la sécurité

Peut-être que de nombreux étudiants (moi y compris) utilisent la méthode de mise en œuvre ci-dessus dans leur travail quotidien, qui semble sûre :

Utiliser

Commandez les options
• et set pour verrouiller, garantissant l'exclusion mutuelle des verrous et évitant les blocages ; NXPXUtilisez le script Lua pour déverrouiller afin d'empêcher le déverrouillage d'autres threads
• Commandes de verrouillage et de déverrouillage ; sont toutes des opérations atomiques ;
• En fait, il y a des conditions préalables pour que l'implémentation ci-dessus soit stable : version autonome de Redis, activer le mode de persistance AOF et configurer

.

appendfsync=alwaysMais il peut y avoir des problèmes en mode sentinelle et en mode cluster, pourquoi ?

Le mode Sentinelle et le mode cluster sont basés sur l'architecture maître-esclave. La synchronisation des données est réalisée entre le maître et l'esclave via la propagation des commandes, et la propagation des commandes est asynchrone.

Il est donc possible que les données du nœud maître soient écrites avec succès, mais que le nœud maître tombe en panne avant que le nœud esclave ne soit notifié.

Lorsque le nœud esclave est promu au nouveau nœud maître via le basculement, les autres threads ont la possibilité de se reverrouiller avec succès, ce qui fait que la condition d'exclusion mutuelle du verrou distribué n'est pas remplie.

RedLock officiel

En mode cluster, si tous les nœuds du cluster fonctionnent de manière stable et que le basculement ne se produit pas, la sécurité est garantie. Cependant, aucun système ne peut garantir une stabilité à 100 % et les verrous distribués basés sur Redis doivent prendre en compte la tolérance aux pannes.

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La synchronisation maître-esclave étant basée sur le principe de la réplication asynchrone, le mode sentinelle et le mode cluster sont intrinsèquement incapables de remplir cette condition. Pour cette raison, l'auteur de Redis a spécialement proposé une solution-RedLock (Redis Distribute Lock).

Idée de conception

Selon le document officiel, l'idée de conception de RedLock est introduite.

Parlons d'abord des exigences de l'environnement. N (N>=3) instances Redis déployées indépendamment sont requises. La réplication maître-esclave, le basculement et d'autres technologies ne sont pas requis entre eux.

Afin d'obtenir le cadenas, le client suivra le processus suivant :

• 获取当前时间（毫秒）作为开始时间start；
• 使用相同的key和随机value，按顺序向所有N个节点发起获取锁的请求。当向每个实例设置锁时，客户端会使用一个过期时间（小于锁的自动释放时间）。比如锁的自动释放时间是10秒，这个超时时间应该是5-50毫秒。这是为了防止客户端在一个已经宕机的实例浪费太多时间：如果Redis实例宕机，客户端尽快处理下一个实例。
• 客户端计算加锁消耗的时间cost（cost=start-now）。只有客户端在半数以上实例加锁成功，并且整个耗时小于整个有效时间（ttl），才能认为当前客户端加锁成功。
• 如果客户端加锁成功，那么整个锁的真正有效时间应该是：validTime=ttl-cost。
• 如果客户端加锁失败（可能是获取锁成功实例数未过半，也可能是耗时超过ttl），那么客户端应该向所有实例尝试解锁（即使刚刚客户端认为加锁失败）。

RedLock的设计思路延续了Redis内部多种场景的投票方案，通过多个实例分别加锁解决竞态问题，虽然加锁消耗了时间，但是消除了主从机制下的安全问题。

代码实现

官方推荐Java实现为Redisson，它具备可重入特性，按照RedLock进行实现，支持独立实例模式、集群模式、主从模式、哨兵模式等；API比较简单，上手容易。示例如下（直接通过测试用例）：

    @Test
    public void testRedLock() throws InterruptedException {

        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        final RedissonClient client = Redisson.create(config);

        // 获取锁实例
        final RLock lock = client.getLock("test-lock");

        // 加锁
        lock.lock(60 * 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        try {
            // 假装做些什么事情
            Thread.sleep(50 * 1000);
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        } finally {
            //解锁
            lock.unlock();
        }
    }

Redisson封装的非常好，我们可以像使用Java内置的锁一样去使用，代码简洁的不能再少了。关于Redisson源码的分析，网上有很多文章大家可以找找看。

全文总结

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分布式锁是我们研发过程中常用的的一种解决并发问题的方式，Redis是只是一种实现方式。

关键的是要弄清楚加锁、解锁背后的原理，以及实现分布式锁需要解决的核心问题，同时考虑我们所采用的中间件有什么特性可以支撑。了解这些后，实现起来就不是什么问题了。

学习了RedLock的思想，我们是不是也可以在自己的应用程序内实现了分布式锁呢？欢迎沟通！

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