本篇主要內容如下:
#首先我們來回顧下本地鎖定的問題:
目前題目微服務被拆分成了四個微服務。前端請求進來時,會被轉送到不同的微服務。假如前端接收了10 W 個請求,每個微服務接收2.5 W 個請求,假如快取失效了,每個微服務在存取資料庫時加鎖,透過鎖(synchronzied
或lock
)來鎖住自己的執行緒資源,從而防止快取擊穿
。
這是一種本地加鎖
的方式,在分散式
情況下會帶來資料不一致的問題:例如服務A 取得資料後,更新緩存key =100,服務B 不受服務A 的鎖定限制,並發去更新快取key = 99,最後的結果可能是99 或100,但這是未知的狀態,與期望結果不一致 。流程圖如下:
基於上面本地鎖定的問題,我們需要一個支援分散式叢集環境下的鎖定:查詢DB 時,只有一個執行緒可以訪問,其他執行緒都需要等待第一個執行緒釋放鎖定資源後,才能繼續執行。
生活中的案例:可以把鎖看成房門外的一把鎖定
,所有並發線程比作人
,他們都想進入房間,房間內只能有一個人進入。當有人進入後,將門反鎖,其他人必須等待,直到進去的人出來。
我們來看下分散式鎖定的基本原理,如下圖所示:
我們來分析下上圖的分散式鎖定:
大白話解釋:所有請求的線程都去同一個地方「佔坑」
,如果有坑位,就執行業務邏輯,沒有坑位,就需要其他線程釋放“坑位”。這個坑位是所有執行緒可見的,可以把這個坑位放到 Redis 快取或資料庫,這篇講的就是如何用 Redis 做「分散式坑位」
。
Redis 作為一個公共可訪問的地方,剛好可以作為「佔坑」的地方。
用 Redis 實作分散式鎖定的幾個方案,我們都是用 SETNX 指令(設定 key 等於某 value)。只是高階方案傳的參數個數不一樣,也考慮了異常情況。
我們來看這個指令,SETNX
是set If not exist
的簡寫。意思是當 key 不存在時,設定 key 的值,存在時,什麼都不做。
在 Redis 命令列中是這樣執行的:
set <key> <value> NX
我們可以轉到 redis 容器中來試下 SETNX
命令。
先進入容器:
docker exec -it <容器 id> redis-cli
然后执行 SETNX 命令:将 wukong
这个 key 对应的 value 设置成 1111
。
set wukong 1111 NX
返回 OK
,表示设置成功。重复执行该命令,返回 nil
表示设置失败。
我们先用 Redis 的 SETNX 命令来实现最简单的分布式锁。
我们来看下流程图:
代码示例如下,Java 中 setnx 命令对应的代码为 setIfAbsent
。
setIfAbsent 方法的第一个参数代表 key,第二个参数代表值。
// 1.先抢占锁 Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "123"); if(lock) { // 2.抢占成功,执行业务 List<TypeEntity> typeEntityListFromDb = getDataFromDB(); // 3.解锁 redisTemplate.delete("lock"); return typeEntityListFromDb; } else { // 4.休眠一段时间 sleep(100); // 5.抢占失败,等待锁释放 return getTypeEntityListByRedisDistributedLock(); }
一个小问题:那为什么需要休眠一段时间?
因为该程序存在递归调用,可能会导致栈空间溢出。
#青銅之所以叫青銅,是因為它是最初級的,肯定會帶來很多問題。
設想一種家庭場景:晚上小空一個人開鎖進入了房間,打開了電燈?,然後突然斷電
了,小空想開門出去,但是找不到門鎖位置,那小明就進不去了,外面的人也進不來。
從技術的角度看:setnx 佔鎖成功,業務代碼出現異常或伺服器宕機,沒有執行刪除鎖的邏輯,就造成了死鎖
。
那要如何規避這個風險呢?
設定鎖的自動過期時間
,過一段時間後,自動刪除鎖,這樣其他執行緒就能取得到鎖了。
上面提到的青銅方案會有死鎖問題,那我們就用上面的規避風險的方案來設計下,也就是我們的白銀方案。
還是生活中的例子:小空開鎖成功後,給這款智慧鎖設定了一個沙漏倒數⏳
,沙漏完後,門鎖自動打開。即使房間突然斷電,過一段時間後,鎖會自動打開,其他人就可以進來了。
和青銅方案不同的地方在於,在佔鎖成功後,設定鎖的過期時間,這兩步是逐步執行的。如下圖所示:
清理 redis key 的代码如下
// 在 10s 以后,自动清理 lock redisTemplate.expire("lock", 10, TimeUnit.SECONDS);
完整代码如下:
// 1.先抢占锁 Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "123"); if(lock) { // 2.在 10s 以后,自动清理 lock redisTemplate.expire("lock", 10, TimeUnit.SECONDS); // 3.抢占成功,执行业务 List<TypeEntity> typeEntityListFromDb = getDataFromDB(); // 4.解锁 redisTemplate.delete("lock"); return typeEntityListFromDb; }
白银方案看似解决了线程异常或服务器宕机造成的锁未释放的问题,但还是存在其他问题:
因为占锁和设置过期时间是分两步执行的,所以如果在这两步之间发生了异常,则锁的过期时间根本就没有设置成功。
所以和青铜方案有一样的问题:锁永远不能过期。
上面的白银方案中,占锁和设置锁过期时间是分步两步执行的,这个时候,我们可以联想到什么:事务的原子性(Atom)。
原子性:多条命令要么都成功执行,要么都不执行。
将两步放在一步中执行:占锁+设置锁过期时间。
Redis 正好支持这种操作:
# 设置某个 key 的值并设置多少毫秒或秒 过期。 set <key> <value> PX <多少毫秒> NX 或 set <key> <value> EX <多少秒> NX
然后可以通过如下命令查看 key 的变化
ttl <key>
下面演示下如何设置 key 并设置过期时间。注意:执行命令之前需要先删除 key,可以通过客户端或命令删除。
# 设置 key=wukong,value=1111,过期时间=5000ms set wukong 1111 PX 5000 NX # 查看 key 的状态 ttl wukong
执行结果如下图所示:每运行一次 ttl 命令,就可以看到 wukong 的过期时间就会减少。最后会变为 -2(已过期)。
黄金方案和白银方案的不同之处:获取锁的时候,也需要设置锁的过期时间,这是一个原子操作,要么都成功执行,要么都不执行。如下图所示:
设置 lock
的值等于 123
,过期时间为 10 秒。如果 10
秒 以后,lock 还存在,则清理 lock。
setIfAbsent("lock", "123", 10, TimeUnit.SECONDS);
我们还是举生活中的例子来看下黄金方案的缺陷。
123
。 123
,並設定了過期時間10 秒
。 產生了衝突
。 15 s
後,完成了任務,此時 使用者 B 還在執行任務。 123
的鎖定。 從上面的案例中我們可以知道,因為使用者A 處理任務所需的時間大於鎖定自動清理(開鎖)的時間,所以在自動開鎖後,又有其他用戶搶佔了鎖。當使用者 A 完成任務後,會把其他使用者搶佔的鎖主動開啟。
這裡為什麼會打開別人的鎖? 因為鎖的編號都叫做「123」
,用戶A 只認鎖編號,看見編號為「123」
的鎖就開,結果把用戶B 的鎖打開了,此時用戶B 還未執行完任務,當然生氣了。
上面的黃金方案的缺陷也很好解決,給每個鎖設定不同的編號不就好了~
如下圖所示,B 搶佔的鎖是藍色的,和A 搶占到綠色鎖不一樣。這樣就不會被 A 打開了。
做了個動圖,方便理解:
靜態圖更高清,可以看看:
#與黃金方案的差異:
// 1.生成唯一 id String uuid = UUID.randomUUID().toString(); // 2. 抢占锁 Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 10, TimeUnit.SECONDS); if(lock) { System.out.println("抢占成功:" + uuid); // 3.抢占成功,执行业务 List<TypeEntity> typeEntityListFromDb = getDataFromDB(); // 4.获取当前锁的值 String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock"); // 5.如果锁的值和设置的值相等,则清理自己的锁 if(uuid.equals(lockValue)) { System.out.println("清理锁:" + lockValue); redisTemplate.delete("lock"); } return typeEntityListFromDb; } else { System.out.println("抢占失败,等待锁释放"); // 4.休眠一段时间 sleep(100); // 5.抢占失败,等待锁释放 return getTypeEntityListByRedisDistributedLock(); }
上面的方案看似很完美,但还是存在问题:第 4 步和第 5 步并不是原子性的。
时刻:0s。线程 A 抢占到了锁。
时刻:9.5s。线程 A 向 Redis 查询当前 key 的值。
时刻:10s。锁自动过期。
时刻:11s。线程 B 抢占到锁。
时刻:12s。线程 A 在查询途中耗时长,终于拿多锁的值。
时刻:13s。线程 A 还是拿自己设置的锁的值和返回的值进行比较,值是相等的,清理锁,但是这个锁其实是线程 B 抢占的锁。
那如何规避这个风险呢?钻石方案登场。
上面的线程 A 查询锁和删除锁的逻辑不是原子性
的,所以将查询锁和删除锁这两步作为原子指令操作就可以了。
如下图所示,红色圈出来的部分是钻石方案的不同之处。用脚本进行删除,达到原子操作。
那如何用脚本进行删除呢?
我们先来看一下这段 Redis 专属脚本:
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return 0 end
这段脚本和铂金方案的获取key,删除key的方式很像。先获取 KEYS[1] 的 value,判断 KEYS[1] 的 value 是否和 ARGV[1] 的值相等,如果相等,则删除 KEYS[1]。
那么这段脚本怎么在 Java 项目中执行呢?
分两步:先定义脚本;用 redisTemplate.execute 方法执行脚本。
// 脚本解锁 String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end"; redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
上面的代码中,KEYS[1] 对应“lock”
,ARGV[1] 对应 “uuid”
,含义就是如果 lock 的 value 等于 uuid 则删除 lock。
而这段 Redis 脚本是由 Redis 内嵌的 Lua 环境执行的,所以又称作 Lua 脚本。
那钻石方案是不是就完美了呢?有没有更好的方案呢?
下篇,我们再来介绍另外一种分布式锁的王者方案:Redisson。
本篇透過本地鎖定的問題引申出分散式鎖定的問題。接著介紹了五種分散式鎖的方案,由淺入深講解了不同方案的改進之處。
從上面幾種方案的不斷演進的過程中,知道了系統中哪些地方可能存在異常情況,以及該如何更好地進行處理。
舉一反三,這種不斷演進的思維模式也可以運用到其他技術中。
以下總結下上面五種方案的缺陷和改進之處。
青銅方案:
白銀方案:
黃金方案:
鉑金方案:
鑽石方案:
王者方案,下篇見~
以上是Redis 分散式鎖|從青銅到鑽石的五種演進方案的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!