[第27期] 通过轻量分布式锁解决高并发下数据竞争的一种思路

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了[第27期] 通过轻量分布式锁解决高并发下数据竞争的一种思路相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

背景介绍

为了避免数据竞争（Data Race）问题，一般采用加锁的方式对资源的访问进行限制。在单机（单进程）环境中，可以通过编程语言提供的并发控制 API 来实现。然而如今几乎所有大型网站为了解决大流量，高并发的问题，都会选择分布式以及集群部署。在这种情况下，就需要引入分布式锁来实现并发控制。

本文将以笔者在百姓网的经验为例，介绍一种通过轻量级分布式锁解决高并发下的数据竞争问题的思路。

TL;DR

解决数据竞争一般可以采用乐观并发控制和悲并发控制两种方式：

  • 悲观并发控制是假设共享的数据很可能被并发地修改，因此一个试图修改数据的程序实例会在对数据进行操作前先加锁，阻止后续的并发修改，直到提交时才释放锁。在这期间其他试图修改该数据的程序实例将阻塞；
  • 乐观并发控制假设共享的数据不太可能被并发地修改，因此直接对数据进行操作，当操作结束时检查是否有其他并发的修改在期间被提交，如果有则回滚修改，否则正常提交。

如果对共享数据的操作过程涉及对于外部服务的调用，由于不能确定外部方法的返回时间，采用悲观并发控制可能会导致不可预期的阻塞，极大得影响了并发性能；采用乐观并发控制虽然不会阻塞，但需要考虑如何回滚。大量的回滚同样可能造成性能浪费。

因此，除了尽量减小锁的粒度之外，选择一个合适的并发控制的策略非常重要。

另外，实现锁的方式也有很多种。最简单的是使用RDBMS的事务锁，但缺点是粒度不够灵活；此外也可以基于 Redis 的分布式锁，相比事务锁更加灵活，但需要考虑过期，重复释放等问题。

为了便于理解，下面用一个例子来展示解决数据竞争带来的问题。

一个简单的例子

数据竞争是指存在两个及以上程序实例，它们：

  • 试图并发访问同一位置的数据
  • 涉及对数据的修改
  • 未使用独占锁等访问控制手段（注 ❶）

设想一个代购服务，用户可以该网站上输入需要购买的商品，后台将订单信息存入数据库，并标记为待购买。同时，后台定时（例如每隔一分钟）获取所有待购买的商品，向经销商发出购买请求，成功后将商品标记为已购买。

假设现在数据库表如下 (foreign_order_id 字段记录了订单在外部系统中的编号，便于后续的追踪)：

定时任务每分钟扫描这张表。在 t0 发现有 id 为 1 和 2 的状态为 PENDING_CREATE，通过 MQ 发送给 2 个 worker 去执行购买任务 purchase()：

def purchase(order_id):
    order = db.execute('SELECT * FROM tb_order WHERE order_id = {}'.format(order_id))
    if order.status == PENDING_CREATE:
        try:
            foid = foreign_service.purchase(order.product, order.spec)
        except ForeignServiceException:
            # retry or giveup somehow
        else:
            db.execute('UPDATE tb_order SET status = FINISHED and foreign_order_id = {} WHERE id = {}'.format(foid, order_id))

然而由于队列任务堆积或外部服务不稳定，可能在 t0 + 1min 的时候仍有未完成的任务（状态为 PENDING_CREATE）。此时，定时任务会再次发送相同的购买任务。在这种情况下，如果不加检查可能会出现一个 order 被重复购买的情况。

解决这种问题大概有两种方法：

  1. 保证相同的任务 被且仅被 发送一次
  2. 保证任务的 幂等性（即被多次执行不会产生副作用）

第一种解决方案需要保证分布式系统中的强一致性，往往是不切实际的。所以我们把目标放在第二种解决方案上。一个最直观的想法是使用关系型数据库原生的锁。

方案一：使用 RDBMS 的锁

现在修改 purchase() 如下：

def purchase(order_id):
    db.execute('BEGIN')
    order = db.execute('SELECT * FROM tb_order WHERE order_id = {} FOR UPDATE'.format(order_id))
    if order.status == PENDING_CREATE:
        try:
            foid = foreign_service.purchase(order.product, order.spec)
        except ForeignServiceException:
            db.execute('ABORT')
            # retry or giveup somehow
        else:
            db.execute('UPDATE tb_order SET status = FINISHED and foreign_order_id = {} WHERE id = {}'.format(foid, order_id))
        db.execute('COMMIT')

注意这里引入了事务，并且在一开始获取 order 的时候使用了 FOR UPDATE 为这一行加上了一个独占锁。因此，其他并发的事务对这条记录的更新操作就会被阻塞。这种并发控制也被称为 悲观并发控制，因为它悲观地假设在过程中会出现数据竞争。

悲观并发控制（Pessimistic Concurrency Control）是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作对某行数据应用了锁，那只有当这个事务把锁释放，其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。

在效率方面，悲观并发控制的加锁机制会让数据库产生额外的开销，也增加了产生死锁的可能性；同时，一个事务如果锁定了某行数据，其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理那行数据，所以降低了并行性。

在我们的假想案例中，我们不能保证外部服务的稳定性，如果 foreign_service.purchase() 这个函数调用会阻塞很久，那么数据库的并发能力便会受到它的影响。

试想这样一种情况：客户希望在购买之后更新他 / 她的订单，而恰好此时该条订单正在被 worker 处理。在这种情况下，由于该订单被加上了独占锁，用户的更新操作会被阻塞，造成用户等待，体验比较差：

[第27期] 通过轻量分布式锁解决高并发下数据竞争的一种思路

可能有读者会问，为什么要把耗时的操作放在事务内部，而不在获取外部服务的 response 后再加锁呢？这是由于之前提到并不能保证相同的任务被且仅被发送一次，那么如果有两个 worker 并发执行这个任务就可能出现重复购买的情况。

在实际应用场景中，这种情况并不常见，而我们又必须保证数据的一致性。因此，我们可以采取另一种并发控制的思路：乐观并发控制。它乐观地假定不存在数据竞争的情况，因此尽可能直接做下去，直到提交的时候才去锁定。

乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control）是一种并发控制的方法。它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响，各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。在提交数据更新之前，每个事务会先检查在该事务读取数据后，有没有其他事务又修改了该数据。如果其他事务有更新的话，正在提交的事务会进行回滚。

在效率方面，由于直到提交的时候才会去锁定，所以不会产生死锁。但是如果写操作频率较高，频繁的回滚也会造成无谓的性能浪费。

在我们的案例中，由于  purchase()  涉及外部服务，为了能够回滚需要手动实现对应的 undo 方法。

设想这样一种情况，如果在 worker 接到任务时 id 为 1 的订单为 (1, 1, iPhone X, 土豪金, PENDING_CREATE, NULL)，但是等到它提交时，发现该订单已经被更新为 (1, 1, iPhone X, 土豪金, FINISHED,’66666’)，它就需要执行与  purchase()  相对应的 undo 方法 cancel_purchase()  。

def cancel_purchase(foreign_order_id):
    try:
        foreign_service.cancel_purchase(foreign_order_id)
    except ForeignServiceException:
        # retry somehow

但是在某些极端情况下，外部服务可能在此时挂掉，导致 cancel_purchase() 无法执行成功。为了保证数据的最终一致性，需要将这些需要 undo 的信息持久化下来。但这无疑增加了系统的复杂性。

方案二：基于 Redis 的分布式锁

经过上面的尝试，我们发现我们需要的锁最好能够：

  • 保证不会有两个并发的 worker 同时处理一条订单（即临界区可以覆盖整个 purchase() 过程）
  • 不会让用户在更新某条订单时被阻塞（不阻塞其它并发修改）

因此，实际上我们需要的是结合悲观锁与乐观锁的一种并发控制方式：悲观锁负责防止并发的 worker 访问，乐观锁能够保证用户的更新不阻塞。显然，数据库的锁不能满足这一要求。因此，我们需要的是一个不依赖于数据库的分布式锁。

分布式锁是一种非常实用的基元 (primitive) ，它能够保证不同程序实例能够以独占的形式操作共享资源。（注 ❷）

实现分布式锁的方法有很多种，其中比较常见的有：

  • 基于数据库（通过插入或删除记录实现加锁）
  • 基于分布式协调系统

其中 Zookeeper 是分布式协调系统的一个代表。基于分布式协调系统的锁虽然功能更加健全，但是对于这个案例来说算是大材小用，而且相比基于数据库的并不会带来什么性能优势，所以我们选择了第一种方案。而相比传统的关系型数据库，Redis 不仅并发性能更好，而且自带了具有原子性的 test_and_set 方法 setnx 和过期 (expire) 功能，所以更适合用来实现分布式锁。

一个简单的锁可以如此实现：

def lock(key):
    if atomic_test_and_set(key) == 1:
        return 1
    else:
        return 0

实际上，redis-py 中已经包含了通过 Lua 脚本实现的与锁相关的 API: Lualock。具体代码（注 ❸）大家可以自行查看，这里简要介绍一下思路：

  • 获取锁：需要传入锁名和一个客户端随机生成的 token ，通过 setnx 插入一条 key 为锁名，value 为 token 的记录
  • 释放锁：需要传入锁名和申请锁时生成的 token ，通过 Lua 脚本原子性地：
    1. 检查客户端传入的 key 与 token 是否相符
    2. 相符则删除这条锁的记录，返回成功，否则返回失败

由于 Redis 使用单个 Lua 解释器运行所有脚本，它的原子性是得到保证的：当某个脚本正在运行的时候，不会有其他脚本或 Redis 命令被执行。换句话说，在其他客户端看来，脚本的效果要么是不可见的，要么是已完成的。

可能有细心的读者可能会问 token 的作用是什么。其实它是为了防止一个程序实例释放不属于它自己的锁。如果一个程序实例 A 在获取锁之后被阻塞，在这期间它的锁过期了，而第二个程序实例 B 获取了这把锁。当 A 从阻塞中回复后会尝试释放锁。如果不加判断进行释放就会造成 A 释放 B 新获取的锁，破坏了锁的排他性。所以，获取锁的程序实例需要生成一个唯一的 token 在获取时作为参数传入，并在释放时使用 token 供校验用。

接下来的问题就是确定锁的名称（key）。一个简单的方法是拼接表名，id 和字段名，例如：tb_order:1:status，即锁住 tb_order 表中 id 为 1 的记录的 status 字段。

具体实现大致如下（通过 contextmanager 可以实现在进入 with 语句块时获取锁，在退出时释放锁）：

@contextmanager
def redis_lock(key,timeout = 15):
    _lock = LuaLock(REDIS, key, timeout)
    try:
        _lock.acquire(blocking=True)
        yield _lock
    finally:
        _lock.release()

def purchase(order_id):
    with redis_lock('tb_order:{}:status'.format(order_id)):
        order = db.execute('SELECT * FROM tb_order WHERE order_id = {}'.format(order_id))
        if order.status == PENDING_CREATE:
            foreign_service.purchase(order.product, order.spec)
            except ForeignServiceException:
                # retry or giveup somehow
            else:
                db.execute('UPDATE tb_order SET status = FINISHED WHERE id = {}'.format(order_id))

这样就保证了只有一个程序实例可以拿到某条订单记录的独占锁，完成操作后释放，其他并行的程序实例会在其完成前阻塞，等到它们获取锁，检查发现订单状态改变，便直接返回。

但是这也并不能保证万无一失。细心的读者可能会问：如果在 purchase() 执行的过程中用户修改了订单内容怎么办？在这里，我们可以使用类似乐观并发控制的机制。在更新订单状态前检查在过程中订单信息是否被修改：

  • 如果未被修改，否则订单状态由待创建 (PENDING_CREATE) 置为已完成 (FINISHED)
  • 否则，将订单状态由待创建 (PENDING_CREATE) 置为待更新 (PENDING_UPDATE) ，并发送异步任务通知 worker 进行更新

无论怎样，在完成上述步骤之后 worker 都会释放锁。更新订单的逻辑与创建订单类似，同样的在提交前也要检查期间订单是否被更改，这里就不赘述了。

具体流程见下图：

[第27期] 通过轻量分布式锁解决高并发下数据竞争的一种思路

总结

本文介绍了两种并发控制的方式：悲观并发控制和乐观并发控制，并介绍了如何使用 Redis 实现比 RDBMS 原生锁粒度更小的锁来提高并发性能。实际上，不同的并发控制策略并没有优劣之分：在写并不频繁的情况下，使用悲观并发控制将带来并发性能的下降；类似的，在写非常频繁的情况下，使用乐观并发控制也会造成大量的回滚影响性能。因此，应视具体的使用场景灵活地选择并发控制的策略。

注 ❶ : https://docs.oracle.com/cd/E19205-01/820-0619/geojs/index.html

注 ❷ : https://redis.io/topics/distlock

注 ❸ : http://redis-py.readthedocs.io/en/latest/_modules/redis/client.html?highlight=LuaLock

吴俊旻

百姓网增值服务技术团队成员。

本文仅为作者个人观点，不代表百姓网立场。

（题图来源：Pixabay）

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