使用复述,实现分布式锁及其优化
Posted JAVA高级架构
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了使用复述,实现分布式锁及其优化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
目前实现分布式锁的方式主要有数据库,复述和管理员三种,本文主要阐述利用复述的相关命令来实现分布式锁。
相关复述,命令
SETNX
如果当前
中没有值,则将其设置为
并返回1,否则返回0。
到期
将
设置为
秒后自动过期。
GETSET
将
的值设置为
,并返回其原来的旧值。如果原来没有旧值,则返回零。
EVAL与EVALSHA
复述,2.6之后支持的功能,可以将一段lua脚本发送到复述,服务器运行。
起,分布式锁初探
利用SETNX命令的原子性,我们可以简单的实现一个初步的分布式锁(这里原理就不详述了,直接上伪代码):
|
布尔tryLock(字符串键,int lockSeconds){ 如果(SETNX键“1”= = 1){ 关键lockSeconds到期 还真 其他} { 返回假 } } 布尔解锁(String键){ DEL键 }
|
tryLock
是一个非阻塞的分布式锁方法,在获得锁失败后会立即返回。如果需要一个阻塞式的锁方法,可以将tryLock
方法包装为轮询(以一定的时间间隔来轮询,这很重要,否则复述,会吃不消!)。
此种方法看似没有什么问题,但其实则有一个漏洞:在加锁的过程中,客户端顺序的向复述,服务器发送了SETNX和到期命令,那么假设在SETNX命令执行完成之后,在到期命令发出去之前客户端发生崩溃(或客户端与复述,服务器的网络连接突然断掉),导致过期命令没有得到执行,其他客户端将会发生永久死锁!
承——分布式锁的改进
2017-11-01更新:
此方法解锁存在漏洞,具体见本后最后的追加内容。
为解决上面提出的问题,可以在加锁时在关键中存储这个锁过期的时间(当前客户端时间戳+锁时间),然后在获取锁失败时,取出价值与当前客户端时间进行比较,如果确定是已经过期的锁,则可以确认发生了上面描述的错误情况,此时可以使用▽清掉这个键,然后再重新尝试去获得这个锁。可以吗?当然不可以!如果没办法保证DEL操作和下次SETNX操作之间的原子性,则还是会产生一个竞态条件,比如这样:
|
C1 DEL键 C1 SETNX关键< expireTime > C2 DEL键 C2 SETNX关键< expireTime >
|
当复述,服务器收到这样的指令序列时,C1和C2的SETNX都同时返回了1,此时C1和C2都认为自己拿到了锁,这种情况明显是不符合预期的。
为解决这个问题,复述的GETSET命令就派上用场了。客户端可以使用GETSET命令去设置自己的过期时间,然后得到的返回值与之前买到的返回值进行比较,如果不同,则表示这个过期的锁被其他客户端抢占了(此时GETSET命令其实已经生效,也就是关键中说的过期时间已经被修改,不过此误差很小,可以忽略不计)。
根据上面的分析思路,可以得出一个改进后的分布式锁,这里直接给出Java的实现代码:
|
公共 类 RedisLock { 私人 静态 最后日志记录器= LoggerFactory.getLogger(RedisLock.class); 私人 最后StringRedisTemplate StringRedisTemplate; 私人 最后 字节[]lockKey; 公共 RedisLock(StringRedisTemplate StringRedisTemplate,字符串lockKey) { 这。 stringRedisTemplate = stringRedisTemplate; 这。 lockKey = lockKey.getBytes(); } 私人 布尔 tryLock(RedisConnection康涅狄格州,intlockSeconds) 抛出异常{ 长nowTime = System.currentTimeMillis(); 长expireTime = nowTime + lockSeconds *1000年+1000年;/ /容忍不同服务器时间有1秒内的误差 如果(conn.setNX(lockKey longToBytes(expireTime))){ conn.expire(lockKey lockSeconds); 返回 真正的; }其他的{ 字节[]oldValue = conn.get(lockKey); 如果(oldValue ! =零& & bytesToLong(oldValue)< nowTime){ / /这个锁已经过期了,可以获得它 / / PS:如果setNX和到期之间客户端发生崩溃,可能会出现这样的情况 字节[]oldValue2 = conn.getSet(lockKey longToBytes(expireTime)); 如果(数组。 =(oldValue oldValue2)){ / /获得了锁 conn.expire(lockKey lockSeconds); 返回 真正的; }其他的{ / /被别人抢占了锁(此时已经修改了lockKey中的值,不过误差很小可以忽略) 返回 假; } } } 返回 假; } / * * *尝试获得锁,成功返回真,如果失败或异常立即返回错误的 * *@paramlockSeconds加锁的时间(秒),超过这个时间后锁会自动释放 * / 公共 布尔 tryLock(最后 intlockSeconds) { 返回stringRedisTemplate.execute(新RedisCallback <布尔>(){ @Override 公共布尔doInRedis(RedisConnection康涅狄格州) 抛出DataAccessException{ 试一试{ 返回tryLock(康涅狄格州,lockSeconds); }抓(异常e){ logger.error(“tryLock错误”,e); 返回 假; } } }); } / * * *轮询的方式去获得锁,成功返回真,超过轮询次数或异常返回错误的 * *@paramlockSeconds加锁的时间(秒),超过这个时间后锁会自动释放 *@paramtryIntervalMillis轮询的时间间隔(毫秒) *@parammaxTryCount最大的轮询次数 * / 公共 布尔 tryLock(最后 intlockSeconds,最后 长tryIntervalMillis,最后 intmaxTryCount) { 返回stringRedisTemplate.execute(新RedisCallback <布尔>(){ @Override 公共布尔doInRedis(RedisConnection康涅狄格州) 抛出DataAccessException{ inttryCount =0; 而(真正的){ 如果(+ + tryCount > = maxTryCount){ / /获取锁超时 返回 假; } 试一试{ 如果(tryLock(康涅狄格州,lockSeconds)){ 返回 真正的; } }抓(异常e){ logger.error(“tryLock错误”,e); 返回 假; } 试一试{ thread . sleep(tryIntervalMillis); }抓(InterruptedException e){ logger.error(“tryLock打断了”,e); 返回 假; } } } }); } / * * *如果加锁后的操作比较耗时,调用方其实可以在解锁前根据时间判断下锁是否已经过期 *如果已经过期可以不用调用,减少一次请求 * / 公共 无效 解锁() { stringRedisTemplate.delete(新字符串(lockKey)); } 公共 字节[]longToBytes(长值){ ByteBuffer缓冲= ByteBuffer.allocate(长。 尺寸/ Byte.SIZE); buffer.putLong(价值); 返回buffer.array(); } 公共 长 bytesToLong(字节[]字节) { 如果(字节。 长度! =长。 尺寸/ Byte.SIZE){ 扔 新IllegalArgumentException(“错误的字节长度!”); } 返回ByteBuffer.wrap(字节).getLong(); } }
|
转——分布式锁的优化
2017-11-01更新:
此方法解锁存在漏洞,具体见本后最后的追加内容。
以上的分布式锁实现逻辑已经较为复杂,涉及到了较多的复述,命令,并使得每一次尝试加锁的过程都会有至少2次的复述,命令执行,这也就意味着至少两次与复述,服务器的网络通信。而添加后面复杂逻辑的原因只是因为SETNX与到期这两条命令执行的原子性无法得到保证。(有些同学会提到复述的管道特性,此处明显不适用,因为第二条指令的执行以来与第一条执行的结果,管道无法实现)
另外,上面的分布式锁还有一个问题,那就是服务器之间时间同步的问题。在分布式场景中,多台服务器之间的时间做到同步是非常困难的,所以在代码中我加了1秒的时间容错,但依赖服务器时间的同步还是可能会不靠谱的。
从复述,2.6开始,客户端可以直接向复述,服务器提交Lua脚本,也就是说可以直接在复述,服务器来执行一些较复杂的逻辑,而此脚本的提交对于客户端来说是相对原子性的。这恰好解决了我们的问题!
我们可以用一个这样的lua脚本来描述加锁的逻辑(关于脚本的提交命令和复述的相关规则可以看这里):
|
如果(redis.call(“setnx”、钥匙(1],ARGV[1)= =1)然后 redis.call(“过期”、钥匙(1),当时(ARGV[2))) 返回 真正的 其他的 返回 假 结束
|
注意:此脚本中命令的执行并不是严格意义上的原子性,如果其中第二条指令到期执行失败,整个脚本执行会返回错误,但是第一条指令SETNX仍然是已经生效的!不过此种情况基本可以认为是复述,服务器已经崩溃(除非是开发阶段就可以排除的参数错误之类的问题),那么锁的安全性就已经不是这里可以关注的点了。这里认为对客户端来说是相对原子性的就足够了。
这个简单的脚本在复述,服务器得到执行,并返回是否得到锁。因为脚本的提交执行只有一条复述,命令,就避免了上面所说的客户端异常问题。
使用脚本优化了锁的逻辑和性能,这里给出最终的Java实现代码:
|
公共 类 RedisLock { 私人 静态 最后日志记录器= LoggerFactory.getLogger(RedisLock.class); 私人 最后StringRedisTemplate StringRedisTemplate; 私人 最后字符串lockKey; 私人 最后<字符串>键列表; / * * *使用脚本在复述,服务器执行这个逻辑可以在一定程度上保证此操作的原子性 *(即不会发生客户端在执行setNX和到期命令之间,发生崩溃或失去与服务器的连接导致过期没有得到执行,发生永久死锁) * < p > *除非脚本在复述,服务器执行时复述,服务器发生崩溃,不过此种情况锁也会失效 * / 私人 静态 最后RedisScript <布尔> SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT; 静态{ StringBuilder某人=新StringBuilder(); sb.append(“如果(复述。 调用(setnx,键[1],ARGV[1])= = 1),那么\ n "); sb.append(“\ tredis。 调用(“过期”,键[1],当时(ARGV[2]))\ n”); sb.append(“\ treturn真的\ n”); sb.append(“\ n”); sb.append(“\ treturn假\ n”); sb.append(“结束”); SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT =新RedisScriptImpl <布尔>(sb.toString(),Boolean.class); } 公共 RedisLock(StringRedisTemplate StringRedisTemplate,字符串lockKey) { 这。 stringRedisTemplate = stringRedisTemplate; 这。 lockKey = lockKey; 这。 键= Collections.singletonList(lockKey); } 私人 布尔 doTryLock(intlockSeconds) 抛出异常{ 返回stringRedisTemplate。 execute(SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT、钥匙、“1”String.valueOf(lockSeconds)); } / * * *尝试获得锁,成功返回真,如果失败立即返回错误的 * *@paramlockSeconds加锁的时间(秒),超过这个时间后锁会自动释放 * / 公共 布尔 tryLock(intlockSeconds) { 试一试{ 返回doTryLock(lockSeconds); }抓(异常e){ logger.error(“tryLock错误”,e); 返回 假; } } / * * *轮询的方式去获得锁,成功返回真,超过轮询次数或异常返回错误的 * *@paramlockSeconds加锁的时间(秒),超过这个时间后锁会自动释放 *@paramtryIntervalMillis轮询的时间间隔(毫秒) *@parammaxTryCount最大的轮询次数 * / 公共 布尔 tryLock(最后 intlockSeconds,最后 长tryIntervalMillis,最后 intmaxTryCount) { inttryCount =0; 而(真正的){ 如果(+ + tryCount > = maxTryCount){ / /获取锁超时 返回 假; } 试一试{ 如果(doTryLock(lockSeconds)){ 返回 真正的; } }抓(异常e){ logger.error(“tryLock错误”,e); 返回 假; } 试一试{ thread . sleep(tryIntervalMillis); }抓(InterruptedException e){ logger.error(“tryLock打断了”,e); 返回 假; } } } / * * *如果加锁后的操作比较耗时,调用方其实可以在解锁前根据时间判断下锁是否已经过期 *如果已经过期可以不用调用,减少一次请求 * / 公共 无效 解锁() { stringRedisTemplate.delete(lockKey); } 私人 静态 类 RedisScriptImpl<T>实现了 RedisScript<T>{ 私人 最后字符串脚本; 私人 最后字符串sha1; 私人 最后类< T > resultType; 公共 RedisScriptImpl(字符串脚本,类< T > resultType) { 这。 脚本=脚本; 这。 sha1 = DigestUtils.sha1DigestAsHex(脚本); 这。 resultType = resultType; } @Override 公共字符串getSha1() { 返回sha1; } @Override 公共类< T >getResultType() { 返回resultType; } @Override 公共字符串getScriptAsString() { 返回脚本; } } }
|
合——小节
最后,此文内容只是笔者自己学习折腾出来的结果,如果还有什么笔者没有考虑到的缺陷存在,还请不吝指出,大家一起学习进步~
追——解锁漏洞(2017-11-01更新)
经过慎重考虑,发现以上实现的分布式锁有一个较为严重的解锁漏洞:因为解锁操作只是做了简单的DEL KEY
,如果某客户端在获得锁后执行业务的时间超过了锁的过期时间,则最后的解锁操作会误解掉其他客户端的操作。
为解决此问题,我们在创建RedisLock
对象时用本机时间戳和UUID来创建一个绝对唯一的lockValue
,然后在加锁时存入此值,并在解锁前用GET
取出值进行比较,如果匹配才做DEL
。这里依然需要用LUA脚本保证整个解锁过程的原子性。
这里给出修复此漏洞并做了一些小优化之后的代码:
|
进口java.util.Collections; 进口java.util.UUID; 进口org.slf4j.Logger; 进口org.slf4j.LoggerFactory; 进口org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; 进口org.springframework.data.redis.core.script.DigestUtils; 进口org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript; / * * *创建在2017年10/24 *复述,实现的分布式锁(不可重入) *此对象非线程安全,使用时务必注意 * / 公共 类 RedisLock { 私人 静态 最后日志记录器= LoggerFactory.getLogger(RedisLock.class); 私人 最后StringRedisTemplate StringRedisTemplate; 私人 最后字符串lockKey; 私人 最后字符串lockValue; 私人 布尔锁=假; / * * *使用脚本在复述,服务器执行这个逻辑可以在一定程度上保证此操作的原子性 *(即不会发生客户端在执行setNX和到期命令之间,发生崩溃或失去与服务器的连接导致过期没有得到执行,发生永久死锁) * < p > *除非脚本在复述,服务器执行时复述,服务器发生崩溃,不过此种情况锁也会失效 * / 私人 静态 最后RedisScript <布尔> SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT; 静态{ StringBuilder某人=新StringBuilder(); sb.append(“如果(复述。 调用(setnx,键[1],ARGV[1])= = 1),那么\ n "); sb.append(“\ tredis。 调用(“过期”,键[1],当时(ARGV[2]))\ n”); sb.append(“\ treturn真的\ n”); sb.append(“\ n”); sb.append(“\ treturn假\ n”); sb.append(“结束”); SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT =新RedisScriptImpl <布尔>(sb.toString(),Boolean.class); } 私人 静态 最后RedisScript <布尔> DEL_IF_GET_EQUALS; 静态{ StringBuilder某人=新StringBuilder(); sb.append(“如果(复述。 调用(“得到”,键[1])= = ARGV[1])然后\ n”); sb.append(“\ tredis。 调用(“▽”键[1])\ n”); sb.append(“\ treturn真的\ n”); sb.append(“\ n”); sb.append(“\ treturn假\ n”); sb.append(“结束”); DEL_IF_GET_EQUALS =新RedisScriptImpl <布尔>(sb.toString(),Boolean.class); } 公共 RedisLock(StringRedisTemplate StringRedisTemplate,字符串lockKey) { 这。 stringRedisTemplate = stringRedisTemplate; 这。 lockKey = lockKey; 这。 .toString lockValue = UUID.randomUUID()()+“。”+ System.currentTimeMillis(); } 私人 布尔 doTryLock(intlockSeconds) 抛出异常{ 如果(锁){ 扔 新IllegalStateException(“已经锁定!”); } 锁= stringRedisTemplate。 执行(SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT Collections.singletonList(lockKey)lockValue, String.valueOf(lockSeconds)); 返回锁定; } / * * *尝试获得锁,成功返回真,如果失败立即返回错误的 * *@paramlockSeconds加锁的时间(秒),超过这个时间后锁会自动释放 * / 公共 布尔 tryLock(intlockSeconds) { 试一试{ 返回doTryLock(lockSeconds); }抓(异常e){ logger.error(“tryLock错误”,e); 返回 假; } } / * * *轮询的方式去获得锁,成功返回真,超过轮询次数或异常返回错误的 * *@paramlockSeconds加锁的时间(秒),超过这个时间后锁会自动释放 *@paramtryIntervalMillis轮询的时间间隔(毫秒) *@parammaxTryCount最大的轮询次数 * / 公共 布尔 tryLock(最后 intlockSeconds,最后 长tryIntervalMillis,最后 intmaxTryCount) { inttryCount =0; 而(真正的){ 如果(+ + tryCount > = maxTryCount){ / /获取锁超时 返回 假; } 试一试{ 如果(doTryLock(lockSeconds)){ 返回 真正的; } }抓(异常e){ logger.error(“tryLock错误”,e); 返回 假; } 试一试{ thread . sleep(tryIntervalMillis); }抓(InterruptedException e){ logger.error(“tryLock打断了”,e); 返回 假; } } } / * * *解锁操作 * / 公共 无效 解锁() { 如果(锁){ 扔 新IllegalStateException(“没有锁!”); } 锁=假; / /忽略结果 stringRedisTemplate。 执行(DEL_IF_GET_EQUALS Collections.singletonList(lockKey)lockValue); } 私人 静态 类 RedisScriptImpl<T>实现了 RedisScript<T>{ 私人 最后字符串脚本; 私人 最后字符串sha1; 私人 最后类< T > resultType; 公共 RedisScriptImpl(字符串脚本,类< T > resultType) { 这。 脚本=脚本; 这。 sha1 = DigestUtils.sha1DigestAsHex(脚本); 这。 resultType = resultType; } @Override 公共字符串getSha1() { 返回sha1; } @Override 公共类< T >getResultType() { 返回resultType; } @Override 公共字符串getScriptAsString() { 返回脚本; } } }
|
以上是关于使用复述,实现分布式锁及其优化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
分布式锁及其常见实现方式
Redis实现分布式锁(设计模式应用实战)
Redis实现分布式锁(设计模式应用实战)
分布式锁那点事
分布式锁的三种实现方式及其比较
Java并发编程:Synchronized底层优化(偏向锁轻量级锁)