分布式锁Rediszookeeperetcd(推荐)怎样抉择?
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分布式锁定义
分布式环境下,锁定全局唯一资源。
请求处理串行化、实际表现为互斥锁。
使用分布式锁的目的
交易订单锁定:防止重复下单、解决业务层幂等问题。
MQ消息消费幂等性:发送消息重复、消息消费端去重、比如手机提现。
在用户对商品下单后,订单状态为待支付,在某一时刻用户正在对该订单做支付操作,商家对该订单进行改价操作:状态的修改行为需要做串行化处理,避免出现数据错乱。
基于redis分布式锁
redis单进程、单线程,唯一线程串行化处理。
实现方式:
redis setnx命令在指定的key不存在时,为key设置指定的值。
setnx keyname value expire time :设置成功,返回1,设置失败,返回0。
存在问题:
锁时间不可控,无法续租期。
单点问题:单实例存在进程一旦死掉,会彻底阻塞业务流程;主从方式,主从数据异步,会存在锁失效问题。(极端情况下,高可用无法保证,所以在交易场景这种锁是不ok的,但是在一些社交场景也ok)
官方建议:
redis本身建议使用redlock(相当于RAFT)算法来保证,但是问题是需要至少三个redis主从实例来完成,维护成本相对较高。rediock等同于自己实现简单的一致性协议,细节繁琐,且容易出错。
基于zookeeper实现的分布式锁
zookeeper对锁实现使用创建临时节点和watch机制,执行效率、扩展能力、社区活跃度等方面低于etcd。
redis、zookeeper、etcd实现分布式锁的比较
建议选择etcd实现分布式锁
分布式锁存储选型(etcd):
简单KV、强一致、高可用(无单点)、数据高可靠(持久化)
获取锁平均耗时:
获取锁的平均耗时大概是在2.1ms左右。
由于etcd的强一致性,根据raft算法,消耗时间稍微长一点。
etcd兼容性测试:
etcd提供了独有的集群管理模式,方便进行极端case下的测试,以三个节点的etcd集群为例:
1.单节点停机,不影响持续写入,不影响读,结果有一致性。
2.当只有一个节点时,读会停机,写入正常。
3.理论上只要不是多节点同时停机,线上服务不会受影响。
etcd恢复/版本:
etcd有自有的数据恢复方式,如果服务停机后,可以将所有数据转移重启。
etcd的增删节点,节点迁移等部署相关,均有相关操作方式。
etcd版本选择,选择用etcd3.2.9,因为V3 API暂时还不够完备,建议用V2方式实现:
V3提供gRPC接口,天然提供分布式锁功能:只需申请锁、释放锁,不用关注锁的租期问题。
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