分布式锁是"线程同步"的延续
最近首度应用"分布式锁",现在想想,分布式锁不是孤立的技能点,这其实就是跨主机的线程同步。
进程内 | 跨进程 | 跨主机 |
Lock/Monitor、SemaphoreSlim | Metux、Semaphore | 分布式锁 |
用户态线程安全 | 内核态线程安全 |
单机服务器可以通过共享某堆内存来标记上锁/解锁,线程同步说到底是建立在单机操作系统的用户态/内核态对共享内存的访问控制。
而分布式服务器不是在同一台机器上:跨主机,因此需要将锁标记存储在所有机器进程都能看到的地方。
在开发很多业务场景会使用到锁,例如库存控制,抽奖等。
例如库存只剩1个商品,有三个用户同时打算购买,谁先购买库存立即清零,不能让其他二人也购买成功。
解读分布式锁
我们常说的线程安全、线程同步方案,包括此次的分布式锁都是基于
“多线程/多进程对特定资源同时有更新操作”。
基本考量
1.分布式系统,一个锁在同一时间只能被一个服务器获取 (这是分布式锁的基础)
2.具备锁失效机制,防止死锁 (防止某些意外,锁没有得到释放,别人也无法得到锁)
Redis SET resource-name anystring NX EX max-lock-time
是一种最简单的分布式锁实现方案。
SET 命令支持多个参数:
- EX seconds-- 设置过期时间(s)
- NX -- 如果key不存在,则设置 ......
因为SET命令参数可以替代SETNX,SETEX,GETSET,这些命令在未来可能被废弃。
上面的命令返回OK(或经过重试),客户端就获取到这个锁;
使用DEL命令解锁;到达超时时间会自动释放锁。
在解锁时,增加一些设计,让系统更加健壮:
3.不要使用固定的String值作为锁标记值,而是使用一个不易被猜中的随机值, 业内称为token
4.不使用DEL命令释放锁,而是发送script去移除key
第3、4点是为了解决 :“锁提前过期,客户端A还没有执行完,然后客户端B获取了锁,这时客户端A执行完了,会不会在删锁的时候把B的锁给删掉” -- 4是3技术上的推荐实现。
脚本如下:
- if redis.call("get",KEYS1] ==ARGV[1])
- then
- return redis.call("DEL",KEYS[1])
- else
- return 0
- end
下面使用StackExchange.Redis 写了基于以上考量的代码示例:
- /// <summary>
- /// Acquires the lock.
- /// </summary>
- /// <param name="key"></param>
- /// <param name="token">随机值</param>
- /// <param name="expireSecond"></param>
- /// <param name="waitLockSeconds">非阻塞锁</param>
- static bool Lock(string key, string token,int expireSecond=10, double waitLockSeconds = 0)
- {
- var waitIntervalMs = 50;
- bool isLock;
- DateTime begin = DateTime.Now;
- do
- {
- isLock = Connection.GetDatabase().StringSet(key, token, TimeSpan.FromSeconds(expireSecond), When.NotExists);
- if (isLock)
- return true;
- //不等待锁则返回
- if (waitLockSeconds == 0) break;
- //超过等待时间,则不再等待
- if ((DateTime.Now - begin).TotalSeconds >= waitLockSeconds) break;
- Thread.Sleep(waitIntervalMs);
- } while (!isLock);
- return false;
- }
- /// <summary>
- /// Releases the lock.
- /// </summary>
- /// <returns><c>true</c>, if lock was released, <c>false</c> otherwise.</returns>
- /// <param name="key">Key.</param>
- /// <param name="value">value</param>
- static bool UnLock(string key, string value)
- {
- string lua_script = @"
- if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
- redis.call('DEL', KEYS[1])
- return true
- else
- return false
- end
- ";
- try
- {
- var res = Connection.GetDatabase().ScriptEvaluate(lua_script,
- new RedisKey[] { key },
- new RedisValue[] { value });
- return (bool)res;
- }
- catch (Exception ex)
- {
- Console.WriteLine($"ReleaseLock lock fail...{ex.Message}");
- return false;
- }
- }
- private static Lazy<ConnectionMultiplexer> lazyConnection = new Lazy<ConnectionMultiplexer>(() =>
- {
- ConfigurationOptions configuration = new ConfigurationOptions
- {
- AbortOnConnectFail = false,
- ConnectTimeout = 5000,
- };
- configuration.EndPoints.Add("10.100.219.9", 6379);
- return ConnectionMultiplexer.Connect(configuration.ToString());
- });
- public static ConnectionMultiplexer Connection => lazyConnection.Value;
以上代码新增了第五点考量:
5. 为避免无限制抢锁,增加了非阻塞锁:轮询_s等待锁,未等到则不再抢锁
使用方式:
下面并行开启三个任务,同时减少库存:
- static void Main(string[] args)
- {
- // 尝试并行执行3个任务
- Parallel.For(0, 3, x =>
- {
- string token = $"loki:{x}";
- bool isLocked = Lock("loki", token, 5, 10);
- if (isLocked)
- {
- Console.WriteLine($"{token} begin reduce stocks (with lock) at {DateTime.Now}.");
- Thread.Sleep(1000);
- Console.WriteLine($"{token} release lock {UnLock("loki", token)} at {DateTime.Now}. ");
- }
- else
- {
- Console.WriteLine($"{token} begin reduce stocks at {DateTime.Now}.");
- }
- });
- }
可以看到三个并行任务依次获取/释放锁
输出总结
本文从基础的线程安全、线程同步,认识到分布式锁是跨主机的资源线程/进程同步方案, 以步步为营的风格 演示了RedisSET命令做分布式锁的设计考量,好记性不如烂笔头。