分布式锁最终解决方案是RedLock吗?为什么?

数据库 Redis
RedLock 算法旨在解决单个 Redis 实例作为分布式锁时可能出现的单点故障问题,通过在多个独立运行的 Redis 实例上同时获取锁的方式来提高锁服务的可用性和安全性。

RedLock 是 Redis 分布式锁的一种实现方案,由 Redis 的作者 Salvatore Sanfilippo 提出。

RedLock 算法旨在解决单个 Redis 实例作为分布式锁时可能出现的单点故障问题,通过在多个独立运行的 Redis 实例上同时获取锁的方式来提高锁服务的可用性和安全性。

1、实现思路

RedLock 是对集群的每个节点进行加锁,如果大多数节点(N/2+1)加锁成功,则才会认为加锁成功。这样即使集群中有某个节点挂掉了,因为大部分集群节点都加锁成功了,所以分布式锁还是可以继续使用的。

2、实现代码

在 Java 开发中,可以使用 Redisson 框架很方便的实现 RedLock,具体操作代码如下:

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedisClient;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.redisson.RedissonRedLock;

public class RedLockDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建 Redisson 客户端配置
        Config config = new Config();
        config.useClusterServers()
        .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:6379",
                        "redis://127.0.0.1:6380",
                        "redis://127.0.0.1:6381"); // 假设有三个 Redis 节点
        // 创建 Redisson 客户端实例
        RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
        // 创建 RedLock 对象
        RedissonRedLock redLock = redissonClient.getRedLock("resource");
        try {
            // 尝试获取分布式锁,最多尝试 5 秒获取锁,并且锁的有效期为 5000 毫秒
            boolean lockAcquired = redLock.tryLock(5, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS); 
            if (lockAcquired) {
                // 加锁成功,执行业务代码...
            } else {
                System.out.println("Failed to acquire the lock!");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            System.err.println("Interrupted while acquiring the lock");
        } finally {
            // 无论是否成功获取到锁,在业务逻辑结束后都要释放锁
            if (redLock.isLocked()) {
                redLock.unlock();
            }
            // 关闭 Redisson 客户端连接
            redissonClient.shutdown();
        }
    }
}

3、实现原理

Redisson 中的 RedLock 是基于 RedissonMultiLock(联锁)实现的。

RedissonMultiLock 是 Redisson 提供的一种分布式锁类型,它可以同时操作多个锁,以达到对多个锁进行统一管理的目的。联锁的操作是原子性的,即要么全部锁住,要么全部解锁。这样可以保证多个锁的一致性。

RedissonMultiLock 使用示例如下:

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.multi.MultiLock;

public class RedissonMultiLockDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建 Redisson 客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        // 创建多个分布式锁实例
        RLock lock1 = redisson.getLock("lock1");
        RLock lock2 = redisson.getLock("lock2");
        RLock lock3 = redisson.getLock("lock3");

        // 创建 RedissonMultiLock 对象
        MultiLock multiLock = new MultiLock(lock1, lock2, lock3);

        // 加锁
        multiLock.lock();
        try {
            // 执行任务
            System.out.println("Lock acquired. Task started.");
            Thread.sleep(3000);
            System.out.println("Task finished. Releasing the lock.");
        } finally {
            // 释放锁
            multiLock.unlock();
        }
        // 关闭客户端连接
        redisson.shutdown();
    }
}

在示例中,我们首先创建了一个 Redisson 客户端并连接到 Redis 服务器。然后,我们使用 redisson.getLock 方法创建了多个分布式锁实例。接下来,我们通过传入这些锁实例来创建了 RedissonMultiLock 对象。

说回正题,RedissonRedLock 是基于 RedissonMultiLock 实现的这点,可以从继承关系看出。

RedissonRedLock 继承自 RedissonMultiLock,核心实现源码如下:

public class RedissonRedLock extends RedissonMultiLock {
    public RedissonRedLock(RLock... locks) {
        super(locks);
    }

    /**
     * 锁可以失败的次数,锁的数量-锁成功客户端最小的数量
     */
    @Override
    protected int failedLocksLimit() {
        return locks.size() - minLocksAmount(locks);
    }

    /**
     * 锁的数量 / 2 + 1,例如有3个客户端加锁,那么最少需要2个客户端加锁成功
     */
    protected int minLocksAmount(final List<RLock> locks) {
        return locks.size()/2 + 1;
    }

    /** 
     * 计算多个客户端一起加锁的超时时间,每个客户端的等待时间
     */
    @Override
    protected long calcLockWaitTime(long remainTime) {
        return Math.max(remainTime / locks.size(), 1);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        unlockInner(locks);
    }
}

从上述源码可以看出,Redisson 中的 RedLock 是基于 RedissonMultiLock(联锁)实现的,当 RedLock 是对集群的每个节点进行加锁,如果大多数节点,也就是 N/2+1 个节点加锁成功,则认为 RedLock 加锁成功。

4、存在问题

RedLock 主要存在以下两个问题:

  • 性能问题:RedLock 要等待大多数节点返回之后,才能加锁成功,而这个过程中可能会因为网络问题,或节点超时的问题,影响加锁的性能。
  • 并发安全性问题:当客户端加锁时,如果遇到 GC 可能会导致加锁失效,但 GC 后误认为加锁成功的安全事故,例如以下流程:
  1. 客户端 A 请求 3 个节点进行加锁。
  2. 在节点回复处理之前,客户端 A 进入 GC 阶段(存在 STW,全局停顿)。
  3. 之后因为加锁时间的原因,锁已经失效了。
  4. 客户端 B 请求加锁(和客户端 A 是同一把锁),加锁成功。
  5. 客户端 A GC 完成,继续处理前面节点的消息,误以为加锁成功。
  6. 此时客户端 B 和客户端 A 同时加锁成功,出现并发安全性问题。

5、已废弃 RedLock

因为 RedLock 存在的问题争议较大,且没有完美的解决方案,所以 Redisson 中已经废弃了 RedLock,这一点在 Redisson 官方文档中能找到,如下图所示:

6、废弃 RedLock 后的解决方案

虽然 Redisson 中已经废弃了 RedLock,但是你可以直接使用 Redisson 中的普通的加锁即可,因为它的普通锁会基于 wait 机制,等待锁将信息同步到从节点,从而保证数据一致性的,虽然不能完全避免数据一致性问题,但也能最大限度的保证数据的一致性。

课后思考

既然普通的分布式锁存在单点问题?而 RedLock 又不是最完美的解决方案,那么在分布式锁领域,谁才是最终的解决方案呢?请在评论区留下您的解决方案,以及对应的原因?

责任编辑:姜华 来源: Java中文社群
相关推荐

2019-06-19 15:40:06

分布式锁RedisJava

2019-09-09 10:09:51

分布式事务 数据库

2023-09-28 08:39:23

分布式锁Redis

2022-02-10 08:57:45

分布式线程锁

2021-07-30 00:09:21

Redlock算法Redis

2021-06-03 00:02:43

RedisRedlock算法

2023-03-05 18:23:38

分布式ID节点

2023-09-14 15:44:46

分布式事务数据存储

2020-05-28 09:35:05

分布式事务方案

2020-09-23 09:52:01

分布式WebSocketMQ

2024-03-26 12:08:53

分布式事务存储

2010-07-21 13:53:41

SQL Server分

2019-01-11 18:22:07

阿里巴巴技术开源

2020-04-26 09:48:55

Redis面试

2010-06-30 17:27:32

SQL Server数

2021-05-08 08:01:05

Session登录浏览器

2021-09-28 09:43:11

微服务架构技术

2019-07-25 15:32:35

分布式事务微服务系统架构

2023-05-18 14:02:00

分布式系统幂等性

2024-06-13 08:04:23

点赞
收藏

51CTO技术栈公众号