Redis实现的分布式红锁算法（redis红锁算法）
Redis实现的分布式红锁算法
分布式系统中的分布式锁是非常重要的一种机制，它通过协调多个节点的同步访问，保证了系统的正确性和一致性。而在实际应用场景中，由于分布式锁的实现涉及到网络通信、并发控制等诸多问题，因此其实现难度较大。
在此背景下，Redis提供了一种名为“红锁”的分布式锁算法，该算法基于Redis的事务特性和乐观锁机制，保证了分布式锁的可靠性和高效性，成为了实现分布式锁的优秀方案之一。
红锁算法的基本思想
红锁算法的基本思想是：当我们需要获取分布式锁时，如果同时在多个Redis节点上进行锁定操作，那么只有在大部分节点上锁定成功才算真正获取了锁。这样做的目的是为了保证只有一个节点能够成功获取到锁，从而避免了分布式系统中的并发问题。
红锁算法的实现步骤
红锁算法的实现步骤如下：
1. 对每个需要进行锁定的Redis节点进行加锁操作，使用SET命令尝试向Redis节点上写入“Redlock:$resource_key”这样一个键值对；
2. 对每个进行了加锁操作的Redis节点，获取到当前时间的时间戳，并计算出一个过期时间，尝试用EXPIRE命令为“Redlock:$resource_key”设置一个相应的过期时间；
3. 统计在不同Redis节点上加锁成功的数量，如果多数节点上加锁成功，那么这个请求就可以获得锁了；
4. 如果在加锁的过程中出现了某个Redis节点加锁失败或过期，那么在该节点上的锁变为了无效状态，需要对其进行解锁操作，使用DEL命令删除“Redlock:$resource_key”对应的键值对即可。
红锁算法的代码实现
红锁算法的代码实现需要使用Redis事务机制，首先需要封装一个Lua脚本，将以上实现步骤封装进去，实现一次性的事务操作。具体实现代码如下：
“`lua
— Redlock Algorithm
— Author: Github@fcambus
— License : BSD, see LICENSE for more detls
— This function attempts to lock a resource using Redlock
— It returns the number of locks obtned, and the milliseconds validity time of the lock
— Returns 0, nil if no lock was obtned.
local _lock = function(redis, resource, val, ttl)
local ttl = math.ceil(ttl)
local n = 0
local start_time = redis:time()[1]*1000
while (redis:time()*1000 – start_time)
for i, red in iprs(redis.peer) do
if red:SET(resource,val,’NX’,’PX’,ttl) then
n = n + 1
end
end
if n >= (#redis.peer/2)+1 then
return n, tonumber(ttl)
end
for i, red in iprs(redis.peer) do
if red:TTL(resource) == -1 then
red:DEL(resource)
end
end
local sleepTime = math.random(10)
redis:command(‘US’, sleepTime*1000)
end
for i, red in iprs(redis.peer) do
if red:GET(resource) == val then
red:DEL(resource)
end
end
return 0, nil
end
— This function unlocks a resource by redis key.
— Returns true if successful, false if otherwise
local _unlock = function(redis, resource, val)
for i, red in iprs(redis.peer) do
if red:GET(resource) == val then
return red:DEL(resource) == 1
end
end
return false
end
— Returns a table which defines the specified number of hashes to be used in the distributed lock algorithm
— Each hash table contns a redis client and a boolean that states whether the redis client is connected or not.
local _redlocks = function(redis, hosts)
local redlocks = {}
for i, host in iprs(hosts) do
local client, err = redis.connect(host.host, host.port)
if err == nil then
redlocks[#redlocks+1] = {
conn = client,
host = host.host,
port = host.port,
avlable = true
}
end
end
return redlocks
end
— Acquires a lock on the specified Redis cluster
local acquire_lock = function(redis, resource, ttl, retry_count, retry_delay)
retry_count = retry_count or 3
retry_delay = retry_delay or 100
— create a uuid to use as lock value
local val = string.format(‘%s:%s:%d’, os.clock(), math.random(), coroutine.running() or ‘0’):gsub(“%.”, “”)
for i = 1, retry_count do
local n, ttl = _lock(redis, resource, val, ttl)
if n ~= 0 then
return val, ttl
end
redis:command(‘US’, math.random(10)*retry_delay)
end
return false
end
— Releases a lock on the specified Redis cluster
local release_lock = function(redis, resource, val)
return _unlock(redis, resource, val)
end
— Mn function: attempt to obtn a lock on a specified resource, executing the specified function when the lock is obtned
— Returns true if lock was obtned, false if fled to obtn the lock
local redlock = function(redis_hosts, resource, ttl, func)
local redis = {}
redis.peer = _redlocks(redis, redis_hosts)
if #redis.peer == 0 then
return false
end
local val, ttl = acquire_lock(redis, resource, ttl)
if val then
local ok, ret = pcall(func)
release_lock(redis, resource, val)
if ok then
return ret
else
error(ret)
end
else
return false
end
end
红锁算法的不足及优化
红锁算法虽然是一种较为可靠的分布式锁算法方案，但同时也存在一些不足之处，例如：
1. 红锁算法的实现依赖于系统时间的同步，如果系统时间存在差异，可能会导致加锁失败或者误解锁；
2. 红锁算法需要频繁地进行加锁和解锁操作，可能存在较高的网络通信压力。
为了解决这些问题，可以在红锁算法的基础上进行一些修改和优化，例如引入NTP时间同步机制、增加分布式缓存机制等等，来提升红锁算法的可靠性和高效性。
总结
分布式系统中的分布式锁是非常重要的一种机制，而红锁算法则是一种能够实现分布式锁的优秀算法方案。在实际应用场景中，我们可以通过借助Redis的事务特性和乐观锁机制，快速实现红锁算法，从而保证了系统的正确性和一致性。同时，我们也需要在使用红锁算法时注意其可能存在的不足之处，并在实际应用中进行相应的优化和完善。
