Redis分布式锁如何实现续期
Redis分布式锁如何续期
Redis分布式锁的正确姿势
据肥朝了解,很多同学在用分布式锁时,都是直接百度搜索找一个Redis分布式锁工具类就直接用了.关键是该工具类中还充斥着很多System.out.println();等语句.其实Redis分布式锁比较正确的姿势是采用redisson这个客户端工具.具体介绍可以搜索最大的同性交友网站github.
如何回答
首先如果你之前用Redis的分布式锁的姿势正确,并且看过相应的官方文档的话,这个问题So easy.我们来看
坦白说,如果你英文棒棒哒那么看英文文档可能更好理解
By default lock watchdog timeout is 30 seconds and can be changed through Config.lockWatchdogTimeout setting.
但是你如果看的是中文文档
看门狗检查锁的超时时间默认是30秒
这句话肥朝从语文角度分析就是一个歧义句,他有两个意思
1.看门狗默认30秒去检查一次锁的超时时间
2.看们狗会去检查锁的超时时间,锁的时间时间默认是30秒
看到这里,我希望大家不要黑我的小学体育老师,虽然他和语文老师是同个人.语文不行,我们可以源码来凑!
源码分析
我们根据官方文档给出的例子,写了一个最简单的demo,例子根据上面截图中Ctr+C和Ctr+V一波操作,如下
public static void main(String[] args) throws Exception {
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress(“redis://127.0.0.1:6379”);
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RLock lock = redisson.getLock(“anyLock”);
lock.lock();
//lock.unlock();
}
}
create
从这里我们知道,internalLockLeaseTime 和 lockWatchdogTimeout这两个参数是相等的.
lockWatchdogTimeout默认值如下
private long lockWatchdogTimeout = 30 * 1000;
public long getLockWatchdogTimeout() {
return lockWatchdogTimeout;
}
//省略无关代码
}
从internalLockLeaseTime这个单词也可以看出,这个加的分布式锁的超时时间默认是30秒.但是还有一个问题,那就是这个看门狗,多久来延长一次有效期呢?我们往下看
lock
从我图中框起来的地方我们就知道了,获取锁成功就会开启一个定时任务,也就是watchdog,定时任务会定期检查去续期renewExpirationAsync(threadId).
这里定时用的是netty-common包中的HashedWheelTimer,肥朝公众号已经和各大搜索引擎建立了密切的合作关系,你只需要把这个类在任何搜索引擎一搜,都能知道相关API参数的意义.
从图中我们明白,该定时调度每次调用的时间差是internalLockLeaseTime / 3.也就10秒.
真相大白
通过源码分析我们知道,默认情况下,加锁的时间是30秒.如果加锁的业务没有执行完,那么到 30-10 = 20秒的时候,就会进行一次续期,把锁重置成30秒.那这个时候可能又有同学问了,那业务的机器万一宕机了呢?宕机了定时任务跑不了,就续不了期,那自然30秒之后锁就解开了呗.
Redis分布式锁的5个坑
一、锁未被释放
这种情况是一种低级错误，就是我上边犯的错，由于当前线程 获取到redis 锁，处理完业务后未及时释放锁，导致其它线程会一直尝试获取锁阻塞，例如：用Jedis客户端会报如下的错误信息
redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool
redis线程池已经没有空闲线程来处理客户端命令。
解决的方法也很简单，只要我们细心一点，拿到锁的线程处理完业务及时释放锁，如果是重入锁未拿到锁后，线程可以释放当前连接并且sleep一段时间。
while (true) {
boolean flag = this.getLock(key);
if (flag) {
TODO ………
} else {
// 释放当前redis连接
redis.close();
// 休眠1000毫秒
sleep(1000);
}
}
}
二、B的锁被A给释放了
我们知道Redis实现锁的原理在于 SETNX命令。当 key不存在时将 key的值设为 value ，返回值为 1；若给定的 key已经存在，则 SETNX不做任何动作，返回值为 0 。
我们来设想一下这个场景：A、B两个线程来尝试给key myLock加锁，A线程先拿到锁（假如锁3秒后过期），B线程就在等待尝试获取锁，到这一点毛病没有。
那如果此时业务逻辑比较耗时，执行时间已经超过redis锁过期时间，这时A线程的锁自动释放（删除key），B线程检测到myLock这个key不存在，执行 SETNX命令也拿到了锁。
但是，此时A线程执行完业务逻辑之后，还是会去释放锁（删除key），这就导致B线程的锁被A线程给释放了。
为避免上边的情况，一般我们在每个线程加锁时要带上自己独有的value值来标识，只释放指定value的key，否则就会出现释放锁混乱的场景。
三、数据库事务超时
emm~ 聊redis锁咋还扯到数据库事务上来了？别着急往下看，看下边这段代码：
public void lock() {
while (true) {
boolean flag = this.getLock(key);
if (flag) {
insert();
}
}
}
给这个方法添加一个@Transaction注解开启事务，如代码中抛出异常进行回滚，要知道数据库事务可是有超时时间限制的，并不会无条件的一直等一个耗时的数据库操作。
比如：我们解析一个大文件，再将数据存入到数据库，如果执行时间太长，就会导致事务超时自动回滚。
一旦你的key长时间获取不到锁，获取锁等待的时间远超过数据库事务超时时间，程序就会报异常。
一般为解决这种问题，我们就需要将数据库事务改为手动提交、回滚事务。
DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;
@Transaction
public void lock() {
//手动开启事务
TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
try {
while (true) {
boolean flag = this.getLock(key);
if (flag) {
insert();
//手动提交事务
dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);
}
}
} catch (Exception e) {
//手动回滚事务
dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);
}
}
四、锁过期了，业务还没执行完
这种情况和我们上边提到的第二种比较类似，但解决思路上略有不同。
同样是redis分布式锁过期，而业务逻辑没执行完的场景，不过，这里换一种思路想问题，把redis锁的过期时间再弄长点不就解决了吗？
那还是有问题，我们可以在加锁的时候，手动调长redis锁的过期时间，可这个时间多长合适？业务逻辑的执行时间是不可控的，调的过长又会影响操作性能。
要是redis锁的过期时间能够自动续期就好了。
为了解决这个问题我们使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上。
redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可。
redisson在加锁成功后，会注册一个定时任务监听这个锁，每隔10秒就去查看这个锁，如果还持有锁，就对过期时间进行续期。默认过期时间30秒。这个机制也被叫做：“看门狗”，这名字。。。
举例子：假如加锁的时间是30秒，过10秒检查一次，一旦加锁的业务没有执行完，就会进行一次续期，把锁的过期时间再次重置成30秒。
通过分析下边redisson的源码实现可以发现，不管是加锁、解锁、续约都是客户端把一些复杂的业务逻辑，通过封装在Lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。
@Service
public class RedisDistributionLockPlus {
/**
* 加锁超时时间，单位毫秒， 即：加锁时间内执行完操作，如果未完成会有并发现象
*/
private static final long DEFAULT_LOCK_TIMEOUT = 30;
private static final long TIME_SECONDS_FIVE = 5 ;
/**
* 每个key的过期时间 {@link LockContent}
*/
private Map<String, LockContent> lockContentMap = new ConcurrentHashMap<>(512);
/**
* redis执行成功的返回
*/
private static final Long EXEC_SUCCESS = 1L;
/**
* 获取锁lua脚本， k1：获锁key, k2：续约耗时key, arg1:requestId，arg2：超时时间
*/
private static final String LOCK_SCRIPT = “if redis.call(‘exists’, KEYS[2]) == 1 then ARGV[2] = math.floor(redis.call(‘get’, KEYS[2]) + 10) end ” +
“if redis.call(‘exists’, KEYS[1]) == 0 then ” +
“local t = redis.call(‘set’, KEYS[1], ARGV[1], ‘EX’, ARGV[2]) ” +
“for k, v in pairs(t) do ” +
“if v == ‘OK’ then return tonumber(ARGV[2]) end ” +
“end ” +
“return 0 end”;
/**
* 释放锁lua脚本, k1：获锁key, k2：续约耗时key, arg1:requestId，arg2：业务耗时 arg3: 业务开始设置的timeout
*/
private static final String UNLOCK_SCRIPT = “if redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1] then ” +
“local ctime = tonumber(ARGV[2]) ” +
“local biz_timeout = tonumber(ARGV[3]) ” +
“if ctime > 0 then ” +
“if redis.call(‘exists’, KEYS[2]) == 1 then ” +
“local avg_time = redis.call(‘get’, KEYS[2]) ” +
“avg_time = (tonumber(avg_time) * 8 + ctime * 2)/10 ” +
“if avg_time >= biz_timeout – 5 then redis.call(‘set’, KEYS[2], avg_time, ‘EX’, 24*60*60) ” +
“else redis.call(‘del’, KEYS[2]) end ” +
“elseif ctime > biz_timeout -5 then redis.call(‘set’, KEYS[2], ARGV[2], ‘EX’, 24*60*60) end ” +
“end ” +
“return redis.call(‘del’, KEYS[1]) ” +
“else return 0 end”;
/**
* 续约lua脚本
*/
private static final String RENEW_SCRIPT = “if redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘expire’, KEYS[1], ARGV[2]) else return 0 end”;
private final StringRedisTemplate redisTemplate;
public RedisDistributionLockPlus(StringRedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
ScheduleTask task = new ScheduleTask(this, lockContentMap);
// 启动定时任务
ScheduleExecutor.schedule(task, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 加锁
* 取到锁加锁，取不到锁一直等待知道获得锁
*
* @param lockKey
* @param requestId 全局唯一
* @param expire 锁过期时间, 单位秒
* @return
*/
public boolean lock(String lockKey, String requestId, long expire) {
log.info(“开始执行加锁, lockKey ={}, requestId={}”, lockKey, requestId);
for (; ; ) {
// 判断是否已经有线程持有锁，减少redis的压力
LockContent lockContentOld = lockContentMap.get(lockKey);
boolean unLocked = null == lockContentOld;
// 如果没有被锁，就获取锁
if (unLocked) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 计算超时时间
long bizExpire = expire == 0L ? DEFAULT_LOCK_TIMEOUT : expire;
String lockKeyRenew = lockKey + “_renew”;
RedisScript<Long> script = RedisScript.of(LOCK_SCRIPT, Long.class);
List<String> keys = new ArrayList<>();
keys.add(lockKey);
keys.add(lockKeyRenew);
Long lockExpire = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(bizExpire));
if (null != lockExpire && lockExpire > 0) {
// 将锁放入map
LockContent lockContent = new LockContent();
lockContent.setStartTime(startTime);
lockContent.setLockExpire(lockExpire);
lockContent.setExpireTime(startTime + lockExpire * 1000);
lockContent.setRequestId(requestId);
lockContent.setThread(Thread.currentThread());
lockContent.setBizExpire(bizExpire);
lockContent.setLockCount(1);
lockContentMap.put(lockKey, lockContent);
log.info(“加锁成功, lockKey ={}, requestId={}”, lockKey, requestId);
return true;
}
}
// 重复获取锁，在线程池中由于线程复用，线程相等并不能确定是该线程的锁
if (Thread.currentThread() == lockContentOld.getThread()
&& requestId.equals(lockContentOld.getRequestId())){
// 计数 +1
lockContentOld.setLockCount(lockContentOld.getLockCount()+1);
return true;
}
// 如果被锁或获取锁失败，则等待100毫秒
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
// 这里用lombok 有问题
log.error(“获取redis 锁失败, lockKey ={}, requestId={}”, lockKey, requestId, e);
return false;
}
}
}
/**
* 解锁
*
* @param lockKey
* @param lockValue
*/
public boolean unlock(String lockKey, String lockValue) {
String lockKeyRenew = lockKey + “_renew”;
LockContent lockContent = lockContentMap.get(lockKey);
long consumeTime;
if (null == lockContent) {
consumeTime = 0L;
} else if (lockValue.equals(lockContent.getRequestId())) {
int lockCount = lockContent.getLockCount();
// 每次释放锁， 计数 -1，减到0时删除redis上的key
if (–lockCount > 0) {
lockContent.setLockCount(lockCount);
return false;
}
consumeTime = (System.currentTimeMillis() – lockContent.getStartTime()) / 1000;
} else {
log.info(“释放锁失败，不是自己的锁。”);
return false;
}
// 删除已完成key，先删除本地缓存，减少redis压力, 分布式锁，只有一个，所以这里不加锁
lockContentMap.remove(lockKey);
RedisScript<Long> script = RedisScript.of(UNLOCK_SCRIPT, Long.class);
List<String> keys = new ArrayList<>();
keys.add(lockKey);
keys.add(lockKeyRenew);
Long result = redisTemplate.execute(script, keys, lockValue, Long.toString(consumeTime),
Long.toString(lockContent.getBizExpire()));
return EXEC_SUCCESS.equals(result);
}
/**
* 续约
*
* @param lockKey
* @param lockContent
* @return true:续约成功，false:续约失败（1、续约期间执行完成，锁被释放 2、不是自己的锁，3、续约期间锁过期了（未解决））
*/
public boolean renew(String lockKey, LockContent lockContent) {
// 检测执行业务线程的状态
Thread.State state = lockContent.getThread().getState();
if (Thread.State.TERMINATED == state) {
log.info(“执行业务的线程已终止,不再续约 lockKey ={}, lockContent={}”, lockKey, lockContent);
return false;
}
String requestId = lockContent.getRequestId();
long timeOut = (lockContent.getExpireTime() – lockContent.getStartTime()) / 1000;
RedisScript<Long> script = RedisScript.of(RENEW_SCRIPT, Long.class);
List<String> keys = new ArrayList<>();
keys.add(lockKey);
Long result = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(timeOut));
log.info(“续约结果，True成功，False失败 lockKey ={}, result={}”, lockKey, EXEC_SUCCESS.equals(result));
return EXEC_SUCCESS.equals(result);
}
static class ScheduleExecutor {
public static void schedule(ScheduleTask task, long initialDelay, long period, TimeUnit unit) {
long delay = unit.toMillis(initialDelay);
long period_ = unit.toMillis(period);
// 定时执行
new Timer(“Lock-Renew-Task”).schedule(task, delay, period_);
}
}
static class ScheduleTask extends TimerTask {
private final RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock;
private final Map<String, LockContent> lockContentMap;
public ScheduleTask(RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock, Map<String, LockContent> lockContentMap) {
this.redisDistributionLock = redisDistributionLock;
this.lockContentMap = lockContentMap;
}
@Override
public void run() {
if (lockContentMap.isEmpty()) {
return;
}
Set<Map.Entry<String, LockContent>> entries = lockContentMap.entrySet();
for (Map.Entry<String, LockContent> entry : entries) {
String lockKey = entry.getKey();
LockContent lockContent = entry.getValue();
long expireTime = lockContent.getExpireTime();
// 减少线程池中任务数量
if ((expireTime – System.currentTimeMillis())/ 1000 < TIME_SECONDS_FIVE) {
//线程池异步续约
ThreadPool.submit(() -> {
boolean renew = redisDistributionLock.renew(lockKey, lockContent);
if (renew) {
long expireTimeNew = lockContent.getStartTime() + (expireTime – lockContent.getStartTime()) * 2 – TIME_SECONDS_FIVE * 1000;
lockContent.setExpireTime(expireTimeNew);
} else {
// 续约失败，说明已经执行完 OR redis 出现问题
lockContentMap.remove(lockKey);
}
});
}
}
}
}
}
五、redis主从复制的坑
redis高可用最常见的方案就是主从复制（master-slave），这种模式也给redis分布式锁挖了一坑。
redis cluster集群环境下，假如现在A客户端想要加锁，它会根据路由规则选择一台master节点写入key mylock，在加锁成功后，master节点会把key异步复制给对应的slave节点。
如果此时redis master节点宕机，为保证集群可用性，会进行主备切换，slave变为了redis master。B客户端在新的master节点上加锁成功，而A客户端也以为自己还是成功加了锁的。
此时就会导致同一时间内多个客户端对一个分布式锁完成了加锁，导致各种脏数据的产生。
至于解决办法嘛，目前看还没有什么根治的方法，只能尽量保证机器的稳定性，减少发生此事件的概率。
小结一下：上面就是我在使用Redis 分布式锁时遇到的一些坑，有点小感慨，经常用一个方法填上这个坑，没多久就发现另一个坑又出来了，其实根本没有什么十全十美的解决方案，哪有什么银弹，只不过是在权衡利弊后，选一个在接受范围内的折中方案而已。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
