当前位置:

首页 > 编程开发 > Redis中Redisson红锁使用原理是什么

Redis中Redisson红锁使用原理是什么

为什么使用Redis的红锁主从结构分布式锁的问题实现Redis分布式锁的最简单的方法就是在Redis中创建一个key,这个key有一个失效时间(TTL),以保证锁最终会被自动释放掉。当客户端释放资源(解锁)的时候,会删除掉这个key。从表面上看似乎效果不错,但有一个严重的单点失败问题:如果Redis挂了怎么办?你可能会说,可以通过增加一个slave节点解决这个问题。但这通常是行不通的。这样做,我们不能实现资源的独享,因为Redis的主从同步通常是异步的。在这种场景(主从结构)中存在明显的竞态:客户端A从m

为什么使用Redis的红锁

主从结构分布式锁的问题

实现Redis分布式锁的最简单的方法就是在Redis中创建一个key,这个key有一个失效时间(TTL),以保证锁最终会被自动释放掉。当客户端释放资源(解锁)的时候,会删除掉这个key。

从表面上看似乎效果不错,但有一个严重的单点失败问题:如果Redis挂了怎么办?你可能会说,可以通过增加一个slave节点解决这个问题。但这通常是行不通的。这样做,我们不能实现资源的独享,因为Redis的主从同步通常是异步的。

在这种场景(主从结构)中存在明显的竞态:

  • 客户端A从master获取到锁

  • 在master将锁同步到slave之前,master宕掉了。

  • slave节点被晋级为master节点

  • 客户端B从新的master获取到锁

    • 这个锁对应的资源之前已经被客户端A已经获取到了。安全失效!

有时候程序就是这么巧,比如说正好一个节点挂掉的时候,多个客户端同时取到了锁。如果你可以接受这种小概率错误,那用这个基于复制的方案就完全没有问题。否则的话,我们建议你实现下面描述的解决方案。

解决方案:使用红锁

简介

Redis中针对此种情况,引入了红锁的概念。红锁采用主节点过半机制,即获取锁或者释放锁成功的标志为:在过半的节点上操作成功。

原理

在Redis的分布式环境中,我们假设有N个Redis master。这些节点完全互相独立,不存在主从复制或者其他集群协调机制。之前我们已经描述了在Redis单实例下怎么安全地获取和释放锁。我们确保将在每(N)个实例上使用此方法获取和释放锁。在这个样例中,我们假设有5个Redis master节点,这是一个比较合理的设置,所以我们需要在5台机器上面或者5台虚拟机上面运行这些实例,这样保证他们不会同时都宕掉。

为了取到锁,客户端应该执行以下操作:

  • 获取当前Unix时间,以毫秒为单位。

  • 依次尝试从N个实例,使用相同的key和随机值获取锁。

    • 向Redis设置锁时,客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间,这个超时时间应该小于锁的失效时间。

    • 例如你的锁自动失效时间为10秒,则超时时间应该在5-50毫秒之间。这样可以避免服务器端Redis已经挂掉的情况下,客户端还在死死地等待响应结果。如果服务器端没有在规定时间内响应,客户端应该尽快尝试另外一个Redis实例。

  • 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间(步骤1记录的时间)得到获取锁使用的时间。

    • 仅当从大多数(这里是3个节点)的Redis节点都取到锁,且使用的时间小于锁失效时间时,锁才算获取成功。

  • 如果取到了锁,key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间(步骤3计算的结果)。

  • 如果因为某些原因,获取锁失败(没有在至少N/2+1个Redis实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间),客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁(即便某些Redis实例根本就没有加锁成功)。

Redisson红锁实例

官网

 官方github:8. 分布式锁和同步器 · redisson/redisson Wik

基于Redis的Redisson红锁RedissonRedLock对象实现了Redlock介绍的加锁算法。该对象也可以用来将多个RLock对象关联为一个红锁,每个RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。

RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");
 
RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁:lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功。
lock.lock();
...
lock.unlock();

大家都知道,如果负责储存某些分布式锁的某些Redis节点宕机以后,而且这些锁正好处于锁住的状态时,这些锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生,Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗,它的作用是在Redisson实例被关闭前,不断的延长锁的有效期。默认情况下,看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟,也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。

另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。

RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 给lock1,lock2,lock3加锁,如果没有手动解开的话,10秒钟后将会自动解开
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
 
// 为加锁等待100秒时间,并在加锁成功10秒钟后自动解开
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
lock.unlock();

Redisson红锁原理

RedissonRedLock extends RedissonMultiLock,所以实际上,redLock.tryLock实际调用:org.redisson.RedissonMultiLock.java#tryLock(),进而调用到其同类的tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) ,入参为:tryLock(-1, -1, null)

org.redisson.RedissonMultiLock.java#tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit)源码如下:

final List locks = new ArrayList<>();
 
/**
 * Creates instance with multiple {@link RLock} objects.
 * Each RLock object could be created by own Redisson instance.
 *
 * @param locks - array of locks
 */
public RedissonMultiLock(RLock... locks) {
    if (locks.length == 0) {
        throw new IllegalArgumentException("Lock objects are not defined");
    }
    this.locks.addAll(Arrays.asList(locks));
}
 
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    long newLeaseTime = -1;
    if (leaseTime != -1) {
        newLeaseTime = unit.toMillis(waitTime)*2;
    }
    
    long time = System.currentTimeMillis();
    long remainTime = -1;
    if (waitTime != -1) {
        remainTime = unit.toMillis(waitTime);
    }
    long lockWaitTime = calcLockWaitTime(remainTime);
    /**
     * 1. 允许加锁失败节点个数限制(N-(N/2+1))
     */
    int failedLocksLimit = failedLocksLimit();
    /**
     * 2. 遍历所有节点通过EVAL命令执行lua加锁
     */
    List acquiredLocks = new ArrayList<>(locks.size());
    for (ListIterator iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {
        RLock lock = iterator.next();
        boolean lockAcquired;
        /**
         *  3.对节点尝试加锁
         */
        try {
            if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {
                lockAcquired = lock.tryLock();
            } else {
                long awaitTime = Math.min(lockWaitTime, remainTime);
                lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
            }
        } catch (RedisResponseTimeoutException e) {
            // 如果抛出这类异常,为了防止加锁成功,但是响应失败,需要解锁所有节点
            unlockInner(Arrays.asList(lock));
            lockAcquired = false;
        } catch (Exception e) {
            // 抛出异常表示获取锁失败
            lockAcquired = false;
        }
        
        if (lockAcquired) {
            /**
             *4. 如果获取到锁则添加到已获取锁集合中
             */
            acquiredLocks.add(lock);
        } else {
            /**
             * 5. 计算已经申请锁失败的节点是否已经到达 允许加锁失败节点个数限制 (N-(N/2+1))
             * 如果已经到达, 就认定最终申请锁失败,则没有必要继续从后面的节点申请了
             * 因为 Redlock 算法要求至少N/2+1 个节点都加锁成功,才算最终的锁申请成功
             */
            if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {
                break;
            }
 
            if (failedLocksLimit == 0) {
                unlockInner(acquiredLocks);
                if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {
                    return false;
                }
                failedLocksLimit = failedLocksLimit();
                acquiredLocks.clear();
                // reset iterator
                while (iterator.hasPrevious()) {
                    iterator.previous();
                }
            } else {
                failedLocksLimit--;
            }
        }
 
        /**
         * 6.计算 目前从各个节点获取锁已经消耗的总时间,如果已经等于最大等待时间,则认定最终申请锁失败,返回false
         */
        if (remainTime != -1) {
            remainTime -= System.currentTimeMillis() - time;
            time = System.currentTimeMillis();
            if (remainTime <= 0) {
                unlockInner(acquiredLocks);
                return false;
            }
        }
    }
 
    if (leaseTime != -1) {
        List> futures = new ArrayList<>(acquiredLocks.size());
        for (RLock rLock : acquiredLocks) {
            RFuture future = ((RedissonLock) rLock).expireAsync(unit.toMillis(leaseTime), TimeUnit.MILLISECONDS);
            futures.add(future);
        }
        
        for (RFuture rFuture : futures) {
            rFuture.syncUninterruptibly();
        }
    }
 
    /**
     * 7.如果逻辑正常执行完则认为最终申请锁成功,返回true
     */
    return true;
}
本文内容来源于互联网,如有侵权请联系删除。
作者最新文章
编程开发
相关文章 更多
using namespace 使用中遇到的问题怎么解决
using namespace 使用中遇到的问题怎么解决

命名空间的基本概念与常见引入问题在C++等编程语言中,命名空间(namespace)是一种将代码标识符(如变量、函数、类名)封装在特定名称下的机制,其主要目的是避免命名冲突,尤其是在大型项目或使用多个第三方库时。使用“using namespace”指令可以将指定命名空间中的所有名称引入当前作用域,

c语言函数递归 实操经验总结:这些技巧很实用
c语言函数递归 实操经验总结:这些技巧很实用

理解递归的基本原理在C语言中,递归是一种函数调用自身的编程技术。要掌握它,首先需要理解其核心思想:将一个复杂的大问题,分解为一个或几个与原问题相似但规模更小的子问题,直到子问题足够简单,可以直接求解。这个过程通常包含两个关键部分:递归出口和递归体。递归出口定义了问题何时不再继续分解,即最简单、可直接

c语言函数递归 怎么选?常见方案对比分析
c语言函数递归 怎么选?常见方案对比分析

递归函数的基本概念与适用场景在C语言编程中,递归是一种函数调用自身的编程技巧。它并非适用于所有问题,但在处理某些具有自相似结构的问题时,能提供极其清晰和优雅的解决方案。递归的核心思想是将一个大规模问题分解为一个或多个同类型但规模更小的子问题,直到子问题简单到可以直接求解。典型的适用场景包括树形结构的

Objective-C 内存管理入门:从 alloc 到 dealloc 的生命周期详解
Objective-C 内存管理入门:从 alloc 到 dealloc 的生命周期详解

理解内存管理的基石在Objective-C的编程世界中,内存管理是开发者必须掌握的核心技能之一。它直接关系到应用的性能、稳定性与资源利用效率。与一些采用自动垃圾回收机制的语言不同,Objective-C在很长一段时间里,依赖一套基于引用计数的、需要开发者部分介入的管理规则。这套规则的核心思想是明确的

如何正确使用 dealloc 以避免 iOS 应用中的内存泄漏
如何正确使用 dealloc 以避免 iOS 应用中的内存泄漏

理解 dealloc 的角色与时机在 iOS 应用开发中,内存管理是保障应用性能与稳定性的基石。dealloc 方法是 Objective-C 中对象生命周期结束时的关键回调,它标志着对象即将被系统回收内存。正确理解其触发时机至关重要:当一个对象的引用计数降为零时,运行时系统会自动调用该对象的 de

深入理解 Objective-C 中的 dealloc 方法:内存管理核心机制
深入理解 Objective-C 中的 dealloc 方法:内存管理核心机制

内存管理的基石在Objective-C的世界里,内存管理是开发者必须掌握的核心技能之一。作为一门在手动引用计数(MRC)时代诞生的语言,Objective-C要求程序员对对象的生命周期有清晰的认识。dealloc方法正是这一生命周期中至关重要的终点站。它是一个实例方法,当对象的引用计数降为零时,系统

理解 native2ascii:Java 国际化开发中的字符编码工具
理解 native2ascii:Java 国际化开发中的字符编码工具

native2ascii 工具的基本定位在Ja va应用程序的国际化与本地化开发过程中,处理非拉丁字符集是一个常见且关键的环节。Ja va内部使用Unicode字符集来统一表示全球各种语言的文字,但其属性文件(.properties)在历史上要求使用ASCII编码,或者更准确地说,要求非ASCII字

如何使用 native2ascii 转换中文字符为 Unicode 转义序列
如何使用 native2ascii 转换中文字符为 Unicode 转义序列

理解 native2ascii 工具的基本用途在软件开发,特别是涉及国际化处理的场景中,开发者常常需要处理不同编码的文本资源。native2ascii 是 Ja va 开发工具包(JDK)中提供的一个命令行实用程序,其主要功能是将包含本地字符编码(非ASCII字符)的文件,转换为包含 Unicode

Java native2ascii 命令详解:解决属性文件乱码问题
Java native2ascii 命令详解:解决属性文件乱码问题

native2ascii 命令的由来与作用在Ja va开发中,处理国际化资源文件是一个常见需求。资源文件通常以.properties格式存储,用于支持多语言界面。然而,Ja va属性文件默认采用ISO-8859-1字符集编码,这导致了一个直接的问题:当文件中包含非拉丁字符(如中文、日文、韩文等)时,

一个 memwatch 实战案例:定位野指针问题
一个 memwatch 实战案例:定位野指针问题

内存监控工具的价值与挑战在软件开发,尤其是使用C/C++这类手动管理内存的语言时,内存错误是程序员最常遭遇的难题之一。其中,野指针问题因其隐蔽性和破坏性,往往成为最难定位的“幽灵”缺陷。它可能潜伏在代码中,在特定条件下才被触发,导致程序崩溃、数据损坏或难以预测的行为。传统的调试手段,如打印日志或使用

查看更多
精品专题 更多
装机必备
装机必备

正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

Windows
Windows

正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

macOS软件
macOS软件

正软商城macOS软件专区,精选适用于Mac电脑的办公、设计、影音、效率、开发和系统工具,提供软件功能介绍、macOS兼容版本、正版授权及购买下载服务。

Mac软件 更多
灵活计算器
灵活计算器
macOS/iOS/Android

灵活计算器是一款笔记式算数应用,支持实时计算、动态关联和云端同步功能。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

赤友清理大师
赤友清理大师
macOS

赤友清理大师是一款为 Mac 设计的智能清理优化工具,可精准扫描垃圾、大文件、重复文件等,释放磁盘空间。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

极度公式
极度公式
Windows/macOS/Linux

极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

WINDOWS 更多
Windows 10
Windows 10
Windows

Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统,拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起,适合需要持续观察和微调设备状态的场景。

极度公式
极度公式
Windows/macOS/Linux

极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

密码键盘
密码键盘
Windows/macOS/iOS/Android

密码键盘是一款兼具安全性与便捷性的高效密码管理器。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。