Redis、Zookeeper实现分布式锁——原理与实践

Dear 丶 2023-09-30 10:13 22阅读 0赞

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Redis与分布式锁的问题已经是老生常谈了，本文尝试总结一些Redis、Zookeeper实现分布式锁的常用方案，并提供一些比较好的实践思路（基于Java）。不足之处，欢迎探讨。

### Redis分布式锁 ###

#### 单机Redis下实现分布式锁 ####

方案1：使用SET命令。  
假如当前客户端需要占有一个user\_lock的锁，它首次需要生成一个token（一个随机字符串，例如uiid），并使用该token进行加锁。

加锁命令：

redis> SET user_lock <token> EX 15 NX
    OK

EX：该键会在指定时间后指定过期，单位为秒，类似参数还有PX、EXAT、PXAT。  
NX：只有该键不存在的时候才会设置key的值。

如果user\_lock键不存在，上面Redis命令会成功创建该Redis键，并设置该键在15秒后过期。  
而其他客户端也使用该命令进行加锁，在这15秒时间内，其他客户端加锁失败（NX参数保证了该Redis键存在时命令执行失败）。  
所以，当前客户端中锁定了user\_lock，锁的有效时间为15秒。

为什么要使用token、有效期呢？有以下原因：  
（1）锁的有效期可以保证不会发生死锁的情况。通常占有锁的客户端操作完成后需要释放锁（删除Redis键），使用锁有效期后，即使占有锁的客户端故障下线，15秒后锁也会自动失效，其他客户端就可以抢占该锁，不会出现死锁的情况。  
（2）token的作用是防止客户端释放了不是自己占有的锁。如果不使用token，所以客户端都使用同一个值作为键user\_lock的值，假如客户端A占有了锁user\_lock，但由于过期时间到了，user\_lock键被Redis服务器删除，这时客户端B占有了锁。而客户端A完成操作后，直接使用DEL命令删除当前user\_lock键，这样客户端A就删除了非自己占有的锁。而为每个客户端分配一个token，并且客户端释放锁时需要检测该锁当前是否为自己所占有，即键user\_lock的值是否为自己的token，如果是才可以删除该键，就可以避免该问题。

这里涉及两个命令，可以LUA脚本保证原子性。如下面命令：

> EVAL "if redis.call('GET',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('DEL',KEYS[1]) else return 0 end" 1 user_lock <token>
    (integer) 1

从上面内容可以看到，该方案的分布式锁并不是安全的，占有锁的客户端将在锁有效时间过后自动失去锁，这时其他客户端就可以占有该锁，这样将出现两个客户端同时占有一个锁的情况，分布式锁失效了。

所以，该方案锁的有效时间就非常重要，锁的有效时间设置过短，可能会出现分布式锁失效的情况，而有效时间设置过长，那么占有锁的客户端下线后，其他客户端仍然要无效等待较长时间才可以占有该锁，性能较差。  
有没有更好一点的方案？我们看一下方案2。

方案2：自动延迟锁有效时间。  
我们可以在一开始给锁设置一个较短的有效时间，并启动一个后台线程，在该锁失效前，主动延迟该锁的有效时间，  
例如，在一开始时给锁设置有效时间为10秒，并启动一个后台线程，每隔9秒，就将锁的过期时间修改为当前时间10秒后。  
示意代码如下：

new Thread(new Runnable() {
        public void run() {
            while(lockIsExist) {
                redis.call("EXPIRE user_lock 10");
                Thread.sleep(1000 * 9);
            }
        }
    }).start();

这样就可以保证当前占用客户端的锁不会因为时间到期而失效，避免了分布式锁失效的问题，并且如果当前客户端故障下线，由于没有后台线程定时延迟锁有效时间，该锁也会很快自动失效。  
提示；当前客户端释放锁的时候，需要停止该后台线程或者修改lockIsExist为false。

Java客户端Redisson提供了该方案，使用非常方便。  
下面介绍一下如何使用Redisson实现Redis分布式锁。  
（1）添加Redisson引用。

<dependency>
        <groupId>org.redisson</groupId>
        <artifactId>redisson</artifactId>
        <version>3.16.4</version>
    </dependency>

（2）使用示例如下：

Config config = new Config();
    config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
    RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
    
    RLock lock = redissonClient.getLock("user_lock");
    lock.lock();
    try {
    // process...
    } finally {
        lock.unlock();
    }

如果没有特殊原因，建议直接使用Redisson提供的分布式锁。

但这种方式就一定安全吗？  
大家考虑这样一种场景，假如获得锁的客户端因为CPU负载过高或者GC等原因，负责延迟锁过期时间的线程没法按时获得CPU去执行任务，则同样会出现锁失效的场景。

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picture 2

该场景暂时没有比较好的处理方案，也不展开。

#### Sentinel、Cluster模式下实现分布式锁 ####

实际生产环境中比较少使用单节点的Redis，通常会部署Sentinel、Cluster模型部署Redis集群，Redis在这两种模式下线实现分布式锁会有一个很麻烦的问题了。  
为了保证高性能，Redis主从同步使用的是异步模式，就是说Redis主节点返回SET命令成功响应时，Redis从节点可能还没有同步该命令。  
如果这时主节点故障下线了，那么就会出现以下情况：  
（1）Sentinel、Cluster模式会选举一个从节点成为新主节点，而这个主节点是没有执行SET命令的。也就是说这时客户端并没有占有锁。  
（2）客户端收到（之前主节点返回的）SET命令的成功响应，以为自己占有锁成功。  
这时其他客户端也请求这个锁，也能占有这个锁，这时就会出现分布式锁失效的情况。

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picture 3

出现这个情况的本质是Redis使用了异步复制的方式同步主从节点数据，并不严格保证主从节点数据的一致性。  
对此，Redis作者提出了RedLock算法，大概方案是部署多个单独的Redis主节点，并将SET命令同时发送到多个节点，当收到半数以上Redis主节点返回成功后，则认为加锁成功。  
这种机制感觉与分布式一致性算法（如Raft算法）中利用的“Quorum机制”基本一致吧。  
关于该方案是否能真正保证分布式锁安全，Redis作者与另一位大佬Martin爆发了热烈的讨论，本文偏向实战内容，这里不一一展示RedLock算法细节。

即使该算法可以真正保证分布式锁安全，如果你要使用该方案，也很麻烦，需要另外部署多个Redis主节点，还需要支持该算法的可靠的客户端。考虑这些情况，如果在严格要求分布式锁安全的情况，使用ZooKeeper、Etcd等严格保证数据一致性的组件更合适。

### Zookeeper分布式锁 ###

Zookeeper由于保证集群数据一致，并自带Watch，客户端过期失效检测等机制，非常适合实现分布式锁。  
Zookeeper实现分布式锁的方式很简单，客户端通过创建临时节点来锁定分布式锁，如果创建成功，则加锁成功，否则，说明该锁已经被其他客户端锁定，这时当前客户端监听该临时节点变化，如果该临时节点被删除，则可以再次尝试锁定该分布式锁。  
虽然ZooKeeper实现分布锁的不同方案细节不同，但整体基本基于该方案进行扩展。

这里推荐使用Curator框架（Netflix提供的ZooKeeper客户端）实现分布式锁，非常方便。  
下面介绍一下Curator的使用。  
（1）引入Curator引用

<dependency>
        <groupId>org.apache.curator</groupId>
        <artifactId>curator-framework</artifactId>
        <version>3.3.0</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.curator</groupId>
        <artifactId>curator-recipes</artifactId>
        <version>3.3.0</version>
    </dependency>

注意Curator版本与ZooKeeper版本对应。

（2）使用InterProcessMutex类实现分布式锁。

CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("127.0.0.1:2181", 60000, 15000,
            new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
    client.start();
    InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/user_lock");
    lock.acquire();
    try {
        // process...
    } finally {
        lock.release();
    }

Curator支持多种分布式锁，非常全面：

*  InterProcessMutex：可重入排它锁，例子展示就是这种锁。
 *  InterProcessSemaphoreMutex：不可重入排它锁。
 *  InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁。  
    使用方式也非常简单，这里不一一展开。

那么Zookeeper实现分布式锁一定安全吗？  
假如客户端Client1在ZooKeeper中加锁成功，即成功创建了临时ZK节点，但Client1由于GC长时间没有响应ZooKeeper的心跳检测请求，ZooKeeper将Client1判断为失效，从而将临时ZK节点删除，这时客户端Client2请求加锁就可以成功加锁。那么这时就会出现Client1、Client2同时占有一个分布式锁，即分布式锁失效。  
该场景与上面说的Redis延迟线程没有按时执行的场景有点类型，该场景展示也没有较好的解决方案。  
虽然理论上ZooKeeper存在分布式锁失效的可能，但发生的概率应该比较，也可以通过增加ZooKeeper判断客户端的时间来减少这种场景，所以ZooKeeper分布式锁是可以满足绝大数要求分布式锁的场景的。

总结一下：  
（1）如果不严格要求分布式锁安全，可以考虑在Sentinel、Cluster模式下使用Redis实现分布式锁。例如多个客户端同时获取锁并不会导致严重的业务问题，或者只是要求性能优化避免多个客户端同时操作等场景，都可以使用Redisson提供的分布式锁。  
（2）如果严格要求分布式锁安全，则可以使用ZooKeeper、Etcd等组件实现分布式锁。  
当然，建议使用Redisson、Curator等成熟框架实现分布式锁，避免重复编码，也减少错误风险。

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