五、分布式锁-redission

2024-03-25 02:36
文章标签 分布式 redission

本文主要是介绍五、分布式锁-redission,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

源码仓库地址:git@gitee.com:chuangchuang-liu/hm-dingping.git

1、redission介绍

目前基于redis的setnx特性实现的自定义分布式锁仍存在的问题:

问题描述
重入问题同一个线程无法多次获取统一把锁。当方法A成功获取锁后,调用方法B,方法B也要获取锁,此时由于锁是不可重入的,也就是被方法A占用着,此时就产生了死锁的问题
不可重试自定义分布式锁无失败重试机制
超时释放锁的超时释放虽然可以避免死锁问题,但确实也可能存在业务执行时间比较长的情况,那这种情况下就仍存在安全隐患问题
主从一致性如果Redis提供了主从集群,当我们向集群写数据时,主机需要异步的将数据同步给从机,而万一在同步过去之前,主机宕机了,就会出现死锁问题。

什么是Redission?
Redission是一个用于Java的Redis客户端,它提供了丰富的特性,包括内存数据网格的功能。它支持同步/异步/RxJava/Reactive API,拥有超过50种基于Redis的Java对象和服务。Redission的使用非常简单,没有学习曲线,您不需要了解任何Redis命令就可以开始使用。(GitHub - redisson/redisson, Redisson官网)
Redission可以让Java应用更方便地访问和操作Redis数据存储,适合于需要高性能和高并发的应用场景。

2、快速开始

  1. 导入依赖
<!--redission-->
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.13.6</version>
</dependency>
  1. Redission配置客户端
@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic RedissonClient redisClient(){Config config = new Config();// 可以用"rediss://"来启用SSL连接config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.224.128:6379").setPassword("123456");return Redisson.create(config);}
}
  1. 使用Redission分布式锁
@Resource
private RedissionClient redissonClient;@Test
void testRedisson() throws Exception{//获取锁(可重入),指定锁的名称RLock lock = redissonClient.getLock("anyLock");//尝试获取锁,参数分别是:获取锁的最大等待时间(期间会重试),锁自动释放时间,时间单位boolean isLock = lock.tryLock(1,10,TimeUnit.SECONDS);//判断获取锁成功if(isLock){try{System.out.println("执行业务");          }finally{//释放锁lock.unlock();}}
}

3、redission可重入锁原理

3.1、原理介绍

在Lock锁中,他是借助于底层的一个voaltile的一个state变量来记录重入的状态的,比如当前没有人持有这把锁,那么state=0,假如有人持有这把锁,那么state=1,如果持有这把锁的人再次持有这把锁,那么state就会+1 ,如果是对于synchronized而言,他在c语言代码中会有一个count,原理和state类似,也是重入一次就加一,释放一次就-1 ,直到减少成0 时,表示当前这把锁没有被人持有。 、

而在redission中,也支持这种可重入锁原理,是通过redis的hash数据结构实现的。其中key表示这把锁是否存在,field判断锁是被哪个线程持有,value则记录锁被持有次数。
image.png

3.2、源码剖析

  • 获取锁

其中各参数解释:
KEYS[1]:锁的名称
ARGV[1]:锁过期时间
ARGV[2]:id + “:” + threadId

"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);"

判断锁是否存在
如果不存在,则设置当前线程标识,计数器+1;设置过期时间;
如果存在。做二次判断,判断锁的持有线程是不是自己?
如果是,计数器+1,重置锁的过期时间;
如果不是,获取锁失败,返回锁的剩余过期时间

  • 释放锁

其中各参数解释:
KEYS[1]:锁的名称
KEYS[2]:订阅频道
ARGV[1]:是要发布的消息内容
ARGV[2]:锁过期时间
ARGV[3]:id + “:” + threadId

"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
"return nil;" +
"end; " +
"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
"if (counter > 0) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"return 0; " +
"else " +
"redis.call('del', KEYS[1]); " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end; " +
"return nil;"

判断锁是不是当前线程?
不是==>直接返回
是==>计数器–
二次判断,判断计数器是否大于0
大于0==>重置锁过期时间
否则==>真正释放锁

4、redission锁重试和WatchDog机制

4.1、redission是如何解决不可重试的?

源码剖析:
用户调用tryLock方法时,指定waitTime最大等待时间

public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {long time = unit.toMillis(waitTime);long current = System.currentTimeMillis();long threadId = Thread.currentThread().getId();Long ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);// lock acquiredif (ttl == null) {return true;}time -= System.currentTimeMillis() - current;if (time <= 0) {acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}current = System.currentTimeMillis();RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);if (!subscribeFuture.await(time, TimeUnit.MILLISECONDS)) {if (!subscribeFuture.cancel(false)) {subscribeFuture.onComplete((res, e) -> {if (e == null) {unsubscribe(subscribeFuture, threadId);}});}acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}try {time -= System.currentTimeMillis() - current;if (time <= 0) {acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}while (true) {long currentTime = System.currentTimeMillis();ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);// lock acquiredif (ttl == null) {return true;}time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;if (time <= 0) {acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}// waiting for messagecurrentTime = System.currentTimeMillis();if (ttl >= 0 && ttl < time) {subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);} else {subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);}time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;if (time <= 0) {acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}}} finally {unsubscribe(subscribeFuture, threadId);}//        return get(tryLockAsync(waitTime, leaseTime, unit));
}
  1. 计算等待时间和获取当前时间:将用户指定的等待时间转换为毫秒,并记录方法调用时的当前时间。
  2. 尝试获取锁。如果ttl为空,则获取锁成功;否则,返回的是其他线程占用锁的剩余有效时间
  3. 检查剩余等待时间。如果time小于等于0,调用acquireFailed方法返回false
  4. 订阅锁。通过subscribe方法订阅相关的锁。如果在剩余时间内未能订阅成功,处理取消订阅并调用acquireFailed方法,返回false。
  5. 循环等待锁释放消息。等待过程中会调用tryAcquire方法获取锁,如果获取成功返回true
  6. 处理锁的ttl。如果ttl大于0,返回锁被其他线程占用的剩余过期时间(ttl)。更新剩余等待时间(time)。以time和ttl中较小的值继续等待再次尝试。
  7. 再次检查等于剩余等待时间。如果小于0,调用acquireFailed方法返回false
  8. 循环结束后(要么获取锁成功,要么超过最大等待时间了),最终调用unsubscribe方法取消订阅

结论1:redission不是获取锁失败后立即进行重试,而是等待“一定时间”后再进行重试,节省了一定的CPU资源,对服务器性能有一定提升;
结论2:一定要采取调用tryLock方法携带参数waitTime的重载方法,其他重载的tryLock方法底层是不具备重试机制的。

4.2、redission是如何解决锁超时释放的-看门狗机制?

自定义分布式锁仍存在的一个问题是:锁的超时释放虽然可以避免死锁问题,但确实也可能存在业务执行时间比较长的情况,那这种情况下业务还未执行完毕,锁就被释放了,存在一定的安全隐患。
源码剖析:

private RFuture<Boolean> tryAcquireOnceAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {if (leaseTime != -1) {return tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);}RFuture<Boolean> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime,commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(),TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {if (e != null) {return;}// lock acquiredif (ttlRemaining) {// 开启任务更新过期时间scheduleExpirationRenewal(threadId);}});return ttlRemainingFuture;
}
private void renewExpiration() {ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());if (ee == null) {return;}Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {@Overridepublic void run(Timeout timeout) throws Exception {ExpirationEntry ent = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());if (ent == null) {return;}Long threadId = ent.getFirstThreadId();if (threadId == null) {return;}RFuture<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);future.onComplete((res, e) -> {if (e != null) {log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", e);return;}if (res) {// reschedule itselfrenewExpiration();}});}}, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);ee.setTimeout(task);
}
protected RFuture<Boolean> renewExpirationAsync(long threadId) {return evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +"return 1; " +"end; " +"return 0;",Collections.singletonList(getName()),internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));}
  1. 如果没有指定leaseTime,那么底层会默认传入commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout()看门狗时间
  2. 在leasetime的1/3处时间,会创建一个任务renewExpirationAsync方法来异步地更新重置锁过期时间
  3. 递归地调用自身来更新锁过期时间,直到业务处理完毕。

至此redission解决了因业务阻塞而导致锁提前释放的问题

业务执行完毕,释放锁源码剖析:

public RFuture<Void> unlockAsync(long threadId) {RPromise<Void> result = new RedissonPromise<Void>();// 释放锁RFuture<Boolean> future = unlockInnerAsync(threadId);future.onComplete((opStatus, e) -> {// 取消锁失效时间更新重置任务cancelExpirationRenewal(threadId);if (e != null) {result.tryFailure(e);return;}if (opStatus == null) {IllegalMonitorStateException cause = new IllegalMonitorStateException("attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: "+ id + " thread-id: " + threadId);result.tryFailure(cause);return;}result.trySuccess(null);});return result;
}void cancelExpirationRenewal(Long threadId) {ExpirationEntry task = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());if (task == null) {return;}if (threadId != null) {task.removeThreadId(threadId);}if (threadId == null || task.hasNoThreads()) {Timeout timeout = task.getTimeout();if (timeout != null) {timeout.cancel();}// 删除递归更新锁时间任务EXPIRATION_RENEWAL_MAP.remove(getEntryName());}
}

当业务执行完毕且锁正常释放后,删除递归更新锁时间任务,避免redission一直递归创建任务更新锁过期时间

5、redission锁的MultiLock原理

为了提高redis的可用性,我们会搭建集群或者主从,现在以主从为例
此时我们去写命令,写在主机上, 主机会将数据同步给从机,但是假设在主机还没有来得及把数据写入到从机去的时候,此时主机宕机,哨兵会发现主机宕机,并且选举一个slave变成master,而此时新的master中实际上并没有锁信息,此时锁信息就已经丢掉了。
1653553998403.png
为了解决该问题,redission的方案是去掉redis集群主从关系,每一个节点都是平等的。加锁逻辑是需要写入到每一个节点上才算加锁成功。这样,当某一台机器宕机了,这台机器的slave节点变为master节点,此时另一个线程趁虚而入,虽然可以正常写入,但其它机器仍会写入失败,最终结果仍是获取锁失败,从而保证了获取锁的可靠性。
1653554055048.png
MulitLock源码剖析:

public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {//        try {//            return tryLockAsync(waitTime, leaseTime, unit).get();//        } catch (ExecutionException e) {//            throw new IllegalStateException(e);//        }long newLeaseTime = -1;if (leaseTime != -1) {if (waitTime == -1) {newLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);} else {newLeaseTime = unit.toMillis(waitTime)*2;}}long time = System.currentTimeMillis();long remainTime = -1;if (waitTime != -1) {remainTime = unit.toMillis(waitTime);}long lockWaitTime = calcLockWaitTime(remainTime);int failedLocksLimit = failedLocksLimit();List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList<>(locks.size());for (ListIterator<RLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {RLock lock = iterator.next();boolean lockAcquired;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) {unlockInner(Arrays.asList(lock));lockAcquired = false;} catch (Exception e) {lockAcquired = false;}if (lockAcquired) {acquiredLocks.add(lock);} else {if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {break;}if (failedLocksLimit == 0) {unlockInner(acquiredLocks);if (waitTime == -1) {return false;}failedLocksLimit = failedLocksLimit();acquiredLocks.clear();// reset iteratorwhile (iterator.hasPrevious()) {iterator.previous();}} else {failedLocksLimit--;}}if (remainTime != -1) {remainTime -= System.currentTimeMillis() - time;time = System.currentTimeMillis();if (remainTime <= 0) {unlockInner(acquiredLocks);return false;}}}if (leaseTime != -1) {List<RFuture<Boolean>> futures = new ArrayList<>(acquiredLocks.size());for (RLock rLock : acquiredLocks) {RFuture<Boolean> future = ((RedissonLock) rLock).expireAsync(unit.toMillis(leaseTime), TimeUnit.MILLISECONDS);futures.add(future);}for (RFuture<Boolean> rFuture : futures) {rFuture.syncUninterruptibly();}}return true;}
  1. 遍历锁集合,调用lock.tryLock尝试获取锁。将获取结果传给变量lockAcquired
  2. 如果获取成功,将当前锁存放到acquiredLocks集合中
  3. 获取成功后,如果此时的剩余等待时间小于等于0,释放自己已获取的锁,返回false
  4. 如果获取失败,判断是否具备重试机制
    1. 没有重试,则直接返回false
    2. 有重试机制,将acquiredLocks集合清空,将iterator指针前移,重新遍历尝试。

6、结论

目前已接触的分布式锁有:

  • 可不重入锁/自定义分布式锁:

原理: 利用setnx特性、expire避免死锁、添加线程标识避免锁误删
缺点: 仍存在不可重入、失败不可重试、锁超时失效等问题

  • 可重入锁:

原理: 利用hash数据结构存储线程标识和重入次数、利用看门狗机制延续锁失效时间、利用信号量机制控制等待重试时间
缺点: 仍存在集群模式下redis宕机导致的锁失效问题

  • MulitLock

原理: 利用多个平等的redis节点,所有redis都写入才算获取锁成功
缺点: 维护成本高,实现相对复杂

这篇关于五、分布式锁-redission的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/843588

相关文章

Redis实现分布式锁全解析之从原理到实践过程

《Redis实现分布式锁全解析之从原理到实践过程》:本文主要介绍Redis实现分布式锁全解析之从原理到实践过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、背景介绍二、解决方案(一)使用 SETNX 命令(二)设置锁的过期时间(三)解决锁的误删问题(四)Re

Gradle下如何搭建SpringCloud分布式环境

《Gradle下如何搭建SpringCloud分布式环境》:本文主要介绍Gradle下如何搭建SpringCloud分布式环境问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录Gradle下搭建SpringCloud分布式环境1.idea配置好gradle2.创建一个空的gr

C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的两种方式介绍

《C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的两种方式介绍》分布式锁在集群的架构中发挥着重要的作用,:本文主要介绍C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的... 目录自定义分布式锁获取锁释放锁自动续期StackExchange.Redis分布式锁获取锁释放锁自动续期分布式

深入理解Apache Kafka(分布式流处理平台)

《深入理解ApacheKafka(分布式流处理平台)》ApacheKafka作为现代分布式系统中的核心中间件,为构建高吞吐量、低延迟的数据管道提供了强大支持,本文将深入探讨Kafka的核心概念、架构... 目录引言一、Apache Kafka概述1.1 什么是Kafka?1.2 Kafka的核心概念二、Ka

Python FastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统

《PythonFastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统》这篇文章主要为大家详细介绍了PythonFastAPI如何结合Celery以及RabbitMQ实现简单的分布式... 实现思路FastAPI 服务器Celery 任务队列RabbitMQ 作为消息代理定时任务处理完整

redis+lua实现分布式限流的示例

《redis+lua实现分布式限流的示例》本文主要介绍了redis+lua实现分布式限流的示例,可以实现复杂的限流逻辑,如滑动窗口限流,并且避免了多步操作导致的并发问题,具有一定的参考价值,感兴趣的可... 目录为什么使用Redis+Lua实现分布式限流使用ZSET也可以实现限流,为什么选择lua的方式实现

Seata之分布式事务问题及解决方案

《Seata之分布式事务问题及解决方案》:本文主要介绍Seata之分布式事务问题及解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Seata–分布式事务解决方案简介同类产品对比环境搭建1.微服务2.SQL3.seata-server4.微服务配置事务模式1

java如何分布式锁实现和选型

《java如何分布式锁实现和选型》文章介绍了分布式锁的重要性以及在分布式系统中常见的问题和需求,它详细阐述了如何使用分布式锁来确保数据的一致性和系统的高可用性,文章还提供了基于数据库、Redis和Zo... 目录引言:分布式锁的重要性与分布式系统中的常见问题和需求分布式锁的重要性分布式系统中常见的问题和需求

Golang使用etcd构建分布式锁的示例分享

《Golang使用etcd构建分布式锁的示例分享》在本教程中,我们将学习如何使用Go和etcd构建分布式锁系统,分布式锁系统对于管理对分布式系统中共享资源的并发访问至关重要,它有助于维护一致性,防止竞... 目录引言环境准备新建Go项目实现加锁和解锁功能测试分布式锁重构实现失败重试总结引言我们将使用Go作

Redis分布式锁使用及说明

《Redis分布式锁使用及说明》本文总结了Redis和Zookeeper在高可用性和高一致性场景下的应用,并详细介绍了Redis的分布式锁实现方式,包括使用Lua脚本和续期机制,最后,提到了RedLo... 目录Redis分布式锁加锁方式怎么会解错锁?举个小案例吧解锁方式续期总结Redis分布式锁如果追求