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  • RedLock

    千次阅读 2019-11-05 21:23:54
    Redis 官方站这篇文章提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫Redlock,此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性: 安全特性:互斥访问,即永远只有一个 client 能拿到锁 避免死锁:...

    概念

    Redis 官方站这篇文章提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock,此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性:

    1. 安全特性:互斥访问,即永远只有一个 client 能拿到锁
    2. 避免死锁:最终 client 都可能拿到锁,不会出现死锁的情况,即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区
    3. 容错性:只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务

    单节点实现

    SET resource_name my_random_value NX PX 30000

    主要依靠上述命令,该命令仅当 Key 不存在时(NX保证)set 值,并且设置过期时间 3000ms (PX保证),值 my_random_value 必须是所有 client 和所有锁请求发生期间唯一的,释放锁的逻辑是:

    if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
        return redis.call("del",KEYS[1])
    else
        return 0
    end

    上述实现可以避免释放另一个client创建的锁,如果只有 del 命令的话,那么如果 client1 拿到 lock1 之后因为某些操作阻塞了很长时间,此时 Redis 端 lock1 已经过期了并且已经被重新分配给了 client2,那么 client1 此时再去释放这把锁就会造成 client2 原本获取到的锁被 client1 无故释放了,但现在为每个 client 分配一个 unique 的 string 值可以避免这个问题。至于如何去生成这个 unique string,方法很多随意选择一种就行了。

    redlock算法

    算法很易懂,起 5 个 master 节点,分布在不同的机房尽量保证可用性。为了获得锁,client 会进行如下操作:

    1. 得到当前的时间,微秒单位
    2. 尝试顺序地在 5 个实例上申请锁,当然需要使用相同的 key 和 random value,这里一个 client 需要合理设置与 master 节点沟通的 timeout 大小,避免长时间和一个 fail 了的节点浪费时间
    3. 当 client 在大于等于 3 个 master 上成功申请到锁的时候,且它会计算申请锁消耗了多少时间,这部分消耗的时间采用获得锁的当下时间减去第一步获得的时间戳得到,如果锁的持续时长(lock validity time)比流逝的时间多的话,那么锁就真正获取到了。
    4. 如果锁申请到了,那么锁真正的 lock validity time 应该是 origin(lock validity time) - 申请锁期间流逝的时间
    5. 如果 client 申请锁失败了,那么它就会在少部分申请成功锁的 master 节点上执行释放锁的操作,重置状态

    失败重试

    如果一个 client 申请锁失败了,那么它需要稍等一会在重试避免多个 client 同时申请锁的情况,最好的情况是一个 client 需要几乎同时向 5 个 master 发起锁申请。另外就是如果 client 申请锁失败了它需要尽快在它曾经申请到锁的 master 上执行 unlock 操作,便于其他 client 获得这把锁,避免这些锁过期造成的时间浪费,当然如果这时候网络分区使得 client 无法联系上这些 master,那么这种浪费就是不得不付出的代价了。

    放锁

    放锁操作很简单,就是依次释放所有节点上的锁就行了

    性能、崩溃恢复

    如果我们的节点没有持久化机制,client 从 5 个 master 中的 3 个处获得了锁,然后其中一个重启了,这是注意 整个环境中又出现了 3 个 master 可供另一个 client 申请同一把锁! 违反了互斥性。如果我们开启了 AOF 持久化那么情况会稍微好转一些,因为 Redis 的过期机制是语义层面实现的,所以在 server 挂了的时候时间依旧在流逝,重启之后锁状态不会受到污染。但是考虑断电之后呢,AOF部分命令没来得及刷回磁盘直接丢失了,除非我们配置刷回策略为 fsnyc = always,但这会损伤性能。解决这个问题的方法是,当一个节点重启之后,我们规定在 max TTL 期间它是不可用的,这样它就不会干扰原本已经申请到的锁,等到它 crash 前的那部分锁都过期了,环境不存在历史锁了,那么再把这个节点加进来正常工作。

    展开全文
  • Redlock-Hyperf composer require zonghay/redlock-hyperf 基于转换为 本sdk基于redlock-php向hyperf〜2.1版本改造。 使用前建议先了解一下Redlock算法的原理, 使用 try { $ lock = $ this -> container -> get ...
  • RedLock.net 在C#中的实现。 利用了出色的库。 分布式锁可用于确保在任何给定时间仅一个进程正在使用特定资源(即使进程在不同的计算机上运行)。 使用NuGet可以使用搜索 。 注意: RedLock 2.2.0+需要...
  • 什么是 RedLockRedis 官方站这篇文章提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock,此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性:安全特性:互斥访问,即永远只有一个 client 能拿到锁...

    这篇文章主要是对 Redis 官方网站刊登的 Distributed locks with Redis 部分内容的总结和翻译。

    什么是 RedLock

    Redis 官方站这篇文章提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock,此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性:

    安全特性:互斥访问,即永远只有一个 client 能拿到锁

    避免死锁:最终 client 都可能拿到锁,不会出现死锁的情况,即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区

    容错性:只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务

    怎么在单节点上实现分布式锁

    SET resourcename myrandom_value NX PX 30000

    主要依靠上述命令,该命令仅当 Key 不存在时(NX保证)set 值,并且设置过期时间 3000ms (PX保证),值 myrandomvalue 必须是所有 client 和所有锁请求发生期间唯一的,释放锁的逻辑是:

    ifredis.call("get",KEYS[1])==ARGV[1]then

    returnredis.call("del",KEYS[1])

    else

    return0

    end

    上述实现可以避免释放另一个client创建的锁,如果只有 del 命令的话,那么如果 client1 拿到 lock1 之后因为某些操作阻塞了很长时间,此时 Redis 端 lock1 已经过期了并且已经被重新分配给了 client2,那么 client1 此时再去释放这把锁就会造成 client2 原本获取到的锁被 client1 无故释放了,但现在为每个 client 分配一个 unique 的 string 值可以避免这个问题。至于如何去生成这个 unique string,方法很多随意选择一种就行了。

    Redlock 算法

    算法很易懂,起 5 个 master 节点,分布在不同的机房尽量保证可用性。为了获得锁,client 会进行如下操作:

    得到当前的时间,微妙单位

    尝试顺序地在 5 个实例上申请锁,当然需要使用相同的 key 和 random value,这里一个 client 需要合理设置与 master 节点沟通的 timeout 大小,避免长时间和一个 fail 了的节点浪费时间

    当 client 在大于等于 3 个 master 上成功申请到锁的时候,且它会计算申请锁消耗了多少时间,这部分消耗的时间采用获得锁的当下时间减去第一步获得的时间戳得到,如果锁的持续时长(lock validity time)比流逝的时间多的话,那么锁就真正获取到了。

    如果锁申请到了,那么锁真正的 lock validity time 应该是 origin(lock validity time) - 申请锁期间流逝的时间

    如果 client 申请锁失败了,那么它就会在少部分申请成功锁的 master 节点上执行释放锁的操作,重置状态

    失败重试

    如果一个 client 申请锁失败了,那么它需要稍等一会在重试避免多个 client 同时申请锁的情况,最好的情况是一个 client 需要几乎同时向 5 个 master 发起锁申请。另外就是如果 client 申请锁失败了它需要尽快在它曾经申请到锁的 master 上执行 unlock 操作,便于其他 client 获得这把锁,避免这些锁过期造成的时间浪费,当然如果这时候网络分区使得 client 无法联系上这些 master,那么这种浪费就是不得不付出的代价了。

    放锁

    放锁操作很简单,就是依次释放所有节点上的锁就行了

    性能、崩溃恢复和 fsync

    如果我们的节点没有持久化机制,client 从 5 个 master 中的 3 个处获得了锁,然后其中一个重启了,这是注意 整个环境中又出现了 3 个 master 可供另一个 client 申请同一把锁! 违反了互斥性。如果我们开启了 AOF 持久化那么情况会稍微好转一些,因为 Redis 的过期机制是语义层面实现的,所以在 server 挂了的时候时间依旧在流逝,重启之后锁状态不会受到污染。但是考虑断电之后呢,AOF部分命令没来得及刷回磁盘直接丢失了,除非我们配置刷回策略为 fsnyc = always,但这会损伤性能。解决这个问题的方法是,当一个节点重启之后,我们规定在 max TTL 期间它是不可用的,这样它就不会干扰原本已经申请到的锁,等到它 crash 前的那部分锁都过期了,环境不存在历史锁了,那么再把这个节点加进来正常工作。

    展开全文
  • RedLock.net, 在 C# 中,Redlock算法的实现 RedLock.net 一种 Redlock分布式锁算法的实现。利用优秀的 StackExchange.Redis 插件库。分布式锁对于确保在任何给定时间( 即使这些进程在不同的机器上运行) 只使用一个...
  • 先说答案:不一回事不同步之前研究过一段时间,用的是 Redisson 框架,这里是 Redission 实现 Redlock 的官方文档 。以下为个人见解,可能有误背景重点如下:集群模式:Redis 集群是一个提供在多个Redis间节点间共享...

    如果有错误请指正。

    先说答案:

    不一回事

    不同步

    之前研究过一段时间,用的是 Redisson 框架,这里是 Redission 实现 Redlock 的官方文档 。以下为个人见解,可能有误

    背景

    重点如下:

    集群模式:Redis 集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集。

    Redlock: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。

    这里 Redlock 的使用有四个要求,一是需要 N 个 Redis master,二是节点独立、三是不存在主从复制、四是不存在集群协调机制。后三个要求其实就说明了,你要用的这些 master 不能同时存在同一个集群中。

    以下用图加深理解

    两主两从的集群与 Redlock

    bfd241b58c9499a04c916ce68765d44f.png

    红框代表的是一个标准的 Redis 集群:它是有六个 Redis 节点间共享数据的程序集。

    对于 Redlock 来说,这个集群中的两个 Master 不是互相独立的,而且是有集群协调机制的。因此它们不符合使用 Redlock 的场景。你会想,那我只连接一个 Master 可以吧,是可以的,但是也不是标准的 Redlock 的,因为不符合 N 个 Redis master 要求。

    综上:如果你只有一个标准的集群,无论里面有多少个 Master,都是不符合 Redlock 的使用场景的,主要在于一个集群内的 Master 间它们不是互相独立的。

    两个独立集群下的 Redlock

    00669686145e70c280e1a6d3c26aba61.png

    红框和蓝框分别代表两个独立的标准的 Redis 集群,它们分别是有三个 Redis 节点间共享数据的程序集。

    对于 Redlock 来说,一共有两个符合要求的 Master,因此是符合 Redlock 的使用场景。这两个 Master 的同步只在自己的集群内和 Slave 同步。但是不允许这两个 Master 跨集群间同步,因为如果跨集群同步了,那么就不符合 Master 互相独立的要求了。

    复杂的两个独立集群下的 Redlock

    cbd7d5f1f7bb66c5b37d9c37ebb44916.png

    这里每个集群内部有两个 Master,此时对于 Redlock 来说,它只认为有一组 Master(Master1-Master2、Master1-Master22、Master11-Master2、Master11-Master22) 是互相独立的。(前提在于这两个集群之间并不同步)

    其实这里说的并不严谨。这里涉及 Redis 集群的哈希槽知识,对于客户端来说,连接 Redis 集群时,连接该集群下的任意一个节点即可,集群会自动给你对 key 做 hash,然后映射到不同的 Master 上,因此对于客户端来说,其实一个集群无论里面有多少个 Master 节点,客户端只会以为有一个节点。

    总结

    Redlock 所说的多节点,指的是,独立的 Master 节点。但是集群模式下的 Master 它们是归属于同一个集群下的 Master 节点,它们互相是不独立的,所以这不是一回事。

    虽然 Redlock 所说的 Master 间不同步,但是为了高可用,这里每个 Master 节点都会有 Slave,用于冗余容灾,它们各自的 Master-Slave 是同步的。

    备注

    关于图的连线,是直接连接 Master 还是连接集群,其实这里要说一下 Redis-cluster,客户端连接集群时,选择集群的任意一个节点连接,在集群中会自动转发到对应的 Master 做操作。

    发现仓库里关于 Redis 的文章基本都是 Copy 的,感觉可以再细化成一篇做为原创文章 PR~💩

    如果有错误请指正。

    刚学习到这,有几处问题实在理解不了,希望博主不吝赐教一下:

    1、redlock 中的多个节点跟平时理解的redis的集群模式 是不是一回事呢?

    2、各个节点之间是如何同步数据的呢?

    展开全文
  • Redlock-使用Redis的Ruby分布式锁。 在许多环境中,不同的进程需要以互斥的方式使用共享资源进行操作时,分布式锁是非常有用的原语。 有许多库和博客文章描述了如何使用Redis实现DLM(分布式锁管理器),但是每个...
  • redlock-rb, 在 ruby 中,基于Redlock的分布式锁实现 redlock ruby - 中的分布式锁这个 ruby 库实现了基于redis的分布式锁管理器算法( ) 。要创建锁定管理器:dlm = Redlock.new("redis://127.0.0.1:6379","redis
  • Redlock

    转载请标明出处: 
    http://blog.csdn.net/forezp/article/details/70305336 
    本文出自方志朋的博客

    之前写过一篇文章《如何在springcloud分布式系统中实现分布式锁?》,由于自己仅仅是阅读了相关的书籍,和查阅了相关的资料,就认为那样的是可行的。那篇文章实现的大概思路是用setNx命令和setEx配合使用。 setNx是一个耗时操作,因为它需要查询这个键是否存在,就算Redis的百万的qps,在高并发的场景下,这种操作也是有问题的。关于redis实现分布式锁,redis官方推荐使用redlock。

    一、redlock简介

    在不同进程需要互斥地访问共享资源时,分布式锁是一种非常有用的技术手段。实现高效的分布式锁有三个属性需要考虑:

    • 安全属性:互斥,不管什么时候,只有一个客户端持有锁
    • 效率属性A:不会死锁
    • 效率属性B:容错,只要大多数redis节点能够正常工作,客户端端都能获取和释放锁。

    Redlock是redis官方提出的实现分布式锁管理器的算法。这个算法会比一般的普通方法更加安全可靠。关于这个算法的讨论可以看下官方文档

    二、怎么用java使用 redlock

    在pom文件引入redis和redisson依赖:

    <!-- redis-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
            </dependency>
            <!-- redisson-->
            <dependency>
                <groupId>org.redisson</groupId>
                <artifactId>redisson</artifactId>
                <version>3.3.2</version>
            </dependency>
    
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    AquiredLockWorker接口类,,主要是用于获取锁后需要处理的逻辑:

    /**
     * Created by fangzhipeng on 2017/4/5.
     * 获取锁后需要处理的逻辑
     */
    public interface AquiredLockWorker<T> {
         T invokeAfterLockAquire() throws Exception;
    }
    
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    DistributedLocker 获取锁管理类:

    
    /**
     * Created by fangzhipeng on 2017/4/5.
     * 获取锁管理类
     */
    public interface DistributedLocker {
    
         /**
          * 获取锁
          * @param resourceName  锁的名称
          * @param worker 获取锁后的处理类
          * @param <T>
          * @return 处理完具体的业务逻辑要返回的数据
          * @throws UnableToAquireLockException
          * @throws Exception
          */
         <T> T lock(String resourceName, AquiredLockWorker<T> worker) throws UnableToAquireLockException, Exception;
    
         <T> T lock(String resourceName, AquiredLockWorker<T> worker, int lockTime) throws UnableToAquireLockException, Exception;
    
    }
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    UnableToAquireLockException ,不能获取锁的异常类:

    /**
     * Created by fangzhipeng on 2017/4/5.
     * 异常类
     */
    public class UnableToAquireLockException extends RuntimeException {
    
        public UnableToAquireLockException() {
        }
    
        public UnableToAquireLockException(String message) {
            super(message);
        }
    
        public UnableToAquireLockException(String message, Throwable cause) {
            super(message, cause);
        }
    }
    
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    RedissonConnector 连接类:

    /**
     * Created by fangzhipeng on 2017/4/5.
     * 获取RedissonClient连接类
     */
    @Component
    public class RedissonConnector {
        RedissonClient redisson;
        @PostConstruct
        public void init(){
            redisson = Redisson.create();
        }
    
        public RedissonClient getClient(){
            return redisson;
        }
    
    }
    
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    RedisLocker 类,实现了DistributedLocker:

    import org.redisson.api.RLock;
    import org.redisson.api.RedissonClient;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    /**
     * Created by fangzhipeng on 2017/4/5.
     */
    @Component
    public class RedisLocker  implements DistributedLocker{
    
        private final static String LOCKER_PREFIX = "lock:";
    
        @Autowired
        RedissonConnector redissonConnector;
        @Override
        public <T> T lock(String resourceName, AquiredLockWorker<T> worker) throws InterruptedException, UnableToAquireLockException, Exception {
    
            return lock(resourceName, worker, 100);
        }
    
        @Override
        public <T> T lock(String resourceName, AquiredLockWorker<T> worker, int lockTime) throws UnableToAquireLockException, Exception {
            RedissonClient redisson= redissonConnector.getClient();
            RLock lock = redisson.getLock(LOCKER_PREFIX + resourceName);
          // Wait for 100 seconds seconds and automatically unlock it after lockTime seconds
            boolean success = lock.tryLock(100, lockTime, TimeUnit.SECONDS);
            if (success) {
                try {
                    return worker.invokeAfterLockAquire();
                } finally {
                    lock.unlock();
                }
            }
            throw new UnableToAquireLockException();
        }
    }
    
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    测试类:

      @Autowired
        RedisLocker distributedLocker;
        @RequestMapping(value = "/redlock")
        public String testRedlock() throws Exception{
    
            CountDownLatch startSignal = new CountDownLatch(1);
            CountDownLatch doneSignal = new CountDownLatch(5);
            for (int i = 0; i < 5; ++i) { // create and start threads
                new Thread(new Worker(startSignal, doneSignal)).start();
            }
            startSignal.countDown(); // let all threads proceed
            doneSignal.await();
            System.out.println("All processors done. Shutdown connection");
            return "redlock";
        }
    
         class Worker implements Runnable {
            private final CountDownLatch startSignal;
            private final CountDownLatch doneSignal;
    
            Worker(CountDownLatch startSignal, CountDownLatch doneSignal) {
                this.startSignal = startSignal;
                this.doneSignal = doneSignal;
            }
    
            public void run() {
                try {
                    startSignal.await();
                    distributedLocker.lock("test",new AquiredLockWorker<Object>() {
    
                        @Override
                        public Object invokeAfterLockAquire() {
                            doTask();
                            return null;
                        }
    
                    });
                }catch (Exception e){
    
                }
            }
    
            void doTask() {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " start");
                Random random = new Random();
                int _int = random.nextInt(200);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " sleep " + _int + "millis");
                try {
                    Thread.sleep(_int);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " end");
                doneSignal.countDown();
            }
        }
    
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    运行测试类:

    Thread-48 start 
    Thread-48 sleep 99millis 
    Thread-48 end 
    Thread-49 start 
    Thread-49 sleep 118millis 
    Thread-49 end 
    Thread-52 start 
    Thread-52 sleep 141millis 
    Thread-52 end 
    Thread-50 start 
    Thread-50 sleep 28millis 
    Thread-50 end 
    Thread-51 start 
    Thread-51 sleep 145millis 
    Thread-51 end

    从运行结果上看,在异步任务的情况下,确实是获取锁之后才能运行线程。不管怎么样,这是redis官方推荐的一种方案,可靠性比较高。有什么问题欢迎留言。

    三、参考资料

    https://github.com/redisson/redisson

    《Redis官方文档》用Redis构建分布式锁

    A Look at the Java Distributed In-Memory Data Model (Powered by Redis)

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