項目中用到了Redis分佈式鎖，瞭解一下背後的原理

前言

之前在學校作小項目的時候，用到Redis，基本也只是用來看成緩存。如今博主在某金融平臺實習，發現Redis在生產中並不僅是看成緩存這麼簡單。在我接觸到的項目中，Redis起到了一個分佈式鎖的做用，具體狀況是這樣的：

該項目在金融平臺中負責某塊業務，是一個分佈式系統，線上大概跑着10個左右的實例。其中有一個步驟須要用戶支付必定的費用，Redis分佈式鎖在其中大概處於這麼一個位置：

能夠看到在上分佈式鎖以後，系統作了兩個查詢校驗，而後向數據庫中插入了一條訂單記錄，接着才解鎖進入支付流程。

從業務的角度考慮分佈式鎖是好理解的，它保證了查詢及插入數據整個流程的原子性，防止查詢校驗的時候查到髒數據，使得支付前訂單信息落表的操做串行化執行。

儘管從業務上來講很好理解，但使用Redis做爲分佈式鎖對我來講是個新知識，我打算結合項目中的代碼，深挖一下這個知識點。

正文

1. 爲何要使用分佈式鎖

在實際項目中見過度布式鎖後，就不難理解爲何要使用分佈式鎖了：總結來講就是分佈式系統要訪問共享資源，爲了不併發訪問資源帶來錯誤，咱們爲共享資源添加一把鎖，讓各個訪問互斥，保證併發訪問的安全性，這就是使用分佈式鎖的緣由。

2. Redis中分佈式鎖的實現

redis中使用分佈式鎖很簡單，只要使用setnx指令對某個key上鎖就行：

setnx lock test //上鎖
del lock test   //解鎖

當某個key沒有被佔用的時候，setnx指令會返回1，不然返回0，這就是Redis中分佈式鎖的使用原理。

固然咱們還能夠在上鎖以後使用expire指令給鎖設置過時時間。

看到這裏你可能會有疑問，若是咱們的程序流程不使用指令解鎖，靠redis設置時間過時來解鎖，貌似會出問題。假如咱們的服務進程在執行setnx以後和執行expire指令以前掛掉了，那這個鎖豈不是永遠都不能被釋放？

沒錯，這確實是個問題，當時人們在Redis的開源社區提出了一堆解決方案專門來解決這個問題，可實現方式都極爲複雜。後來Redis的做者在Redis 2.8版本中加入了set指令的擴展參數，使得setnx指令和expire指令可以同時執行，具體使用像下面這個樣子：

set lock test ex 5 nx
ex：設置鍵的過時時間
nx：只在鍵不存在時，纔對鍵進行設置操做

今後之後，Redis成爲了分佈式鎖的寵兒。

3. 分佈式鎖在Redis集羣中遇到的麻煩

在學習了Redis中分佈式鎖的使用後，很快咱們便發現了新的問題。在企業中，Redis基本上都是集羣部署的，集羣部署避免不了要面對某個節點宕機的問題。

咱們考慮這麼一種狀況：假設咱們在redis的主節點上添加了一把分佈式鎖，不幸的是主節點掛掉了，並且主節點上的鎖尚未同步到從節點上，若是此時有客戶端來請求得到同一把鎖，那麼它將順利地得到鎖，以前那把鎖會被無情地忽視掉，這就是分佈式鎖在Redis集羣中遇到的麻煩。

Redis的做者爲了解決這個問題提出了一個叫Redlock的算法，它的原理是這樣的：當上鎖的時候，把set指令發送給過半的節點，只要過半的鎖set成功，就認爲此次加鎖成功；當解鎖的時候，會向全部的節點發送del指令。

從這個算法的原理能夠看出，因爲Redlock須要同時對多個節點進行讀寫，所以使用Redlock加分佈式鎖的性能要比單機Redis低不少。由於主從複製出紕漏的機率極低，因此若是對分佈式加鎖過程有必定的容錯率的話，能夠考慮直接使用set指令；若是追求高可用性，能夠考慮使用Redlock算法。

固然，高可用性的分佈式鎖不僅有Redis的Redlock，咱們還能夠用zookeeper或者支持事務的數據庫作分佈式鎖。

簡述zookeeper的分佈式鎖原理：假設zk用某個節點做爲分佈式鎖，當不一樣的客戶端到zk競爭這把鎖的時候，zk會按順序給不一樣的客戶端建立一個子節點，掛在做爲分佈式鎖的節點下面。假設第一個來到的客戶端爲A，第二個來到的是B，分佈式節點下掛的第一個節點就是A，B緊跟着A，且B會監聽着A的生命狀態，當A釋放鎖後A會被刪除，這時B監聽到A被刪除，B接能上位得到分佈式鎖了。

在公司的項目中，雖然Redis是以集羣的方式部署的，但仍是使用最基本的set指令獲取分佈式鎖，由於這種方式的性能遠遠高於Redlock算法，也高於zk，數據庫等分佈式鎖實現方式。

雖然在高性能與低機率的錯誤中選擇了高性能，但項目中仍是作了其餘工做對錯誤狀況進行兜底的，好比在公司的項目中對主從複製時的錯誤狀況會拋出異常，而後根據異常會進行一些重試的操做。

總結

此次對Redis分佈式鎖的探索算是加深了本身對Redis的理解，但我知道Redis的用處還遠遠不止分佈式鎖和緩存，留着後面繼續探索吧。

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