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面试官:分布式锁最终解决方案是 RedLock 吗?为什么?

作者:王磊
  • 2024-01-09
    陕西
  • 本文字数:3084 字

    阅读完需:约 10 分钟

面试官:分布式锁最终解决方案是RedLock吗?为什么?

RedLock 是 Redis 分布式锁的一种实现方案,由 Redis 的作者 Salvatore Sanfilippo 提出。


RedLock 算法旨在解决单个 Redis 实例作为分布式锁时可能出现的单点故障问题,通过在多个独立运行的 Redis 实例上同时获取锁的方式来提高锁服务的可用性和安全性。

1.实现思路

RedLock 是对集群的每个节点进行加锁,如果大多数节点(N/2+1)加锁成功,则才会认为加锁成功。这样即使集群中有某个节点挂掉了,因为大部分集群节点都加锁成功了,所以分布式锁还是可以继续使用的。

2.实现代码

在 Java 开发中,可以使用 Redisson 框架很方便的实现 RedLock,具体操作代码如下:


import org.redisson.Redisson;import org.redisson.api.RedisClient;import org.redisson.api.RedissonClient;import org.redisson.config.Config;import org.redisson.redisson.RedissonRedLock;
public class RedLockDemo {
public static void main(String[] args) { // 创建 Redisson 客户端配置 Config config = new Config(); config.useClusterServers() .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:6379", "redis://127.0.0.1:6380", "redis://127.0.0.1:6381"); // 假设有三个 Redis 节点 // 创建 Redisson 客户端实例 RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config); // 创建 RedLock 对象 RedissonRedLock redLock = redissonClient.getRedLock("resource"); try { // 尝试获取分布式锁,最多尝试 5 秒获取锁,并且锁的有效期为 5000 毫秒 boolean lockAcquired = redLock.tryLock(5, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS); if (lockAcquired) { // 加锁成功,执行业务代码... } else { System.out.println("Failed to acquire the lock!"); } } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); System.err.println("Interrupted while acquiring the lock"); } finally { // 无论是否成功获取到锁,在业务逻辑结束后都要释放锁 if (redLock.isLocked()) { redLock.unlock(); } // 关闭 Redisson 客户端连接 redissonClient.shutdown(); } }}
复制代码

3.实现原理

Redisson 中的 RedLock 是基于 RedissonMultiLock(联锁)实现的。


RedissonMultiLock 是 Redisson 提供的一种分布式锁类型,它可以同时操作多个锁,以达到对多个锁进行统一管理的目的。联锁的操作是原子性的,即要么全部锁住,要么全部解锁。这样可以保证多个锁的一致性。


RedissonMultiLock 使用示例如下:


import org.redisson.Redisson;import org.redisson.api.RLock;import org.redisson.api.RedissonClient;import org.redisson.config.Config;import org.redisson.multi.MultiLock;
public class RedissonMultiLockDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 创建 Redisson 客户端 Config config = new Config(); config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379"); RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
// 创建多个分布式锁实例 RLock lock1 = redisson.getLock("lock1"); RLock lock2 = redisson.getLock("lock2"); RLock lock3 = redisson.getLock("lock3");
// 创建 RedissonMultiLock 对象 MultiLock multiLock = new MultiLock(lock1, lock2, lock3);
// 加锁 multiLock.lock(); try { // 执行任务 System.out.println("Lock acquired. Task started."); Thread.sleep(3000); System.out.println("Task finished. Releasing the lock."); } finally { // 释放锁 multiLock.unlock(); } // 关闭客户端连接 redisson.shutdown(); }}
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在示例中,我们首先创建了一个 Redisson 客户端并连接到 Redis 服务器。然后,我们使用 redisson.getLock 方法创建了多个分布式锁实例。接下来,我们通过传入这些锁实例来创建了 RedissonMultiLock 对象。


说回正题,RedissonRedLock 是基于 RedissonMultiLock 实现的这点,可以从继承关系看出。


RedissonRedLock 继承自 RedissonMultiLock,核心实现源码如下:


public class RedissonRedLock extends RedissonMultiLock {    public RedissonRedLock(RLock... locks) {        super(locks);    }
/** * 锁可以失败的次数,锁的数量-锁成功客户端最小的数量 */ @Override protected int failedLocksLimit() { return locks.size() - minLocksAmount(locks); }
/** * 锁的数量 / 2 + 1,例如有3个客户端加锁,那么最少需要2个客户端加锁成功 */ protected int minLocksAmount(final List<RLock> locks) { return locks.size()/2 + 1; }
/** * 计算多个客户端一起加锁的超时时间,每个客户端的等待时间 */ @Override protected long calcLockWaitTime(long remainTime) { return Math.max(remainTime / locks.size(), 1); }
@Override public void unlock() { unlockInner(locks); }}
复制代码


从上述源码可以看出,Redisson 中的 RedLock 是基于 RedissonMultiLock(联锁)实现的,当 RedLock 是对集群的每个节点进行加锁,如果大多数节点,也就是 N/2+1 个节点加锁成功,则认为 RedLock 加锁成功。

4.存在问题

RedLock 主要存在以下两个问题:


  1. 性能问题:RedLock 要等待大多数节点返回之后,才能加锁成功,而这个过程中可能会因为网络问题,或节点超时的问题,影响加锁的性能。

  2. 并发安全性问题:当客户端加锁时,如果遇到 GC 可能会导致加锁失效,但 GC 后误认为加锁成功的安全事故,例如以下流程:

  3. 客户端 A 请求 3 个节点进行加锁。

  4. 在节点回复处理之前,客户端 A 进入 GC 阶段(存在 STW,全局停顿)。

  5. 之后因为加锁时间的原因,锁已经失效了。

  6. 客户端 B 请求加锁(和客户端 A 是同一把锁),加锁成功。

  7. 客户端 A GC 完成,继续处理前面节点的消息,误以为加锁成功。

  8. 此时客户端 B 和客户端 A 同时加锁成功,出现并发安全性问题。

5.已废弃 RedLock

因为 RedLock 存在的问题争议较大,且没有完美的解决方案,所以 Redisson 中已经废弃了 RedLock,这一点在 Redisson 官方文档中能找到,如下图所示:



6.废弃 RedLock 后的解决方案

虽然 Redisson 中已经废弃了 RedLock,但是你可以直接使用 Redisson 中的普通的加锁即可,因为它的普通锁会基于 wait 机制,等待锁将信息同步到从节点,从而保证数据一致性的,虽然不能完全避免数据一致性问题,但也能最大限度的保证数据的一致性。

课后思考

既然普通的分布式锁存在单点问题?而 RedLock 又不是最完美的解决方案,那么在分布式锁领域,谁才是最终的解决方案呢?请在评论区留下您的解决方案,以及对应的原因?


本文已收录到我的面试小站 www.javacn.site,其中包含的内容有:Redis、JVM、并发、并发、MySQL、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、设计模式、消息队列等模块。

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公众号:Java中文社群 2018-08-25 加入

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