Redis分布式锁如何实现续期

目录

• Redis分布式锁如何续期
• Redis分布式锁的正确姿势
• 如何回答
• 源码分析
• 真相大白
• Redis分布式锁的5个坑
• 一、锁未被释放
• 二、B的锁被A给释放了
• 三、数据库事务超时
• 四、锁过期了，业务还没执行完
• 五、redis主从复制的坑

Redis分布式锁如何续期

Redis分布式锁的正确姿势

据肥朝了解,很多同学在用分布式锁时,都是直接百度搜索找一个Redis分布式锁工具类就直接用了.关键是该工具类中还充斥着很多System.out.println();等语句.其实Redis分布式锁比较正确的姿势是采用redisson这个客户端工具.具体介绍可以搜索最大的同性交友网站github.

如何回答

首先如果你之前用Redis的分布式锁的姿势正确,并且看过相应的官方文档的话,这个问题So easy.我们来看

坦白说,如果你英文棒棒哒那么看英文文档可能更好理解

By default lock watchdog timeout is 30 seconds and can be changed through Config.lockWatchdogTimeout setting.

但是你如果看的是中文文档

看门狗检查锁的超时时间默认是30秒

这句话肥朝从语文角度分析就是一个歧义句,他有两个意思

1.看门狗默认30秒去检查一次锁的超时时间

2.看们狗会去检查锁的超时时间,锁的时间时间默认是30秒

看到这里,我希望大家不要黑我的小学体育老师,虽然他和语文老师是同个人.语文不行,我们可以源码来凑!

源码分析

我们根据官方文档给出的例子,写了一个最简单的demo,例子根据上面截图中Ctr+C和Ctr+V一波操作,如下

public class DemoMain {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
        lock.lock();
        //lock.unlock();
    }
}

create

从这里我们知道,internalLockLeaseTime 和 lockWatchdogTimeout这两个参数是相等的.

lockWatchdogTimeout默认值如下

public class Config {
	private long lockWatchdogTimeout = 30 * 1000;
	public long getLockWatchdogTimeout() {
		return lockWatchdogTimeout;
	}
	//省略无关代码
}

从internalLockLeaseTime这个单词也可以看出,这个加的分布式锁的超时时间默认是30秒.但是还有一个问题,那就是这个看门狗,多久来延长一次有效期呢?我们往下看

lock

从我图中框起来的地方我们就知道了,获取锁成功就会开启一个定时任务,也就是watchdog,定时任务会定期检查去续期renewExpirationAsync(threadId).
这里定时用的是netty-common包中的HashedWheelTimer,肥朝公众号已经和各大搜索引擎建立了密切的合作关系,你只需要把这个类在任何搜索引擎一搜,都能知道相关API参数的意义.
从图中我们明白,该定时调度每次调用的时间差是internalLockLeaseTime / 3.也就10秒.

真相大白

通过源码分析我们知道,默认情况下,加锁的时间是30秒.如果加锁的业务没有执行完,那么到 30-10 = 20秒的时候,就会进行一次续期,把锁重置成30秒.那这个时候可能又有同学问了,那业务的机器万一宕机了呢?宕机了定时任务跑不了,就续不了期,那自然30秒之后锁就解开了呗.

Redis分布式锁的5个坑

一、锁未被释放

这种情况是一种低级错误，就是我上边犯的错，由于当前线程 获取到redis 锁，处理完业务后未及时释放锁，导致其它线程会一直尝试获取锁阻塞，例如：用Jedis客户端会报如下的错误信息

redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool

redis线程池已经没有空闲线程来处理客户端命令。

解决的方法也很简单，只要我们细心一点，拿到锁的线程处理完业务及时释放锁，如果是重入锁未拿到锁后，线程可以释放当前连接并且sleep一段时间。

public void lock() {
    while (true) {
        boolean flag = this.getLock(key);
        if (flag) {
              TODO .........
        } else {
              // 释放当前redis连接
              redis.close();
              // 休眠1000毫秒
             sleep(1000);
       }
     }
 }

二、B的锁被A给释放了

我们知道Redis实现锁的原理在于 SETNX命令。当 key不存在时将 key的值设为 value ，返回值为 1；若给定的 key已经存在，则 SETNX不做任何动作，返回值为 0 。

SETNX key value

我们来设想一下这个场景：A、B两个线程来尝试给key myLock加锁，A线程先拿到锁（假如锁3秒后过期），B线程就在等待尝试获取锁，到这一点毛病没有。

那如果此时业务逻辑比较耗时，执行时间已经超过redis锁过期时间，这时A线程的锁自动释放（删除key），B线程检测到myLock这个key不存在，执行 SETNX命令也拿到了锁。

但是，此时A线程执行完业务逻辑之后，还是会去释放锁（删除key），这就导致B线程的锁被A线程给释放了。

为避免上边的情况，一般我们在每个线程加锁时要带上自己独有的value值来标识，只释放指定value的key，否则就会出现释放锁混乱的场景。

三、数据库事务超时

emm~ 聊redis锁咋还扯到数据库事务上来了？别着急往下看，看下边这段代码：

 @Transaction
 public void lock() {
      while (true) {
          boolean flag = this.getLock(key);
          if (flag) {
              insert();
          }
      }
 }

给这个方法添加一个@Transaction注解开启事务，如代码中抛出异常进行回滚，要知道数据库事务可是有超时时间限制的，并不会无条件的一直等一个耗时的数据库操作。

比如：我们解析一个大文件，再将数据存入到数据库，如果执行时间太长，就会导致事务超时自动回滚。

一旦你的key长时间获取不到锁，获取锁等待的时间远超过数据库事务超时时间，程序就会报异常。

一般为解决这种问题，我们就需要将数据库事务改为手动提交、回滚事务。

  @Autowired
  DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;
  @Transaction
  public void lock() {
      //手动开启事务
      TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
      try {
          while (true) {
             boolean flag = this.getLock(key);
             if (flag) {
                 insert();
                 //手动提交事务
                 dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);
             }
         }
     } catch (Exception e) {
         //手动回滚事务
         dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);
     }
 }

四、锁过期了，业务还没执行完

这种情况和我们上边提到的第二种比较类似，但解决思路上略有不同。

同样是redis分布式锁过期，而业务逻辑没执行完的场景，不过，这里换一种思路想问题，把redis锁的过期时间再弄长点不就解决了吗？

那还是有问题，我们可以在加锁的时候，手动调长redis锁的过期时间，可这个时间多长合适？业务逻辑的执行时间是不可控的，调的过长又会影响操作性能。

要是redis锁的过期时间能够自动续期就好了。

为了解决这个问题我们使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上。

redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可。

RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");

redisson在加锁成功后，会注册一个定时任务监听这个锁，每隔10秒就去查看这个锁，如果还持有锁，就对过期时间进行续期。默认过期时间30秒。这个机制也被叫做：“看门狗”，这名字。。。

举例子：假如加锁的时间是30秒，过10秒检查一次，一旦加锁的业务没有执行完，就会进行一次续期，把锁的过期时间再次重置成30秒。

通过分析下边redisson的源码实现可以发现，不管是加锁、解锁、续约都是客户端把一些复杂的业务逻辑，通过封装在Lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。

@Slf4j
@Service
public class RedisDistributionLockPlus {
   /**
    * 加锁超时时间，单位毫秒， 即：加锁时间内执行完操作，如果未完成会有并发现象
    */
   private static final long DEFAULT_LOCK_TIMEOUT = 30;
  private static final long TIME_SECONDS_FIVE = 5 ;
  /**
   * 每个key的过期时间 {@link LockContent}
   */
  private Map<String, LockContent> lockContentMap = new ConcurrentHashMap<>(512);
  /**
   * redis执行成功的返回
   */
  private static final Long EXEC_SUCCESS = 1L;
  /**
   * 获取锁lua脚本， k1：获锁key, k2：续约耗时key, arg1:requestId，arg2：超时时间
   */
  private static final String LOCK_SCRIPT = "if redis.call('exists', KEYS[2]) == 1 then ARGV[2] = math.floor(redis.call('get', KEYS[2]) + 10) end " +
          "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then " +
             "local t = redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'EX', ARGV[2]) " +
             "for k, v in pairs(t) do " +
               "if v == 'OK' then return tonumber(ARGV[2]) end " +
             "end " +
          "return 0 end";
  /**
   * 释放锁lua脚本, k1：获锁key, k2：续约耗时key, arg1:requestId，arg2：业务耗时 arg3: 业务开始设置的timeout
   */
  private static final String UNLOCK_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
          "local ctime = tonumber(ARGV[2]) " +
          "local biz_timeout = tonumber(ARGV[3]) " +
          "if ctime > 0 then  " +
             "if redis.call('exists', KEYS[2]) == 1 then " +
                 "local avg_time = redis.call('get', KEYS[2]) " +
                 "avg_time = (tonumber(avg_time) * 8 + ctime * 2)/10 " +
                 "if avg_time >= biz_timeout - 5 then redis.call('set', KEYS[2], avg_time, 'EX', 24*60*60) " +
                 "else redis.call('del', KEYS[2]) end " +
             "elseif ctime > biz_timeout -5 then redis.call('set', KEYS[2], ARGV[2], 'EX', 24*60*60) end " +
          "end " +
          "return redis.call('del', KEYS[1]) " +
          "else return 0 end";
  /**
   * 续约lua脚本
   */
  private static final String RENEW_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) else return 0 end";
  private final StringRedisTemplate redisTemplate;
  public RedisDistributionLockPlus(StringRedisTemplate redisTemplate) {
      this.redisTemplate = redisTemplate;
      ScheduleTask task = new ScheduleTask(this, lockContentMap);
      // 启动定时任务
      ScheduleExecutor.schedule(task, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);
  }
  /**
   * 加锁
   * 取到锁加锁，取不到锁一直等待知道获得锁
   *
   * @param lockKey
   * @param requestId 全局唯一
   * @param expire   锁过期时间, 单位秒
   * @return
   */
  public boolean lock(String lockKey, String requestId, long expire) {
      log.info("开始执行加锁, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId);
      for (; ; ) {
          // 判断是否已经有线程持有锁，减少redis的压力
          LockContent lockContentOld = lockContentMap.get(lockKey);
          boolean unLocked = null == lockContentOld;
          // 如果没有被锁，就获取锁
          if (unLocked) {
              long startTime = System.currentTimeMillis();
              // 计算超时时间
              long bizExpire = expire == 0L ? DEFAULT_LOCK_TIMEOUT : expire;
              String lockKeyRenew = lockKey + "_renew";
              RedisScript<Long> script = RedisScript.of(LOCK_SCRIPT, Long.class);
              List<String> keys = new ArrayList<>();
              keys.add(lockKey);
              keys.add(lockKeyRenew);
              Long lockExpire = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(bizExpire));
              if (null != lockExpire && lockExpire > 0) {
                  // 将锁放入map
                  LockContent lockContent = new LockContent();
                  lockContent.setStartTime(startTime);
                  lockContent.setLockExpire(lockExpire);
                  lockContent.setExpireTime(startTime + lockExpire * 1000);
                  lockContent.setRequestId(requestId);
                  lockContent.setThread(Thread.currentThread());
                  lockContent.setBizExpire(bizExpire);
                 lockContent.setLockCount(1);
                 lockContentMap.put(lockKey, lockContent);
                 log.info("加锁成功, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId);
                 return true;
             }
         }
         // 重复获取锁，在线程池中由于线程复用，线程相等并不能确定是该线程的锁
         if (Thread.currentThread() == lockContentOld.getThread()
                   && requestId.equals(lockContentOld.getRequestId())){
             // 计数 +1
             lockContentOld.setLockCount(lockContentOld.getLockCount()+1);
             return true;
         }
         // 如果被锁或获取锁失败，则等待100毫秒
         try {
             TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
         } catch (InterruptedException e) {
             // 这里用lombok 有问题
             log.error("获取redis 锁失败, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId, e);
             return false;
         }
     }
 }
 /**
  * 解锁
  *
  * @param lockKey
  * @param lockValue
  */
 public boolean unlock(String lockKey, String lockValue) {
     String lockKeyRenew = lockKey + "_renew";
     LockContent lockContent = lockContentMap.get(lockKey);
     long consumeTime;
     if (null == lockContent) {
         consumeTime = 0L;
     } else if (lockValue.equals(lockContent.getRequestId())) {
         int lockCount = lockContent.getLockCount();
         // 每次释放锁， 计数 -1，减到0时删除redis上的key
         if (--lockCount > 0) {
             lockContent.setLockCount(lockCount);
             return false;
         }
         consumeTime = (System.currentTimeMillis() - lockContent.getStartTime()) / 1000;
     } else {
         log.info("释放锁失败，不是自己的锁。");
         return false;
     }
     // 删除已完成key，先删除本地缓存，减少redis压力, 分布式锁，只有一个，所以这里不加锁
     lockContentMap.remove(lockKey);
     RedisScript<Long> script = RedisScript.of(UNLOCK_SCRIPT, Long.class);
     List<String> keys = new ArrayList<>();
     keys.add(lockKey);
     keys.add(lockKeyRenew);
     Long result = redisTemplate.execute(script, keys, lockValue, Long.toString(consumeTime),
             Long.toString(lockContent.getBizExpire()));
     return EXEC_SUCCESS.equals(result);
 }
 /**
  * 续约
  *
  * @param lockKey
  * @param lockContent
  * @return true:续约成功，false:续约失败（1、续约期间执行完成，锁被释放 2、不是自己的锁，3、续约期间锁过期了（未解决））
  */
 public boolean renew(String lockKey, LockContent lockContent) {
     // 检测执行业务线程的状态
     Thread.State state = lockContent.getThread().getState();
     if (Thread.State.TERMINATED == state) {
         log.info("执行业务的线程已终止,不再续约 lockKey ={}, lockContent={}", lockKey, lockContent);
         return false;
     }
     String requestId = lockContent.getRequestId();
     long timeOut = (lockContent.getExpireTime() - lockContent.getStartTime()) / 1000;
     RedisScript<Long> script = RedisScript.of(RENEW_SCRIPT, Long.class);
     List<String> keys = new ArrayList<>();
     keys.add(lockKey);
     Long result = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(timeOut));
     log.info("续约结果，True成功，False失败 lockKey ={}, result={}", lockKey, EXEC_SUCCESS.equals(result));
     return EXEC_SUCCESS.equals(result);
 }
 static class ScheduleExecutor {
     public static void schedule(ScheduleTask task, long initialDelay, long period, TimeUnit unit) {
         long delay = unit.toMillis(initialDelay);
         long period_ = unit.toMillis(period);
         // 定时执行
         new Timer("Lock-Renew-Task").schedule(task, delay, period_);
     }
 }
 static class ScheduleTask extends TimerTask {
     private final RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock;
     private final Map<String, LockContent> lockContentMap;
     public ScheduleTask(RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock, Map<String, LockContent> lockContentMap) {
         this.redisDistributionLock = redisDistributionLock;
         this.lockContentMap = lockContentMap;
     }
     @Override
     public void run() {
         if (lockContentMap.isEmpty()) {
             return;
         }
         Set<Map.Entry<String, LockContent>> entries = lockContentMap.entrySet();
         for (Map.Entry<String, LockContent> entry : entries) {
             String lockKey = entry.getKey();
             LockContent lockContent = entry.getValue();
             long expireTime = lockContent.getExpireTime();
             // 减少线程池中任务数量
             if ((expireTime - System.currentTimeMillis())/ 1000 < TIME_SECONDS_FIVE) {
                 //线程池异步续约
                 ThreadPool.submit(() -> {
                     boolean renew = redisDistributionLock.renew(lockKey, lockContent);
                     if (renew) {
                         long expireTimeNew = lockContent.getStartTime() + (expireTime - lockContent.getStartTime()) * 2 - TIME_SECONDS_FIVE * 1000;
                         lockContent.setExpireTime(expireTimeNew);
                     } else {
                         // 续约失败，说明已经执行完 OR redis 出现问题
                         lockContentMap.remove(lockKey);
         
           }
                 });
             }
         }
     }
 }
}

五、redis主从复制的坑

redis高可用最常见的方案就是主从复制（master-slave），这种模式也给redis分布式锁挖了一坑。

redis cluster集群环境下，假如现在A客户端想要加锁，它会根据路由规则选择一台master节点写入key mylock，在加锁成功后，master节点会把key异步复制给对应的slave节点。

如果此时redis master节点宕机，为保证集群可用性，会进行主备切换，slave变为了redis master。B客户端在新的master节点上加锁成功，而A客户端也以为自己还是成功加了锁的。

此时就会导致同一时间内多个客户端对一个分布式锁完成了加锁，导致各种脏数据的产生。

至于解决办法嘛，目前看还没有什么根治的方法，只能尽量保证机器的稳定性，减少发生此事件的概率。

小结一下：上面就是我在使用Redis 分布式锁时遇到的一些坑，有点小感慨，经常用一个方法填上这个坑，没多久就发现另一个坑又出来了，其实根本没有什么十全十美的解决方案，哪有什么银弹，只不过是在权衡利弊后，选一个在接受范围内的折中方案而已。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。