go 分布式锁简单实现实例详解
目录
- 正文
- 案例
- 资源加锁
- 使用redis来实现分布式锁
- redis lua保证原子性
正文
其实锁这种东西,都能能不加就不加,锁会导致程序一定程度上退回到串行化,进而降低效率。
案例
首先,看一个案例,如果要实现一个计数器,并且是多个协程共同进行的,就会出现以下的情况:
package main import ( "fmt" "sync" ) func main() { numberFlag := 0 wg := new(sync.WaitGroup) for i := 0; i < 200; i++ { wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() numberFlag++ }() } fmt.Println(numberFlag) wg.Wait() }
每次执行后的计数器结果都是不同的,这是因为计数器本身是被不同的协程抢着+1,会产生多个协程同时拿到numberFlag=N的情况。为了避免这种资源竞争,要对资源进行加锁,使得同一时刻只有一个协程能对资源进行操控。
资源加锁
package main import ( "fmt" "sync" ) func main() { numberFlag := 0 myLock := make(chan struct{}, 1) wg := new(sync.WaitGroup) for i := 0; i < 200; i++ { wg.Add(1) go func() { defer func() { // 释放锁 <-myLock }() defer wg.Done() // 抢锁 myLock <- struct{}{} numberFlag++ }() } wg.Wait() fmt.Println(numberFlag) }
但是这种锁只能用于你自己的本地服务,一旦出现多服务,比如分布式,微服务,这样的场景,这个锁就没啥用了,这就需要分布式锁。
关于分布式锁,一般的实现就是用redis或者zookeeper实现。redis比较方便的就是大部分的服务都会使用redis,无需额外安装依赖,而zookeeper普通服务用的并不多,即使是kafka也在新版放弃了zookeeper。
zookeeper最大的好处就是可以通过心跳检测客户端的情况,进而避免重复得锁的问题。
但是同时也产生了一些问题,这个心跳检测多久一次,在心跳检测的间隔如果出现了锁超时的问题怎么办,等等。
使用redis来实现分布式锁
所以一些服务还是倾向于使用redis来实现分布式锁。
package main import ( "fmt" "github.com/gomodule/redigo/redis" "go-face-test/redisTest/redisOne/redisConn" "sync" "time" ) func main() { // 分布式锁 var LockName = "lockLock" // 十秒过期时间 var ExpirationTime = 10 wg := new(sync.WaitGroup) wg.Add(2) // 起两个协程来模拟分布式服务的抢占 go handleBusiness(LockName, ExpirationTime, "A", wg) go handleBusiness(LockName, ExpirationTime, "B", wg) wg.Wait() } func handleBusiness(lockName string, ExpTime int, nowGroName string, wg *sync.WaitGroup) { // One服务获取锁是否存在 c := redisConn.Get() defer c.Close() for { isKeyExists, err := redis.Bool(c.Do("EXISTS", lockName)) if err != nil { fmt.Println("err while checking keys:", err) } else { fmt.Println(isKeyExists) } if isKeyExists { // 存在这把锁,开始自旋等待 fmt.Println("当前协程为: " + nowGroName + " 没抢到锁……") //休息1s time.Sleep(time.Second) } else { // 设置一把锁 // 值为1,过期时间为10秒 reply, err := c.Do("SET", lockName, 2, "EX", ExpTime, "NX") // 抢占失败 if reply == nil { fmt.Println("当前协程为: " + nowGroName + " 抢占锁失败") continue } // 开始业务处理 fmt.Println("当前协程为: " + nowGroName + " 啊啊啊啊。这是一个业务处理,预计处理时间为 3s 。处理开始........") fmt.Println("当前协程为: " + nowGroName + " 距离处理完成还有---3s" + time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")) time.Sleep(time.Second) fmt.Println("当前协程为: " + nowGroName + " 距离处理完成还有---2s" + time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")) time.Sleep(time.Second) fmt.Println("当前协程为: " + nowGroName + " 距离处理完成还有---1s" + time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")) time.Sleep(time.Second) //业务结束,释放锁 _, err = c.Do("DEL", lockName) if err != nil { fmt.Println("err while deleting:", err) } break } } wg.Done() }
但是这个锁明显有问题:
第一,当A服务(本案例中其实是协程模拟的)拿到锁之后,处理超时了,锁还没有释放,就已经过期,过期后B服务就抢到了锁,此时AB均认为自己拿到了锁
第二,A服务按理说只能去掉自己的服务加上的锁,如果不止是有AB两个服务,有更多的服务,那么A如果出现处理较慢,锁超时后,B服务抢到锁,A又处理完成所有的事释放了锁,那其实是释放掉了B的锁。
也就是说,释放锁的时候也必须判断是否是自己的锁
那么就得用redis的lua来保证原子性
redis lua保证原子性
package main import ( "fmt" "github.com/gomodule/redigo/redis" "go-face-test/redisTest/redisTwo/redisConn" "log" "math/rand" "strconv" "sync" "time" ) var letterRunes = []rune("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ") var lockCommand = `if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then redis.call("SET", KEYS[1], ARGV[1], "PX", ARGV[2] , "NX") return "OK" else return redis.call("SET", KEYS[1], ARGV[1], "NX", "PX", ARGV[2]) end` var delCommand = `if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("DEL", KEYS[1]) else return 0 end` func main() { // 分布式锁 var LockName = "lockLock" // 十秒过期时间 var ExpirationTime = 3 wg := new(sync.WaitGroup) wg.Add(2) // 起两个协程来模拟分布式服务的抢占 go handleBusiness(LockName, ExpirationTime, "A", wg) go handleBusiness(LockName, ExpirationTime, "B", wg) wg.Wait() } func init() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) } func handleBusiness(lockName string, ExpTime int, nowGroName string, wg *sync.WaitGroup) { // One服务获取锁是否存在 c := redisConn.Get() defer c.Close() for { isKeyExists, err := redis.Bool(c.Do("EXISTS", lockName)) if err != nil { fmt.Println("err while checking keys:", err) } else { fmt.Println(isKeyExists) } if isKeyExists { // 存在这把锁,开始自旋等待 fmt.Println("当前协程为: " + nowGroName + " 没抢到锁……") //休息1s time.Sleep(time.Second) } else { // 设置一把锁 // 锁的值是根据当前服务名称和时间来的 lockFlag, lockValue, _ := getLock(lockName, nowGroName, ExpTime, c) // 抢占失败 if !lockFlag { fmt.Println("当前协程为: " + nowGroName + " 抢占锁失败") continue } // 开始业务处理 fmt.Println("当前协程为: " + nowGroName + " 啊啊啊啊。这是一个业务处理,预计处理时间为 " + strconv.Itoa(ExpTime) + "s 。处理开始........") for i := ExpTime - 1; i > 0; i-- { fmt.Println("当前协程为: " + nowGroName + " 距离处理完成还有---" + strconv.Itoa(i) + "s " + time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")) time.Sleep(time.Second) } //业务结束,释放锁 lockDelFlag, _ := delLock(lockName, lockValue, c) //获取当前锁的值 if lockDelFlag { fmt.Println("释放锁成功") } else { fmt.Println("这个锁不是你的,或者这个锁已经超时") } break } } wg.Done() } // 获得唯一锁的值 func getLockOnlyValue(nowGroName string) string { nano := strconv.FormatInt(time.Now().UnixNano(), 10) return nowGroName + "_" + nano + "_" + RandStringRunes(6) } // 获得一个锁 func getLock(LockName, nowGroName string, timeOut int, conn redis.Conn) (bool, string, error) { myLockValue := getLockOnlyValue(nowGroName) lua := redis.NewScript(1, lockCommand) resp, err := lua.Do(conn, LockName, myLockValue, strconv.Itoa(timeOut*1000)) if err != nil { log.Fatal(LockName, err) return false, "", err } else if resp == nil { return false, "", nil } s, ok := resp.(string) if !ok { return false, "", nil } if s != "OK" { return false, "", nil } return true, myLockValue, nil } // 删除一个锁 func delLock(LockName, LockeValue string, conn redis.Conn) (bool, error) { lua := redis.NewScript(1, delCommand) resp, err := lua.Do(conn, LockName, LockeValue) if err != nil { return false, err } reply, ok := resp.(int64) if !ok { return false, nil } return reply == 1, nil } func RandStringRunes(n int) string { b := make([]rune, n) for i := range b { b[i] = letterRunes[rand.Intn(len(letterRunes))] } return string(b) }
以上就是go 分布式锁简单实现实例详解的详细内容,更多关于go 分布式锁的资料请关注我们其它相关文章!