(转)redis分布式锁-SETNX实现
Redis有一系列的命令,特点是以NX结尾,NX是Not eXists的缩写,如SETNX命令就应该理解为:SET if Not eXists。这系列的命令非常有用,这里讲使用SETNX来实现分布式锁。
用SETNX实现分布式锁
利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如:某客户端要获得一个名字foo的锁,客户端使用下面的命令进行获取:
SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
-
如返回1,则该客户端获得锁,把lock.foo的键值设置为时间值表示该键已被锁定,该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁。
-
如返回0,表明该锁已被其他客户端取得,这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时。
解决死锁
上面的锁定逻辑有一个问题:如果一个持有锁的客户端失败或崩溃了不能释放锁,该怎么解决?我们可以通过锁的键对应的时间戳来判断这种情况是否发生了,如果当前的时间已经大于lock.foo的值,说明该锁已失效,可以被重新使用。
发生这种情况时,可不能简单的通过DEL来删除锁,然后再SETNX一次,当多个客户端检测到锁超时后都会尝试去释放它,这里就可能出现一个竞态条件,让我们模拟一下这个场景:
C0操作超时了,但它还持有着锁,C1和C2读取lock.foo检查时间戳,先后发现超时了。
C1 发送DEL lock.foo
C1 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
C2 发送DEL lock.foo
C2 发送SETNX lock.foo 并且成功了。
这样一来,C1,C2都拿到了锁!问题大了!
幸好这种问题是可以避免的,让我们来看看C3这个客户端是怎样做的:
C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁,由于C0还持有锁,所以Redis返回给C3一个0
C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了,如果没超时,则等待或重试。
反之,如果已超时,C3通过下面的操作来尝试获得锁:
GETSET lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>
通过GETSET,C3拿到的时间戳如果仍然是超时的,那就说明,C3如愿以偿拿到锁了。
如果在C3之前,有个叫C4的客户端比C3快一步执行了上面的操作,那么C3拿到的时间戳是个未超时的值,这时,C3没有如期获得锁,需要再次等待或重试。留意一下,尽管C3没拿到锁,但它改写了C4设置的锁的超时值,不过这一点非常微小的误差带来的影响可以忽略不计。
注意:为了让分布式锁的算法更稳键些,持有锁的客户端在解锁之前应该再检查一次自己的锁是否已经超时,再去做DEL操作,因为可能客户端因为某个耗时的操作而挂起,操作完的时候锁因为超时已经被别人获得,这时就不必解锁了。
示例伪代码
根据上面的代码,我写了一小段Fake代码来描述使用分布式锁的全过程:
# get lock
lock = 0
while lock != 1:
timestamp = current Unix time + lock timeout + 1
lock = SETNX lock.foo timestamp
if lock == 1 or (now() > (GET lock.foo) and now() > (GETSET lock.foo timestamp)):
break;
else:
sleep(10ms)
# do your job
do_job()
# release
if now() < GET lock.foo:
DEL lock.foo
是的,要想这段逻辑可以重用,使用python的你马上就想到了Decorator,而用Java的你是不是也想到了那谁?AOP + annotation?行,怎样舒服怎样用吧,别重复代码就行。
java之jedis实现
expireMsecs 锁持有超时,防止线程在入锁以后,无限的执行下去,让锁无法释放
timeoutMsecs 锁等待超时,防止线程饥饿,永远没有入锁执行代码的机会
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一般用法
其中很多繁琐的边缘代码
包括:异常处理,释放资源等等
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犀利用法
用匿名类来实现,代码非常简洁
至于SimpleLock的实现
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | SimpleLock lock = new SimpleLock(key); lock.wrap( new Runnable() { @Override public void run() { //此处代码是锁上的 } }); |
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