分布式应用进行逻辑处理时经常会遇到并发问题。
比如一个操作要修改用户的状态,修改状态需要先读出用户的状态,在内存里进行修 改,改完了再存回去。如果这样的操作同时进行了,就会出现并发问题,因为读取和保存状 态这两个操作不是原子的。(Wiki 解释:所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操 作;这种操作一旦开始,就一直运行到结束,中间不会有任何 context switch 线程切换。)
这个时候就要使用到分布式锁来限制程序的并发执行。Redis 分布式锁使用非常广泛, 它是面试的重要考点之一,很多同学都知道这个知识,也大致知道分布式锁的原理,但是具 体到细节的使用上往往并不完全正确。
分布式锁
分布式锁本质上要实现的目标就是在 Redis 里面占一个“茅坑”,当别的进程也要来占时,发现已经有人蹲在那里了,就只好放弃或者稍后再试。
占坑一般是使用 setnx(set if not exists) 指令,只允许被一个客户端占坑。先来先占, 用完了,再调用 del 指令释放茅坑。
// 这里的冒号:就是一个普通的字符,没特别含义,它可以是任意其它字符,不要误解
> setnx lock:codehole true
OK
... do something critical ...
> del lock:codehole
(integer) 1
但是有个问题,如果逻辑执行到中间出现异常了,可能会导致 del 指令没有被调用,这样 就会陷入死锁,锁永远得不到释放。
于是我们在拿到锁之后,再给锁加上一个过期时间,比如 5s,这样即使中间出现异常也 可以保证 5 秒之后锁会自动释放。
> setnx lock:codehole true
OK
> expire lock:codehole 5
... do something critical ...
> del lock:codehole
(integer) 1
但是以上逻辑还有问题。如果在 setnx 和 expire 之间服务器进程突然挂掉了,可能是因为机器掉电或者是被人为杀掉的,就会导致 expire 得不到执行,也会造成死锁。
这种问题的根源就在于 setnx 和 expire 是两条指令而不是原子指令。如果这两条指令可以一起执行就不会出现问题。也许你会想到用 Redis 事务来解决。但是这里不行,因为 expire 是依赖于 setnx 的执行结果的,如果 setnx 没抢到锁,expire 是不应该执行的。事务里没有 if- else 分支逻辑,事务的特点是一口气执行,要么全部执行要么一个都不执行。
为了解决这个疑难,Redis 开源社区涌现了一堆分布式锁的 library,专门用来解决这个问题。实现方法极为复杂,小白用户一般要费很大的精力才可以搞懂。如果你需要使用分布式锁, 意味着你不能仅仅使用 Jedis 或者 redis-py 就行了,还得引入分布式锁的 library。
为了治理这个乱象,Redis 2.8 版本中作者加入了 set 指令的扩展参数,使得 setnx 和 expire 指令可以一起执行,彻底解决了分布式锁的乱象。从此以后所有的第三方分布式锁 library 可以休息了。 > set lock:codehole true ex 5 nx OK ... do something critical ... > del lock:codehole 上面这个指令就是 setnx 和 expire 组合在一起的原子指令,它就是分布式锁的 奥义所在。
超时问题
Redis 的分布式锁不能解决超时问题,如果在加锁和释放锁之间的逻辑执行的太长,以至 于超出了锁的超时限制,就会出现问题。因为这时候锁过期了,第二个线程重新持有了这把锁, 但是紧接着第一个线程执行完了业务逻辑,就把锁给释放了,第三个线程就会在第二个线程逻 辑执行完之间拿到了锁。
为了避免这个问题,Redis 分布式锁不要用于较长时间的任务。如果真的偶尔出现了,数 据出现的小波错乱可能需要人工介入解决。
tag = random.nextint() # 随机数
if redis.set(key, tag, nx=True, ex=5):
do_something()
redis.delifequals(key, tag) # 假象的 delifequals 指令
有一个更加安全的方案是为 set 指令的 value 参数设置为一个随机数,释放锁时先匹配随机数是否一致,然后再删除 key。但是匹配 value 和删除 key 不是一个原子操作,Redis 也没有提供类似于 delifequals 这样的指令,这就需要使用 Lua 脚本来处理了,因为 Lua 脚本可以保证连续多个指令的原子性执行。
# delifequals
if redis.call("get
