/**     * @author xiaofu     * @description 扣减库存     * @date 2020/4/21 12:10     */   public String stockLock() {        RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");        try {            /**             * 获取锁             */            if (lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) {                              /**                 * 扣减库存                 */                。。。。。。            } else {                LOGGER.info("未获取到锁业务结束..");            }        } catch (Exception e) {            LOGGER.info("处理异常", e);        }         return "ok";  }

结果业务代码执行完以后我忘了释放锁lock.unlock(),导致redis线程池被打满,redis服务大面积故障,造成库存数据扣减混乱,被领导一顿臭骂,这个月绩效~ 哎·~。

随着 使用redis 锁的时间越长,我发现 redis 锁的坑远比想象中要多。就算在面试题当中redis分布式锁的出镜率也比较高,比如:“用锁遇到过哪些问题?” ,“又是如何解决的?” 基本都是一套连招问出来的。

今天就分享一下我用redis 分布式锁的踩坑日记,以及一些解决方案,和大家一起共勉。

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@Servicepublic 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 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 script = RedisScript.of(LOCK_SCRIPT, Long.class);                List 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 script = RedisScript.of(UNLOCK_SCRIPT, Long.class);        List 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 script = RedisScript.of(RENEW_SCRIPT, Long.class);        List 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 lockContentMap;         public ScheduleTask(RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock, Map lockContentMap) {            this.redisDistributionLock = redisDistributionLock;            this.lockContentMap = lockContentMap;        }         @Override        public void run() {            if (lockContentMap.isEmpty()) {                return;            }            Set> entries = lockContentMap.entrySet();            for (Map.Entry 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。

总结

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。

作者:程序员内点事