redisson分布式锁续期(redis分布式锁内部原理)

面试问题

Redis锁的过期时间小于业务的执行时间该如何续期？

问题分析

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

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，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

如何回答

只要客户端一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。

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,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.

底层原理 

拜托，面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理【石杉的架构笔记】

1）加锁机制

咱们来看上面那张图，现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个redis cluster集群，他首先会根据hash节点选择一台机器。

这里注意，仅仅只是选择一台机器！这点很关键！

紧接着，就会发送一段lua脚本到redis上，那段lua脚本如下所示：

为啥要用lua脚本呢？

因为一大坨复杂的业务逻辑，可以通过封装在lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。

那么，这段lua脚本是什么意思呢？

KEYS[1]代表的是你加锁的那个key，比如说：

RLock lock = redisson.getLock(&＃8220;myLock&＃8221;);

这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“myLock”。

ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。

ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID，类似于下面这样：

8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1

给大家解释一下，第一段if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁的那个锁key不存在的话，你就进行加锁。

如何加锁呢？很简单，用下面的命令：

hset myLock 

    8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1

通过这个命令设置一个hash数据结构，这行命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：

上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁key完成了加锁。

接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置myLock这个锁key的生存时间是30秒。

好了，到此为止，ok，加锁完成了。

（2）锁互斥机制

那么在这个时候，如果客户端2来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本，会咋样呢？

很简单，第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在了。

接着第二个if判断，判断一下，myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端2的ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端1的ID。

所以，客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字，这个数字代表了myLock这个锁key的剩余生存时间。比如还剩15000毫秒的生存时间。

此时客户端2会进入一个while循环，不停的尝试加锁。

（3）watch dog自动延期机制

客户端1加锁的锁key默认生存时间才30秒，如果超过了30秒，客户端1还想一直持有这把锁，怎么办呢？

简单！只要客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。

（4）可重入加锁机制

那如果客户端1都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？

比如下面这种代码：

这时我们来分析一下上面那段lua脚本。

第一个if判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了。

第二个if判断会成立，因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID，就是客户端1的那个ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”

此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：

incrby myLock 

 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1

通过这个命令，对客户端1的加锁次数，累加1。

此时myLock数据结构变为下面这样：

大家看到了吧，那个myLock的hash数据结构中的那个客户端ID，就对应着加锁的次数

（5）释放锁机制

如果执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。

其实说白了，就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。

如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：

“del myLock”命令，从redis里删除这个key。

然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。

这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。

一般我们在生产系统中，可以用Redisson框架提供的这个类库来基于redis进行分布式锁的加锁与释放锁。

（6）Redis分布式锁的缺点

其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例。

但是这个过程中一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。

接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。

此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。

这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。

所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。

（7）Redis红锁

Redis作者针对Redis分布式锁的缺点提出了红锁的概念算法如下：

1. 顺序向五个节点请求加锁


2. 根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点


3. 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期


4. 认定加锁成功

也就是说，假设锁30秒过期，三个节点加锁花了31秒，自然是加锁失败了。这只是举个例子，实际上并不应该等每个节点那么长时间，就像官网所说的那样，假设有效期是10秒，那么单个redis实例操作超时时间，应该在5到50毫秒(注意时间单位)还是假设我们设置有效期是30秒，图中超时了两个redis节点。那么加锁成功的节点总共花费了3秒，所以锁的实际有效期是小于27秒的。即扣除加锁成功三个实例的3秒，还要扣除等待超时redis实例的总共时间。

关于红锁的争论：Martin Kleppmann和antirez的redLock辩论. 一个是很有资历的分布式架构师，一个是redis之父。
所以说如果项目里要使用红锁，除了红锁的介绍，不妨要多看两篇文章，即：

1. Martin Kleppmann的质疑贴


2. antirez的反击贴

有些人是不是觉得大佬们都是杠精啊，天天就想着极端情况。 其实高可用嘛，拼的就是99.999&＃8230;% 中小数点后面的位数。 

其实，在实际场景中，红锁是很少使用的。这是因为使用了红锁后会影响高并发环境下的性能，使得程序的体验更差。所以，在实际场景中，我们一般都是要保证Redis集群的可靠性。同时，使用红锁后，当加锁成功的RLock个数不超过总数的一半时，会返回加锁失败，即使在业务层面任务加锁成功了，但是红锁也会返回加锁失败的结果。另外，使用红锁时，需要提供多套Redis的主从部署架构，同时，这多套Redis主从架构中的Master节点必须都是独立的，相互之间没有任何数据交互。

参考文章

拜托，面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理【石杉的架构笔记】

每秒上千订单场景下的分布式锁高并发优化实践！【石杉的架构笔记】

红锁的实现 &＃8211; IT路上的小白 &＃8211; 博客园

细说Redis分布式锁 &＃8211; 知乎