Redis分布式锁奥义

分布式锁

分布式系统进行逻辑处理的时候，经常会遇到并发问题，例如直播场景中，用户需要连麦主播，当多个用户在同一个时刻一起连麦时候，应该保证只有一个用户能连麦成功，我们改怎么保证这种业务场景下保证数据的正确性。
当我们连麦的时候，其实设计到两个步骤操作，首先读取房间座位信息，当发现座位没有被占用，修改作为状态，之后存储。但是这几个步骤并非原子操作，也就是可能存在两个线程同时读取，一起修改，这样肯定会造成数据错乱。怎样来保证读取，修改，存储，这三个步骤的原子操作就是分布式锁需要解决的问题。

分布式锁的奥义

分布式锁本质上实现就是在Redis中占用一个key值，当别的进程也要来占用这个key时候，发现已经存在这个key，就只能放弃，或者等待key消失。我们一般使用setnx（set if not exists）命令，只允许被一个客户占用，先到先得，在用del删除key，释放key占用给别的线程
存在的问题，比如逻辑执行期间，出现异常，导致del指令无法执行，占用会陷入死锁，永远不能得到释放，这个问题可以通过过期时间解决，我们在设置key时候添加一个过期时间，这样中介出现异常，5s后也会自动释放如下：

新docker-redis:0>setnx lock 3
"1"
新docker-redis:0>expire lock 5
"1"

新的问题， setnx 与expire两个指令并非原子操作，在两个指令执行间隔期间挂机，那么还是会死锁。如果可以一起执行就不会出现这种问题，可能Redis事务来解决问题，但是这种业务场景下不下，因为expire必须在前面setnx成功的前提条件才能够执行，当setnx没有获取锁，expire是不能执行的，此时同一个事务中这两个命令会出现一个成功一个失败，与预期不符合。
为解决此问题，Redis2.8 版本后引入了一个新的指令，是的setnx和expire指令能一起执行，彻底解决分布式锁的问题，从此后，所有第三方锁都可以舍弃了，如下：

新docker-redis:0>set lock true ex 5 nx
"OK"
新docker-redis:0>set lock true ex 5 nx
null

以上指令setnx和expire的组合一起的原子指令，他就是分布式锁解决的奥义。

还有超时问题

Redis分布式锁还是解决不了某种超时，比如，我设置5s，但是业务太垃圾了执行了6秒，以至于超过了锁的限制，那么问题出现了。锁以释放，剩余逻辑无法得到保护，第二个线程重新持有锁，然后第一个还没执行完的线程现在执行完了，给你吧key删了，这样是不是很刺激。
为避免这个问题，Redis分布式锁不要用着长时间的任务，如果偶尔出现问题，造成的数据小错误就人肉解决吧。
另外还有一个小的技巧来规避这种删除问题，我们利用value造一个乐观锁，我们在set value的时候设置本轮次逻辑的一个特殊的value值，当我们执行完逻辑后，在删除之前先确认一下value是否本轮次的value，如果不是表示非本轮次，不执行删除，如果是当前value，则删除。
问题又来了，匹配value，删除key，又不是原子操作，Redis也没有类似的delifequals的指令，但是Redis4.0 后提供了lua脚本的支持，因为lua脚本可以保证连续多个指令的原子性执行
这并非完美解决方案，还是有部分逻辑在裸奔，那么我们尽量规避吧，还有就是这么长逻辑，应该想到的是优化。

Redis分布式锁失效情况

在Redis集群中，我们分布式锁是有一定缺陷的，例如在哨兵模式集群中，主节点挂掉，从节点会取而代之，这对客户端是无感知的，比如，客户端A主节点上申请lock，但是这把锁还没同步到Slave节点，主节点挂掉，之后从节点变主节点，B客户端在申请lock，同样成功，这样就存在两把锁，违背了分布式锁的初衷。不安全性由此产生。
以上情况在理论上是完全有可能发生的，但是也仅仅只是在主从发生failover的情况下才产生，而且持续时间比较短，业务系统多试情况下是可以容忍的。所以我吗业务中一般会忽略这种极端的情况。

Redlock算法

遇到问题，解决问题，以上出现的极端情况也是有解决方案的，她流产比较复杂，但是有很多开源的libray已经做了良好的封装，用户之间用即可，例如Python中redlock-py

import redlock
addres=[{"host":"localhost","port":6789,"db":0
},{"host":"localhost","port":6789,"db":0
},{"host":"localhost","port":6789,"db":0
}]
dlm = redlock.Redlock(addrs)
success = dlm.lock("lock-liaojiamin", 5000)
if success:print 'lock success'dlm.unlock('lock-liaojiamin')
else:print 'ock failed'

为了使用Redlock，需要提供多个Redis实例，这些实例之间相互独立，没有主从关系。通很多分布式算法一样，Redlock用大多数机制。
- 加锁时候向过半节点发送set(key, value, nx=True, ex=xxx)指令，只要过半节点set成功，就认为加锁成功
- 释放锁需要想所有节点发送del指令
- Redlock需要想多个节点进行读写，意味着相比单实例Redis的性能会下降。