Redis进阶: 锁的使用

1. 概念
- 1. 原子性
- 2. 事务
2. 使用Redis构建全局并发锁
3. Redlock（redis分布式锁）
- 总结
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1. 概念

1. 原子性

原子性
原子性是数据库的事务中的特性。在数据库事务的情景下，原子性指的是：一个事务（transaction）中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。
对于Redis而言，命令的原子性指的是：一个操作的不可以再分，操作要么执行，要么不执行。

Redis操作原子性的原因
Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。

进程与线程

进程
计算机中已执行程序的实体。比如，一个启动了的php-fpm，就是一个进程。
线程
操作系统能够进行运算调度的最小单元。它被包含在进程之中，是进程的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。比如，mysql运行时，mysql启动后，该mysql服务就是一个进程，而mysql的连接、查询的操作，就是线程。

进程与线程的区别

资源（如打开文件）：进程间的资源相互独立，同一进程的各线程间共享资源。某进程的线程在其他进程不可见。
通信：进程间通信：消息传递、同步、共享内存、远程过程调用、管道。线程间通信：直接读写进程数据段（需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性）。
调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。
线程，是操作系统最小的执行单元，在单线程程序中，任务一个一个地做，必须做完一个任务后，才会去做另一个任务。

Redis在并发中的表现
Redis的API是原子性的操作，那么多个命令在并发中也是原子性的吗？
看看下面这段代码：

$redis= newRedis();
$redis->connect('127.0.0.1',6379);
for($i= 0;$iget('val');
$num++;
$redis->set('val',$num);
usleep(10000);
}

用两个终端执行上面的程序，发现val的结果是小于2000的值，那么可以知道，在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的，这也和普通数据库的表现是一样的。
如果想在上面的程序中实现原子性，可以将get和set改成单命令操作，比如incr，或者使用Redis的事务，或者使用Redis+Lua的方式实现。

原子性总结

综上所述，对Redis来说，执行get、set以及eval等API，都是一个一个的任务，这些任务都会由Redis的线程去负责执行，任务要么执行成功，要么执行失败，这就是Redis的命令是原子性的原因。

Redis本身提供的所有API都是原子操作，Redis中的事务其实是要保证批量操作的原子性。

2. 事务

MULTI 、 EXEC 、 DISCARD 和 WATCH 是 Redis 事务相关的命令。事务可以一次执行多个命令，并且带有以下两个重要的保证：

事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

事务的关键字

EXEC 命令负责触发并执行事务中的所有命令：
如果客户端在使用 MULTI 开启了一个事务之后，却因为断线而没有成功执行 EXEC ，那么事务中的所有命令都不会被执行。
另一方面，如果客户端成功在开启事务之后执行 EXEC ，那么事务中的所有命令都会被执行。
当使用 AOF 方式做持久化的时候， Redis 会使用单个 write(2) 命令将事务写入到磁盘中。
然而，如果 Redis 服务器因为某些原因被管理员杀死，或者遇上某种硬件故障，那么可能只有部分事务命令会被成功写入到磁盘中。
如果 Redis 在重新启动时发现 AOF 文件出了这样的问题，那么它会退出，并汇报一个错误。
使用redis-check-aof程序可以修复这一问题：它会移除 AOF 文件中不完整事务的信息，确保服务器可以顺利启动。
从 2.2 版本开始，Redis 还可以通过乐观锁（optimistic lock）实现 CAS （check-and-set）操作，具体信息请参考文档的后半部分。

事务的语句

> MULTI
OK
> INCR foo
QUEUED
> INCR bar
QUEUED
> EXEC
1) (integer) 1
2) (integer) 1

为什么 Redis 不支持回滚（roll back）

如果你有使用关系式数据库的经验，那么 “Redis 在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令”这种做法可能会让你觉得有点奇怪。
以下是这种做法的优点：

Redis 命令只会因为错误的语法而失败（并且这些问题不能在入队时发现），或是命令用在了错误类型的键上面：这也就是说，从实用性的角度来说，失败的命令是由编程错误造成的，而这些错误应该在开发的过程中被发现，而不应该出现在生产环境中。

2. 使用Redis构建全局并发锁

谈起Redis的用途，小伙伴们都会说使用它作为缓存，目前很多公司都用Redis作为缓存，但是使用Redis仅仅作为缓存未免太大材小用了。深究Redis的原理后你会发现它有很多用途，在很多场景下能够使用它快速地解决问题。常见的用途有：分布式锁控制并发、结合bloom filter用于推荐去重、HyperLogLog用于统计UV、限流控制流量等等；这里我谈下Redis分布式锁控制并发的问题。

Redis分布式锁控制并发主要是通过在Redis里面创建一个key，当其它进程准备占用的时候只能等待key释放再占用。Redis里面有一个原子性指令setnx，当key存在时，它返回0，表示当前已有进程占用，当它返回1时可以执行业务逻辑，此时没有进程占用，等逻辑执行完后，可以删除key释放锁，这样可以简单的控制并发。

127.0.0.1:6379> setnx copy_question 11
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setnx copy_question 11
(integer) 0

在业务逻辑执行的过程中如果发生异常，此时key并没有删除，这样就会造成死锁，死锁带来的后果想必大家都很清楚。为了解决这个问题，可以在setnx加锁后设置key的过期时间，当key到期自动删除。

127.0.0.1:6379> expire copy_question l0
(integer) 1

但是仔细想想你还会发现，如果在执行setnx后，执行expire前Redis发生宕机了，这样就不会执行expire，也会造成死锁。由于setnx与expire是两条命令，并且expire依赖setnx的执行结果，为了解决这个问题可以使用set key value [expiration EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX] ，这是一条原子性的指令，同时包含setnx和expire。

127.0.0.1:6379> set copy_question l11 ex 10 nx
OK
127.0.0.1:6379> set copy_question l11 ex 10 nx
(nil)

使用python实现的代码：

class RedisLock(object):"""踩坑 Redis并发锁"""def __init__(self, key):self.redis_conn = get_redis_conn()self.lock_key = "{}_redis_gil".format(key)@staticmethoddef get_lock_value(cls):"""获取value:param cls::return:"""cls.get_lok = cls.redis_conn.get(cls.lock_key)return cls.get_lok@staticmethoddef set_lock(cls, random_value):"""不能使用setnx  没有设置过期时间，可能会出现死锁引入random_value ：自己加的锁只能自己释放:param cls::param random_value::return:"""cls._lock = cls.redis_conn.set(cls.lock_key, random_value, nx=True, ex=5)# 如果返回null 表示key存在存在并发if cls._lock:return Trueelse:LOGGER = logging.getLogger('core.utils')LOGGER.warning(u"试题复制存在并发")raise RsError("试题复制存在并发，请稍后再试")@staticmethoddef release(cls):"""释放锁:param cls::return:"""cls.redis_conn.delete(cls.lock_key)@staticmethoddef redis_lock(cls):"""只有当设置的value与do_something执行完后所获取的值相同时才删除key防止在分布式中： clientA由于执行时间过期(clientA的执行时间比设置的过期时间大)，clientB获取锁，clientA执行完后释放锁(删除key)，其实这时候删除的是B的key，为防止这种情况引入random_value 只有当前值为random_value时才删除:param cls::return:"""random_value = time.time()if cls.set_lock(cls, random_value):do_something()now_value = cls.get_lock_value(cls)if now_value == random_value:cls.release()return Trueelse:return Falsedef do_something():pass

在实际业务中调用Redis全局锁，进行加锁示例：

# 公库试题复制到平台考虑并发问题，加锁处理
if self.visible_scope == 10:key = hash(self.question_id)cls = RedisLock(key)cls.redis_lock(cls)try:self.insert_question()except Exception:raise RsError("试题插入失败")finally:cls.release(cls)

如果是Redis集群下此方法可能仍然有问题，试想下：在一个redis集群中，主节点由于某种原因挂掉了，从节点变成了主节点，而此时redis锁还未同步到原从节点中，那么这个锁也就失效了，当其它进程申请锁时仍然可以申请成功。

针对这个问题，新版的redis引入了redlock，通过redlock.Redlock对多个redis节点进行加锁，当超过一半的节点加锁成功时锁才生效。这样在一定程度上提高了高可用性，但由于每次加锁和释放锁要对多个节点进行读写，所以性能上肯定是没有单节点锁高的。

3. Redlock（redis分布式锁）

**Redlock：**全名叫做 Redis Distributed Lock;即使用redis实现的分布式锁；

使用场景：多个服务间保证同一时刻同一时间段内同一用户只能有一个请求（防止关键业务出现并发攻击）；

官网文档地址如下：https://redis.io/topics/distlock

这个锁的算法实现了多redis实例的情况，相对于单redis节点来说，优点在于防止了单节点故障造成整个服务停止运行的情况；并且在多节点中锁的设计，及多节点同时崩溃等各种意外情况有自己独特的设计方法；

此博客或者官方文档的相关概念：

1.TTL：Time To Live;只 redis key 的过期时间或有效生存时间
2.clock drift:时钟漂移；指两个电脑间时间流速基本相同的情况下，两个电脑（或两个进程间）时间的差值；如果电脑距离过远会造成时钟漂移值过大

最低保证分布式锁的有效性及安全性的要求如下：

1.互斥；任何时刻只能有一个client获取锁
2.释放死锁；即使锁定资源的服务崩溃或者分区，仍然能释放锁
3.容错性；只要多数redis节点（一半以上）在使用，client就可以获取和释放锁

网上讲的基于故障转移实现的redis主从无法真正实现Redlock:

因为redis在进行主从复制时是异步完成的，比如在clientA获取锁后，主redis复制数据到从redis过程中崩溃了，导致没有复制到从redis中，然后从redis选举出一个升级为主redis,造成新的主redis没有clientA 设置的锁，这是clientB尝试获取锁，并且能够成功获取锁，导致互斥失效；

思考题：这个失败的原因是因为从redis立刻升级为主redis，如果能够过TTL时间再升级为主redis（延迟升级）后，或者立刻升级为主redis但是过TTL的时间后再执行获取锁的任务，就能成功产生互斥效果；是不是这样就能实现基于redis主从的Redlock;

redis单实例中实现分布式锁的正确方式（原子性非常重要）:

1.设置锁时，使用set命令，因为其包含了setnx,expire的功能，起到了原子操作的效果，给key设置随机值，并且只有在key不存在时才设置成功返回True,并且设置key的过期时间（最好用毫秒）

SET key_name my_random_value NX PX 30000   -- NX 表示if not exist 就设置并返回True，否则不设置并返回False   PX 表示过期时间用毫秒级， 30000 表示这些毫秒时间后此key过期

2.在获取锁后，并完成相关业务后，需要删除自己设置的锁（必须是只能删除自己设置的锁，不能删除他人设置的锁）；

删除原因：保证服务器资源的高利用效率，不用等到锁自动过期才删除；
删除方法：最好使用Lua脚本删除（redis保证执行此脚本时不执行其他操作，保证操作的原子性），代码如下；逻辑是先获取key，如果存在并且值是自己设置的就删除此key;否则就跳过；

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] thenreturn redis.call("del",KEYS[1])
elsereturn 0
end

算法流程图如下:

多节点redis实现的分布式锁算法(RedLock):有效防止单点故障

假设有5个完全独立的redis主服务器

1.获取当前时间戳
2.client尝试按照顺序使用相同的key,value获取所有redis服务的锁，在获取锁的过程中的获取时间比锁过期时间短很多，这是为了不要过长时间等待已经关闭的redis服务。并且试着获取下一个redis实例。

比如：TTL为5s,设置获取锁最多用1s，所以如果一秒内无法获取锁，就放弃获取这个锁，从而尝试获取下个锁
3.client通过获取所有能获取的锁后的时间减去第一步的时间，这个时间差要小于TTL时间并且至少有3个redis实例成功获取锁，才算真正的获取锁成功
4.如果成功获取锁，则锁的真正有效时间是 TTL减去第三步的时间差的时间；比如：TTL 是5s,获取所有锁用了2s,则真正锁有效时间为3s(其实应该再减去时钟漂移);
5.如果客户端由于某些原因获取锁失败，便会开始解锁所有redis实例；因为可能已经获取了小于3个锁，必须释放，否则影响其他client获取锁

算法示意图如下：

RedLock算法是否是异步算法？？

可以看成是同步算法；因为即使进程间（多个电脑间）没有同步时钟，但是每个进程时间流速大致相同；并且时钟漂移相对于TTL叫小，可以忽略，所以可以看成同步算法；（不够严谨，算法上要算上时钟漂移，因为如果两个电脑在地球两端，则时钟漂移非常大）

RedLock失败重试

当client不能获取锁时，应该在随机时间后重试获取锁；并且最好在同一时刻并发的把set命令发送给所有redis实例；而且对于已经获取锁的client在完成任务后要及时释放锁，这是为了节省时间；

RedLock释放锁

由于释放锁时会判断这个锁的value是不是自己设置的，如果是才删除；所以在释放锁时非常简单，只要向所有实例都发出释放锁的命令，不用考虑能否成功释放锁；

RedLock注意点（Safety arguments）:

1.先假设client获取所有实例，所有实例包含相同的key和过期时间(TTL) ,但每个实例set命令时间不同导致不能同时过期，第一个set命令之前是T1,最后一个set命令后为T2,则此client有效获取锁的最小时间为TTL-(T2-T1)-时钟漂移;
2.对于以N/2+ 1(也就是一半以上)的方式判断获取锁成功，是因为如果小于一半判断为成功的话，有可能出现多个client都成功获取锁的情况，从而使锁失效
3.一个client锁定大多数事例耗费的时间大于或接近锁的过期时间，就认为锁无效，并且解锁这个redis实例(不执行业务) ;只要在TTL时间内成功获取一半以上的锁便是有效锁;否则无效

系统有活性的三个特征:

1.能够自动释放锁
2.在获取锁失败（不到一半以上），或任务完成后能够自动释放锁，不用等到其自动过期
3.在client重试获取哦锁前（第一次失败到第二次重试时间间隔）大于第一次获取锁消耗的时间；
4.重试获取锁要有一定次数限制

RedLock性能及崩溃恢复的相关解决方法:

1.如果redis没有持久化功能，在clientA获取锁成功后，所有redis重启，clientB能够再次获取到锁，这样违法了锁的排他互斥性;
2.如果启动AOF永久化存储，事情会好些，举例:当我们重启redis后，由于redis过期机制是按照unix时间戳走的，所以在重启后，然后会按照规定的时间过期，不影响业务;但是由于AOF同步到磁盘的方式默认是每秒-次，如果在一秒内断电，会导致数据丢失，立即重启会造成锁互斥性失效;但如果同步磁盘方式使用Always(每一个写命令都同步到硬盘)造成性能急剧下降;所以在锁完全有效性和性能方面要有所取舍;
3.有效解决既保证锁完全有效性及性能高效及即使断电情况的方法是redis同步到磁盘方式保持默认的每秒，在redis无论因为什么原因停掉后要等待TTL时间后再重启(学名:延迟重启) ;缺点是在TTL时间内服务相当于暂停状态;

总结

1.TTL时长要大于正常业务执行的时间+获取所有redis服务消耗时间+时钟漂移
2.获取redis所有服务消耗时间要远小于TTL时间，并且获取成功的锁个数要在总数的一般以上:N/2+1
3.尝试获取每个redis实例锁时的时间要远小于TTL时间
4.尝试获取所有锁失败后重新尝试一定要有一定次数限制
5.在redis崩溃后（无论一个还是所有），要延迟TTL时间重启redis
6.在实现多redis节点时要结合单节点分布式锁算法共同实现

Redis进阶: 锁的使用

Redis进阶: 锁的使用

1. 概念

1. 原子性

2. 事务

2. 使用Redis构建全局并发锁

3. Redlock（redis分布式锁）

总结

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