Redis分布式锁以及ABP应用

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Redis实现分布式锁以及在ABP应用

分布式锁其实就是，控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源，往往需要互斥来防止彼此干扰，以保证一致性。

分布式锁的特征

一把靠谱的分布式锁应该有哪些特征：

Distributed-Locking

  • 互斥性：任意时刻，只有一个客户端能持有锁
  • 锁超时释放：持有锁超时，可以释放，防止不必要的资源浪费，也可以防止死锁
  • 可重入性：一个线程如果获取了锁之后，可以再次对其请求加锁
  • 高性能和高可用：加锁和解锁需要开销尽可能低，同时也要保证高可用，避免分布式锁失效
  • 安全性：锁只能被持有的客户端删除，不能被其他客户端删除

ABP使用分布式锁

ABP当前的分布式锁实现基于DistributedLock库.

安装

安装依赖包

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abp add-package Volo.Abp.DistributedLocking

配置提供程序

DistributedLock库对Redis和ZooKeeper提供多种实现。

如果要Redis，需要将DistributedLock.Redis NuGet包添加到项目中，然后在模块类中注册，如下:

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using Medallion.Threading;
using Medallion.Threading.Redis;

namespace AbpDemo
{
    [DependsOn(
            typeof(AbpDistributedLockingModule)
            //If you have the other dependencies, you should do here
    )]
    public class MyModule : AbpModule
    {
        public override void ConfigureServices(ServiceConfigurationContext context)
        {
            var configuration = context.Services.GetConfiguration();
        
            context.Services.AddSingleton<IDistributedLockProvider>(sp =>
            {
                var connection = ConnectionMultiplexer
                    .Connect(configuration["Redis:Configuration"]);
                return new 
                    RedisDistributedSynchronizationProvider(connection.GetDatabase());
            });
        }
    }
}

配置appsettings.json文件

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"Redis": {
    "Configuration": "127.0.0.1"
}

使用

有两种方法可以使用分布式锁API：ABP的IAbpDistributedLock抽象和DistributedLock库的API。

使用IAbpDistributedLock服务

示例：使用IAbpDistributedLock.TryAcquireAsync方法

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using Volo.Abp.DistributedLocking; 

namespace AbpDemo
{
    public class MyService : ITransientDependency
    {
        private readonly IAbpDistributedLock _distributedLock;
		public MyService(IAbpDistributedLock distributedLock)
        {
            _distributedLock = distributedLock;
        }
        
        public async Task MyMethodAsync()
        {
            await using (var handle = 
                         await _distributedLock.TryAcquireAsync("MyLockName"))
            {
                if (handle != null)
                {
                    // your code that access the shared resource
                }
            }   
        }
    }
}

TryAcquireAsync可能无法获取锁. 如果无法获取锁, 则返回null. 在这种情况下, 你不应该访问资源. 如果句柄不为null, 则表示你已获得锁, 并且可以安全地访问资源.

TryAcquireAsync方法拥有以下参数:

  • name (string, 必须): 锁的唯一名称. 不同的锁命名用于访问不同的资源.
  • timeout (TimeSpan): 等待获取锁的超时值. 默认值为TimeSpan.Zero, 这意味着如果锁已经被另一个应用程序拥有, 它不会等待.
  • cancellationToken: 取消令牌可在触发后取消操作.

配置

AbpDistributedLockOptions

AbpDistributedLockOptions 是配置分布式锁的主要选项类.

示例: 设置应用程序的分布式锁Key前缀

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Configure<AbpDistributedLockOptions>(options =>
{
    options.KeyPrefix = "MyApp1";
});

Redis实现分布式锁方案

方案1：SETNX + EXPIRE

使用setnx+ expire命令，即先用setnx来抢锁，如果抢到之后再用expire给锁设置一个过期时间，防止忘记释放

SETNX 是SET IF NOT EXISTS的简写.日常命令格式是SETNX key value，如果 key不存在，则SETNX成功返回1，如果这个key已经存在了，则返回0。

假设某电商网站的某商品做秒杀活动，key可以设置为key_resource_id,value设置任意值，伪代码如下：

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if（jedis.setnx(key_resource_id,lock_value) == 1）{ //加锁
    expire（key_resource_id，100）; //设置过期时间
    try {
        do something  //业务请求
    }catch(){
  }
  finally {
       jedis.del(key_resource_id); //释放锁
    }
}

但是这个方案中，setnx和expire两个命令分开了，不是原子操作。如果执行完setnx加锁，正要执行expire设置过期时间时，进程crash或者要重启维护了，那么这个锁就“长生不老”了，别的线程永远获取不到锁。

方案2：SETNX + Value值

为了解决方案1：发生异常锁得不到释放的场景，可以把过期时间放到setnx的value值里面。如果加锁失败，再拿出value值校验一下即可。

加锁代码如下：

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long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系统时间+设置的过期时间
String expiresStr = String.valueOf(expires);

// 如果当前锁不存在，返回加锁成功
if (jedis.setnx(key_resource_id, expiresStr) == 1) {
        return true;
} 
// 如果锁已经存在，获取锁的过期时间
String currentValueStr = jedis.get(key_resource_id);

// 如果获取到的过期时间，小于系统当前时间，表示已经过期
if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {

     // 锁已过期，获取上一个锁的过期时间，并设置现在锁的过期时间（不了解redis的getSet命令的小伙伴，可以去官网看下哈）
    String oldValueStr = jedis.getSet(key_resource_id, expiresStr);
    
    if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
         // 考虑多线程并发的情况，只有一个线程的设置值和当前值相同，它才可以加锁
         return true;
    }
}
        
//其他情况，均返回加锁失败
return false;

这个方案的优点是，巧妙移除expire单独设置过期时间的操作，把过期时间放到setnx的value值里面来。解决了方案一发生异常，锁得不到释放的问题。

但是这个方案还有别的缺点：

  • 过期时间是客户端自己生成的（System.currentTimeMillis()是当前系统的时间），必须要求分布式环境下，每个客户端的时间必须同步。
  • 如果锁过期的时候，并发多个客户端同时请求过来，都执行jedis.getSet()，最终只能有一个客户端加锁成功，但是该客户端锁的过期时间，可能被别的客户端覆盖
  • 该锁没有保存持有者的唯一标识，可能被别的客户端释放/解锁。

方案3：使用Lua脚本

可以使用Lua脚本来保证原子性（包含setnx和expire两条指令），lua脚本如下：

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if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then
   redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])
else
   return 0
end;

加锁代码如下：

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String lua_scripts = "if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then" +
            " redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) return 1 else return 0 end";   
Object result = jedis.eval(lua_scripts, Collections.singletonList(key_resource_id), Collections.singletonList(values));
//判断是否成功
return result.equals(1L);

方案4：SET的扩展命令

除了使用Lua脚本保证SETNX + EXPIRE两条指令的原子性，=还可以巧用Redis的SET指令扩展参数（SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]），也是原子性的。

SET key value[ EX seconds ][PX milliseconds][NX|XX]

  • NX :表示key不存在的时候，才能set成功，也即保证只有第一个客户端请求才能获得锁，而其他客户端请求只能等其释放锁，才能获取。
  • EX seconds :设定key的过期时间，时间单位是秒。
  • PX milliseconds: 设定key的过期时间，单位为毫秒
  • XX: 仅当key存在时设置值

伪代码示例如下：

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if（jedis.set(key_resource_id, lock_value, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加锁
    try {
        do something  //业务处理
    }catch(){
  }
  finally {
       jedis.del(key_resource_id); //释放锁
    }
}

这个方案还是可能存在问题：

  • 问题一：锁过期释放了，业务还没执行完，假设线程a获取锁成功，一直在执行临界区的代码。但是100s过去后，它还没执行完。但是这时候锁已经过期了，此时线程b又请求过来。显然线程b就可以获得锁成功，也开始执行临界区的代码。那么问题就来了，临界区的业务代码都不是严格串行执行。
  • 问题二：锁被别的线程误删，假设线程a执行完后，去释放锁。但是它不知道当前的锁可能是线程b持有的（线程a去释放锁时，有可能过期时间已经到了，此时线程b进来占有了锁）。那线程a就把线程b的锁释放掉了，但是线程b临界区业务代码可能都还没执行完。

方案5：方案4+唯一随机值

既然锁可能被别的线程误删，给value值设置一个标记当前线程唯一的随机数，在删除的时候，校验一下。

伪代码如下：

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if（jedis.set(key_resource_id, uni_request_id, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加锁
    try {
        do something  //业务处理
    }catch(){
  }
  finally {
       //判断是不是当前线程加的锁,是才释放
       if (uni_request_id.equals(jedis.get(key_resource_id))) {
        jedis.del(lockKey); //释放锁
        }
    }
}

在这里，判断是不是当前线程加的锁和释放锁不是一个原子操作。如果调用jedis.del()释放锁的时候，可能这把锁已经不属于当前客户端，会解除他人加的锁。

为了更严谨，一般也是用lua脚本代替:

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if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then 
   return redis.call('del',KEYS[1]) 
else
   return 0
end;

方案6：Redisson框架

方案5还是可能存在锁过期释放，业务没执行完的问题。设想一下，是否可以给获得锁的线程，开启一个定时守护线程，每隔一段时间检查锁是否还存在，存在则对锁的过期时间延长，防止锁过期提前释放。

当前开源框架Redisson解决了这个问题。

redisson

只要线程一加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，它是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果线程1还持有锁，那么就会不断的延长锁key的生存时间。因此，Redisson就解决了锁过期释放，业务没执行完问题。

方案7：集群分布式锁Redlock+Redisson

Redis一般都是集群部署

redis-cluster-redisson

如果线程一在Redis的master节点上拿到了锁，但是加锁的key还没同步到slave节点。恰好这时，master节点发生故障，一个slave节点就会升级为master节点。线程二就可以获取同个key的锁啦，但线程一也已经拿到锁了，锁的安全性就没了。

为了解决这个问题，Redis作者 antirez提出一种高级的分布式锁算法：Redlock：

搞多个Redis master部署，以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的，相互之间不存在数据同步。同时，需要确保在这多个master实例上，是与在Redis单实例，使用相同方法来获取和释放锁。

假设当前有5个Redis master节点，在5台服务器上面运行这些Redis实例。

redis-cluster

RedLock的实现步骤:

  • 获取当前时间，以毫秒为单位。
  • 按顺序向5个master节点请求加锁。客户端设置网络连接和响应超时时间，并且超时时间要小于锁的失效时间。（假设锁自动失效时间为10秒，则超时时间一般在5-50毫秒之间）。如果超时，跳过该master节点，尽快去尝试下一个master节点。
  • 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（即步骤1记录的时间），得到获取锁使用的时间。当且仅当超过一半（N/2+1，这里是5/2+1=3个节点）的Redis master节点都获得锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。（如上图，10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms）
  • 如果取到了锁，key的真正有效时间就变，需要减去获取锁所使用的时间。
  • 如果获取锁失败（没有在至少N/2+1个master实例取到锁，有或者获取锁时间已经超过了有效时间），客户端要在所有的master节点上解锁（即便有些master节点根本就没有加锁成功，也需要解锁，以防止有些漏网之鱼）。

简化下步骤就是：

  • 按顺序向5个master节点请求加锁。
  • 根据设置的超时时间来判断，是不是要跳过该master节点。
  • 如果大于等于3个节点加锁成功，并且使用的时间小于锁的有效期，即可认定加锁成功啦。
  • 如果获取锁失败，解锁。

Distributed Locks with Redis | Redis

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