在多线程环境下,通常会使用锁来保证有且只有一个线程来操作共享资源。比如:
object obj = new object(); lock (obj) { //操作共享资源 }
利用操作系统提供的锁机制,可以确保多线程或多进程下的并发唯一操作。但如果在多机环境下就不能满足了,当A,B两台机器同时操作C机器的共享资源时,就需要第三方的锁机制来保证在分布式环境下的资源协调,也称分布式锁。
Redis有三个最基本属性来保证分布式锁的有效实现:
由于Redis是单线程模型,命令操作原子性,所以利用这个特性可以很容易的实现分布式锁。 获得一个锁
SET key uuid NX PX timeout SET resource_name uniqueVal NX PX 30000
命令中的NX表示如果key不存在就添加,存在则直接返回。PX表示以毫秒为单位设置key的过期时间,这里是30000ms。 设置过期时间是防止获得锁的客户端突然崩溃掉或其他异常情况,导致redis中的对象锁一直无法释放,造成死锁。
Key的值需要在所有请求锁服务的客户端中,确保是个唯一值。 这是为了保证拿到锁的客户端能安全释放锁,防止这个锁对象被其他客户端删除。
举个例子:
要避免例子中的情况发生,就要保证key的值是唯一的,只有拿到锁的客户端才能进行删除。 基于这个原因,普通的del命令是不能满足要求的,我们需要一个能判断客户端传过来的value和锁对象的value是否一样的命令。遗憾的是Redis并没有这样的命令,但可以通过Lua脚本来完成:
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else
return 0 end
逻辑很简单,获取key中的值和参数中的值相比较,相等删除,不相等返回0。
上面是在单个Redis实例实现分布式锁的,这存在一个问题就是,如果这台实例因某些原因崩溃掉,那么所有客户端的锁服务全部失效。Redis本身支持Master-Slave结构,可以一主多从,采用高可用方法,可以保证在master挂的时候自动切换到slave。 但是由于主从之间是异步同步数据的,所以redis并不能完全的实现锁的安全性。 举个例子来说:
在多台master情况下实现这个算法,并保证锁的安全性。 步骤如下:
上面描述可能不方便理解,用代码表示如下:
//锁自动释放时间 TimeSpan ttl=new TimeSpan(0,0,0,30000) //获取锁成功的数量 int n = 0; //记录开始时间 var startTime = DateTime.Now; //在每个实例上获取锁 for_each_redis( redis => { if (LockInstance(redis, resource, val, ttl)) n += 1; } ); //偏移时间是锁自动释放时间的1%,根据上面10s是5-50毫秒推出。 var drift = Convert.ToInt32(ttl.TotalMilliseconds * 0.01); //锁对象的有效时间=锁自动释放时间-(当前时间-开始时间)-偏移时间 var validity_time = ttl - (DateTime.Now - startTime) - new TimeSpan(0, 0, 0, 0, drift); //判断成功的数量和有效时间c值是否大于0 if (n >= (N/2+1) && validity_time.TotalMilliseconds > 0) { }
用Redis做分布式锁相比其他分布式锁(zookeeper)实现更简单,速度更快。
在ServiceStack.Redis客户端组件上是直接支持锁实现的。
或者用stackexchange客户端组件,锁实现及示例代码:https://github.com/kidfashion/redlock-cs。
官方介绍文档:http://redis.io/topics/distlock。