面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

2020-05-29 16:04:52来源:博客园 阅读 ()

新老客户大回馈,云服务器低至5折

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

谈起redis锁,下面三个,算是出现最多的高频词汇:

  • setnx
  • redLock
  • redisson

setnx

其实目前通常所说的setnx命令,并非单指redis的setnx key value这条命令。

一般代指redis中对set命令加上nx参数进行使用, set这个命令,目前已经支持这么多参数可选:

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

当然了,就不在文章中默写Api了,基础参数还有不清晰的,可以蹦到官网。

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

上图是笔者画的setnx大致原理,主要依托了它的key不存在才能set成功的特性,进程A拿到锁,在没有删除锁的Key时,进程B自然获取锁就失败了。

那么为什么要使用PX 30000去设置一个超时时间?

是怕进程A不讲道理啊,锁没等释放呢,万一崩了,直接原地把锁带走了,导致系统中谁也拿不到锁。

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

就算这样,还是不能保证万无一失。

如果进程A又不讲道理,操作锁内资源超过笔者设置的超时时间,那么就会导致其他进程拿到锁,等进程A回来了,回手就是把其他进程的锁删了,如图:

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

还是刚才那张图,将T5时刻改成了锁超时,被redis释放。

进程B在T6开开心心拿到锁不到一会,进程A操作完成,回手一个del,就把锁释放了。

当进程B操作完成,去释放锁的时候(图中T8时刻):

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

找不到锁其实还算好的,万一T7时刻有个进程C过来加锁成功,那么进程B就把进程C的锁释放了。以此类推,进程C可能释放进程D的锁,进程D....(禁止套娃),具体什么后果就不得而知了。

所以在用setnx的时候,key虽然是主要作用,但是value也不能闲着,可以设置一个唯一的客户端ID,或者用UUID这种随机数。

当解锁的时候,先获取value判断是否是当前进程加的锁,再去删除。伪代码:

String uuid = xxxx;
// 伪代码,具体实现看项目中用的连接工具
// 有的提供的方法名为set 有的叫setIfAbsent
set Test uuid NX PX 3000
try{
// biz handle....
finally {
    // unlock
    if(uuid.equals(redisTool.get('Test')){
        redisTool.del('Test');
    }
}

这回看起来是不是稳了。

相反,这回的问题更明显了,在finally代码块中,get和del并非原子操作,还是有进程安全问题。

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

为什么有问题还说这么多呢?

第一,搞清劣势所在,才能更好的完善。

第二点,其实上文中最后这段代码,还是有很多公司在用的。

大小项目悖论:大公司实现规范,但是小司小项目虽然存在不严谨,可并发倒也不高,出问题的概率和大公司一样低。 -- 鲁迅

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

那么删除锁的正确姿势之一,就是可以使用lua脚本,通过redis的eval/evalsha命令来运行:

-- lua删除锁:
-- KEYS和ARGV分别是以集合方式传入的参数,对应上文的Test和uuid。
-- 如果对应的value等于传入的uuid。
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]
    then
 -- 执行删除操作
        return redis.call('del', KEYS[1])
    else
 -- 不成功,返回0
        return 0
end

通过lua脚本能保证原子性的原因说的通俗一点:

就算你在lua里写出花,执行也是一个命令(eval/evalsha)去执行的,一条命令没执行完,其他客户端是看不到的。

那么既然这么麻烦,有没有比较好的工具呢?就要说到redisson了。


介绍redisson之前,笔者简单解释一下为什么现在的setnx默认是指set命令带上nx参数,而不是直接说是setnx这个命令。

因为redis版本在2.6.12之前,set是不支持nx参数的,如果想要完成一个锁,那么需要两条命令:

1setnx Test uuid
2. expire Test 30

即放入Key和设置有效期,是分开的两步,理论上会出现1刚执行完,程序挂掉,无法保证原子性。

但是早在2013年,也就是7年前,Redis就发布了2.6.12版本,并且官网(set命令页),也早早就说明了“SETNX, SETEX, PSETEX可能在未来的版本中,会弃用并永久删除”。

笔者曾阅读过一位大佬的文章,其中就有一句指导入门者的面试小套路,具体文字忘记了,大概意思如下:

说到redis锁的时候,可以先从setnx讲起,最后慢慢引出set命令的可以加参数,可以体现出自己的知识面。

如果有缘你也阅读过这篇文章,并且学到了这个套路,作为本文的笔者我要加一句提醒:

请注意你的工作年限!首先回答官网表明即将废弃的命令,再引出set命令七年前的“新特性”,如果是刚毕业不久的人这么说,面试官会以为自己穿越了。

你套路面试官,面试官也会套路你。 -- vt?沃兹基硕德

redisson

Redisson是java的redis客户端之一,提供了一些api方便操作redis。

但是redisson这个客户端可有点厉害,笔者在官网截了仅仅是一部分的图:

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

这个特性列表可以说是太多了,是不是还看到了一些JUC包下面的类名,redisson帮我们搞了分布式的版本,比如AtomicLong,直接用RedissonAtomicLong就行了,连类名都不用去新记,很人性化了。

锁只是它的冰山一角,并且从它的wiki页面看到,对主从,哨兵,集群等模式都支持,当然了,单节点模式肯定是支持的。

本文还是以锁为主,其他的不过多介绍。

Redisson普通的锁实现源码主要是RedissonLock这个类,还没有看过它源码的盆友,不妨去瞧一瞧。

源码中加锁/释放锁操作都是用lua脚本完成的,封装的非常完善,开箱即用。

这里有个小细节,加锁使用setnx就能实现,也采用lua脚本是不是多此一举?笔者也非常严谨的思考了一下:这么厉害的东西哪能写废代码?

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

其实笔者仔细看了一下,加锁解锁的lua脚本考虑的非常全面,其中就包括锁的重入性,这点可以说是考虑非常周全,我也随手写了代码测试一下:

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

的确用起来像jdk的ReentrantLock一样丝滑,那么redisson实现的已经这么完善,redLock又是什么?

RedLock

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

redLock的中文是直译过来的,就叫红锁。

红锁并非是一个工具,而是redis官方提出的一种分布式锁的算法。

就在刚刚介绍完的redisson中,就实现了redLock版本的锁。也就是说除了getLock方法,还有getRedLock方法。

笔者大概画了一下对红锁的理解:

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

如果你不熟悉redis高可用部署,那么没关系。redLock算法虽然是需要多个实例,但是这些实例都是独自部署的,没有主从关系。

RedLock作者指出,之所以要用独立的,是避免了redis异步复制造成的锁丢失,比如:主节点没来得及把刚刚set进来这条数据给从节点,就挂了。

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...% 中小数点后面的位数。

回到上面那张简陋的图片,红锁算法认为,只要(N/2) + 1个节点加锁成功,那么就认为获取了锁, 解锁时将所有实例解锁。流程为:

  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。

看到这,你有可能对这个算法有一些疑问,那么你不是一个人。

回头看看Redis官网关于红锁的描述

就在这篇描述页面的最下面,你能看到著名的关于红锁的神仙打架事件。

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

即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。

官方挂人,最为致命。

开个玩笑,要是质疑能被官方挂到官网,说明肯定是有价值的。

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

总结

看了这么多,是不是发现如何实现,都不能保证100%的稳定。

程序就是这样,没有绝对的稳定,所以做好人工补偿环节也是重要的一环,毕竟:

技术不够,人工来凑~

最后小编整理了一套技术资料不仅能精准消除技术盲点、累计面试经验,更可以攻克JVM、Spring、分布式、微服务等技术难题。

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

海量电子书,珍藏版

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

 

面试被问 Redis 锁,我哭了 qaq

领取步骤

1.加微信获取


原文链接:https://www.cnblogs.com/yunxi520/p/12987891.html
如有疑问请与原作者联系

标签:

版权申明:本站文章部分自网络,如有侵权,请联系:west999com@outlook.com
特别注意:本站所有转载文章言论不代表本站观点,本站所提供的摄影照片,插画,设计作品,如需使用,请与原作者联系,版权归原作者所有

上一篇:一款吊炸天的面试“神器”,这面试叫一个爽「Java版」

下一篇:Java中方法重载和方法覆盖的异同