Redis系列四 锁

来都来了 2020-11-25 16:07:08 ⋅ 383 阅读

 

本文目标

1. 熟悉乐观锁ABA概念
2. 理解掌握redis事务以及watch回滚;
3. 实战redis锁


乐观锁

乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制,它不会使用数据库的锁进行实现,它的设计里面由于不阻塞其他线程,所以并不会引发线程频繁挂起和恢复,这样便能够提高并发能力,所以也有人把它称为非阻塞锁,那么它的机制是怎么样的呢?

CAS 原理概述

在 CAS 原理中,对于多个线程共同的资源,先保存一个旧值(Old Value),比如进入线程后,查询当前存量为 100 个红包,那么先把旧值保存为 100,然后经过一定的逻辑处理。

当需要扣减红包的时候,先比较数据库当前的值和旧值是否一致,如果一致则进行扣减红包的操作,否则就认为它已经被其他线程修改过了,不再进行操作,CAS 原理流程如图 1 所示。

CAS 原理并不排斥并发,也不独占资源,只是在线程开始阶段就读入线程共享数据,保存为旧值。当处理完逻辑,需要更新数据的时候,会进行一次比较,即比较各个线程当前共享的数据是否和旧值保持一致。

如果一致,就开始更新数据;如果不一致,则认为该数据已经被其他线程修改了,那么就不再更新数据,可以考虑重试或者放弃。有时候可以重试,这样就是一个可重入锁,但是 CAS 原理会有一个问题,那就是 ABA 问题,下面先来讨论一下 ABA 问题。

ABA 问题

对于乐观锁而言,我们之前讨论了存在 ABA 的问题,那么什么是 ABA 问题呢?下面看看表 1 的两个线程发生的场景。

时 刻 线程1 线程2 备 注
T0 —— —— 初始化 X=A
T1 读入X=A —— ——
T2 —— 读入X=A ——
T3 处理线程 1 的业务逻辑 X=B 修改共享变量为 B
T4 处理线程 1 的业务逻辑 处理线程 2 业务逻辑第一段 此时线程1在 X=B 的情况下运行逻辑
T5 处理线程 1 的业务逻辑 X=A 还原变量为 A
T6 因为判断 X=A,所以更新数据 处理线程 2 业务逻辑第二段 此时线程 1 无法知道线程 2 是否修改过 X,引发业务逻辑错误
T7 —— 更新数据 ——

在 T3 时刻,由于线程 2 修改了 X=B,此时线程 1 的业务逻辑依旧执行,但是到了 T5 时刻,线程 2 又把 X 还原为 A,那么到了 T6 时刻,使用 CAS 原理的旧值判断,线程 1 就会认为 X 值没有被修改过,于是执行了更新。

我们难以判定的是在 T4 时刻,线程 1 在 X=B 的时候,对于线程 1 的业务逻辑是否正确的问题

由于 X 在线程 2 中的值改变的过程为 A->B->A,才引发这样的问题,因此人们形象地把这类问题称为 ABA 问题。

ABA 问题的发生,是因为业务逻辑存在回退的可能性。如果加入一个非业务逻辑的属性,比如在一个数据中加入版本号(version),对于版本号有一个约定,就是只要修改 X 变量的数据,强制版本号(version)只能递增,而不会回退,即使是其他业务数据回退,它也会递增,那么 ABA 问题就解决了,如表 2 所示。

表 2 用版本号消除 ABA 问题

时刻 线程1 线程2 备 注
T0 —— —— 初始化 X=A,version=0
T1 读入X=A —— 线程1旧值:version=0
T2 —— 读入X=A 线程2旧值:version=0
T3 处理线程1的业务逻辑 X=B 修改共享变量为 B,version=1
T4 处理线程1的业务逻辑 处理线程 2 业务逻辑第一段 ——
T5 —— X=A 还原变量为A,version=2
T6 判断 version == 0,由于线程 2 两次更新数据,导致数据 version=2,所以不再更新数据 处理线程 2 业务逻辑第二段 此时线程 1 知道旧值 version 和当前 version 不一致,将不更新数据
T7 —— 更新数据 ——

只是这个 version 变量并不存在什么业务逻辑,只是为了记录更新次数,只能递增,帮助我们克服 ABA 问题罢了,有了这些理论,我们就可以开始使用乐观锁来完成抢红包业务了。

redis 事务

在 Redis 中,存在多个客户端同时向 Redis 系统发送命令的并发可能性,因此同一个数据,可能在不同的时刻被不同的线程所操纵,这样就出现了并发下的数据一致的问题。为了保证异性数据的安全性,Redis 为提供了事务方案。而 Redis 的事务是使用 MULTI-EXEC 的命令组合,使用它可以提供两个重要的保证:

  1. 事务是一个被隔离的操作,事务中的方法都会被 Redis 进行序列化并按顺序执行,事务在执行的过程中不会被其他客户端发生的命令所打断。
  2. 事务是一个原子性的操作,它要么全部执行,要么就什么都不执行。

Redis 通过MULTI 、EXEC、WATCH等命令来实现事务功能。事物提供了一种将多个命令请求打包,然后一次性、按顺序的执行多个命令的机制,并且在事物执行期间,服务器不会中断事务而去执行其他客户端的命令请求,它会将事物中所有的命令都执行完毕。

流程

  1. 开启事务
  2. 命令进入队列
  3. 执行事务。

Redis事物不支持回滚操作,所以事物队列中某个命令执行错误,整个事物也会继续执行下去。

# 开启事务
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
# 入队
127.0.0.1:6379> set key1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCR key1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set key2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set key1 v3
QUEUED
# 执行
127.0.0.1:6379> EXEC
1) OK
# INCR 失败
2) (error) ERR value is not an integer or out of range
3) OK
4) OK
# key1 变为最后的v3
127.0.0.1:6379> GET key1
"v3"
# key2 set 成功
127.0.0.1:6379> GET key2
"v2"
 

watch

watch 命令可以决定事务是执行还是回滚,可以在 multi 命令之前使用 watch 命令监控某些键值对,然后使用 multi 命令开启事务,执行各类对数据结构进行操作的命令,这个时候这些命令就会进入队列。

如下图,在执行之前,更改了version的值,导致事务回滚,

是否可以避免 ABA 问题呢?如下图:

Redis 的机制是不会产生 ABA 问题的,这样就有利于在保证数据一致的基础上,提高高并发系统的数据读/写性能。

分布式锁

分布式锁的实现,目前常用的方案有以下三类:

  1. 数据库乐观锁;
  2. 基于分布式缓存实现的锁服务,典型代表有 Redis 和基于 Redis 的 RedLock;
  3. 基于分布式一致性算法实现的锁服务,典型代表有 ZooKeeper、Chubby 和 ETCD。

为了确保锁服务可用,通常,分布式锁需同时满足以下四个约束条件。

  1. 互斥性:在任意时刻,只有一个客户端能持有锁;
  2. 安全性:即不会形成死锁,当一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁的情况下,其持有的锁也能够被正确释放,并保证后续其它客户端能加锁;
  3. 可用性:就 Redis 而言,当提供锁服务的 Redis Master 节点发生宕机等不可恢复性故障时,Slave 节点能够升主并继续提供服务,支持客户端加锁和解锁;对基于分布式一致性算法实现的锁服务(如 ETCD)而言,当 Leader 节点宕机时,Follow 节点能够选举出新的 Leader 继续提供锁服务;
  4. 对称性:对于任意一个锁,其加锁和解锁必须是同一个客户端,即客户端 A 不能把客户端 B 加的锁给解了。

代码部分

上锁部分,

/**
* 上锁🔒
* @param lockName 锁名字
* @param randomVale 随机值, 为解锁是校验持有者
* @param expireTime 过期时间,单位秒, 过期后自动删除
* !保证上锁的安全--一条命令保证安全性
*/
public async lock(lockName: string, randomVale: string, expire: number) {
const start = Date.now();
const self = this;

return (async function intranetLock(this: any): Promise<any> {
try {
// 核心代码
//* 1. 如果key不存在,则设置key-value, 且value的唯一性,保证删除的时候同样可以校验
// * 2. 如果key存在,NX 保证不做任何操作
const result = await self.redis.set(lockName, randomVale, self.expiryMode, expire | self.lockLeaseTime, self.setMode);
// 上锁成功
if (result === 'OK') {
console.log(`${lockName} ${randomVale} 上锁成功`);
return true;
}
// 锁超时
if (Math.floor((Date.now() - start) / 1000) > self.lockTimeout) {
console.log(`${lockName} ${randomVale} 上锁重试超时结束`);
return false;
}
// 循环等待重试
console.log(`${lockName} ${randomVale} 等待重试`);
await sleep(3);
console.log(`${lockName} ${randomVale} 开始重试`);
return intranetLock();
} catch (err) {
throw new Error(err);
}
})();

}
 

解锁部分

/**
* 解锁
*/
public async unLock(lockName: string, randomValue: string) {
try {
// Watch 命令监控锁。监控锁对应的 key(lockName),事务开启后,如果其它的客户端对这个 Key 进行了更改,
// 那么本次事务会被取消而不会执行 redis.watch(lockName)。
await this.redis.watch(lockName);
const value = await this.redis.get(lockName);
// 如果获取到🔒对应的值,与 randomValue 相等
if (randomValue === value) {
// 开启事务,删除锁🔒
const result = await this.redis.multi().del(lockName).exec();
if (DistributedLock.RELEASE_SUCCESS === result.length) {
console.log('解锁成功');
return true;
}
} else {
console.log('value 不相等,解锁失败');
}
} catch (error) {
console.log('解锁error', error);

}
}
 

返回值

➜  5锁 git:(main) ✗ ts-node index.ts
name1 b9ccabe0-2ec7-11eb-b965-933ad584a1de 上锁成功
name1 b9cdbd50-2ec7-11eb-b965-933ad584a1de 等待重试
name1 b9cdbd50-2ec7-11eb-b965-933ad584a1de 开始重试
name1 b9cdbd50-2ec7-11eb-b965-933ad584a1de 等待重试
解锁成功
unLock: name1 b9ccabe0-2ec7-11eb-b965-933ad584a1de true
name1 b9cdbd50-2ec7-11eb-b965-933ad584a1de 开始重试
name1 b9cdbd50-2ec7-11eb-b965-933ad584a1de 上锁成功
解锁成功
unLock: name1 b9cdbd50-2ec7-11eb-b965-933ad584a1de true
 

具体的实例代码:https://github.com/simuty/Integration/blob/main/Redis/

参考链接

Redis乐观锁解决高并发抢红包的问题


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