前言
在项目中我们经常有需要使用分布式锁的场景，而Redis是实现分布式锁最常见的一种方式，这篇文章主要是使用Go+Redis实现互斥锁和红锁。
互斥锁
Redis里有一个设置如果不存在的命令，我们可以通过这个命令来实现互斥锁功能，在Redis官方文档里面推荐的标准实现方式是SET resource_name my_random_value NX PX 30000这串命令，其中：
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resource_name表示要锁定的资源 -
NX表示如果不存在则设置 -
PX 30000表示过期时间为30000毫秒，也就是30秒 -
my_random_value这个值在所有的客户端必须是唯一的，所有同一key的锁竞争者这个值都不能一样。
值必须是随机数主要是为了更安全的释放锁，释放锁的时候使用脚本告诉Redis：只有key存在并且存储的值和我指定的值一样才能告诉我删除成功，避免错误释放别的竞争者的锁。
由于涉及到两个操作，因此我们需要通过Lua脚本保证操作的原子性：
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if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1])else return 0end |
举个不用Lua脚本的例子：客户端A取得资源锁，但是紧接着被一个其他操作阻塞了，当客户端A运行完毕其他操作后要释放锁时，原来的锁早已超时并且被Redis自动释放，并且在这期间资源锁又被客户端B再次获取到。
因为判断和删除是两个操作，所以有可能A刚判断完锁就过期自动释放了，然后B就获取到了锁，然后A又调用了Del，导致把B的锁给释放了。
TryLock和Unlock实现
TryLock其实就是使用SET resource_name my_random_value NX PX 30000加锁，这里使用UUID作为随机值，并且在加锁成功时把随机值返回，这个随机值会在Unlock时使用；
Unlock解锁逻辑就是执行前面说到的lua脚本。
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func (l *Lock) TryLock(ctx context.Context) error { success, err := l.client.SetNX(ctx, l.resource, l.randomValue, ttl).Result() if err != nil { return err } // 加锁失败 if !success { return ErrLockFailed } // 加锁成功 l.randomValue = randomValue return nil}func (l *Lock) Unlock(ctx context.Context) error { return l.script.Run(ctx, l.client, []string{l.resource}, l.randomValue).Err()} |
Lock实现
Lock是阻塞的获取锁，因此在加锁失败的时候，需要重试。当然也可能出现其他异常情况（比如网络问题，请求超时等），这些情况则直接返回error。
步骤如下：
- 尝试加锁，加锁成功直接返回
- 加锁失败则不断循环尝试加锁直到成功或出现异常情况
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func (l *Lock) Lock(ctx context.Context) error { // 尝试加锁 err := l.TryLock(ctx) if err == nil { return nil } if !errors.Is(err, ErrLockFailed) { return err } // 加锁失败，不断尝试 ticker := time.NewTicker(l.tryLockInterval) defer ticker.Stop() for { select { case <-ctx.Done(): // 超时 return ErrTimeout case <-ticker.C: // 重新尝试加锁 err := l.TryLock(ctx) if err == nil { return nil } if !errors.Is(err, ErrLockFailed) { return err } } }} |
实现看门狗机制
我们前面的例子中提到的互斥锁有一个小问题，就是如果持有锁客户端A被阻塞，那么A的锁可能会超时被自动释放，导致客户端B提前获取到锁。
为了减少这种情况的发生，我们可以在A持有锁期间，不断地延长锁的过期时间，减少客户端B提前获取到锁的情况，这就是看门狗机制。
当然，这没办法完全避免上述情况的发生，因为如果客户端A获取锁之后，刚好与Redis的连接关闭了，这时候也就没办法延长超时时间了。
看门狗实现
加锁成功时启动一个线程，不断地延长锁地过期时间；在Unlock时关闭看门狗线程。
看门狗流程如下：
- 加锁成功，启动看门狗
- 看门狗线程不断延长锁的过程时间
- 解锁，关闭看门狗
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func (l *Lock) startWatchDog() { ticker := time.NewTicker(l.ttl / 3) defer ticker.Stop() for { select { case <-ticker.C: // 延长锁的过期时间 ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), l.ttl/3*2) ok, err := l.client.Expire(ctx, l.resource, l.ttl).Result() cancel() // 异常或锁已经不存在则不再续期 if err != nil || !ok { return } case <-l.watchDog: // 已经解锁 return } }} |
TryLock：启动看门狗
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func (l *Lock) TryLock(ctx context.Context) error { success, err := l.client.SetNX(ctx, l.resource, l.randomValue, l.ttl).Result() if err != nil { return err } // 加锁失败 if !success { return ErrLockFailed } // 加锁成功，启动看门狗 go l.startWatchDog() return nil} |
Unlock：关闭看门狗
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func (l *Lock) Unlock(ctx context.Context) error { err := l.script.Run(ctx, l.client, []string{l.resource}, l.randomValue).Err() // 关闭看门狗 close(l.watchDog) return err} |
红锁
由于上面的实现是基于单Redis实例，如果这个唯一的实例挂了，那么所有请求都会因为拿不到锁而失败，为了提高容错性，我们可以使用多个分布在不同机器上的Redis实例，并且只要拿到其中大多数节点的锁就能加锁成功，这就是红锁算法。它其实也是基于上面的单实例算法的，只是我们需要同时对多个Redis实例获取锁。
加锁实现
在加锁逻辑里，我们主要是对每个Redis实例执行SET resource_name my_random_value NX PX 30000获取锁，然后把成功获取锁的客户端放到一个channel里（这里因为是多线程并发获取锁，使用slice可能有并发问题），同时使用sync.WaitGroup等待所有获取锁操作结束。
然后判断成功获取到的锁的数量是否大于一半，如果没有得到一半以上的锁，说明加锁失败，释放已经获得的锁。
如果加锁成功，则启动看门狗延长锁的过期时间。
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func (l *RedLock) TryLock(ctx context.Context) error { randomValue := gofakeit.UUID() var wg sync.WaitGroup wg.Add(len(l.clients)) // 成功获得锁的Redis实例的客户端 successClients := make(chan *redis.Client, len(l.clients)) for _, client := range l.clients { go func(client *redis.Client) { defer wg.Done() success, err := client.SetNX(ctx, l.resource, randomValue, ttl).Result() if err != nil { return } // 加锁失败 if !success { return } // 加锁成功，启动看门狗 go l.startWatchDog() successClients <- client }(client) } // 等待所有获取锁操作完成 wg.Wait() close(successClients) // 如果成功加锁得客户端少于客户端数量的一半+1，表示加锁失败 if len(successClients) < len(l.clients)/2+1 { // 就算加锁失败，也要把已经获得的锁给释放掉 for client := range successClients { go func(client *redis.Client) { ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), ttl) l.script.Run(ctx, client, []string{l.resource}, randomValue) cancel() }(client) } return ErrLockFailed } // 加锁成功，启动看门狗 l.randomValue = randomValue l.successClients = nil for successClient := range successClients { l.successClients = append(l.successClients, successClient) } return nil} |
看门狗实现
我们需要延长所有成功获取到的锁的过期时间。
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func (l *RedLock) startWatchDog() { l.watchDog = make(chan struct{}) ticker := time.NewTicker(resetTTLInterval) defer ticker.Stop() for { select { case <-ticker.C: // 延长锁的过期时间 for _, client := range l.successClients { go func(client *redis.Client) { ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), ttl-resetTTLInterval) client.Expire(ctx, l.resource, ttl) cancel() }(client) } case <-l.watchDog: // 已经解锁 return } }} |
解锁实现
我们需要解锁所有成功获取到的锁。
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func (l *RedLock) Unlock(ctx context.Context) error { for _, client := range l.successClients { go func(client *redis.Client) { l.script.Run(ctx, client, []string{l.resource}, l.randomValue) }(client) } // 关闭看门狗 close(l.watchDog) return nil} |
到此这篇关于Go与Redis实现分布式互斥锁和红锁的文章就介绍到这了,更多相关Go Redis分布式内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://juejin.cn/post/7148391514966589477
