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RedLock 实现分布式锁

并发是程序开发中不可避免的问题,根据系统面向用户、功能场景的不同,并发的重视程度会有不同。从程序的角度来说,并发意味着相同的时间点执行了相同的代码,而有些情况是不被允许的,比如:转账、抢购占库存等,如果没有做好临界条件的验证,会带来非常严重的后果。追根结底是因为并发引起的数据不一致问题,面对并发,我们通常会采用锁来优化。

场景模拟

如下模拟抢购的示例代码(C#):

// 有10个商品库存
private static int stockCount = 10;

public bool Buy()
{
    // 模拟执行的逻辑代码花费的时间
    Thread.Sleep(new Random().Next(100,500));
    if (stockCount > 0)
    {
        stockCount--;
        return true;
    }
    return false;
}
var test = new Test();

Parallel.For(1, 16, (i) =>
{
    var stopwatch = new Stopwatch();
    stopwatch.Start();
    var data = test.Buy();
    stopwatch.Stop();
    Console.WriteLine($"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}, Result:{data}, Time:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}");
});
Console.ReadKey();

模拟并行调用 Buy 方法 15 次(内部使用的是线程池,所以 ThreadId 会有重复),实际上只有 10 个库存,返回结果却显示 11 个请求都购买成功了。

concurrent

单机部署模式解决方案

在单机部署模式下,我们只需要加 lock(){} 就可以解决问题:

// 有10个商品库存
private static int stockCount = 10;

private static object obj = new object();

public bool Buy()
{
    lock (obj)
    {
        // 模拟执行的逻辑代码花费的时间
        Thread.Sleep(new Random().Next(100, 500));
        if (stockCount > 0)
        {
            stockCount--;
            return true;
        }
        return false;
    }
}
concurrent with lock

从输出结果中可以看出,确实只有10个请求是显示购买成功,但同时发现部分请求的执行时间明显变长,这就是加锁带来的最直观影响,当某个线程获得锁之后,在没有释放之前,其他线程只能继续等待,并发越高,更多的线程需要等待轮流被处理。

各种语言一般都提供了锁的实现,用法大同小异,语言本身实现的锁只能作用于当前进程内,所以在单机模式部署的系统中使用基本没什么问题。

集群部署模式解决方案(分布式锁)

在集群模式下,系统部署于多台机器(一个系统运行在多个进程中),语言本身实现的锁只能确保当前进程内有效(基于内存),多进程就没办法共享锁状态,这时我们就得考虑采用分布式锁,分布式锁可以采用 数据库ZooKeeperRedis 等来实现,最终都是为了达到在不同的进程、线程内能共享锁状态的目的。

这里将介绍基于 Redis 的 RedLock.net 来解决分布式下的并发问题,RedLock.net 是 RedLock 分布式锁算法的 .NET 版实现 (大部分语言都有对应的实现,查看) ,RedLock 分布式锁算法是由 Redis 的作者提出。

RedLock 简介

RedLock 的思想是使用多台 Redis Master ,节点完全独立,节点间不需要进行数据同步,因为 Master-Slave 架构一旦 Master 发生故障时数据没有复制到 Slave,被选为 Master 的 Slave 就丢掉了锁,另一个客户端就可以再次拿到锁。锁通过 setNX(原子操作) 命令设置,在有效时间内当获得锁的数量大于 (n/2+1) 代表成功,失败后需要向所有节点发送释放锁的消息。

获取锁:

SET resource_name my_random_value NX PX 30000

释放锁:

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

RedLock.net 集成

  1. 创建 .NETCore API 项目

  2. Nuget 安装 RedLock.net

    Install-Package RedLock.net
    
  3. appsettings.json 添加 redis 配置

    {
      "RedisUrl": "127.0.0.1:6379", // 多个用,分割
      ...
    }
    
  4. 添加 ProductService.cs,模拟商品购买

    // 有10个商品库存,如果同时启动多个API服务进行测试,这里改成存数据库或其他方式
    private static int stockCount = 10;
    public async Task<bool> BuyAsync()
    {
        // 模拟执行的逻辑代码花费的时间
        await Task.Delay(new Random().Next(100, 500));
        if (stockCount > 0)
        {
            stockCount--;
            return true;
        }
        return false;
    }
    
  5. 修改 Startup.cs ,创建 RedLockFactory

    定义 RedLockFactory 变量:

    private RedLockFactory lockFactory;
    

    添加方法:

    private RedLockFactory GetRedLockFactory()
    {
        var redisUrl = Configuration["RedisUrl"];
        if (string.IsNullOrEmpty(redisUrl))
        {
            throw new ArgumentException("RedisUrl 不能为空");
        }
        var urls = redisUrl.Split(",").ToList();
        var endPoints = new List<RedLockEndPoint>();
        foreach (var item in urls)
        {
            var arr = item.Split(":");
            endPoints.Add(new DnsEndPoint(arr[0], Convert.ToInt32(arr[1])));
        }
        return RedLockFactory.Create(endPoints);
    }
    

    在 ConfigureServices 注入 IDistributedLockFactory:

    lockFactory = GetRedLockFactory();
    services.AddSingleton(typeof(IDistributedLockFactory), lockFactory);
    services.AddScoped(typeof(ProductService));
    

    修改 Configure,应用程序结束时释放 lockFactory :

    public void Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env, IApplicationLifetime lifetime)
    {
        ...
    
        lifetime.ApplicationStopping.Register(() =>
        {
            lockFactory.Dispose();
        });
    }
    
  6. 在 Controller 添加方法 DistributedLockTest

    private readonly IDistributedLockFactory _distributedLockFactory;
    private readonly ProductService _productService;
    
    public HomeController(IDistributedLockFactory distributedLockFactory,
        ProductService productService)
    {
        _distributedLockFactory = distributedLockFactory;
        _productService = productService;
    }
    
    [HttpGet]
    public async Task<bool> DistributedLockTest()
    {
        var productId = "id";
        // resource 锁定的对象
        // expiryTime 锁定过期时间,锁区域内的逻辑执行如果超过过期时间,锁将被释放
        // waitTime 等待时间,相同的 resource 如果当前的锁被其他线程占用,最多等待时间
        // retryTime 等待时间内,多久尝试获取一次
        using (var redLock = await _distributedLockFactory.CreateLockAsync(productId, TimeSpan.FromSeconds(5), TimeSpan.FromSeconds(1), TimeSpan.FromMilliseconds(20)))
        {
            if (redLock.IsAcquired)
            {
                var result = await _productService.BuyAsync();
                return result;
            }
            else
            {
                Console.WriteLine($"获取锁失败:{DateTime.Now}");
            }
        }
        return false;
    }
    
  7. 调用接口测试

    Parallel.For(1, 16, (i) =>
    {
        var stopwatch = new Stopwatch();
        stopwatch.Start();
        var data = GetAsync($"http://localhost:5000/home/distributedLockTest").Result;
        stopwatch.Stop();
        Console.WriteLine($"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}, Result:{data}, Time:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}");
    });
    
    redLock

关于 RedLock 分布式锁算法的争议大家可以参考:
How to do distributed locking
Is Redlock safe?

总结

如果使用锁,必然对性能上会有一定影响,我们需要根据实际场景来判断是真正需要。在指定锁过期时间时要相对合理,避免出现锁已过期,但逻辑还没执行完成,这样就失去了锁的意义,当然这种情况下我们还可以考虑重入锁。

最后推荐一下微软开源的一个基于 Actor 模型的分布式框架 Orleans,也可以达到分布式锁的效果。

参考链接