首页 > 其他分享 >面试官:说一下红锁RedLock的实现原理?

面试官:说一下红锁RedLock的实现原理?

时间:2024-02-27 15:33:05浏览次数:22  
标签:面试官 加锁 红锁 RedLock redisson Redisson 节点 客户端

RedLock 是一种分布式锁的实现算法,由 Redis 的作者 Salvatore Sanfilippo(也称为 Antirez)提出,主要用于解决在分布式系统中实现可靠锁的问题。在 Redis 单独节点的基础上,RedLock 使用了多个独立的 Redis 实例(通常建议是奇数个,比如 5 个),共同协作来提供更强健的分布式锁服务

RedLock 算法旨在解决单个 Redis 实例作为分布式锁时可能出现的单点故障问题,通过在多个独立运行的 Redis 实例上同时获取锁的方式来提高锁服务的可用性和安全性。

RedLock 具备以下主要特性:

  1. 互斥性:在任何时间,只有一个客户端可以获得锁,确保了资源的互斥访问。
  2. 避免死锁:通过为锁设置一个较短的过期时间,即使客户端在获得锁后由于网络故障等原因未能按时释放锁,锁也会因为过期而自动释放,避免了死锁的发生。
  3. 容错性:即使一部分 Redis 节点宕机,只要大多数节点(即过半数以上的节点)仍在线,RedLock 算法就能继续提供服务,并确保锁的正确性。

1.RedLock 实现思路

RedLock 是对集群的每个节点进行加锁,如果大多数节点(N/2+1)加锁成功,则才会认为加锁成功。

这样即使集群中有某个节点挂掉了,因为大部分集群节点都加锁成功了,所以分布式锁还是可以继续使用的。

2.工作流程

RedLock 算法的工作流程大致如下:

  • 客户端向多个独立的 Redis 实例尝试获取锁,设置锁的过期时间非常短。
  • 如果客户端能在大部分节点上成功获取锁,并且所花费的时间小于锁的过期时间的一半,那么认为客户端成功获取到了分布式锁。
  • 当客户端完成对受保护资源的操作后,它需要向所有曾获取锁的 Redis 实例释放锁。
  • 若在释放锁的过程中,客户端因故无法完成,由于设置了锁的过期时间,锁最终会自动过期释放,避免了死锁。

3.基本使用

在 Java 开发中,可以使用 Redisson 框架很方便的实现 RedLock,具体操作代码如下:

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedisClient;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.redisson.RedissonRedLock;

public class RedLockDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建 Redisson 客户端配置
        Config config = new Config();
        config.useClusterServers()
        .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:6379",
                        "redis://127.0.0.1:6380",
                        "redis://127.0.0.1:6381"); // 假设有三个 Redis 节点
        // 创建 Redisson 客户端实例
        RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
        // 创建 RedLock 对象
        RedissonRedLock redLock = redissonClient.getRedLock("resource");
        try {
            // 尝试获取分布式锁,最多尝试 5 秒获取锁,并且锁的有效期为 5000 毫秒
            boolean lockAcquired = redLock.tryLock(5, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS); 
            if (lockAcquired) {
                // 加锁成功,执行业务代码...
            } else {
                System.out.println("Failed to acquire the lock!");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            System.err.println("Interrupted while acquiring the lock");
        } finally {
            // 无论是否成功获取到锁,在业务逻辑结束后都要释放锁
            if (redLock.isLocked()) {
                redLock.unlock();
            }
            // 关闭 Redisson 客户端连接
            redissonClient.shutdown();
        }
    }
}

4.实现原理

Redisson 中的 RedLock 是基于 RedissonMultiLock(联锁)实现的。

RedissonMultiLock 是 Redisson 提供的一种分布式锁类型,它可以同时操作多个锁,以达到对多个锁进行统一管理的目的。联锁的操作是原子性的,即要么全部锁住,要么全部解锁。这样可以保证多个锁的一致性。

RedissonMultiLock 使用示例如下:

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.multi.MultiLock;

public class RedissonMultiLockDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建 Redisson 客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        // 创建多个分布式锁实例
        RLock lock1 = redisson.getLock("lock1");
        RLock lock2 = redisson.getLock("lock2");
        RLock lock3 = redisson.getLock("lock3");

        // 创建 RedissonMultiLock 对象
        MultiLock multiLock = new MultiLock(lock1, lock2, lock3);

        // 加锁
        multiLock.lock();
        try {
            // 执行任务
            System.out.println("Lock acquired. Task started.");
            Thread.sleep(3000);
            System.out.println("Task finished. Releasing the lock.");
        } finally {
            // 释放锁
            multiLock.unlock();
        }
        // 关闭客户端连接
        redisson.shutdown();
    }
}

在示例中,我们首先创建了一个 Redisson 客户端并连接到 Redis 服务器。然后,我们使用 redisson.getLock 方法创建了多个分布式锁实例。接下来,我们通过传入这些锁实例来创建了 RedissonMultiLock 对象。

说回正题,RedissonRedLock 是基于 RedissonMultiLock 实现的这点,可以从继承关系看出。

RedissonRedLock 继承自 RedissonMultiLock,核心实现源码如下:

public class RedissonRedLock extends RedissonMultiLock {
    public RedissonRedLock(RLock... locks) {
        super(locks);
    }

    /**
     * 锁可以失败的次数,锁的数量-锁成功客户端最小的数量
     */
    @Override
    protected int failedLocksLimit() {
        return locks.size() - minLocksAmount(locks);
    }

    /**
     * 锁的数量 / 2 + 1,例如有3个客户端加锁,那么最少需要2个客户端加锁成功
     */
    protected int minLocksAmount(final List<RLock> locks) {
        return locks.size()/2 + 1;
    }

    /** 
     * 计算多个客户端一起加锁的超时时间,每个客户端的等待时间
     */
    @Override
    protected long calcLockWaitTime(long remainTime) {
        return Math.max(remainTime / locks.size(), 1);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        unlockInner(locks);
    }
}

从上述源码可以看出,Redisson 中的 RedLock 是基于 RedissonMultiLock(联锁)实现的,当 RedLock 是对集群的每个节点进行加锁,如果大多数节点,也就是 N/2+1 个节点加锁成功,则认为 RedLock 加锁成功。

5.存在问题

RedLock 主要存在以下两个问题:

  1. 性能问题:RedLock 要等待大多数节点返回之后,才能加锁成功,而这个过程中可能会因为网络问题,或节点超时的问题,影响加锁的性能。
  2. 并发安全性问题:当客户端加锁时,如果遇到 GC 可能会导致加锁失效,但 GC 后误认为加锁成功的安全事故,例如以下流程:
    1. 客户端 A 请求 3 个节点进行加锁。
    2. 在节点回复处理之前,客户端 A 进入 GC 阶段(存在 STW,全局停顿)。
    3. 之后因为加锁时间的原因,锁已经失效了。
    4. 客户端 B 请求加锁(和客户端 A 是同一把锁),加锁成功。
    5. 客户端 A GC 完成,继续处理前面节点的消息,误以为加锁成功。
    6. 此时客户端 B 和客户端 A 同时加锁成功,出现并发安全性问题。

6.已废弃的 RedLock

因为 RedLock 存在的问题争议较大,且没有完美的解决方案,所以 Redisson 中已经废弃了 RedLock,这一点在 Redisson 官方文档中能找到,如下图所示:

课后思考

既然 RedLock 已经被废弃,那么想要实现分布式锁,同时又想避免 Redis 单点故障问题,应该使用哪种解决方案呢?

本文已收录到我的面试小站 www.javacn.site,其中包含的内容有:Redis、JVM、并发、并发、MySQL、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、设计模式、消息队列等模块。

标签:面试官,加锁,红锁,RedLock,redisson,Redisson,节点,客户端
From: https://www.cnblogs.com/vipstone/p/18036976

相关文章

  • 面试官:如何实现10亿数据判重?
    From: https://mp.weixin.qq.com/s/l2yVtL5siHpxzNLuxJ3nkQ当数据量比较大时,使用常规的方式来判重就不行了。例如,使用MySQL数据库判重,或使用List.contains()或Set.contains()判重就不可行,因为MySQL在数据量大时查询就会非常慢,而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。......
  • 面试官:限流的实现方式有哪些?
    限流是指在各种应用场景中,通过技术和策略手段对数据流量、请求频率或资源消耗进行有计划的限制,以避免系统负载过高、性能下降甚至崩溃的情况发生。限流的目标在于维护系统的稳定性和可用性,并确保服务质量。使用限流的好处有以下几个:保护系统稳定性:过多的并发请求可能导致服务......
  • 面试官:你知道Comparable 和 Comparator 的区别吗?我:巴拉巴拉
    写在开头面试官:“我们在Java的集合和数据结构中都离不开比较器,请你聊一聊Comparable和Comparator这两种的区别吧”内心活动:“上来就这么直接吗,那些ArrayList,HashMap都不问呀,好,既然如此,那让我来征服你吧,面试官大人!”我:“好滴!巴拉巴拉~”ComparableComparable是java.lang包......
  • 东方红锁车版本死机问题分析
    现象:与东方红ecu交互过程中,程序进入hardfault异常;查找过程:方式1、通过keil软件调试功能,在hardfault处打断点,查看callstack窗口。callstack窗口处,有函数调用过程,但全是freertos系统函数调用,没有自己定义的函数,系统函数是没问题的,故想通过查看callstack窗口查找问题行不通了;方......
  • 面试官不按套路出牌,上来就让聊一聊Java中的迭代器(Iterator ),夺命连环问,怎么办?
    写在开头某大厂的面试现场,一位目光深邃,头顶稀疏的中年面试官坐在椅子上,这时候的我走了进来。面试官:“小伙子,学过Java中容器和数据结构了吧?”我:“嗯,学了”面试官:“ok,那你来聊一聊Java中的迭代器(Iterator),要说清楚他们的应用场景哈”我:“哦,好滴”内心独白:“这面试官不按套路......
  • 面试官让我讲讲MySQL三大核心日志实现原理
    本文分享自华为云社区《面试必问|聊聊MySQL三大核心日志的实现原理?》,作者:冰河。MySQL几乎成为互联网行业使用的最多的开源关系型数据库,正因如此,MySQL也成为各大互联网公司面试中必问的数据库,尤其是MySQL中的事务实现机制和三大核心日志的实现原理。今天,我们就重点聊聊MySQL三......
  • 面试官:如何实现多级缓存?
    对于高并发系统来说,有三个重要的机制来保障其高效运行,它们分别是:缓存、限流和熔断。而缓存是排在最前面也是高并发系统之所以高效运行的关键手段,那么问题来了:缓存只使用Redis就够了吗?1.冗余设计理念当然不是,不要把所有鸡蛋放到一个篮子里,成熟的系统在关键功能实现时一定会考......
  • Java集合篇之set,面试官:请说一说HashSet、LinkedHashSet、TreeSet的区别?
    写在开头Java的集合世界中主要由List,Set,Queue,Map构成,我们在之前的博文中已经学习了List,接下来我们继续学习Set集合。Set特点:存取无序,不可以存放重复的元素,不可以用下标对元素进行操作HashSet作为Set容器的代表子类,HashSet经常被用到,我们通过源码去分析它【源码查看】public......
  • 面试官:如何实现10亿数据判重?
    当数据量比较大时,使用常规的方式来判重就不行了。例如,使用MySQL数据库判重,或使用List.contains()或Set.contains()判重就不可行,因为MySQL在数据量大时查询就会非常慢,而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。《阿里巴巴Java开发手册》上也说了,如果单表数据量超过500万......
  • RedissonRedLock写一个加锁方式,实现自动延时、程序停止就停止延时
    要使用Redisson的RedLock实现加锁,并实现自动延时以及在程序停止时停止延时,你可以按照以下示例代码进行操作:importorg.redisson.Redisson;importorg.redisson.api.RLock;importorg.redisson.api.RedissonClient;importorg.redisson.config.Config;importjava.util.con......