文章目录
- 前言
- 一、为什么需要分布式锁?
- 二、基于 Redis 分布式锁怎么实现?
- 三、Redis 分布锁存在的问题
- 3.1 死锁问题
- 3.2 锁过期时间问题
- 3.3 锁被别人释放问题
- 四、Redis 分布锁小结
- 五、Redis 主从同步对分布式锁的影响
- 六、Redlock 方案
- 七、Redlock 的争论
- 7.1 分布式专家 Martin 对于 Redlock 的质疑
- 7.2 Redis 作者 Antirez 的反驳
- 八、基于 ZooKeeper 的分布式锁
- 九、基于 Etcd 的分布式锁
- 十、我对分布式锁的理解
- 十一、总结
- 十二、后记
前言
高并发业务场景下,部署在不同机器上的业务进程,如果需要同时操作共享资源,为了避免「时序性」问题,通常会借助 Redis
的分布式锁来做互斥,以保证业务的正确性。
基于 Redis
实现的分布式锁虽然足够简单,但这把小小的分布锁究竟安全吗?有没有可能会失效?
- 基于
Redis
如何实现一个分布式锁?它足够安全吗? - 一个严谨的分布式锁模型如何实现,应该考虑什么?
- 我们经常听到的
Redlock
有什么问题? - 业界争论
Redlock
,到底在争论什么?哪种观点是对的? - 分布式锁到底用
Redis
还是ZooKeeper
、Etcd
?
这些问题你能清晰回答上来吗?
读完这篇文章,你不仅可以彻底了解分布式锁,还会对「分布式系统」有更加深刻的理解。
文章有点长,但干货很多,希望你可以耐心读完。
一、为什么需要分布式锁?
在开始讲分布式锁之前,有必要简单介绍一下,为什么需要分布式锁?
与分布式锁相对应的是「单机锁」,当我们在写多线程程序时,为了避免同时操作进程中的全局变量,通常会使用一把锁来「互斥」,以保证全局变量的正确性。
又或者,当我们在同一台机器的不同进程,想要同时操作一个共享资源(例如修改同一个文件),我们可以使用操作系统提供的「文件锁」或「信号量」来做互斥。
你可以看到,这些互斥操作,都仅限于线程、进程处于同一台机器上,如果是分布在「不同机器」上的不同进程,要同时操作一个共享资源(例如修改数据库的某一行),如何互斥呢?
此时,我们就需要引入「分布式锁」来解决这个问题了。
-
想要实现分布式锁,必须借助一个外部系统,所有进程都去这个系统上申请「加锁」。
-
而这个外部系统,必须要实现「互斥」的能力,即两个请求同时进来,只会给一个进程返回成功,另一个返回失败(或等待)。
-
这个外部系统,可以是
MySQL
,也可以是Redis
、ZooKeeper
、Etcd
。但在高并发业务场景下,为了追求更好的性能,我们通常会选择使用 Redis
。
下面我就以 Redis
为主线,由浅入深,带你深度剖析一下,分布式锁的各种「安全性」问题,帮你彻底理解分布式锁。
在问题分析的过程中,你还会看到分布锁在「分布式系统」下可能会遇到的疑难问题,感受分布式系统的复杂性。
二、基于 Redis 分布式锁怎么实现?
我们从最简单的开始讲起。
想要实现分布式锁,我们依赖 Redis
的「互斥」的能力,我们可以使用 SETNX
命令,这个命令表示SET if Not eXists
,即如果key
不存在,才会设置它的值,否则什么也不做。
两个客户端进程可以执行这个命令,达到互斥,就可以实现一个分布式锁。
客户端 1
申请加锁,加锁成功:
127.0.0.1:6379> SETNX lock 1
(integer) 1 // 客户端1,加锁成功
客户端 2
申请加锁,因为后到达,加锁失败:
127.0.0.1:6379> SETNX lock 1
(integer) 0 // 客户端2,加锁失败
此时,加锁成功的客户端,就可以去操作「共享资源」,例如,修改 MySQL
的某一行数据,或者调用一个 API
请求。
操作完成后,还要及时释放锁,给后来者让出操作共享资源的机会。如何释放锁呢?
也很简单,直接使用 DEL
命令删除这个 key
即可:
127.0.0.1:6379> DEL lock
// 释放锁(integer) 1
这个逻辑非常简单,整体的路程就是这样:
但是,它存在一个很大的问题,当客户端 1
拿到锁后,如果发生下面的场景,就会造成「死锁」:
- 程序处理业务逻辑异常,没及时释放锁;
- 进程挂了,没机会释放锁。
这时,这个客户端就会一直占用这个锁,而其它客户端就「永远」拿不到这把锁了(锁饥饿
)。
怎么解决这个问题呢?
三、Redis 分布锁存在的问题
3.1 死锁问题
对于第 1
种情况,程序在处理业务逻辑时发生异常,没及时释放锁,通常我们需要对这块业务代码加上异常处理,保证无论业务逻辑是否异常,都可以把锁释放掉,例如在 Go
的 defer
、Java/Python
的 finally
中及时释放锁:
-
Go:defer redis.del(key)
-
Java:try … catch … fianlly: redis.del(key)
-
Python:try … except … fianlly: redis.del(key)
这个取决于你的业务代码的「健壮性」,比较容易解决。
对于第 2
种情况(进程挂了没机会释放锁),我们很容易想到的方案是,在申请锁时,给这把锁设置一个「租期」。
在 Redis
中实现时,就是给这个 key
设置一个「过期时间」。
这里我们假设,操作共享资源的时间不会超过 10s
,那么在加锁时,给这个 key
设置 10s
过期即可:
127.0.0.1:6379> SETNX lock 1 // 加锁
(integer) 1
127.0.0.1:6379> EXPIRE lock 10 // 10s后自动过期
(integer) 1
这样一来,无论客户端是否异常,这个锁都可以在 10s
后被「自动释放」,其它客户端依旧可以拿到锁。但这样真的没问题吗?
还是有问题。现在的操作,加锁、设置过期是 2
条命令,有没有可能只执行了第一条,第二条却「来不及」执行的情况发生呢?例如:
-
SETNX
执行成功,执行EXPIRE
时由于网络问题,执行失败; -
SETNX
执行成功,Redis
异常宕机,EXPIRE
没有机会执行; -
SETNX
执行成功,客户端异常崩溃,EXPIRE
也没有机会执行。
总之,这两条命令不能保证是原子操作(一起成功),就有潜在的风险导致过期时间设置失败,依旧发生「死锁」问题。
怎么办?在 Redis 2.6.12
版本之前,我们需要想尽办法,保证 SETNX
和 EXPIRE
原子性执行,还要考虑各种异常情况如何处理。
但在 Redis 2.6.12
之后,Redis
扩展了 SET
命令的参数,把 NX/EX
集成到了 SET
命令中,用这一条命令就可以了:
// 一条命令保证原子性执行
127.0.0.1:6379> SET lock 1 EX 10 NX
OK
这样就解决了原子性问题。我们再来看分析下,它还有什么问题?
试想这样一种场景:
-
客户端
1
加锁成功,开始操作共享资源; -
客户端
1
操作共享资源的时间,「超过」了锁的过期时间,锁被「自动释放」; -
客户端
2
加锁成功,开始操作共享资源; -
客户端
1
操作共享资源完成,释放锁(但释放的是客户端2
的锁)。
看到了么,这里存在两个严重的问题:
-
锁过期
:客户端1
操作共享资源耗时太久,导致锁被自动释放,之后被客户端2
持有; -
释放别人的锁
:客户端1
操作共享资源完成后,却又释放了客户端2
的锁。
导致这两个问题的原因是什么?我们一个个来看。
3.2 锁过期时间问题
第一个问题,可能是我们评估操作共享资源的时间不准确导致的。
例如,操作共享资源的时间「最慢」可能需要 15s
,而我们却只设置了 10s
过期,那这就存在锁提前过期的风险。
过期时间太短,那增大冗余时间,例如设置过期时间为 20s
,这样总可以了吧?
这样确实可以「缓解」这个问题,降低出问题的概率,但依旧无法「彻底解决」问题。
为什么?原因在于,客户端在拿到锁之后,在操作共享资源时,遇到的场景有可能是很复杂的,例如,程序内部发生异常、网络请求超时等等。
既然是「预估」时间,也只能是大致计算,除非你能预料并覆盖到所有导致耗时变长的场景,但这其实很难,很多时候我们都是凭「感觉」设置过期时间,不太靠谱。
有什么更好的解决方案吗?我们可以考虑设计这样的方案:加锁时,先设置一个过期时间,然后我们开启一个「守护线程」,定时去检测这个锁的失效时间,如果锁快要过期了,操作共享资源还未完成,那么就自动对锁进行「续期」,重新设置过期时间。
担心锁过期,我们主动启动一个线程,定时给锁续期,避免还未操作完共享资源锁就自动过期被释放。
这确实是一个比较好的思路。如果你是 Java
技术栈,幸运的是,已经有一个库把这些工作都封装好了:Redisson
。
Redisson
是一个 Java
语言实现的 Redis SDK
客户端,在使用分布式锁时,它就采用了「自动续期」的方案来避免锁过期,这个守护线程我们一般也把它叫做「看门狗」线程。
除此之外,这个 SDK
还封装了很多易用的功能:
-
可重入锁;
-
乐观锁;
-
公平锁;
-
读写锁;
-
Redlock
(红锁,下面会详细讲)。
这个 SDK
提供的 API
非常友好,它可以像操作本地锁的方式,操作分布式锁。如果你是 Java
技术栈,可以直接把它用起来。
这里不重点介绍 Redisson
的使用,你可以看官方 Github
学习如何使用,比较简单。
3.3 锁被别人释放问题
我们再来看上面提到的第二个问题,这个问题在于,一个客户端释放了其它客户端持有的锁。
想一下,导致这个问题的关键点在哪?
重点在于,每个客户端在释放锁时,都是「无脑」操作,并没有检查这把锁是否还「归自己持有」,所以就会发生释放别人锁的风险,这样的解锁流程,很不「严谨」!
如何解决这个问题呢?解决办法是:客户端在加锁时,设置一个只有自己知道的「唯一标识」进去。
例如,可以是自己的线程 ID
,也可以是一个 UUID
(随机且唯一),这里我们以 UUID
举
例:
// 锁的VALUE设置为UUID
127.0.0.1:6379> SET lock $uuid EX 20 NX
OK
之后,在释放锁时,要先判断这把锁是否还归自己持有,伪代码可以这么写:
// 锁是自己的,才释放
if redis.get("lock") == $uuid:
redis.del("lock")
这里释放锁使用的是 GET + DEL
两条命令,这时,又会遇到我们前面讲的原子性问题了。
-
客户端
1
执行GET
,判断锁是自己的; -
客户端
1
执行GET
结束后,这个锁刚好超时自动释放; -
此时,恰好客户端
2
又获取到了这个锁; -
之后,客户端
1
在执行DEL
时,释放的却是客户端2
的锁(冲突)。
由此可见,这两个命令还是必须要原子执行才行。怎样原子执行呢?
Lua 脚本。我们可以把这个逻辑,写成 Lua 脚本,让 Redis 来执行。因为 Redis 处理每一个请求是「单线程」执行的,在执行一个 Lua 脚本时,其它请求必须等待,直到这个 Lua 脚本处理完成,这样一来,GET + DEL 之间就不会插入其它命令了。
安全释放锁的 Lua
脚本如下:
// 判断锁是自己的,才释放
if redis.call("GET",KEYS[1]) == ARGV[1]
then
return redis.call("DEL",KEYS[1])
else
return 0
end
四、Redis 分布锁小结
好,这样一路优化,整个的加锁、解锁的流程就更「严谨」了。
这里我们先小结一下,基于 Redis
实现的分布式锁,一个严谨的的流程如下:
-
加锁:
SET $lock_key $unique_id EX $expire_time NX;
-
操作共享资源:没操作完之前,开启守护线程,定期给锁续期;
-
释放锁:
Lua
脚本,先GET
判断锁是否归属自己,再DEL
释放锁。
简化版代码:
对于大部分业务场景,其实不必考虑上面提到的各种问题,那么下面的代码基本就够啦。
package main
import (
"context"
"github.com/go-redis/redis/v8"
"time"
)
var redisClient *redis.Client
func init() {
redisClient = redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
})
}
func acquireLock(lockKey string, expiration time.Duration) bool {
ctx := context.Background()
result, err := redisClient.SetNX(ctx, lockKey, "locked", expiration).Result()
if err != nil {
panic(err)
}
return result
}
func releaseLock(lockKey string) {
ctx := context.Background()
redisClient.Del(ctx, lockKey)
}
func main() {
lockKey := "my_lock_key"
locked := acquireLock(lockKey, 10*time.Second)
if locked {
defer releaseLock(lockKey)
// 执行业务逻辑
}
}
每个问题的解决方案:
-
死锁:给锁设置租期(过期时间);
-
过期时间评估不好,锁提前过期:守护线程,定时续期;
-
锁被别人释放:锁写入唯一标识,释放锁先检查标识,再释放。
还有哪些问题场景,会危害 Redis 锁的安全性呢?
五、Redis 主从同步对分布式锁的影响
我们之前分析的场景都是,锁在「单个」Redis
实例中可能产生的问题,并没有涉及到 Redis
的部署架构细节。
而我们在使用 Redis
时,一般会采用主从集群 + 哨兵
的模式部署,这样做的好处在于,当主库异常宕机时,哨兵可以实现「故障自动切换」,把从库提升为主库,继续提供服务,以此保证可用性。
那当「主从发生切换」时,这个分布锁会依旧安全吗?
试想这样的场景:
-
客户端
1
在主库上执行SET
命令,加锁成功; -
此时,主库异常宕机,
SET
命令还未同步到从库上(主从复制是异步的); -
从库被哨兵提升为新主库,这个锁在新的主库上,丢失了!
可见,当引入 Redis
副本后,分布锁还是可能会受到影响。怎么解决这个问题?
为此,Redis
的作者提出一种解决方案,就是我们经常听到的 Redlock(红锁)
。它真的可以解决上面这个问题吗?
六、Redlock 方案
好,终于到了这篇文章的重头戏。啊?上面讲的那么多问题,难道只是基础?
是的,那些只是开胃菜,真正的硬菜,从这里刚刚开始。如果上面讲的内容,你还没有理解,我建议你重新阅读一遍,先理清整个加锁、解锁的基本流程。
如果你已经对 Redlock
有所了解,这里可以跟着我再复习一遍,如果你不了解 Redlock
,没关系,我会带你重新认识它。
值得注意的是,后面我不仅会讲 Redlock
的原理,还会引出有关「分布式系统」中的很多问题
,你最好跟紧我的思路,在脑中一起分析问题的答案。
现在我们来看,Redis
作者提出的 Redlock
方案,是如何解决主从切换后,锁失效问题的。
Redlock
的方案基于 2
个前提:
-
不再需要部署从库和哨兵实例,只部署主库
-
但主库要部署多个,官方推荐至少
5
个实例
也就是说,想用使用 Redlock
,你至少要部署 5
个 Redis
实例,而且都是主库,它们之间没有任何关系,都是一个个孤立的实例。
注意:不是部署 Redis Cluster,就是部署 5 个简单的 Redis 实例。
Redlock
具体如何使用呢?
整体的流程是这样的,一共分为 5
步:
-
客户端先获取「当前时间戳
T1
」; -
客户端依次向这
5
个Redis
实例发起加锁请求(用前面讲到的SET
命令),且每个请求会设置超时时间(毫秒级,要远小于锁的有效时间),如果某一个实例加锁失败(包括网络超时、锁被其它人持有等各种异常情况),就立即向下一个Redis
实例申请加锁; -
如果客户端从
>=3
个(大多数)以上Redis
实例加锁成功,则再次获取「当前时间戳T2
」,如果T2 - T1 < 锁的过期时间
,此时,认为客户端加锁成功,否则认为加锁失败; -
加锁成功,去操作共享资源(例如修改
MySQL
某一行,或发起一个API
请求); -
加锁失败,向「全部节点」发起释放锁请求(前面讲到的
Lua
脚本释放锁)。
我简单帮你总结一下,有 4
个重点:
-
客户端在多个
Redis
实例上申请加锁; -
必须保证大多数节点加锁成功;
-
大多数节点加锁的总耗时,要小于锁设置的过期时间;
-
释放锁,要向全部节点发起释放锁请求。
第一次看可能不太容易理解,建议你把上面的文字多看几遍,加深记忆。
然后,记住这 5 步,非常重要,下面会根据这个流程,剖析各种可能导致锁失效的问题假设。
好,明白了 Redlock
的流程,我们来看 Redlock
为什么要这么做。
1) 为什么要在多个实例上加锁?
本质上是为了「容错」,部分实例异常宕机,剩余的实例加锁成功,整个锁服务依旧可用。
2) 为什么大多数加锁成功,才算成功?
多个Redis
实例一起来用,其实就组成了一个「分布式系统」。
在分布式系统中,总会出现「异常节点」,所以,在谈论分布式系统问题时,需要考虑异常节点达到多少个,也依旧不会影响整个系统的「正确性」。
这是一个分布式系统「容错」问题,这个问题的结论是:如果只存在「故障」节点,只要大多数节点正常,那么整个系统依旧是可以提供正确服务的。
这个问题的模型,就是我们经常听到的「拜占庭将军」问题,感兴趣可以去看算法的推演过程。
3) 为什么步骤 3 加锁成功后,还要计算加锁的累计耗时?
因为操作的是多个节点,所以耗时肯定会比操作单个实例耗时更久,而且,因为是网络请求,网络情况是复杂的,有可能存在延迟、丢包、超时等情况发生,网络请求越多,异常发生的概率就越大。
所以,即使大多数节点加锁成功,但如果加锁的累计耗时已经「超过」了锁的过期时间,那此时有些实例上的锁可能已经失效了,这个锁就没有意义了。
4) 为什么释放锁,要操作所有节点?
在某一个 Redis
节点加锁时,可能因为「网络原因」导致加锁失败。
例如,客户端在一个 Redis
实例上加锁成功,但在读取响应结果时,网络问题导致读取失败,那这把锁其实已经在 Redis
上加锁成功了。
所以,释放锁时,不管之前有没有加锁成功,需要释放「所有节点」的锁,以保证清理节点上「残留」的锁。
好了,明白了 Redlock
的流程和相关问题,看似 Redlock
确实解决了 Redis
节点异常宕机锁失效的问题,保证了锁的「安全性」。但事实真的如此吗?
七、Redlock 的争论
Redis
作者把这个方案一经提出,就马上受到业界著名的分布式系统专家的质疑!
这个专家叫 Martin
,是英国剑桥大学的一名分布式系统研究员。在此之前他曾是软件工程师和企业家,从事大规模数据基础设施相关的工作。他还经常在大会做演讲,写博客、写书、也是开源贡献者。
他写的这本分布式系统领域的书《数据密集型应用系统设计》
,豆瓣评分高达 9.7
,好评如潮。
他马上写了篇文章,质疑这个 Redlock
的算法模型是有问题的,并对分布式锁的设计,提出了自己的看法。
之后,Redis
作者 Antirez
面对质疑,不甘示弱,也写了一篇文章,反驳了对方的观点,并详细剖析了 Redlock
算法模型的更多设计细节。
而且,关于这个问题的争论,在当时互联网上也引起了非常激烈的讨论。
二人思路清晰,论据充分,这是一场高手过招,也是分布式系统领域非常好的一次思想的碰撞!双方都是分布式系统领域的专家,却对同一个问题提出很多相反的论断,究竟是怎么回事?
下面我会从他们的争论文章中,提取重要的观点和精华,整理呈现给你。
提醒:后面的信息量极大,可能不宜理解,最好放慢速度阅读。
7.1 分布式专家 Martin 对于 Redlock 的质疑
在他的文章中,主要阐述了 4
个论点:
1) 分布式锁的目的是什么?
Martin
表示,你必须先清楚你在使用分布式锁的目的是什么?他认为有两个目的。
第一,效率。
使用分布式锁的互斥能力,是避免不必要地做同样的两次工作(例如一些昂贵的计算任务)。如果锁失效,并不会带来「恶性」的后果,例如发了 2
次邮件等,无伤大雅。
第二,正确性。
使用锁用来防止并发进程互相干扰。如果锁失效,会造成多个进程同时操作同一条数据,产生的后果是数据严重错误、永久性不一致、数据丢失等恶性问题,就像给患者服用重复剂量的药物一样,后果严重。
他认为,如果你是为了前者——效率,那么使用单机版 Redis
就可以了,即使偶尔发生锁失效(宕机、主从切换),都不会产生严重的后果。而使用 Redlock
太重了,没必要。
而如果是为了正确性,Martin
认为 Redlock
根本达不到安全性的要求,也依旧存在锁失效的问题!
2) 锁在分布式系统中会遇到的问题
Martin
表示,一个分布式系统,更像一个复杂的「野兽」,存在着你想不到的各种异常情况。
这些异常场景主要包括三大块,这也是分布式系统会遇到的三座大山:NPC
。
-
N
:Network Delay,网络延迟; -
P
:Process Pause,进程暂停(比如GC); -
C
:Clock Drift,时钟漂移。
Martin
用一个进程暂停(GC
)的例子,指出了 Redlock
安全性问题:
-
客户端
1
请求锁定节点A、B、C、D、E;
-
客户端
1
的拿到锁后,进入GC
(时间比较久); -
所有
Redis
节点上的锁都过期了; -
客户端
2
获取到了A、B、C、D、E
上的锁; -
客户端
1 GC
结束,认为成功获取锁; -
客户端
2
也认为获取到了锁,发生「冲突」。
Martin
认为,GC
可能发生在程序的任意时刻,而且执行时间是不可控的。
注:当然,即使是使用没有 GC 的编程语言,在发生网络延迟时,也都有可能导致 Redlock 出现问题,这里 Martin 只是拿 GC 举例。
3) 假设时钟正确的是不合理的
又或者,当多个 Redis
节点「时钟」发生问题时,也会导致 Redlock
锁失效。
-
客户端
1
获取节点A、B、C
上的锁,但由于网络问题,无法访问D
和E
; -
节点
C
上的时钟「向前跳跃」,导致锁到期(从而其他客户端可以获取C
上的锁了); -
客户端
2
获取节点C、D、E
上的锁,由于网络问题,无法访问A
和B
-
客户端
1
和2
现在都相信它们持有了锁(冲突);
Martin
觉得,Redlock
必须「强依赖」多个节点的时钟是保持同步的,一旦有节点时钟发生错误,那这个算法模型就失效了。
即使 C
不是时钟跳跃,而是「崩溃后立即重启」,也会发生类似的问题。
Martin
继续阐述,机器的时钟发生错误,是很有可能发生的:
-
系统管理员「手动修改」了机器时钟
-
机器时钟在同步
NTP
时间时,发生了大的「跳跃」
总之,Martin
认为,Redlock
的算法是建立在「同步模型」基础上的,有大量资料研究表明,同步模型的假设,在分布式系统中是有问题的。
在混乱的分布式系统的中,你不能假设系统时钟就是对的,所以,你必须非常小心你的假设。
4) 提出 fencing token 的方案,保证正确性
相对应的,Martin
提出一种被叫作 fencing token
的方案,保证分布式锁的正确性。
这个模型流程如下:
-
客户端在获取锁时,锁服务可以提供一个「递增」的
token
-
客户端拿着这个
token
去操作共享资源 -
共享资源可以根据
token
拒绝「后来者」的请求
这样一来,无论 NPC
哪种异常情况发生,都可以保证分布式锁的安全性,因为它是建立在「异步模型」上的。
而 Redlock
无法提供类似 fencing token
的方案,所以它无法保证安全性。
他还表示,一个好的分布式锁,无论 NPC
怎么发生,可以不在规定时间内给出结果,但并不会给出一个错误的结果。也就是只会影响到锁的「性能」(或称之为活性),而不会影响它的「正确性」。
Martin 的结论:
1、Redlock
不伦不类:它对于效率来讲,Redlock
比较重,没必要这么做,而对于正确性来说,Redlock
是不够安全的。
2、时钟假设不合理:该算法对系统时钟做出了危险的假设(假设多个节点机器时钟都是一致的),如果不满足这些假设,锁就会失效。
3、无法保证正确性:Redlock
不能提供类似 fencing token
的方案,所以解决不了正确性的问题。为了正确性,请使用有「共识系统」的软件,例如 ZooKeeper
。
好了,以上就是 Martin
反对使用 Redlock
的观点,看起来有理有据。
下面我们来看 Redis 作者 Antirez 是如何反驳的。
7.2 Redis 作者 Antirez 的反驳
在 Redis
作者的文章中,重点有 3
个:
1) 解释时钟问题
首先,Redis
作者一眼就看穿了对方提出的最为核心的问题:时钟问题。
Redis
作者表示,Redlock
并不需要完全一致的时钟,只需要大体一致就可以了,允许有「误差」。
例如要计时 5s
,但实际可能记了 4.5s
,之后又记了 5.5s
,有一定误差,但只要不超过「误差范围」锁失效时间即可,这种对于时钟的精度的要求并不是很高,而且这也符合现实环境。
对于对方提到的「时钟修改」问题,Redis
作者反驳到:
-
手动修改时钟:不要这么做就好了,否则你直接修改
Raft
日志,那Raft
也会无法工作… -
时钟跳跃:通过「恰当的运维」,保证机器时钟不会大幅度跳跃(每次通过微小的调整来完成),实际上这是可以做到的
为什么 Redis
作者优先解释时钟问题?因为在后面的反驳过程中,需要依赖这个基础做进一步解释。
2) 解释网络延迟、GC 问题
之后,Redis
作者对于对方提出的,网络延迟wan
、进程 GC
可能导致 Redlock
失效的问题,也做了反驳:
我们重新回顾一下,Martin
提出的问题假设:
-
客户端
1
请求锁定节点A、B、C、D、E;
-
客户端
1
的拿到锁后,进入GC
; -
所有
Redis
节点上的锁都过期了; -
客户端
2
获取节点A、B、C、D、E
上的锁; -
客户端
1 GC
结束,认为成功获取锁; -
客户端
2
也认为获取到锁,发生「冲突」。
Redis
作者反驳到,这个假设其实是有问题的,Redlock
是可以保证锁安全的。这是怎么回事呢?
还记得前面介绍 Redlock
流程的那 5
步吗?这里我再拿过来让你复习一下。
-
客户端先获取「当前时间戳
T1
」 -
客户端依次向这
5
个Redis
实例发起加锁请求(用前面讲到的SET
命令),且每个请求会设置超时时间(毫秒级,要远小于锁的有效时间),如果某一个实例加锁失败(包括网络超时、锁被其它人持有等各种异常情况),就立即向下一个Redis
实例申请加锁; -
如果客户端从
3
个(大多数)以上Redis
实例加锁成功,则再次获取「当前时间戳T2
」,如果T2 - T1 < 锁的过期时间
,此时,认为客户端加锁成功,否则认为加锁失败; -
加锁成功,去操作共享资源(例如修改
MySQL
某一行,或发起一个API
请求); -
加锁失败,向「全部节点」发起释放锁请求(前面讲到的
Lua
脚本释放锁)。
注意,重点是 1-3,在步骤 3,加锁成功后为什么要重新获取「当前时间戳T2」?还用 T2 - T1 的时间,与锁的过期时间做比较?
Redis 作者强调:如果在 1-3 发生了网络延迟、进程 GC 等耗时长的异常情况,那在第 3 步 T2 - T1,是可以检测出来的,如果超出了锁设置的过期时间,那这时就认为加锁会失败,之后释放所有节点的锁就好了!
Redis
作者继续论述,如果对方认为,发生网络延迟、进程 GC
是在步骤 3
之后,也就是客户端确认拿到了锁,去操作共享资源的途中发生了问题,导致锁失效,那这不止是 Redlock
的问题,任何其它锁服务例如 ZooKeeper
,都有类似的问题,这不在讨论范畴内。
这里我举个例子解释一下这个问题:
-
客户端通过
Redlock
成功获取到锁(通过了大多数节点加锁成功、加锁耗时检查逻辑); -
客户端开始操作共享资源,此时发生网络延迟、进程
GC
等耗时很长的情况; -
此时,锁过期自动释放;
-
客户端开始操作
MySQL
(此时的锁可能会被别人拿到,锁失效)。
Redis
作者这里的结论就是:
-
客户端在拿到锁之前,无论经历什么耗时长问题,
Redlock
都能够在第3
步检测出来 -
客户端在拿到锁之后,发生
NPC
,那Redlock、ZooKeeper
都无能为力
所以,Redis
作者认为 Redlock
在保证时钟正确的基础上,是可以保证正确性的。
3) 质疑 fencing token 机制
Redis
作者对于对方提出的 fencing token
机制,也提出了质疑,主要分为 2
个问题,这里最不宜理解,请跟紧我的思路。
第一,这个方案必须要求要操作的「共享资源服务器」有拒绝「旧 token」的能力。
例如,要操作 MySQL
,从锁服务拿到一个递增数字的 token
,然后客户端要带着这个 token
去改 MySQL
的某一行,这就需要利用 MySQL
的「事务隔离性」来做。
// 两个客户端必须利用事务和隔离性达到目的
// 注意 token 的判断条件
UPDATE
table T
SET
val = $new_val, current_token = $token
WHERE
id = $id AND current_token < $token
但如果操作的不是MySQL
呢?例如向磁盘上写一个文件,或发起一个 HTTP
请求,那这个方案就无能为力了,这对要操作的资源服务器,提出了更高的要求。
也就是说,大部分要操作的资源服务器,都是没有这种互斥能力的。
再者,如果资源服务器都有了「互斥」能力,那还要分布式锁干什么?
所以,Redis
作者认为这个方案是站不住脚的。
第二,退一步讲,即使 Redlock 没有提供 fencing token 的能力,但 Redlock 已经提供了随机值(就是前面讲的 UUID),利用这个随机值,也可以达到与 fencing token 同样的效果。
如何做呢?
Redis
作者只是提到了可以完成fencing token
类似的功能,但却没有展开相关细节,根据我查阅的资料,大概流程应该如下。
-
客户端使用
Redlock
拿到锁; -
客户端在操作共享资源之前,先把这个锁的
VALUE
,在要操作的共享资源上做标记; -
客户端处理业务逻辑,最后,在修改共享资源时,判断这个标记是否与之前一样,一样才修改(类似
CAS
的思路)。
还是以 MySQL
为例,举个例子就是这样的:
-
客户端使用
Redlock
拿到锁; -
客户端要修改
MySQL
表中的某一行数据之前,先把锁的VALUE
更新到这一行的某个字段中(这里假设为current_token
字段); -
客户端处理业务逻辑;
-
客户端修改
MySQL
的这一行数据,把VALUE
当做WHERE
条件,再修改。
UPDATE
table T
SET
val = $new_val
WHERE
id = $id AND current_token = $redlock_value
可见,这种方案依赖 MySQL
的事务机制,也达到对方提到的 fencing token
一样的效果。
但这里还有个小问题,是网友参与问题讨论时提出的:两个客户端通过这种方案,先「标记」再「检查+修改」共享资源,那这两个客户端的操作顺序无法保证啊?
而用 Martin
提到的 fencing token
,因为这个 token
是单调递增的数字,资源服务器可以拒绝小的 token
请求,保证了操作的「顺序性」!
Redis
作者对于这个问题做了不同的解释,我觉得很有道理,他解释道:分布式锁的本质,是为了「互斥」,只要能保证两个客户端在并发时,一个成功,一个失败就好了,不需要关心「顺序性」。
前面 Martin
的质疑中,一直很关心这个顺序性问题,但 Redis
的作者的看法却不同。
综上,Redis
作者的结论:
1、作者同意对方关于「时钟跳跃」对 Redlock
的影响,但认为时钟跳跃是可以避免的,取决于基础设施和运维。
2、Redlock
在设计时,充分考虑了NPC
问题,在 Redlock
步骤 3
之前出现 NPC
,可以保证锁的正确性,但在步骤 3
之后发生 NPC
,不止是 Redlock
有问题,其它分布式锁服务同样也有问题,所以不在讨论范畴内。
是不是觉得很有意思?
在分布式系统中,一个小小的锁,居然可能会遇到这么多问题场景,影响它的安全性!
不知道你看完双方的观点,更赞同哪一方的说法呢?
别急,后面我还会综合以上论点,谈谈自己的理解。
好,讲完了双方对于Redis
分布锁的争论,你可能也注意到了,Martin
在他的文章中,推荐使用 ZooKeeper
实现分布式锁,认为它更安全,确实如此吗?
八、基于 ZooKeeper 的分布式锁
如果你有了解过 ZooKeeper
,基于它实现的分布式锁是这样的:
-
客户端
1
和2
都尝试创建「临时节点」,例如/lock
-
假设客户端
1
先到达,则加锁成功,客户端2
加锁失败 -
客户端
1
操作共享资源 -
客户端
1
删除/lock
节点,释放锁
ZooKeeper
不像 Redis
那样,需要考虑锁的过期时间问题,它是采用了「临时节点」,保证客户端拿到锁后,只要连接不断,就可以一直持有锁。
如果客户端 1
异常崩溃了,这个临时节点也会自动删除,保证了锁一定会被释放。
不错,没有锁过期的烦恼,还能在异常时自动释放锁,是不是觉得很完美?
其实不然。
思考一下,客户端1
创建临时节点后,ZooKeeper
是如何保证让这个客户端一直持有锁呢?
原因就在于,客户端1
此时会与 ZooKeeper
服务器维护一个 Session
,这个 Session
会依赖客户端「定时心跳」来维持连接。
如果 ZooKeeper
长时间收不到客户端的心跳,就认为这个 Session
过期了,也会把这个临时节点删除。
同样地,基于此问题,我们也讨论一下 GC
问题对 ZooKeeper
的锁有何影响:
-
客户端
1
创建临时节点/lock
成功,拿到了锁; -
客户端
1
发生长时间GC
; -
客户端
1
无法给ZooKeeper
发送心跳,ZooKeeper
把临时节点「删除」; -
客户端
2
创建临时节点/lock
成功,拿到了锁; -
客户端
1 GC
结束,它仍然认为自己持有锁(冲突)。
可见,即使是使用 ZooKeeper
,也无法保证进程 GC
、网络延迟异常场景下的安全性。
这就是前面 Redis
作者在反驳的文章中提到的:如果客户端已经拿到了锁,但客户端与锁服务器发生「失联」(例如 GC
),那不止 Redlock
有问题,其它锁服务都有类似的问题,ZooKeeper
也是一样!
那基于 Etcd 实现的分布锁呢?
九、基于 Etcd 的分布式锁
基于 Etcd
实现的分布式锁流程:
-
客户端
1
创建一个lease
租约(设置过期时间); -
客户端
1
携带这个租约,创建/lock
节点; -
客户端
1
发现节点不存在,拿锁成功; -
客户端
2
同样方式创建节点,节点已存在,拿锁失败; -
客户端
1
定时给这个租约「续期」,保持自己一直持有锁; -
客户端
1
操作共享资源; -
客户端
1
删除/lock
节点,释放锁。
示例代码:
package main
import (
"context"
"go.etcd.io/etcd/client/v3"
"go.etcd.io/etcd/client/v3/concurrency"
"log"
"time"
)
func main() {
cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{
Endpoints: []string{"localhost:2379"},
DialTimeout: 5 * time.Second,
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer cli.Close()
session, err := concurrency.NewSession(cli)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer session.Close()
mutex := concurrency.NewMutex(session, "/my-lock/")
if err := mutex.Lock(context.Background()); err != nil {
log.Fatal(err)
}
log.Println("acquired lock")
// 执行业务逻辑
if err := mutex.Unlock(context.Background()); err != nil {
log.Fatal(err)
}
log.Println("released lock")
}
Etcd
虽然没有像ZooKeeper
提供临时节点的概念,但Etcd
提供了一个叫「租约」的概念。
我们先创建一个租约对象,并设置一定的过期时间,之后在创建节点时,把这个租约和节点进行「关联」。
之后,我们定时给这个租约进行「续期」,保证我们创建的节点一直有效,一直持有锁。
你看,这里的定时给租约续期的步骤,和上面 ZooKeeper
客户端定时给Server
发心跳类似,其目的都是让服务端保持这个 Session
或 KV
持续有效。
所以,它依旧存在和 ZooKeeper
相同的问题:
-
客户端
1
创建节点/lock
成功,拿到了锁 -
客户端
1
发生长时间GC
-
客户端
1
无法向Etcd
发请求给租约「续期」 -
租约到期,
Etcd
「删除」锁节点 -
客户端
2
创建临时节点/lock
成功,拿到了锁 -
客户端
1 GC
结束,它仍然认为自己持有锁(冲突)
可见,基于 Etcd
实现的分布锁,当拿到锁发生 GC
、网络延迟问题,依旧可能失效。
至此,这里我们可以得出结论:一个分布式锁,无论是基于 Redis 还是 ZooKeeper、Etcd 实现,在极端情况下,都无法保证 100% 安全,都存在失效的可能。
如果你的业务数据非常敏感,在使用分布式锁时,一定要注意这个问题,不能假设分布式锁 100% 安全。
但为什么我们总是能听到很多人使用 ZooKeeper、Etcd
实现分布式锁呢?
因为抛开安全性,ZooKeeper
和 Etcd
相比于 Redis
实现分布锁,在功能层面有一个非常好用的特性:Watch。
这个 API
允许客户端「监听」ZooKeeper
、Etcd
某个节点的变化,以此实现「公平」的分布式锁,篇幅原因,这里就不展开了。
十、我对分布式锁的理解
好了,前面详细介绍了基于 Redis
的 Redlock
和 ZooKeeper
、Etcd
实现的分布锁,在各种异常情况下的安全性问题,回到 Redlock
上面来,我想和你聊一聊我对 Redlock
的看法。
1) 到底要不要用 Redlock?
前面也分析了,Redlock
只有建立在「时钟正确」的前提下,才能正常工作,如果你可以保证这个前提,那么可以拿来使用。
但保证时钟正确,我认为并不是你想的那么简单就能做到的。
第一,从硬件角度来说,时钟发生偏移是时有发生,无法避免的。
例如,CPU
温度、机器负载、芯片材料都是有可能导致时钟发生偏移。
第二,从我的工作经历来说,曾经就遇到过时钟错误、运维暴力修改时钟的情况发生,进而影响了系统的正确性,所以,人为错误也是很难完全避免的。
所以,我对 Redlock 的个人看法是,尽量不用它,而且它的性能不如单机版 Redis,部署成本也高,我还是会优先考虑使用 Redis「主从+哨兵」的模式,实现分布式锁。
那正确性如何保证呢?第二点给你答案。
2) 如何正确使用分布式锁?
在分析Martin
观点时,它提到了 fencing token
的方案,给我了很大的启发,虽然这种方案有很大的局限性,但对于保证「正确性」的场景,是一个非常好的思路。
所以,我们可以把这两者结合起来用:
1、使用分布式锁,在上层完成「互斥」目的,虽然极端情况下锁会失效,但它可以最大程度把并发请求阻挡在最上层,减轻操作资源层的压力。
2、但对于要求数据绝对正确的业务,在资源层一定要做好「兜底」,设计思路可以借鉴 fencing token
的方案来做,即在 DB
层通过版本号的方式来更新数据,避免并发冲突。
两种思路结合,我认为对于大多数业务场景,已经可以满足要求了。
十一、总结
好了,总结一下。这篇文章,我们主要探讨了基于 Redis
实现的分布式锁,究竟是否安全这个问题。
从最简单分布式锁的实现,到处理各种异常场景,再到引出 Redlock
,以及两个分布式专家的辩论,引申出分布式系统 NPC
问题。
最后我们还对比了基于 ZooKeeper
、Etcd
的分布式锁的安全问题,以及与Redis
的差异。
对于分布式锁可以总结下:
分布式锁并不是 100%
安全,无论是基于 Redis
、ZooKeeper
还是 Etcd
很多人用分布锁,以为拿到锁后,就可以安心地去改共享资源,认为分布锁 100%
安全,其实不然,拿到锁后面临各种异常情况,都有可能导致锁失效,这时候再去改资源,可能锁已经被别人拿到去改资源了,产生并发冲突
一个严谨的分布式锁模型应该考虑锁租期、锁归属、副本同步、NPC 问题
使用 Redis
分布锁可以最大程度把并发请求阻挡在最上层(非常适合高并发场景),但对于数据敏感的业务场景,资源层要做兜底(fencing token
的思路,类似乐观锁),两者结合起来用
十二、后记
1、在分布式系统环境下,看似完美的设计方案,可能并不是那么「严丝合缝」,如果稍加推敲,就会发现各种问题。所以,在思考分布式系统问题时,一定要谨慎再谨慎。
2、从 Redlock
的争辩中,我们不要过多关注对错,而是要多学习大神的思考方式,以及对一个问题严格审查的严谨精神。
最后,用 Martin
在对于 Redlock
争论过后,写下的感悟来结尾:
“前人已经为我们创造出了许多伟大的成果:站在巨人的肩膀上,我们可以才得以构建更好的软件。无论如何,通过争论和检查它们是否经得起别人的详细审查,这是学习过程的一部分。但目标应该是获取知识,而不是为了说服别人,让别人相信你是对的。有时候,那只是意味着停下来,好好地想一想。”
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