前言

最近在參加學校安排的實訓(xùn)任務(wù)，我們小組需完成一套分布式&微服務(wù)跨境電商，雖然這題目看起來有點老套，并且隊友多是 Java 技術(shù)棧，所以我光榮（被迫）
的成為了一名前端，并順路使用 PHP 的 Swoole 幫助負責服務(wù)器端的同學編寫了幾個微服務(wù)模塊。在小組成員之間的協(xié)作中，還是出現(xiàn)了不少有趣的火花。

在昨天 review 隊友代碼的過程中，發(fā)現(xiàn)了我們組分布式鎖的寫法似乎有點問題，實現(xiàn)代碼如下：

加鎖部分

解鎖部分

主要原理是使用了 redis 的 setnx 去插入一組 key-value，其中 key 要上鎖的標識（在項目中是鎖死用戶 userId），如果上鎖失敗則返回 false。但是根據(jù)二段鎖的思路，仔細思考會存在這么一個有趣的現(xiàn)象：

假設(shè)微服務(wù) A 的某個請求對 userId = 7 的用戶上鎖，則微服務(wù) A 的這個請求可以讀取這個用戶的信息，且可以修改其內(nèi)容 ；其他模塊只能讀取這個用戶的信息，無法修改其內(nèi)容。
假設(shè)微服務(wù) A 的當前請求對 userId = 7 的用戶解鎖，則所有模塊可以讀取這個用戶的信息，且可以修改其內(nèi)容
如此一來：

• 若微服務(wù)模塊 A 接收到另一個需要修改 userId = 7 的用戶 的請求時，假設(shè)這個用戶還在被鎖狀態(tài)下，這次請求可以修改它嗎？（可以，解個鎖就行）
• 若微服務(wù)模塊 B 接收到另一個需要修改 userId = 7 的用戶 的請求時，假設(shè)這個用戶還在被鎖狀態(tài)下，這次請求可以修改它嗎？（可以，解個鎖就行）
• 若微服務(wù)模塊 A 執(zhí)行上鎖的請求中途意外崩掉，其他用戶還能修改信息嗎？ （可以，解個鎖就行）

很明顯，這三點并不是我們所希望的。那么如何實現(xiàn)分布式鎖才是最佳實踐吶？

一個好的分布式鎖需要實現(xiàn)什么

• 由某個模塊的某次請求上鎖，并且只有由這個模塊的這次請求解鎖（互斥，只能有一個微服務(wù)的某次請求持有鎖）
• 若上鎖模塊的上鎖請求超時執(zhí)行，則應(yīng)自動解鎖，并還原其所做修改（容錯，就算 一個持有鎖的微服務(wù)宕機也不影響最終其他模塊的上鎖 ）

我們應(yīng)該怎么做

綜上所述，我們小組的分布式鎖在實現(xiàn)模塊互斥的情況下，忽略的一個重要問題便是“請求互斥”。我們只需要在加鎖時，key-value 的值保存為當前請求的 requestId ，解鎖時加多一次判斷，是否為同一請求即可。

那么這么修改之后，我們可以高枕無憂了嗎?

是的，夠用了。因為我們開發(fā)環(huán)境 Redis 是統(tǒng)一用一臺服務(wù)器上的單例，采用上述方式實現(xiàn)的分布式鎖并沒有什么問題，但在準備部署到生產(chǎn)環(huán)境下時，突然意識到一個問題：如果實現(xiàn)主從讀寫分離，redis 多機主從同步數(shù)據(jù)時，采用的是異步復(fù)制，也便是一個“寫”操作到我們的 reids 主庫之后，便馬上返回成功（并不會等到同步到從庫后再返回，如果這種是同步完成后再返回便是同步復(fù)制），這將會造成一個問題：

假設(shè)我們的模塊 A中 id=1 的請求上鎖成功后，沒同步到從庫前主庫被我們玩壞了（宕機），則 redis 哨兵將會從從庫中選擇出一臺新的主庫，此時若模塊 A 中 id=2 的請求重新請求加鎖，將會是成功的。

技不如人，我們只能借助搜索引擎劃水了（大霧），發(fā)現(xiàn)這種情況還真的有通用的解決方案：redlock。

怎么實現(xiàn) Redlock 分布式安全鎖

首先 redlock 是 redis 官方文檔推薦的實現(xiàn)方式，本身并沒有用到主從層面的架構(gòu)，采用的是多態(tài)主庫，依次去取鎖的方式。假設(shè)這里有 5 臺主庫，整體流程大致如下：

加鎖

1. 應(yīng)用層請求加鎖
2. 依次向 5 臺 redis 服務(wù)器發(fā)送請求
3. 若有超過半數(shù)的服務(wù)器返回加鎖成功，則完成加鎖，如果沒有則自動執(zhí)行解鎖，并等待一段隨機時間后重試。（客觀原因加鎖失敗：網(wǎng)絡(luò)情況不好、服務(wù)器未響應(yīng)等問題， 等待一段隨機時間后重試可以避開“蜂擁而進”的情況造成服務(wù)器資源占用瞬時猛增 ）
4. 如有其中任意一臺服務(wù)器已經(jīng)持有該鎖，則加鎖失敗， 等待一段隨機時間后重試。 （主觀原因加鎖失敗：已經(jīng)被被別人鎖上了）

解鎖

直接向 5 臺服務(wù)器發(fā)起請求即可，無論這臺服務(wù)器上是不是已經(jīng)有鎖。

整體思路很簡單，但是實現(xiàn)起來仍有許多值得注意的地方。在向這 5 臺服務(wù)器發(fā)送加鎖請求時，由于會帶上一個過期時間以保證上文所提到的“自動解鎖(容錯性) ”，考慮到延時等原因，這 5 臺機自動解鎖的時間不完全相同，因此存在一個加

鎖時間差的問題，一般而言是這么解決的：

• 在加鎖之前，必須在應(yīng)用層（或者把分布式鎖單獨封裝成一個全局通用的微服務(wù)亦可）2. 記錄請求加鎖的時間戳 T1
• 完成最后一臺 redis 主庫加鎖后，記錄時間戳 T2
• 則加鎖所需時間為 T1 – T2
• 假設(shè)資源自動解鎖的時間為 10 秒后，則資源真正可利用的時間為 10 – T1 + T2。若

可利用時間不符合預(yù)期，或者為負數(shù)，你懂的，重新來一遍吧。

如果你對鎖的過期時間有著更加嚴格的把控，可以把 T1 到第一臺服務(wù)器加鎖成功的時間單獨記錄，再在最后的可用時間上加上這段時間即可得到一個更加準確的值

現(xiàn)在考慮另一個問題，如果恰好某次請求的鎖保存在了三臺服務(wù)器上，其中這三臺都宕機了（怎么這么倒霉.. TAT），那此時另一個請求又來請求加鎖，豈不又回到最初我們小組所面臨的問題了？很遺憾的說，是的，在這種問題上官方文檔給出的答案是：啟用AOF持久化功能情況會得到好轉(zhuǎn) 🙂

關(guān)于性能方面的處理， 一般而言不止要求低延時，同時要求高吞吐量，我們可以按照官方文檔的說法， 采用多路傳輸同時對 5 臺 redis 主庫進行通信以降低整體耗時，或者把 socket 設(shè)置成非阻塞模式 （這樣的好處是發(fā)送命令時并不等待返回，因此可以一次性發(fā)送全部命令再進行等待整體運行結(jié)果，雖然本人認為通常情況下如果本身網(wǎng)絡(luò)延遲極低的情況下作用不大，等待服務(wù)器處理的時間占比會更加大）

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對腳本之家的支持。

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