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分布式系统中,使用分布式锁来保证同一个临界资源被线程安全的访问,然而使用Redis做为锁存储,可能会遇到一些深坑,这些深坑可能会严重的影响到系统的正常运行,本文分析了Redis锁的深坑,以及一些可以尝试和避免这些深坑的方法。
Introduction
在分布式系统开发过程中,我们需要解决的一个重要的问题就是资源的争夺。当某一个临界资源被多个线程访问时,在这个过程中可能会发生一些不可控的问题,比如脏读、数据不一致、死锁等,为了保证资源的正常被使用,我们就需要使用分布式锁来保证线程安全的访问。
Redis as a Lock
Redis是一款高可用的分布式NoSQL数据库,可以用来存储大量的键值对数据。它拥有非常高的性能,同时还支持数据持久化和强一致性,因此我们可以将它用于存储分布式锁,保证同一个临界资源的正常被线程安全的访问。
Deep Pits of Redis Lock
然而,使用Redis做分布式锁也是有一些深坑的,这些深坑可能会严重的影响到系统的正常运行,下面分别对这些深坑进行详细的分析:
1.可能发生死锁:由于Redis使用的是非阻塞的锁,客户端如果连接失败,就有可能发生死锁,导致其他线程无法获取锁从而无法正常运行。
2.可能存在回收错误:Redis客户端使用命令setNX和expire来设定锁,但是当客户端没有正确的释放锁的时候,锁就无法回收,继而导致其他线程无法获取锁。
3.可能发生数据不一致:Redis本身并没有提供原子操作,在多线程访问时会导致一些不可控的结果,例如脏读、数据不一致等。
Solution
为了避免Redis锁发生的深坑,我们可以尝试使用一些常用的解决方案:
1.使用定时器:可以使用定时器来检查Redis锁是否发生死锁,如果发生了,就释放掉。
2.使用原子操作:Redis提供了很多原子操作来保证数据的正确性和一致性,可以尝试使用原子操作来保证互斥访问的正确性。
3.使用Lua脚本:可以利用Redis提供的Lua脚本来实现原子操作,保证分布式锁的正确性。
//示例Lua脚本
local key = KEYS[1]
local timeout = tonumber(ARGV[1])
local expire = tonumber(ARGV[2])
local identifier = ARGV[3]
if redis.call(‘get’, key) == false then
redis.call(‘set’, key, identifier, ‘NX’, ‘EX’, expire)
if redis.call(‘get’, key) == identifier
then
if tonumber(redis.call(‘ttl’, key)) == -1 then
redis.call(‘expire’, key, timeout)
end
return true
end
end
return false
Conclusion
Redis作为一款高可用的分布式NoSQL数据库,我们可以将它用作存储分布式锁,但是使用Redis做分布式锁也可能会遇到一些深坑,比如可能存在死锁、回收错误和数据不一致等情况,所以我们需要使用一些解决方案来处理这些深坑,比如使用定时器、使用原子操作和使用Lua脚本等。
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