Redis给分布式系统带来的加锁保障（redis的加锁机制）

随着互联网技术的飞速发展，分布式系统正在成为越来越多公司追求高效率和高可靠性的必选方案。然而，分布式系统中很容易出现数据一致性问题，导致系统出现数据冲突等错误。如何保证数据在分布式系统中的一致性，是每个开发者都需要面对的问题。而Redis就为分布式系统提供了非常好的解决方案——加锁保障。

Redis作为一个快速、稳定的消息队列中间件，提供了一系列加锁的解决方案，包括单机锁、分布式锁和红锁等。这些锁可以提供多种级别的保障，确保在分布式系统环境中的数据一致性和资源安全。

一、单机锁

单机锁是最常见的一种锁技术，它是基于Redis中的SETNX命令实现的。代码如下：

“`python

def get_lock(lock_name, lock_timeout):

lock_key = ‘lock:’ + lock_name

now = int(time.time())

# 尝试获取锁，如果获取成功则返回True

if redis.setnx(lock_key, now + lock_timeout):

return True

# 如果当前时间已超过锁的超时时间，则可以尝试获取锁

current_timeout = redis.get(lock_key)

if current_timeout and now > int(current_timeout):

# 如果其他进程已经获得了锁，则尝试获取锁失败，返回False

old_timeout = redis.getset(lock_key, now + lock_timeout)

if old_timeout and old_timeout == current_timeout:

return True

return False

上述代码中，我们首先使用SETNX命令尝试获取锁，如果获取成功则返回True。否则，我们会尝试检查锁的超时时间是否到期，如果到期我们会尝试使用GETSET命令获取锁，如果获取失败则返回False。

二、分布式锁

分布式锁是为了解决多进程、多主机环境下的资源安全问题。可以把分布式锁看作是一种特殊的单机锁。让多个进程或主机访问同一个共享资源时，需要使用分布式锁来协调他们之间的共享访问。代码如下：

```python
def get_distributed_lock(lock_name, lock_timeout):
    lock_key = 'lock:' + lock_name
    now = int(time.time())
    # 这里的setnx已经是用于解决分布式情况下的锁,因为 Redis 的单机锁并不能够保证分布式情况下的数据一致性。
    if redis.setnx(lock_key, now + lock_timeout):
        return True

    # 如果拿到锁的时间已经超过了超时时间,那么其他线程有可能会拿到这个锁。
    current_timeout = int(redis.get(lock_key))
    if current_timeout 
        # 是否可以并发，是否可以抢到锁，就看第一个结果了，如果是自己则执行任务然后释放，如果不是则下次循环中检测到超时时间对各个线程进行操作。
        # getset可以原子性的读写过程中，这里可以发起请求，如果拿到，则返回别的值，如果在发起请求到完成的这段时间内，该key被覆盖，则返回别的值，返回则认为拿到锁。
        old_timeout = int(redis.getset(lock_key, now + lock_timeout))
        if old_timeout == current_timeout:
            return True
    # 如果锁已经被释放掉了，那么尝试重新加锁
    return False

三、红锁

在高并发的情况下，如果只使用一台Redis服务器作为锁协调中心进行锁处理，那么存在这么一种糟糕的情况：当所有客户端请求到同一台Redis服务器处达成一致并获取锁时，其他的Redis服务仍然向这台Redis服务器发送请求，但是这台Redis服务器的承载能力可能已经达到极限，造成系统性能下降，导致锁无法被及时释放，从而导致锁的永久阻塞问题。

而红锁就可以很好地解决这个问题。它是一个基于Redis的分布式锁服务，利用多个Redis实例，最终达到客户端获取锁的一致性方法。这种技术提供了安全、准确、性能好的保障。代码如下：

“`python

def get_resouce_lock(red, resource_key, ttl):

”’

red: RedisCli | redis 当前的实例，需要支持lua脚本

resource_key: str | 资源的key

ttl: float | 锁的过期时间

”’

# 获取随机码（但是我没有看到这个随机码有什么卵用？），主要是判断机器，这个可以在zookeeper中完成，每个机器启动的时候，先获得自己在/lock/lockkey目录创建一个zknode，表示自己的状态。

identifier = redis_client().client_id()

# 定义redis所有实例都会执行的脚本

LOCK_SCRIPT = “””

— 尝试获取锁

local result = redis.call(‘SETNX’, KEYS[1], ARGV[1])

if result == 1 then

— 设置锁的过期时间

redis.call(‘PEXPIRE’, KEYS[1], ARGV[2])

end

return result

“””

# 至少要被大部分节点承认，如果全部都没认可，那么也没有必要加锁了，返回的结果是表示当前的分布式锁是否已经获取，一个boolean类型

def evaluate(script, keys, args):

result = red.eval(script, len(keys), *[k.encode() for k in keys], *args)

return bool(result)

retry_delay = 0.001

retry_count = 50

max_retry_delay = 0.03

for attempt in range(retry_count):

try:

start_time = time.monotonic()

require_count = (len(redis_client().nodes) // 2 + 1)

success_count = 0 # 记录成功的次数

for red in redis_client().nodes.itervalues(): # 循环判断每一个节点

if evaluate(LOCK_SCRIPT, [resource_key], [identifier, int(ttl * 1000)]):

success_count += 1

if success_count >= require_count:

return

if time.monotonic() – start_time + retry_delay > ttl:

break

retry_delay = min(max_retry_delay, retry_delay * 2, ttl / retry_count)

time.sleep(retry_delay)

except redis.TimeoutError:

continue

rse LockError(‘Cannot get lock %s’ % resource_key)

四、总结

在现代分布式系统中，数据一致性是一个非常重要的问题。在处理大量请求和响应时，确保数据的正确性和完整性对系统的运行非常关键。Redis为我们提供了解决分布式系统中数据一致性的广泛解决方案，如单机锁、分布式锁和红锁等方法。通过使用加锁技术，可以使分布式系统更加稳定、安全和一致，从而确保系统的健康运行。