分布式锁实现（mysql，以及redis）以及分布式的概念（续）redsync包使用

本文介绍: 这章主要是讲如何通过redis实现分布式锁的。

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这章主要是讲如何通过redis实现分布式锁的

redis实现

这里我用redis去实现：

技术：golang，redis，数据结构

这里是有一个大体的实现思路：主要是使用redis中这些语法

redis命令说明:

setnx命令:set if not exists，当且仅当 key 不存在时，将 key 的值设为 value。若给定的 key 已经存在，则 SETNX不做任何动作。

返回1，说明该进程获得锁，将密钥的值设为值

返回0，说明其他进程已经获得了锁，进程不能进入临界区命令格式:设置锁。

get命令:获取键的值

如果存在，则返回

如果不存在，则返回nil命令格式:获取锁

getset命令:该方法是原子的，对键设置newvalue这个值，并且返回键原来的旧值。

命令格式:设置锁并设置键新值

del命令:删除redis中指定的key

命令格式:del lock.key

看了很多博客，这里总结一些比较常用的一些方法：

方案1：

在这里插入图片描述
原理：基于set命令的分布式锁
使用：set命令
存在问题：可能产生死锁

原因：假设线程获取了锁之后，在执行任务的过程中挂掉，来不及显示地执行del命令释放锁，那么竞争该锁的线程都会执行不了，产生死锁的情况。
解决办法：设置锁超时时间
- 原理：可以使用expire命令设置锁超时时间
- 使用：setnx 的 key 必须设置一个超时时间，以保证即使没有被显式释放，这把锁也要在一定时间后自动释放。
- 存在问题：可能产生死锁
  - 问题原因：setnx 和 expire 不是原子性的操作：
    假设某个线程执行 setnx 命令，成功获得了锁，但是还没来得及执行expire 命令，服务器就挂掉了，这样一来，这把锁就没有设置过期时间了，变成了死锁，别的线程再也没有办法获得锁了
  - 使用：setnx 的 key 必须设置一个超时时间，以保证即使没有被显式释放，这把锁也要在一定时间后自动释放
  - 解决办法：redis 的 set 命令支持在获取锁的同时设置 key 的过期时间
  - 存在问题：锁过期提前自动释放，线程A删除了线程B的锁
    - 问题原因：锁过期提前自动释放
      1. 假如线程A成功得到了锁，并且设置的超时时间是 30 秒。如果某些原因导致线程 A 执行的很慢，过了 30 秒都没执行完，这时候锁过期自动释放，线程 B 得到了锁。
      2. 随后，线程A执行完任务，接着执行del指令来释放锁。但这时候线程 B 还没执行完，线程A实际上删除的是线程B加的锁。
    - 使用：在加锁的时候把当前的线程 ID 当做value，并在删除之前验证 key 对应的 value 是不是自己线程的 ID
    - 解决办法：可以在 del 释放锁之前做一个判断，验证当前的锁是不是自己加的锁
    - 存在问题：get操作、判断和释放锁是两个独立操作，非原子操作
      - 问题原因：判断和释放锁是两个独立操作
      - 解决办法：对于非原子性的问题，我们可以使用Lua脚本来确保操作的原子性

诺是想要更好的体验可以通过我的飞书观看：飞升思维导图

方式2：

在这里插入图片描述
这里的一些出现的方法是java中的。诺是需要可以改成自己的所属语言，这张图较为清晰我也就不做多余的说名，详情可以看我的飞书：飞书思维导图

具体的实现操作：

const (
	//解锁，使用lua变成原子性
	unLockScript = "if redis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1]" +
		"then redis.call('del',KEYS[1]) " +
		"return 1 " +
		"else " +
		"return 0 " +
		"end"
	//续期(看门狗)
	watchLogScript = "if redis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1] then return redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) else return 0 end"
)

type DispersedLock struct {
	key            string        //锁
	value          string        //锁的值，随机值（可以用userId+requestId）
	expire         int           //锁过期时间，单位毫秒
	lockClient     redis.Cmdable //启用锁的客户端，redis目前
	unLockScript   string        //lua 脚本
	watchLogScript string        //看门狗 lua
	unlockChan     chan struct{} //通知通道
}

func (d DispersedLock) getScript(ctx context.Context, script string) string {
	result, _ := d.lockClient.ScriptLoad(ctx, script).Result()
	return result
}

var scriptMap sync.Map

func NewLockRedis(ctx context.Context, cmdable redis.Cmdable, key string, expire int, value string) *DispersedLock {
	lock := &DispersedLock{
		key:    key,
		value:  value,
		expire: expire,
	}
	lock.lockClient = cmdable
	lockScrip, _ := scriptMap.LoadOrStore("dispersed_lock", lock.getScript(ctx, unLockScript))
	lockWatch, _ := scriptMap.LoadOrStore("watch_log", lock.getScript(ctx, watchLogScript))
	lock.unLockScript = lockScrip.(string)
	lock.watchLogScript = lockWatch.(string)
	lock.unlockChan = make(chan struct{}, 0)
	return lock
}

func (d DispersedLock) Lock(ctx context.Context) bool {
	ok, _ := d.lockClient.SetNX(ctx, d.key, d.value, time.Duration(d.expire)*time.Millisecond).Result()
	if ok {
		go d.watchDog(ctx)
	}
	return ok
}
func (d DispersedLock) watchDog(ctx context.Context) {
	//创建一个定时器，每到工作时间的2/3就出发一次
	duration := time.Duration(d.expire*1e3*2/3) * time.Millisecond
	ticker := time.NewTicker(duration)
	//打包成原子
	for {
		select {
		case <-ticker.C:
			//脚本参数
			args := []interface{}{
				d.value,
				d.expire,
			}
			result, err := d.lockClient.Eval(ctx, d.watchLogScript, []string{d.key}, args...).Result()
			if err != nil {
				logS.LogM.ErrorF(ctx, "watchDog error %s", err)
				return
			}
			res, ok := result.(int64)
			if !ok {
				return
			}
			if res == 0 {
				return
			}
		case <-d.unlockChan:
			return
		}
	}
}

func (d DispersedLock) unlock(ctx context.Context) bool {
	//脚本参数
	args := []interface{}{
		d.value,
	}
	result, _ := d.lockClient.Eval(ctx, d.unLockScript, []string{d.key}, args...).Result()
	close(d.unlockChan)

	if result.(int64) > 0 {
		return true
	} else {
		return false
	}
}

const lockMaxLoopNum = 1000

// LoopLock 轮询等待
func (d DispersedLock) LoopLock(ctx context.Context, sleepTime int) bool {
	cancel, cannel := context.WithCancel(context.Background())
	ticker := time.NewTicker(time.Duration(sleepTime) * time.Millisecond)
	count := 0
	status := 0

loop:
	for {
		select {
		case <-cancel.Done():
			break loop
		default:
		}
		if d.Lock(ctx) {
			ticker.Stop()
			cannel()
			break
		} else {
			<-ticker.C
		}
		count++
		//判断是否大于最大获取次数，达到最大直接退出循环
		if count >= lockMaxLoopNum {
			status = 1
			break
		}
	}
	cannel()
	if status != 0 {

		return false
	}
	return true
}

这些就是通过redis去实现一个分布式锁的具体步骤，很多实现，估计很多其他语言的朋友们可能会有些蒙圈。但是没有关系。go 关键字你就当他是一个线程就可以了，select 关键字，你可以理解成队列+if的判断

推荐使用包

golang：redsync

import "github.com/go-redsync/redsync/v4"

这个包基本上满足了市面上分布式锁的所有需求，包括续租：（但是这里的续租需要一定的条件才能触发，这个条件要达到redis实例的最大值时才能触发）。所以为了，方便使用，建议可以自己续写一个续租的方法。

这里献上我的：

// NewLock 实例化一个分布式锁，用来实现幂等，降低重试成本
func NewLock(mutexName string) *redsync.Mutex {
	pool := goredis.NewPool(configuration.RedisClient)
	rs := redsync.New(pool)
	newString := uuid.NewString()
	lockName := "Lock:" + newString + ":" + mutexName
	mutex := rs.NewMutex(lockName)
	return mutex
}

// LockRelet 周期性续租,过去无可挽回，未来可以改变
// num定义时间：单位毫秒
// size定义续租的次数
func LockRelet(num int, size int, mutex *redsync.Mutex) chan bool {
	done := make(chan bool)
	if size <= 0 {
		return nil
	}
	go func() {
		ticker := time.NewTicker(time.Duration(num) * time.Millisecond)
		defer ticker.Stop()
		for size > 0 {
			size--
			select {
			case <-ticker.C:
				extend, err := mutex.Extend()
				if err != nil {
					logS.LogM.Panicf("Failed to extend lock:", err)
				} else if !extend {
					logS.LogM.Panicf("Failed to extend lock: not successes")
				}
			case <-done:
				return
			}
		}
	}()
	return done
}