概述
- 在分布式系统中，并发控制和数据一致性是至关重要的问题
- 当多个服务或进程需要访问和修改共享资源时，我们必须确保在同一时间只有一个服务或进程能够执行操作，以防止数据竞争和不一致，这就是分布式锁要解决的问题
- Redis 作为一个高性能的键值存储系统，经常被用作实现分布式锁的工具。
- Redis 的 SETNX、EXPIRE、DEL 等命令可以组合起来实现一个简单的分布式锁，但是，直接使用这些命令可能会引入一些复杂的逻辑和潜在的错误
- 因此，许多开发者选择使用现成的库来简化分布式锁的实现
- 在 Go 语言中，github.com/go-redsync/redsync 是一个流行的库，它基于 Redis 提供了分布式锁的抽象和实现
Redis 分布式锁的基本原理
Redis 分布式锁通常基于以下原理
- 加锁：使用 SETNX 命令尝试设置一个键值对，如果键不存在则设置成功（返回 1），否则设置失败（返回 0）。设置成功的进程获得了锁
- 设置过期时间：为了防止死锁，通常会为锁设置一个过期时间，使用 EXPIRE 命令
- 解锁：当进程完成操作后，需要删除之前设置的键值对来释放锁，使用 DEL 命令
- 处理锁过期：如果持有锁的进程在锁过期之前未能完成操作并释放锁，其他进程可以重新获取锁
示例程序
go
package main
import (
"fmt"
"time"
"github.com/go-redsync/redsync/v4"
"github.com/go-redsync/redsync/v4/redis/goredis/v9"
goredislib "github.com/redis/go-redis/v9"
"sync"
)
func RedisLock(wg *sync.WaitGroup) {
// 初始化锁客户端
client := goredislib.NewClient(&goredislib.Options{
Addr: "127.0.0.1:6380",
Password: "123456_redis",
Username: "root",
DB: 0,
})
pool := goredis.NewPool(client) // or, pool := redigo.NewPool(...)
rs := redsync.New(pool)
// 初始化锁
mutexname := "my-global-mutex"
mutex := rs.NewMutex(mutexname, redsync.WithExpiry(30*time.Second))
// 开始锁定
fmt.Println("Lock()....")
if err := mutex.Lock(); err != nil {
panic(err)
}
// 自己的一些业务逻辑
fmt.Println("Get Lock!!!")
time.Sleep(time.Second * 1)
// 开始解锁
fmt.Println("UnLock()")
if ok, err := mutex.Unlock(); !ok || err != nil {
panic("unlock failed")
}
fmt.Println("Released Lock!!!")
}
func main() {
// 测试程序
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < 3; i++ {
wg.Add(1)
go RedisLock(&wg)
}
wg.Wait()
}-
程序运行，输出
Lock().... Lock().... Lock().... Get Lock!!! UnLock() Released Lock!!! Get Lock!!! UnLock() Released Lock!!! Get Lock!!! UnLock() Released Lock!!! -
前三个Lock() 代表程序在排队阶段
-
后面接着三次输出，每次都有: Get Lock!!!, UnLock(), Released Lock!!!
-
每个过程都是 获取锁，解锁，释放锁
-
所以在高并发的时候，使用redis的分布式锁可以解决资源数据的竞争
-
特别注意的是:
mutexname := "my-global-mutex"这个锁的名称在 redis 中使用的时候会生成，当锁被全部释放后，就会自动释放，而且这个锁的名称最好也自行规范下go// 以下是 docker 内的redis容器cli 127.0.0.1:6379> keys * 1) "my-global-mutex" // 稍后再次查询后，锁的key和value消失 127.0.0.1:6379> keys * (empty array) -
另外，如果锁在规定的时间内没有完成工作，那么在设定的过期时间后就会自动结束，如果不设置过期时间，走系统内的过期时间
使用 redsync 实现 Redis 分布式锁
- redsync 库提供了一个高级接口，使得在 Go 语言中使用 Redis 分布式锁变得更加简单
- 下面是如何使用 redsync 实现分布式锁的步骤：
- 初始化 Redis 客户端：首先，你需要初始化一个 Redis 客户端。在上述代码中，使用了 github.com/redis/go-redis/v9 库来创建 Redis 客户端，并为其设置了地址、密码、用户名和数据库编号
- 创建锁池：redsync 需要一个锁池（Pool）来管理锁，使用
goredis.NewPool方法来创建一个基于 go-redis 客户端的锁池 - 创建分布式锁：使用
redsync.New方法来创建一个Redsync实例，并使用NewMutex方法来创建一个分布式锁，可以为锁指定一个名称，并设置锁的过期时间。 - 加锁：调用 Lock 方法来尝试获取锁，如果加锁失败（例如，其他进程已经持有锁），则该方法会返回一个错误
- 执行业务逻辑：在成功获取锁之后，执行您的业务逻辑
- 解锁：完成业务逻辑后，调用 Unlock 方法来释放锁，请注意，Unlock 方法会返回一个布尔值和一个错误，布尔值表示是否成功释放了锁，而错误则表示在解锁过程中是否发生了错误
注意事项
- 死锁：务必为锁设置合理的过期时间，以防止死锁
- 重试机制：当加锁失败时，您可能需要实现一个重试机制来等待一段时间后再次尝试加锁
- 解锁失败：虽然 Unlock 方法会尝试释放锁，但在某些情况下（例如，Redis 实例崩溃或网络问题），解锁可能会失败。因此，您应该始终检查 Unlock 方法的返回值，并在必要时处理解锁失败的情况
- 并发控制：在分布式系统中，除了使用分布式锁之外，您还需要考虑其他并发控制策略，例如消息队列、事件驱动架构等
- 安全性：确保 Redis 实例的安全性，包括使用强密码、限制访问权限等。此外，如果您的系统对安全性有更高的要求，您可能需要考虑使用更复杂的分布式锁实现，例如基于 ZooKeeper 或 etcd 的分布式锁