使用Redis的SETNX命令实现分布式锁

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SETNX key value

将key的值设为value,并且仅当key不存在。

若给定的key已经存在,则SETNX不做任何操作。

SETNX 是SET if Not eXists的简写。

返回整数,具体为

  • 1,当 key 的值被设置
  • 0,当 key 的值没被设置

多个进程执行以下Redis命令:

SETNX lock.foo <current Unix time + lock timeout + 1>

如果 SETNX 返回1,说明该进程获得锁,SETNX将键 lock.foo 的值设置为锁的超时时间(当前时间 + 锁的有效时间)。

如果 SETNX 返回0,说明其他进程已经获得了锁,进程不能进入临界区。进程可以在一个循环中不断地尝试 SETNX 操作,以获得锁。

正常第一反应利用SETNX实现分布式锁可能是这样的

if(SETNX key value){//如果设置成功表示拿到了锁
    return true;
}
return false;

然后释放锁的时候就直接 DEL掉;

简单思路是这样,但是这样会有很多问题

  • 如果一个进程获得锁之后,断开了与redis的连接(进程挂断或者网络中断),那么锁一直的不断释放,其他的进程就一直获取不到锁,就出现了 “死锁”
  • 然而,锁超时时,我们不能简单地使用 DEL 命令删除键 lock.foo 以释放锁。考虑以下情况,进程P1已经首先获得了锁 lock.foo,然后进程P1挂掉了。进程P2,P3正在不断地检测锁是否已释放或者已超时,执行流程如下:

    1 . P2和P3进程读取键 lock.foo 的值,检测锁是否已超时(通过比较当前时间和键 lock.foo 的值来判断是否超时)

    2.P2和P3进程发现锁 lock.foo 已超时

    3.P2执行 DEL lock.foo命令

    4.P2执行 SETNX lock.foo命令,并返回1,即P2获得锁

    5.P3执行 DEL lock.foo命令将P2刚刚设置的键 lock.foo 删除(这步是由于P3刚才已检测到锁已超时)

    6.P3执行 SETNX lock.foo命令,并返回1,即P3获得锁

    7.P2和P3同时获得了锁

从上面的情况可以得知,在检测到锁超时后,进程不能直接简单地执行 DEL 删除键的操作以获得锁。

为了解决上述算法可能出现的多个进程同时获得锁的问题,我们再来看以下的算法。

我们同样假设进程P1已经首先获得了锁 lock.foo,然后进程P1挂掉了。接下来的情况:

进程P4执行 SETNX lock.foo 以尝试获取锁

由于进程P1已获得了锁,所以P4执行 SETNX lock.foo 返回0,即获取锁失败

P4执行 GET lock.foo 来检测锁是否已超时,如果没超时,则等待一段时间,再次检测

如果P4检测到锁已超时,即当前的时间大于键 lock.foo 的值,P4会执行以下操作

GETSET lock.foo <current Unix timestamp + lock timeout + 1>

由于 GETSET 操作在设置键的值的同时,还会返回键的旧值,通过比较键 lock.foo 的旧值是否小于当前时间,可以判断进程是否已获得锁

假如另一个进程P5也检测到锁已超时,并在P4之前执行了 GETSET 操作,那么P4的 GETSET 操作返回的是一个大于当前时间的时间戳,这样P4就不会获得锁而继续等待。注意到,即使P4接下来将键 lock.foo 的值设置了比P5设置的更大的值也没影响。

另外,值得注意的是,在进程释放锁,即执行 DEL lock.foo 操作前,需要先判断锁是否已超时。如果锁已超时,那么锁可能已由其他进程获得,这时直接执行 DEL lock.foo 操作会导致把其他进程已获得的锁释放掉。

用以下python代码来实现上述的使用 SETNX 命令作分布式锁的算法。

LOCK_TIMEOUT = 3
lock = 0
lock_timeout = 0
lock_key = 'lock.foo'

# 获取锁
while lock != 1:
    now = int(time.time())
    lock_timeout = now + LOCK_TIMEOUT + 1
    lock = redis_client.setnx(lock_key, lock_timeout)
    if lock == 1 or (now > int(redis_client.get(lock_key))) and now > int(redis_client.getset(lock_key, lock_timeout)):
        break
    else:
        time.sleep(0.001)

# 已获得锁
do_job()

# 释放锁
now = int(time.time())
if now < lock_timeout:
    redis_client.delete(lock_key)

java代码

while (timeout >= 0) {
            long expires = System.currentTimeMillis() + expireMsecs + 1;
            String expiresStr = String.valueOf(expires); //锁到期时间
            if (this.setNX(lockKey, expiresStr)) {
                // lock acquired
                locked = true;
                return true;
            }

            String currentValueStr = this.get(lockKey); //redis里的时间
            if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
                //判断是否为空,不为空的情况下,如果被其他线程设置了值,则第二个条件判断是过不去的
                // lock is expired

                String oldValueStr = this.getSet(lockKey, expiresStr);
                //获取上一个锁到期时间,并设置现在的锁到期时间,
                //只有一个线程才能获取上一个线上的设置时间,因为jedis.getSet是同步的
                if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
                    //防止误删(覆盖,因为key是相同的)了他人的锁——这里达不到效果,这里值会被覆盖,但是因为什么相差了很少的时间,所以可以接受

                    //[分布式的情况下]:如过这个时候,多个线程恰好都到了这里,但是只有一个线程的设置值和当前值相同,他才有权利获取锁
                    // lock acquired
                    locked = true;
                    return true;
                }
            }
            timeout -= DEFAULT_ACQUIRY_RESOLUTION_MILLIS;

            /*
                延迟100 毫秒,  这里使用随机时间可能会好一点,可以防止饥饿进程的出现,即,当同时到达多个进程,
                只会有一个进程获得锁,其他的都用同样的频率进行尝试,后面有来了一些进行,也以同样的频率申请锁,这将可能导致前面来的锁得不到满足.
                使用随机的等待时间可以一定程度上保证公平性
             */
            Thread.sleep(DEFAULT_ACQUIRY_RESOLUTION_MILLIS);

        }

http://blog.csdn.net/lihao21/article/details/49104695

http://www.cnblogs.com/0201zcr/p/5942748.html

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