Redis红锁一种实现分布式锁的新方法（redis红锁详解）

Redis红锁：一种实现分布式锁的新方法

随着互联网应用的发展，分布式系统变得越来越常见。在分布式环境下，锁的作用尤为重要，能够保证多个进程或线程并发访问共享资源时的正确性。在实际应用中，分布式锁的实现方式有很多种，其中Redis红锁是一种实现分布式锁的新方法。

一、传统分布式锁

在分布式系统中，分布式锁的实现大概可以分为以下三种方式：

1. 基于数据库

在分布式系统中使用传统数据库来实现分布式锁，通常会使用MySQL或PostgreSQL等关系型数据库。该方法的实现需要对数据库中的表进行操作，加锁时只需利用数据库的行级锁或表级锁。虽然该方法比较简单易懂，但是会给数据库造成巨大的压力，影响系统的性能。

2. 基于文件系统

使用文件系统来实现分布式锁也是一种常见的方法。该方法需要在各个进程之间共享相同的文件，并利用文件操作系统提供的接口实现加锁和解锁操作。该方法需要考虑文件系统的性能问题，并且需要进行较多的I/O操作，因此一些高性能应用系统并不适合采用该方法。

3. 基于ZooKeeper等协调服务

ZooKeeper等协调服务提供的分布式锁系统相对于前两种方法更加稳定和高效。ZooKeeper的锁机制需要发送请求到ZooKeeper服务器，因此加锁和解锁的开销比较大，暂时的网络异常和ZooKeeper本身的负载都可能产生性能问题。

二、Redis红锁

Redis红锁是基于Redis的多实例实现的，它能够解决Redis单实例出现网络闪断、主备切换时的并发问题。

1. Redis多实例

Redis多实例可以通过多个实例来提高Redis的可用性。在多实例模式下，每个实例只处理特定的数据节点，数据被分布到几个实例节点中。多实例模式能够避免单点故障，提高Redis的可用性和扩展性。

2. Redis红锁

Redis红锁是利用多个Redis实例来实现分布式锁的解决方案。该方法需要使用至少5个Redis实例，其中3个Redis实例为主节点，2个Redis实例为备份节点。加锁流程如下：

（1）客户端从任意一个主节点开始，生成一个全局唯一的随机字符串值作为锁标识；

（2）客户端依次向三个主节点请求加锁，尝试在同一时刻对同一资源进行加锁；

（3）如果客户端成功获得了超过半数的锁，那么就认为锁定成功；

（4）如果加锁失败，则向三个主节点发送解锁命令。

解锁流程如下：

（1）使用之前加锁时生成的随机字符串值作为锁标识，向三个主节点发送解锁命令；

（2）如果客户端成功获得了超过半数的解锁命令，那么就认为解锁成功。

由此可见，Redis红锁的思想是先尝试对一个共享资源加锁，如果加锁成功，则暴力解锁所有节点上的锁；否则认为加锁失败。相比于其他分布式锁的实现方法，Redis红锁不仅能够保证分布式系统的可靠性，而且还能够在高并发下保证分布式锁的正常运行。

三、实现Redis红锁的代码实例

下面是一个使用Redis红锁实现分布式锁的代码实例，主要是通过Redis的setnx命令实现：

import redis
import time

class RedLock(object):
    def __init__(self, name, nodes):
        self.name = name
        self.nodes = nodes
        self.retry_times = 3
        self.retry_delay = 0.2
        self.clock_drift_factor = 0.01
        self.quorum = len(nodes) // 2 + 1
        self.redis_clients = []

        for node in nodes:
            self.redis_clients.append(redis.StrictRedis(host=node['host'], port=node['port'], db=node.get('db', 0)))
    def lock(self, ttl):
        retry_delay = self.retry_delay
        retry_times = self.retry_times
        lock_key = 'redlock:{0}'.format(self.name)
        while retry_times > 0:
            start_time = time.time() * 1000
            n = 0

            for client in self.redis_clients:
                try_lock_result = self.try_lock(client, lock_key, ttl)
                if try_lock_result:
                    n += 1
            elapsed_time = time.time() * 1000 - start_time

            drift = int(self.clock_drift_factor * ttl) + 2

            if elapsed_time = self.quorum:
                return lock_key
            for client in self.redis_clients:
                self.unlock(client, lock_key)
            retry_times -= 1

            time.sleep(retry_delay)

            retry_delay = self.retry_delay + self.retry_delay * (0.5 * (1 - float(n) / len(self.nodes)))

        return False

    def unlock(self, client, lock_key):
        client.delete(lock_key)
    def try_lock(self, client, lock_key, ttl):
        result = client.set(lock_key, 1, px=ttl, nx=True)
        return result is not None

if __name__ == '__mn__':
    nodes = [
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 6379},
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 6380},
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 6381},
    ]
    red_lock = RedLock('test_lock', nodes)

    lock_key = red_lock.lock(5000)

四、总结

分布式锁是分布式系统中必不可少的组件之一，它能够保证共享资源的正确性。Redis红锁是一种新的实现分布式锁的方法，它能够避免出现网络闪断、主备切换等问题，并且能够保证在高并发情况下的稳定性和正常运行。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的分布式锁实现方式。