Redis如何保证分布式锁的原子性？

2021-12-24 14:12:39 浏览数 (1)

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1 为什么使用分布式锁？

当有多个客户端并发访问某个共享资源时，比如要修改DB某条记录，为避免记录修改冲突，可将所有客户端从Redis获取分布式锁，拿到锁的客户端才能操作共享资源。

分布式锁实现的关键就是保证加锁、解锁都是原子操作，才能保证多个客户端访问时锁的正确性。而Redis能通过事件驱动框架同时捕获多个客户端的可读事件（命令请求）。在Redis 6.x，还会有多个I/O线程并发读取或写回数据。

那事到如今，分布式锁的原子性，还能被保证吗？

那就得研究一条命令在Redis Server的执行过程，同时看看有I/O多路复用和多I/O线程情况下，分布式锁的原子性是否会被影响。

2 实现分布式锁

分布式锁的加锁操作使用 Redis的SET命令，其提供如下可选参数：

  1. NX
    • 当操作的K不存在时，Redis会直接创建
    • 当操作的K已存在，则返回NULL，Redis对K也不会做任何修改
  2. EX：设置K的过期时间

可让客户端发送如下命令执行加锁：

  • lockKey，锁的名称
  • uid，客户端用于唯一标记自己的ID（优化后的雪花算法）
  • expireTime，该K所代表的锁的过期时间，当这过期时间到达后，该K会被删除，相当于释放锁，这就避免锁一直无法释放问题（当客户端所在机器宕机时）。
代码语言：javascript复制
SET lockKey uid EX expireTime NX

加锁

而若还没客户端创建过锁，假设客户端A发送了这个SET命令给Redis：

代码语言：javascript复制
SET stockLock 1033 EX 30 NX

Redis就会创建对应K=stockLock，V=客户端的ID 1033。此时，假设另一客户端B也发了SET，要把K=stockLock对应的V改为客户端B的ID 2033，即加锁。

代码语言：javascript复制
SET stockLock 2033 EX 30 NX

由于NX参数，若stockLock的K已存在，客户端B就无法对其进行修改，即无法获得锁，这就实现了加锁效果。

解锁

使用Lua脚本完成，会以EVAL命令形式在Redis Server执行。客户端会使用GET命令读取锁对应K的V，并判断V是否等于客户端自身ID：

  • 若相等，表明当前客户端正拿着锁 此时可执行DEL命令删除K，即释放锁
  • 若value不等于客户端自身ID 则该脚本会直接返回。
代码语言：javascript复制
if redis.call("get",lockKey) == uid then
   return redis.call("del",lockKey)
else
   return 0
end

这样客户端就不会误删除别的客户端获得的锁，保证了锁的安全性。

无论是加锁的SET命令，还是解锁的Lua脚本和EVAL命令，在I/O多路复用下会被同时执行吗？或者当使用多I/O线程后，会被多个线程同时执行吗？即I/O多路复用引入的多个并发客户端及多I/O线程是否会破坏命令的原子性。

这就和Redis中命令的执行过程有关。

3 一条命令在Redis是如何完成执行的？

Redis Server一旦和某一客户端建立连接后，就会在事件驱动框架中注册可读事件，对应客户端的命令请求。整个命令处理的过程可分为如下阶段：

  • 命令解析，对应processInputBufferAndReplicate
  • 命令执行，对应processCommand
  • 结果返回，对应addReply

3.1 命令读取阶段：readQueryFromClient函数

会从客户端连接的socket中，读取最大为readlen长度的数据，readlen大小为宏定义PROTO_IOBUF_LEN，默认16KB。

接着根据读取数据的情况，进行异常处理，如：

  • 数据读取失败
  • 或客户端连接关闭等

若当前客户端是主从复制中的主节点，readQueryFromClient会把读取的数据，追加到用于主从节点命令同步的缓冲区中。

最后，调用processInputBuffer，进入命令解析阶段。

代码语言：javascript复制
void readQueryFromClient(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {
   ...
   readlen = PROTO_IOBUF_LEN;  //从客户端socket中读取的数据长度，默认为16KB
   ...
   c->querybuf = sdsMakeRoomFor(c->querybuf, readlen);  //给缓冲区分配空间
   nread = read(fd, c->querybuf qblen, readlen);  //调用read从描述符为fd的客户端socket中读取数据
    ...
    processInputBufferAndReplicate(c);  //调用processInputBufferAndReplicate进一步处理读取内容
}

该函数的基本流程：

3.2 命令解析：processInputBuffer函数

根据当前客户端是否有CLIENT_MASTER标记，执行如下分支：

  • Case1 对应客户端无CLIENT_MASTER标记，即当前客户端不属于主从复制中的Master。那processInputBufferAndReplicate函数会直接调用processInputBuffer（在networking.c文件中）函数，对客户端输入缓冲区中的命令和参数进行解析。所以在这里，实际执行命令解析的函数就是processInputBuffer函数。我们一会儿来具体看下这个函数。
  • Case2 对应客户端有CLIENT_MASTER标记，即当前客户端属于主从复制中的Master。processInputBufferAndReplicate除了会调用processInputBuffer函数，解析客户端命令，还会调用replicationFeedSlavesFromMasterStream函数，将主节点接收到的命令同步给从节点。

最终命令解析实际是在processInputBuffer执行的。

首先，processInputBuffer函数会执行一个while循环，不断地从客户端的输入缓冲区中读取数据。然后，它会判断读取到的命令格式，是否以“*”开头。

  • 若命令以 *开头，表明该命令是 PROTO_REQ_MULTIBULK 类型的请求，即符合RESP协议（Redis客户端与服务器端的标准通信协议）的请求。processInputBuffer会进一步调用processMultibulkBuffer解析读取到的命令
  • 不是以*开头，说明该命令是PROTO_REQ_INLINE类型的请求，并非RESP协议请求。这类命令也被称为管道命令，命令和命令间用换行符rn分隔的。如使用Telnet发给Redis的命令就属该类型命令。此时，processInputBuffer会调用processInlineBuffer解析命令。

当命令解析完成后，processInputBuffer就会调用processCommand，开始进入命令处理的第三个阶段，也就是命令执行阶段。

processInputBuffer函数的基本执行流程：

好，那么下面，我们接着来看第三个阶段，也就是命令执行阶段的processCommand函数的基本处理流程。

3.3 命令执行：processCommand

实现在server.c，实际执行命令前的主要逻辑：

  1. processCommand调用moduleCallCommandFilters，将Redis命令替换成module想替换的命令
  2. processCommand判断当前命令是否为quit命令并做相应处理
  1. processCommand调用lookupCommand，在全局变量server的commands成员变量中查找相关命令

全局变量server的commands成员变量是个哈希表，定义在redisServer结构体：

commands成员变量的初始化是在initServerConfig，调用dictCreate完成哈希表创建，再调用populateCommandTable将Redis提供的命令名称和对应的实现函数，插入哈希表。

而这其中的populateCommandTable使用了redisCommand结构体数组redisCommandTable。

redisCommandTable数组是在server.c文件中定义的，它的每一个元素是一个redisCommand结构体类型的记录，对应了Redis实现的一条命令。也就是说，redisCommand结构体中就记录了当前命令所对应的实现函数是什么。

如下代码展示GET、SET等命令信息，实现函数分别是getCommand，setCommand：

所以lookupCommand会根据解析的命令名称，在commands对应的哈希表中查找相应命令。

那么，一旦查到对应命令后，processCommand函数就会进行多种检查，比如命令的参数是否有效、发送命令的用户是否进行过验证、当前内存的使用情况，等等。这部分的处理逻辑比较多，你可以进一步阅读processCommand函数来了解下。

这样，等到processCommand对命令做完各种检查后，就开始执行命令，会判断当前客户端是否有CLIENT_MULTI标记：

  • 若有，说明要处理Redis事务相关命令 就要按事务要求，调用queueMultiCommand：将命令入队保存，等待后续再一把梭处理。
  • 若无，无关事务特性 processCommand调用call：实际执行命令。call函数执行命令是通过调用命令本身，即redisCommand结构体中定义的函数指针完成。每个redisCommand结构体中都定义了其对应实现函数，在redisCommandTable数组可查到。

分布式锁的加锁操作就是使用SET命令实现的，所以来看SET命令为例，来看一个命令实际执行过程。

SET命令对应实现函数setCommand：首先会判断命令参数，如是否带有NX、EX、XX、PX等可选项，若有，就会记录这些标记。

然后，setCommand会调用setGenericCommand：根据setCommand记录的命令参数标记，进行相应处理。如命令参数中有NX，则setGenericCommand会调用lookupKeyWrite，查找要执行SET命令的key是否已存在。

若K已存在，则setGenericCommand会调用addReply，返回NULL，正符合分布式锁的语义。

若SET命令可正常执行，即：

  • 命令带NX选项但K并不存在
  • 或带有XX选项但K已存在

这样setGenericCommand就会调用setKey完成KV对的实际插入：

代码语言：javascript复制
setKey(c->db,key,val);

然后，若命令设置了TTL，setGenericCommand还会调用setExpire函数设置过期时间。最后，setGenericCommand函数会调用addReply函数，将结果返回给客户端，如下所示：

代码语言：javascript复制
addReply(c, ok_reply ? ok_reply : shared.ok);

SET命令执行流程：

无论：

  • 在命令执行过程中，发现不符合命令的执行条件
  • 或是命令能成功执行

addReply函数都会被调用以返回结果。所以，这就进入命令处理过程的最后一个阶段：结果返回阶段。

3.4 结果返回阶段：addReply

调用prepareClientToWrite，并在prepareClientToWrite中调用clientInstallWriteHandler，将待写回客户端加入到全局变量server的clients_pending_write列表。

然后，addReply会调用_addReplyToBuffer等函数，将要返回的结果添加到客户端的输出缓冲区。

至此，这就是一条命令如何从读取，经过解析、执行等步骤，最终将结果返给客户端，该过程以及涉及的主要函数：

若在前面命令处理过程中，都由I/O主线程处理，则命令执行的原子性肯定能得到保证，分布式锁的原子性也相应得到保证。

但若这个处理过程配合上了I/O多路复用机制和多IO线程机制，那这俩机制是在这个过程的什么阶段发挥作用的？会不会影响命令执行的原子性？

所以现在就要明确，这俩机制到底参与了什么流程，才能知道是否对原子性保证有副作用。

4 I/O多路复用会影响对命令原子性吗？

I/O多路复用机制是在readQueryFromClient执行前发挥作用的。在事件驱动框架中调用aeApiPoll函数，获取一批已就绪的socket描述符。然后执行一个循环，针对每个就绪描述符上的读事件，触发执行readQueryFromClient函数。

如此，即使I/O多路复用机制同时获取了多个就绪的socket描述符，但实际处理时，Redis主线程仍是针对每个事件逐一调用回调函数进行处理。且针对写事件，I/O多路复用机制也是针对每个事件逐一处理。

I/O多路复用机制通过aeApiPoll获取一批事件，然后逐一处理：

这表明，即使使用I/O多路复用，命令的整个处理过程仍可由I/O主线程完成，也就仍保证命令执行的原子性。如下就是I/O多路复用机制和命令处理过程的关系：

5 多I/O线程会破坏命令原子性吗？

多I/O线程可执行读操作或写操作。对读操作，readQueryFromClient在执行过程中，会调用 postponeClientRead 将待读客户端加入 clients_pending_read 等待列表。

然后，待读客户端会被分配给多I/O线程执行，每个IO线程执行的函数就是 readQueryFromClient，它会读取命令=》调用processInputBuffer解析命令，该过程和Redis 6.0前代码一致。

而Redis 6.0 processInputBuffer新增了个判断条件：若客户端有CLIENT_PENDING_READ标识，则解析完命令后，processInputBuffer只会把客户端标识改为CLIENT_PENDING_COMMAND，就退出命令解析的循环流程。

此时，processInputBuffer只是解析了第一个命令，不会实际调用processCommand执行命令：

这样，等所有I/O线程都解析完了第一个命令后，I/O主线程中执行的handleClientsWithPendingReadsUsingThreads会再调用processCommandAndResetClient执行命令及调用processInputBuffer解析剩余命令。

所以，即使使用多I/O线程，其实命令执行阶段也是由主I/O线程完成，所有命令执行的原子性仍得到保证，即不会破坏分布式锁的原子性。

写回数据流程

该阶段，addReply是将客户端写回操作推迟执行的，而此时Redis命令已完成执行，所以，即使有多个I/O线程在同时将客户端数据写回，也只是把结果返给客户端，并不影响命令在Redis Server的执行结果。因此，即使用了多I/O线程写回，Redis同样不会破坏命令执行的原子性。

使用多I/O线程机制后，命令处理过程各个阶段是由什么线程执行：

6 总结

加锁和解锁操作分别可以使用SET命令和Lua脚本与EVAL命令来完成。那么，分布式锁的原子性保证，就主要依赖SET和EVAL命令在Redis server中执行时的原子性保证了。

Redis中命令处理的整个过程在Redis 6.0版本前都是由主IO线程来执行完成的。虽然Redis使用了IO多路复用机制，但是该机制只是一次性获取多个就绪的socket描述符，对应了多个发送命令请求的客户端。而Redis在主IO线程中，还是逐一来处理每个客户端上的命令的，所以命令执行的原子性依然可以得到保证。

使用Redis 6.0版本后，命令处理过程中的读取、解析和结果写回，就由多IO线程处理。不过多IO线程只是完成解析第一个读到的命令，命令实际执行还是由主IO线程处理。当多IO线程在并发写回结果时，命令就已执行完，不存在多IO线程冲突问题。所以，使用了多IO线程后，命令执行原子性仍可得到保证。

多IO线程实际并不会加快命令的执行，只会将读取解析命令并行化执行，写回结果并行化执行，且读取解析命令还是针对收到的第一条命令。这一设计考虑还是由于网络IO需加速处理。如命令执行本身成为Redis运行时瓶颈，其实可考虑使用Redis切片集群提升处理效率。

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