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【Redis】RedLock算法讲解

news 2025/10/6 8:19:25

什么是 RedLock ? 为什么要使用 RedLock ?

RedLock（Redis Distributed Lock） 是 Redis 官方提出的一种用于在分布式系统中实现分布式锁的算法。它的设计目标是在一个由多个独立 Redis 节点（通常是主节点，而不是哨兵或集群模式）组成的环境中，提供一个比单实例 Redis 锁更安全、更可靠的锁服务。
在理解 RedLock 之前，我们先要知道一个简单的单节点 Redis 锁存在什么缺陷。
单节点 Redis 锁主要使用 SET resource_name my_random_value NX PX 30000 命令来实现，它存在一个致命缺陷 - 单点故障（Single Point of Failure）。
假设我们只有一个 Redis 主节点（Master）：

客户端 A 在 Master 上成功获取了锁。
Master 在将锁同步到 Slave 之前崩溃了。
系统进行故障转移，其中一个 Slave 被提升为新的 Master。
此时，新的 Master 上并没有客户端 A 持有的锁。
客户端 B 向新的 Master 申请同一个锁，并且成功了！
结果：现在客户端 A 和客户端 B 都认为自己持有锁，导致数据不一致、竞争条件等严重问题。
RedLock 就是为了解决这种在故障转移场景下的锁失效问题而诞生的。

简述一下 RedLock 算法的流程

RedLock 的核心思想是：“少数服从多数”。它不依赖单个 Redis 节点的可靠性，而是通过向多个独立的 Redis 节点申请锁，并根据成功获取锁的节点数量来判断是否真的获取到了锁。
假设我们有一个由 N 个 Redis 主节点组成的集群（通常 N 是奇数，例如 5 个），这些节点是完全独立的，不存在主从复制或其他数据协调关系。
获取锁的步骤：

记录开始时间： 客户端获取当前时间（以毫秒为单位）。
依次向所有节点申请锁： 客户端使用相同的键名和随机值，依次向 N 个 Redis 实例发送锁申请命令（SET resource_name my_random_value NX PX）。这里需要设置一个远小于锁超时时间的网络超时时间，以防止某个节点宕机时客户端被长时间阻塞。
计算成功获取锁的耗时： 客户端再次获取当前时间，减去步骤 1 的时间，得到获取锁过程的总耗时。只有当客户端在大多数（N/2 + 1）节点上成功获取锁，并且总耗时小于锁的有效时间（TTL）时，锁才算是获取成功。
- 大多数：例如，有 5 个节点，则需要至少 3 个节点成功。
- 总耗时小于 TTL：确保锁在获取成功后，仍然有剩余的有效期。
**如果锁获取成功：**锁的实际有效时间 = 初始设置的有效时间 - 获取锁的总耗时。
如果锁获取失败（即没有获得大多数节点的锁，或者总耗时已经超过了锁的 TTL）：客户端必须向所有 Redis 节点发起释放锁的请求（即使那些它认为没有成功的节点），以确保系统的清洁。

释放锁的步骤：
释放锁时，客户端需要向所有 Redis 节点发起释放操作，即执行一个 Lua 脚本，该脚本会检查锁的 value 是否匹配，只有匹配时才删除键。

关于 RedLock 算法有哪些争议？

RedLock 提出后，在分布式系统社区引发了激烈的讨论，其中最著名的是 Martin Kleppmann（《数据密集型应用系统设计》作者）与 Redis 作者 Antirez 的辩论。
主要争议点：

系统时钟（Clock）跳跃问题：
- 场景：如果一个 Redis 节点的系统时钟突然向前跳跃，会导致其上的锁提前过期。另一个客户端就可能获取到该锁，从而违反锁的互斥性。
- Antirez 的反驳：可以通过合理的运维禁止手动修改系统时间，并使用 ntpd 等工具来平滑校正时间，从而避免时钟跳跃。他认为这是一个可以解决的运维问题，而非算法缺陷。
垃圾回收（GC Pause）等进程暂停问题：
- 场景：客户端 A 获取了锁，然后发生了长时间的 GC Pause 或进程挂起。在此期间，锁因超时而被自动释放。客户端 B 获取了锁并开始修改共享资源。当客户端 A 从 GC 中恢复后，它仍然认为自己持有锁，也会去修改资源，导致冲突。
- 本质：这个问题其实任何分布式锁都无法完全避免，因为它涉及到网络、进程等不可靠环境。RedLock 并不比其它分布式锁方案（如 ZooKeeper, etcd）更差。解决这类问题通常需要 **防护令牌（fencing token）**等额外机制。

结论： 尽管有争议，但 RedLock 在大多数实际场景下仍然是一个有效且被广泛使用的方案，只要使用者了解其潜在的限制。