【Redis】分布式锁及其他常见问题

分布式锁及其他常见问题

1. 我看你的项目都用到了 Redis，你在最近的项目的哪些场景下用到了 Redis 呢？

一定要结合业务场景来回答问题！要是没有不要硬讲，除非面试官问；

接下来面试官将深入发问。

• 你没用到的也可能会试探着去问；

Redis 分布式锁使用的场景？

分布式情况下的，或者集群情况下的，多个微服务操作同一对象，可能是相同操作（同时改），也可能是不同操作（一个删，一个改…）

1. 定时任务
2. 抢单/秒杀
3. 密等性场景

2. 抢卷场景

2.1 分布式问题

执行流程：

而如果是分布式的项目，就可能对服务进行集群部署：

2.2 synchronized 锁解决问题

显然这解决不了分布式问题；

只能解决同个 Java 进程的多线程的问题，也就是处理同一个 Java 服务的多个请求的问题；

2.3 分布式锁解决问题

3. 分布式锁的实现原理

Redis 分布式锁其实就是“争夺一个 key 的定义”，主要利用 Redis 的 setnx 命令（SET if **not ex**ists 如果不存在，则设置）

小插曲：锁提前过期，但是业务未结束，锁岂不是可以被其他服务获取了？

其实这个问题可以通过给锁续期来解决，举个例子：

一个分布式锁有效时长是 5 秒，但是业务时长 7 秒，我们可以每隔一段时间，如每个 3 秒 就判断业务是否结束，如果结束了那就释放锁，如果没结束，就重置锁的有效时长，如重置为 5 秒；

4. 程序中怎么使用分布式锁？

分布式锁真的很灵活和精准！

可以使用 redission 框架（加锁、设置过期时间等操作都是基于 lua 脚本，Redis可以识别的可保证原子性的脚本完成），执行流程如下：

示例代码：

• R 在 redisson 中值得就是 Redis 的 R；

RLock 锁是可以重入的锁

5. 分布式锁主从一致性的问题

正常情况下，Redis 集群的主从会进行同步，所以不同的 Java 应用访问 Redis 集群的时候，是只有一个应用能获取一把锁；

但是，如果主节点在从节点同步之前挂了，从节点就变成了新的主节点，另一个 Java 应用尝试获取这把锁，发现可以获取成功，就出现了两个线程同时持有一把锁的情况了；

之后，两个线程就没有阻塞的同时进行了。

主从就不一致了，因为从节点只显示正常一个线程获得锁，但实际上是两个线程用了一把锁；

可以使用分布式锁的另一种实现：RedLock（**Red**is）

RedLock（红锁），在多个 Redis 实例上创建锁 (n / 2 + 1)，避免在一个 Redis 实例上加锁：

缺点：

1. 实现复杂
2. 性能差
3. 运维繁琐

如果非要解决这个问题，可以用 zookeeper（CP 思想）去解决，而 Redis （AP 思想）更适合根据具体业务实现最终一致性；

Redis 分布式锁，是如何实现的？

• 根据自己简历的项目进行描述分布式锁使用后的场景，如抢票、维持幂等性…
• 我们当时使用的是 redisson 实现的分布式锁，底层是 setnx 和 lua 脚本（保证原子性）

Redisson 实现的分布式锁是如何合理的控制锁的有效时长的？

• 在 redisson 的分布式锁中，提供了一个 ==WatchDog（看门狗）==一个线程获得锁成功以后 WatchDog 会给持有锁的线程**续期（默认是每个 10 秒续期一次）**

Redisson 的这个锁，是可重入锁么？

• 可以重入，多个锁重入需要判断是否是当前线程，在 Redis 中进行存储的时候使用 hash 结构，来存储==线程信息和重入的次数==；

Redisson 的这个锁，能处理主从数据一致的问题吗？

• 主从数据一致的问题：主节点在从节点同步之前宕机，从节点就被升级为主节点的数据不一致的问题；

• 处理不了，但是可以用 Redisson 提供的的==红锁来解决，但是这样的话，性能太低了==，如果是 AP，则为我们保证数据的最终一致性即可，如果业务要求 CP，建议采用 zookeeper 实现的分布式锁；

6. Redis 集群有哪些方案？

在 Redis 中提供了三种集群方案：

1. 主从复制
2. 哨兵模式
3. 分片集群

有一些常见的问题：

1. Redis 主从数据同步的流程是什么？
2. 怎么保证 Redis 的高并发高可用？
3. 你们是用 Redis 的单点还是集群，哪种集群？
4. Redis 分片集群中数据是怎么存储和读取的？
5. Redis 集群脑裂，该怎么解决呢？

6.1 主从复制

主从同步原理：

由于单点 Redis 的并发能力是有上限的，要进一步提高 Redis 的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离；

主从全量同步：

主从增量同步（slave 重启或后期数据变化）

主从同步数据的流程：

1. 从节点请求主节点同步数据（replication id、offset）
   • replication id 用于判断是否是对应的主节点；
2. 主节点判断是否是第一次请求（第一次就是全量同步），发送给从节点同步版本需要的信息（replication id、offset）
3. 执行 bgsave，生成 rdb 文件后，发送给从节点去执行；
4. 从节点清空数据，加载 rdb 文件（全量同步加载时间可能较长），期间主节点的新增数据以命令的方式记录在缓冲区（一个日志文件）
5. 把生成之后的命令日志文件发送给从节点进行同步；

• 之后从节点重启或者日常的同步数据：

1. 请求主节点同步数据（replication id、offset）
2. 主节点判断是否是第一次请求（不是第一次就是增量同步），根据 offset 获取 offset 之后的命令文件，发送给从节点；
3. 从节点执行命令进行数据同步；

6.2 哨兵模式

Redis 提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。哨兵的结构和作用如下：

1. 监控：Sentinel 会不断检查您的主从系欸但是否按预取工作；
2. 自动故障恢复：如果主节点故障，Sentinel 会选取一个从节点为新的主节点，故障实例恢复后作为从节点以新的主节点为主；
3. 通知：Sentinel 充当 Redis 客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移的时候，会将最新的信息推送给 Redis 客户端，也就是说之后的客户端能正确拉取 Redis 服务；

状态监控的相关细节：

• Sentinel 基于心跳机制检测服务状态，每隔一秒向集群的每个实例发送 ping 命令；
• 主观下线：如果某个 Sentinel 节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线；
  • Sentinel 有集群，但是没有主从之分，没有“Sentinel 监控 Sentinel 的套娃”🤣
• 客观下线：若超过指定数量（quorum）的 Sentinel 主观认为该实例下线，则该实例客观下线；
  • quorum 最好超过 Sentinel 实例数量的一半；

哨兵选主规则：

1. 首先，判断主从节点断开时间长短，如果超过指定值就排除该从节点（主节点都挂了，从节点断开连接太慢，太迟钝的节点直接不要）；
2. 其次，判断从节点的 slave-priority 值，越小优先级越高；
3. 如果 slave-priority 相等，则判断 offset 值，越大优先级越高（越大代表数据同步率高）；
   • 大部分情况下是通过这个判断出来的；
4. 最后，判断从节点的运行 id 大小，越小优先级越高；

脑裂：

正常情况下：

由于网络原因，主节点与哨兵在不同的网络分区，哨兵不再监控主节点，那哨兵就会觉得主节点挂了，重新选择一个主节点，那就同时存在两个主节点了！（也就是 Redis 的主节点大脑分裂了）

客户端连接的是旧的主节点，客户端会一直写入旧的主节点，因为旧的主节点没有从节点，期间客户端读的是旧的主节点，而新的主节点的从节点一直没有同步数据；

网络恢复前，旧的主节点也不知道新的主节点那边的数据；

网络恢复后，会将旧的主节点强制转为从节点，会从新的主节点同步数据，那么期间旧的主节点的新增数据将直接丢失；

解决/缓解的方案：

1. min-replicas-to-write 1 表示最少的从节点为一个
   • 如果主节点没有从节点，不可信；
2. min-replicas-max-lag 5 表示数据复制和同步的延迟不能超过 5 秒，否则拒绝请求；
   • 也就是说，本次请求距离上次同步，不能超过 5 秒；

怎么保证 Redis 高并发下的高可用：

• 哨兵模式：实现主从集群的自动故障恢复（监控、自动故障恢复、通知）

规模不算很大的项目，用主从 + 哨兵就够了：一主一从一哨兵，顺便预防一下脑裂，单节点不超过 10 G 内存，如果 Redis 内存不足则可以给不同服务分配独立的 Redis 主从节点；

• 也就是一个需要很大的服务，单独去使用一个 Redis 主从集群，不与其他服务共用；
• 不同项目则一般用不同的 Redis，避免 key 冲突，当然同一个项目的服务也会出现冲突的问题，但是同一个项目较容易的去控制和管理；

Redis 集群脑裂的现象如何解决？

• 我们可以修改 Redis 的配置，可以设置最少的从节点数、缩短主从数据同步的延迟时间，达不到要求就拒绝请求，这样可以避免 Redis 大量数据的丢失；

6.3 分片执行

主从+哨兵可以解决高可用的高并发读的问题，但是依旧存在两个问题：

1. 海量数据存储问题
2. 高并发写的问题

使用分片集群可以解决上述问题，分片集群特征：

1. 集群中有多个主节点，每个主节点保存不同数据；
2. 每个主节点，可以有多个从节点（主从复制）；
3. 主节点之间相互通过心跳，检测彼此的健康状态（不需要通过哨兵）；
4. 客户端请求可以访问集群的容易节点，最终都会被转发给正确的节点；

数据读写：

Redis 分片集群引入了哈希槽的概念，Redis 集群有 16384 个哈希槽，每个 key 通过 CRC 16 校验后对 16384 取模，取模的结果就是插槽，找到插槽对应的哈希槽实例，集群的每个节点负责一部分哈希槽；

• 读操作用同样的方式寻找 key 的插槽并找到对应的值；

补充：根据的是 key 的有效部分，如果 key 前面有大括号，大括号包裹的就是有效部分，否则 key 本身就是有效部分；还有就是，这个只是确定在哪个哈希槽，最终获取 key 的值还是要通过 key 本身，也就是获取值的时候还是要通过 {aaa}key；

7. Redis 是单线程的，但是为什么还是那么快

• Redis 是纯内存操作，执行速度非常快；
• 采用单线程，避免不必要的上下文切换，多线程还要考虑多线程安全问题，比如使用各种锁；

如果 Redis 底层用到锁，与用 Redis 分布式锁是不一样的；

Redis 分布式锁并不是解决 Redis 的线程安全问题，而是解决业务的线程安全问题，因为多次发送给 Redis 的操作不能保证原子性的，多线程的话可能会导致 Redis 操作的顺序里穿插了别的线程的 Redis 操作；

所以要用 Redis 事务保证一串 Redis 写操作的原子性：

redisTemplate.execute(new SessionCallback() {
   @Override
   public Object execute(RedisOperations redisOperations) throws DataAccessException {
       redisOperations.multi();
       // runnable 方法中的 Redis 操作，得用这里同一个 redisTemplate 去操作 Redis 的代码才能被放入事务块
       runnable.run();
       return redisOperations.exec();
   }
});

当然，如果是抢票之类的场景，还是要用 Redis 分布式锁；

• Redis 使用 I/O 多路复用模型，非阻塞 IO；

8. I/O 多路复用模型（了解）

原文地址：https://blog.csdn.net/Carefree_State/article/details/137385309

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