Golang Redis分布式锁

分布式锁实现

// 获取分布式锁
func (h *Handler) AcquireLock(cuuid string) error {
		// redis操作
		redisClient := GetRedis()  //连接Redis
		// 尝试多次加锁
		for i := 0; i < 3; i++ {
			result := redisClient.SetNX(uuid, 1, 3*time.Second)
			if result.Err() != nil || !result.Val() {
				// 等待之后再次去加锁
				time.Sleep(1 * time.Millisecond)
				continue
			}
			return nil
		}
		return errors.New("set distribute lock failed")
	}
	
// 释放分布式锁
func (h *Handler) ReleaseLock(uuid string) {
    redisClient := GetRedis()  //连接Redis
    if err := redisClient.Del(uuid).Err(); err != nil {
        log.Error("redisClient.Del failed,err:%v",err)
    }
}

Redis常见问题

(1.) Q:Redis缓存中的数据与DB存储层中的数据不一致问题
采用延时双删策略

// 先删除缓存
redis.delKey( key );
// 再写数据库 
db.updateData( data ); 
// 休眠500毫秒
Thread.sleep( 500 ); 
// 再次删除缓存
redis.delKey( key );

(2.)Q:redis数据持久化问题,防止意外重启,断电等数据丢失。
A:Redis有两种持久化的方式:快照(RDB文件)和追加式文件(AOF文件):
RDB持久化方式会在一个特定的间隔保存那个时间点的一个数据快照。
AOF持久化方式则会记录每一个服务器收到的写操作。在服务启动时,这些记录的操作会逐条执行从而重建出原来的数据。写操作命令记录的格式跟Redis协议一致,以追加的方式进行保存。

(3.)缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。

解决方案
有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法(我们采用的就是这种),如果一个查询返回的数据为空(不管是数 据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。

(4.)缓存雪崩
缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重雪崩。

解决方案
缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开,比如可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

(5.)缓存击穿
对于一些设置了过期时间的key,如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据。这个时候,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题,这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存,前者则是很多key。

缓存在某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

解决方案:
使用互斥锁(mutex key)
业界比较常用的做法,是使用mutex。简单地来说,就是在缓存失效的时候(判断拿出来的值为空),不是立即去load db,而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作(比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD)去set一个mutex key,当操作返回成功时,再进行load db的操作并回设缓存;否则,就重试整个get缓存的方法。

(6.)redis定时删除,防止缓存过大
  Reply:  经过研究, Redis过期删除都三种不同策略:
 (1):立即删除。在设置键的过期时间时,创建一个回调事件,当过期时间达到时,由时间处理器自动执行键的删除操作。
 (2):惰性删除。键过期了就过期了,不管。每次从dict字典中按key取值时,先检查此key是否已经过期,如果过期了就删除它,并返回nil,如果没过期,就返回键值。
 (3):定时删除。每隔一段时间,对expires字典进行检查,删除里面的过期键。
        可以看到,第二种为被动删除,第一种和第三种为主动删除,且第一种实时性更高。