Golang分布式锁详细介绍

在单机程序并发或并行修改全局变量时,需要对修改行为加锁以创造临界区。为什么需要加锁呢?可以看看下段代码:

多次运行会得到不同的结果:

❯❯❯ go run local_lock.go
945
❯❯❯ go run local_lock.go
937
❯❯❯ go run local_lock.go
959

进程内加锁

想要得到正确的结果的话,把对 counter 的操作代码部分加上锁:

这样就可以稳定地得到计算结果了:

❯❯❯ go run local_lock.go
1000

trylock

因为我们的逻辑限定每个 goroutine 只有成功执行了 Lock 才会继续执行后续逻辑,因此在 Unlock 时可以保证 Lock struct 中的 channel 一定是空,从而不会阻塞,也不会失败。

在单机系统中,trylock 并不是一个好选择。因为大量的 goroutine 抢锁可能会导致 cpu 无意义的资源浪费。有一个专有名词用来描述这种抢锁的场景:活锁。

活锁指的是程序看起来在正常执行,但实际上 cpu 周期被浪费在抢锁,而非执行任务上,从而程序整体的执行效率低下。活锁的问题定位起来要麻烦很多。所以在单机场景下,不建议使用这种锁。

基于redis的setnx

看看运行结果:

❯❯❯ go run redis_setnx.go
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
current counter is  2028
unlock success!

通过代码和执行结果可以看到,我们远程调用 setnx 实际上和单机的 trylock 非常相似,如果获取锁失败,那么相关的任务逻辑就不应该继续向前执行。

setnx 很适合在高并发场景下,用来争抢一些“唯一”的资源。比如交易撮合系统中卖家发起订单,而多个买家会对其进行并发争抢。这种场景我们没有办法依赖具体的时间来判断先后,因为不管是用户设备的时间,还是分布式场景下的各台机器的时间,都是没有办法在合并后保证正确的时序的。哪怕是我们同一个机房的集群,不同的机器的系统时间可能也会有细微的差别。

所以,我们需要依赖于这些请求到达 redis 节点的顺序来做正确的抢锁操作。如果用户的网络环境比较差,那也只能自求多福了。

基于zk

基于 zk 的锁与基于 redis 的锁的不同之处在于 Lock 成功之前会一直阻塞,这与我们单机场景中的 mutex.Lock 很相似。

/lock
粗粒度

基于etcd

etcd 中没有像 zookeeper 那样的 sequence 节点。所以其锁实现和基于 zookeeper 实现的有所不同。在上述示例代码中使用的 etcdsync 的 Lock 流程是:

/lock/lock/lock

redlock

set nx px

关于 redlock 的设计曾经在社区引起一场口水战,分布式专家各抒己见。不过这个不是我们要讨论的内容,相关链接在参考资料中给出。

如何选择

业务还在单机就可以搞定的量级时,那么按照需求使用任意的单机锁方案就可以。

如果发展到了分布式服务阶段,但业务规模不大,比如 qps < 1000,使用哪种锁方案都差不多。如果公司内已有可以使用的 zk/etcd/redis 集群,那么就尽量在不引入新的技术栈的情况下满足业务需求。

业务发展到一定量级的话,就需要从多方面来考虑了。首先是你的锁是否在任何恶劣的条件下都不允许数据丢失,如果不允许,那么就不要使用 redis 的 setnx 的简单锁。

如果要使用 redlock,那么要考虑你们公司 redis 的集群方案,是否可以直接把对应的 redis 的实例的 ip+port 暴露给开发人员。如果不可以,那也没法用。

对锁数据的可靠性要求极高的话,那只能使用 etcd 或者 zk 这种通过一致性协议保证数据可靠性的锁方案。但可靠的背面往往都是较低的吞吐量和较高的延迟。需要根据业务的量级对其进行压力测试,以确保分布式锁所使用的 etcd/zk 集群可以承受得住实际的业务请求压力。需要注意的是,etcd 和 zk 集群是没有办法通过增加节点来提高其性能的。要对其进行横向扩展,只能增加搭建多个集群来支持更多的请求。这会进一步提高对运维和监控的要求。多个集群可能需要引入 proxy,没有 proxy 那就需要业务去根据某个业务 id 来做 sharding。如果业务已经上线的情况下做扩展,还要考虑数据的动态迁移。这些都不是容易的事情。

在选择具体的方案时,还是需要多加思考,对风险早做预估。