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这篇文章主要介绍了怎么用Go和redis实现分布式互斥锁和红锁的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇怎么用Go和Redis实现分布式互斥锁和红锁文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
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Redis里有一个设置如果不存在的命令，我们可以通过这个命令来实现互斥锁功能，在Redis官方文档里面推荐的标准实现方式是SET resource_name my_random_value NX PX 30000这串命令，其中：
resource_name表示要锁定的资源
NX表示如果不存在则设置
PX 30000表示过期时间为30000毫秒，也就是30秒
my_random_value这个值在所有的客户端必须是唯一的，所有同一key的锁竞争者这个值都不能一样。
值必须是随机数主要是为了更安全的释放锁，释放锁的时候使用脚本告诉Redis：只有key存在并且存储的值和我指定的值一样才能告诉我删除成功，避免错误释放别的竞争者的锁。
由于涉及到两个操作，因此我们需要通过Lua脚本保证操作的原子性：
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end举个不用Lua脚本的例子：客户端A取得资源锁，但是紧接着被一个其他操作阻塞了，当客户端A运行完毕其他操作后要释放锁时，原来的锁早已超时并且被Redis自动释放，并且在这期间资源锁又被客户端B再次获取到。
因为判断和删除是两个操作，所以有可能A刚判断完锁就过期自动释放了，然后B就获取到了锁，然后A又调用了Del，导致把B的锁给释放了。
TryLock其实就是使用SET resource_name my_random_value NX PX 30000加锁，这里使用UUID作为随机值，并且在加锁成功时把随机值返回，这个随机值会在Unlock时使用；
Unlock解锁逻辑就是执行前面说到的lua脚本。
func (l *Lock) TryLock(ctx context.Context) error {
success, err := l.client.SetNX(ctx, l.resource, l.randomValue, ttl).Result()
if err != nil {
return err
}
// 加锁失败
if !success {
return ErrLockFailed
}
// 加锁成功
l.randomValue = randomValue
return nil
}
func (l *Lock) Unlock(ctx context.Context) error {
return l.script.Run(ctx, l.client, []string{l.resource}, l.randomValue).Err()
}Lock是阻塞的获取锁，因此在加锁失败的时候，需要重试。当然也可能出现其他异常情况（比如网络问题，请求超时等），这些情况则直接返回error。
步骤如下：
尝试加锁，加锁成功直接返回
加锁失败则不断循环尝试加锁直到成功或出现异常情况
func (l *Lock) Lock(ctx context.Context) error {
// 尝试加锁
err := l.TryLock(ctx)
if err == nil {
return nil
}
if !errors.Is(err, ErrLockFailed) {
return err
}
// 加锁失败，不断尝试
ticker := time.NewTicker(l.tryLockInterval)
defer ticker.Stop()
for {
select {
case <-ctx.Done():
// 超时
return ErrTimeout
case <-ticker.C:
// 重新尝试加锁
err := l.TryLock(ctx)
if err == nil {
return nil
}
if !errors.Is(err, ErrLockFailed) {
return err
}
}
}
}我们前面的例子中提到的互斥锁有一个小问题，就是如果持有锁客户端A被阻塞，那么A的锁可能会超时被自动释放，导致客户端B提前获取到锁。
为了减少这种情况的发生，我们可以在A持有锁期间，不断地延长锁的过期时间，减少客户端B提前获取到锁的情况，这就是看门狗机制。
当然，这没办法完全避免上述情况的发生，因为如果客户端A获取锁之后，刚好与Redis的连接关闭了，这时候也就没办法延长超时时间了。
加锁成功时启动一个线程，不断地延长锁地过期时间；在Unlock时关闭看门狗线程。
看门狗流程如下：
加锁成功，启动看门狗
看门狗线程不断延长锁的过程时间
解锁，关闭看门狗
func (l *Lock) startWatchDog() {
ticker := time.NewTicker(l.ttl / 3)
defer ticker.Stop()
for {
select {
case <-ticker.C:
// 延长锁的过期时间
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), l.ttl/3*2)
ok, err := l.client.Expire(ctx, l.resource, l.ttl).Result()
cancel()
// 异常或锁已经不存在则不再续期
if err != nil || !ok {
return
}
case <-l.watchDog:
// 已经解锁
return
}
}
}TryLock：启动看门狗
func (l *Lock) TryLock(ctx context.Context) error {
success, err := l.client.SetNX(ctx, l.resource, l.randomValue, l.ttl).Result()
if err != nil {
return err
}
// 加锁失败
if !success {
return ErrLockFailed
}
// 加锁成功，启动看门狗
go l.startWatchDog()
return nil
}Unlock：关闭看门狗
func (l *Lock) Unlock(ctx context.Context) error {
err := l.script.Run(ctx, l.client, []string{l.resource}, l.randomValue).Err()
// 关闭看门狗
close(l.watchDog)
return err
}由于上面的实现是基于单Redis实例，如果这个唯一的实例挂了，那么所有请求都会因为拿不到锁而失败，为了提高容错性，我们可以使用多个分布在不同机器上的Redis实例，并且只要拿到其中大多数节点的锁就能加锁成功，这就是红锁算法。它其实也是基于上面的单实例算法的，只是我们需要同时对多个Redis实例获取锁。
在加锁逻辑里，我们主要是对每个Redis实例执行SET resource_name my_random_value NX PX 30000获取锁，然后把成功获取锁的客户端放到一个channel里（这里因为是多线程并发获取锁，使用slice可能有并发问题），同时使用sync.WaitGroup等待所有获取锁操作结束。
然后判断成功获取到的锁的数量是否大于一半，如果没有得到一半以上的锁，说明加锁失败，释放已经获得的锁。
如果加锁成功，则启动看门狗延长锁的过期时间。
func (l *RedLock) TryLock(ctx context.Context) error {
randomValue := gofakeit.UUID()
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(len(l.clients))
// 成功获得锁的Redis实例的客户端
successClients := make(chan *redis.Client, len(l.clients))
for _, client := range l.clients {
go func(client *redis.Client) {
defer wg.Done()
success, err := client.SetNX(ctx, l.resource, randomValue, ttl).Result()
if err != nil {
return
}
// 加锁失败
if !success {
return
}
// 加锁成功，启动看门狗
go l.startWatchDog()
successClients <- client
}(client)
}
// 等待所有获取锁操作完成
wg.Wait()
close(successClients)
// 如果成功加锁得客户端少于客户端数量的一半+1，表示加锁失败
if len(successClients) < len(l.clients)/2+1 {
// 就算加锁失败，也要把已经获得的锁给释放掉
for client := range successClients {
go func(client *redis.Client) {
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), ttl)
l.script.Run(ctx, client, []string{l.resource}, randomValue)
cancel()
}(client)
}
return ErrLockFailed
}
// 加锁成功，启动看门狗
l.randomValue = randomValue
l.successClients = nil
for successClient := range successClients {
l.successClients = append(l.successClients, successClient)
}
return nil
}我们需要延长所有成功获取到的锁的过期时间。
func (l *RedLock) startWatchDog() {
l.watchDog = make(chan struct{})
ticker := time.NewTicker(resetTTLInterval)
defer ticker.Stop()
for {
select {
case <-ticker.C:
// 延长锁的过期时间
for _, client := range l.successClients {
go func(client *redis.Client) {
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), ttl-resetTTLInterval)
client.Expire(ctx, l.resource, ttl)
cancel()
}(client)
}
case <-l.watchDog:
// 已经解锁
return
}
}
}我们需要解锁所有成功获取到的锁。
func (l *RedLock) Unlock(ctx context.Context) error {
for _, client := range l.successClients {
go func(client *redis.Client) {
l.script.Run(ctx, client, []string{l.resource}, l.randomValue)
}(client)
}
// 关闭看门狗
close(l.watchDog)
return nil
}关于“怎么用Go和Redis实现分布式互斥锁和红锁”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“怎么用Go和Redis实现分布式互斥锁和红锁”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。