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快取中間件-Redis(二)

2022-04-15 06:21:31 .NET開發

在上一篇中我們簡單總結和介紹了Redis的幾個方面

1.使用Redis背景

2.Redis通信多路復用的基本原理

3.Redis基本資料結構

4.Redis持久化方式

這一篇我們使用簡單的業務場景來介紹Redis的分布式鎖集群

1.分布式鎖

首先我們應該知道什么是分布式鎖,用來做什么的,解決了什么問題,我們應該怎么做?

簡單來說,分布式鎖就是鎖住行程的鎖,通常我們分布式鎖的使用場景在多實體集群系統中,為了防止多個行程對資源的同時操作,而引發業務邏輯錯誤而誕生的,和我們的單個實體中的lock作用一樣,一個是針對多實體單行程,一個是針對單實體多執行緒,具體在web中的表現在下面用實體的方式說明,

2.單行程單實體多執行緒

1.例如現在我們部署了一個服務,他的功能是提供用戶來搶紅包的介面,我們在發紅包時,總共設定了10個紅包,我們將紅包剩余數存入資料庫,所以用一張表來存盤紅包的個數資訊,每當有一個人來搶,我們就需要將紅包的個數減掉1,主要的核心業務邏輯如下:

  • 1.用戶發起搶紅包請求,服務器首先查詢,紅包剩余個數,如果為0,則直接回傳,告訴用戶紅包搶完了

  • 2.如果紅包個數不為0,則提示用戶搶到了紅包,然后扣減紅包總數,

偽代碼如下

 //查詢剩余紅包個數
 int RedEnvelopeCount = getRedEnvelopes();
 if (RedEnvelopeCount.Count == 0)
 {
     //回傳用戶紅包搶完了 do something
     return;
 }
 //通知用戶搶到了 do something
 //扣減紅包個數
 subtracRedEnvelopeCount();

2.此時如果同一時間多個并發請求進來,我們就會發生多個執行緒同時執行這段核心邏輯,導致業務錯誤

  • 1.發生超搶,搶到的人大于實際個數,誰搶到的不算?

  • 2.發生少搶,幾個人同時搶到同一個,算誰的?

我相信這2種情況,要是在真實的搶紅包中,發生到誰頭上,都不爽吧?按東哥的話說我都氣的想打人

所以我們要著手解決,解決的思路就是,核心業務的代碼同一時刻只能被一個執行緒執行,所以為了保證原子性,我們就需要使用到來鎖住核心業務代碼,在這里我們使用C#的Lock來實作

//靜態全域唯一
private readonly static object _lock = new object();
using (_lock)
{
    int RedEnvelopeCount = getRedEnvelopes();
    if (RedEnvelopeCount.Count == 0)
    {
        //回傳用戶紅包搶完了
        return;
    }
    //通知用戶搶到了
    //扣減紅包個數
    subtracRedEnvelopeCount();
}

3.單行程多實體多執行緒

上面我們列舉并介紹了在單個實體中遇到并發產生的業務問題,我們通過鎖的方式來暫時解決了問題,那么接下來我們繼續思考,如果紅包再多一點,搶的并發量起來了,單臺服務器不能承載這么多并發,為了保證高可用,我們需要將紅包服務,進行集群部署,利用nginx來負載均衡一下,

1.在單個實體中我們為了保證業務執行的原子性,鎖住了核心業務代碼,保證同一時刻只有一個執行緒執行,但是現在多個實體來處理請求,假設現在2個用戶提交搶紅包的請求,在同一時刻被服務器負載均衡到2臺不同的實體,那么此時就會遇到2個行程同時操作核心業務邏輯,超搶少搶的事情又會發生,瞬間頭又大了,那么針對這種業務情況,我們應該使用分布式鎖來解決不同行程之間爭奪資源的情況,

2.接下來就是我們最后一個問題,如何實作分布式鎖,其實對于集群系統實作分布式鎖的方式有很多種,基于Zookeeper,Redis,包括資料庫,等都可以實作,相較于Zookeeper和資料庫 ,Redis單執行緒對于實作分布式鎖擁有天生絕對的優勢,而且它操作記憶體的方式就性能而言是非常優秀的,鑒于咱們這篇博客主要是跟Redis相關的,所以主要介紹使用Redis的方式,當然基于Redis中也存在不同的做法,

3.實作鎖的核心業務就是加鎖``釋放鎖這2個功能,我們根據Redis內部單執行緒執行的原理自己來初步實作一個

 //設定key,加鎖 防止死鎖超時,設定60毫秒自動過期
 bool result = database.StringSet("distributed-lock", "lock", expiry: TimeSpan.FromSeconds(60));
 //失敗說明鎖已經被獲取,直接回傳
 if (!result)
 {
     // "人有點多,再點點...";
     return;
 }
 //獲取剩余個數
 int RedEnvelopeCount = getRedEnvelopes();
 if (RedEnvelopeCount.Count == 0)
 {
     //回傳用戶紅包搶完了
     return;
 }
 //通知用戶搶到了
 //扣減紅包個數
 subtracRedEnvelopeCount();
 //釋放鎖
database.KeyDelete("distributed-lock");

上面實作了最簡單和最基礎的分布式鎖,但是還存在缺陷,仔細思考不難發現

  • 1.執行業務的時間大于持有鎖的最大時間,導致鎖釋放,業務還沒執行完,亂了那也玩不了

  • 2.獲取鎖后執行到業務代碼時拋例外了,鎖沒及時釋放,而是等待自動釋放,所以需要加例外處理

我們根據這2個缺陷來進一步完善,解決上面的問題,首先需要先保證執行業務的情況下,誰加的鎖由誰來釋放,然后添加例外處理代碼用于處理業務例外能及時釋放鎖

//獲取Guid作為當前請求唯一身份資訊
string value = https://www.cnblogs.com/yuxl01/archive/2022/04/14/Guid.NewGuid().ToString("N");

//設定key,加鎖,防止死鎖超時,設定60毫秒自動過期
bool result = database.StringSet("distributed-lock", value, expiry: TimeSpan.FromSeconds(60));

//失敗說明鎖已經被獲取,直接回傳
if (!result) return;  // "人有點多,再點點...";

try
{
    int RedEnvelopeCount = getRedEnvelopes(); //獲取剩余個數
    if (RedEnvelopeCount.Count == 0)return; //回傳用戶紅包搶完了

    //通知用戶搶到了
    //扣減紅包個數
    subtracRedEnvelopeCount();
}
finally
{
    //保證由當前請求釋放,不會別的進來釋放導致亂套
    if (value.Equals(database.StringGet("distributed-lock")))
    {
        //釋放鎖
        bool isDelete = database.KeyDelete("distributed-lock");
    }
}

4.最后我們使用StackExchange.Redis提供的方法來實作封裝一個分布式鎖,首先擴展IServiceCollection 將StackExchange.Redis 操作實體注入

//擴展連接客戶端
public static class RedisServiceCollectionExtensions
{
    public static IServiceCollection AddRedisCache(this IServiceCollection services, string connectionString)
    {
        ConfigurationOptions configuration = ConfigurationOptions.Parse(connectionString);
        ConnectionMultiplexer connectionMultiplexer = ConnectionMultiplexer.Connect(connectionString);
        services.AddSingleton(connectionMultiplexer);
        return services;
    }
}
//注入容器
services.AddRedisCache("127.0.0.1:6379,password=xxx,connectTimeout=2000");

5.具體利用LockTake通過輪訓詢問的方式獲取鎖,通過LockRelease釋放鎖,在實作的原始碼中,加鎖的原理就是設定一個string型別的key value以及過期時間

public class DistributedLock
{
    private readonly ConnectionMultiplexer _connectionMultiplexer;
    private IDatabase db = null;
    public DistributedLock(ConnectionMultiplexer connectionMultiplexer)
    {
       _connectionMultiplexer = connectionMultiplexer;
       db = connectionMultiplexer.GetDatabase(0);
    }

    private void FetchLock()
    {
      while (true)
       {
          //當前鎖的持有時間超過60毫秒就會被釋放,這個時間應該設定比被鎖住業務執行時間長
          bool flag = db.LockTake("distributed-lock", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, TimeSpan.FromSeconds(60));
          if (flag)  // 1、如果加鎖成功直接退出,否則繼續獲取鎖
          {
             break;
          }
           Thread.Sleep(10); // 防止死回圈,通過等待10毫秒時間,釋放資源
       }
   }

  public void UnLock()
  {
     bool flag = db.LockRelease("distributed-lock", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
     _connectionMultiplexer.Close();
  }

}

6.基于Redis實作的分布式鎖,在Redis主從或者哨兵乃至集群中,會存在鎖丟失的情況,具體就是當請求給Master節點寫入鎖后,Master節點宕機,此時主從還沒來得及同步,但此時已經選擇了一個Slaver為主節點,而最開始的設定的鎖不見了,針對這種情況比較極端,可以利用Zookeeper來實作分布式鎖作為解決方案,因為在資料一致性上Zookeeper是優于Redis的,當然Redis的性能也是較Zookeeper更為突出一些,用CAP理論來定義的話,Zookeeper趨向于CP更關注一致性,Redis趨向于AP更關注可用性.

4.Redis容災高可用

就服務實體而言,單個服務實體保證容災高可用基本很難,因為一個實體隨時都有宕機的風險,所以引入了集群的概念,通過多個服務實體,來共同保證系統提供穩定的服務,其實在Redis中也一樣,也有保證容災和高可用的方案,在一定程度上,實作的方案在大的策略層面思路都差不多,只是具體實作的方式不同罷了,至于最終選擇保證資料資訊層面的高可用,還是性能資源層面的高可用,需要用戶去根據自己業務來分析,選擇使用哪一種方案,

在Redis中,有3種方式來實作高可用的方案,分別是

  • 1.主從模式 (Master Slaver)

  • 2.哨兵模式 (Sentinel)

  • 3.資料分片 (Cluster)

1.主從模式和哨兵

主從模式是Redis提供高可用的第一種方案,理解起來也比較簡單,一個主節點多個從節點,主節點負責寫入,然后會把資料同步到從節點,從節點負責讀取,但是會存在不可避免的缺陷

  • 1.如果宕機,它不具備自動容錯和恢復功能,需要手動切換從節點為主節點,

  • 2.宕機導致資料未及時同步,降低可用性

  • 3.所有節點資料一樣,記憶體浪費,并且在線擴容復雜,伸縮性差,海量資料存盤無法解決,

  • 4.高并發主節點寫入資料壓力極大,

哨兵模式是Redis提供的第二種方案,可以說是第一種主從方案的完善版本,因為它在主從的基礎上,增加了監控功能,主節點宕機后提供哨兵自動選舉master并將其他的slave指向新的master,哨兵是一個獨立運行的行程,它的實作原理是哨兵行程向所有的redis機器發送心跳訊息,從而監控運行狀況,同樣由于是基于主從而誕生,那么也存在主從中的一些缺陷,

2.集群分片模式

1.集群和分片基本概念

前面2種方案歸根結底,就是使用主從復制和讀寫分離的方式保證高可用,但是記憶體占用,主節點壓力過大,相較于Redis提供的第三種集群和資料分片的方案,存在的缺陷也非常明顯,下面我們介紹集群和資料分片

1.集群和資料分片簡單理解就是將主從復制的核心策略,做了集群來橫向擴展,包含多個主從節點,采用去中心化思想,資料按照 slot 存盤分布在多個節點,并且節點間資料共享,可動態調整資料分布,

2.在集群中每一個節點都是互相通信采用 Gossip 病毒協議,在一個節點寫入的資料,其他任何節點都會查詢到,

2.集群內部資料存取原理

1.Slot 槽,存盤資料的容器,總共16384個Slot ,采用平均分配,并且只有主節點才能被分配

2.Hash演算法用于對資料進行計算,得到一個Hash值,然后對16384取模選擇存到哪個區間的Slot

3.Windows下集群搭建

1.我們部署集群使用redis-trib.rb,首先下載環境 提取碼1234

2.安裝需要用到Ruby語言運行環境,然后進入安裝目錄Ruby22-x64中,通過gem命令安裝檔案

gem install –-local youFloder\redis-3.2.2.gem

3.準備Redis服務實體,此處準備6個實體,并配置Redis組態檔,然后啟動每一個服務實體

redis-server redis-6380.conf 
redis-server redis-6381.conf 
....
....
port 6380 #節點埠
bind 127.0.0.1   #節點主機ip
appendonly yes 開啟aof
appendfilename "appendonly.6380.aof"   
cluster-enabled yes                                    
cluster-config-file nodes.6380.conf
cluster-node-timeout 15000
cluster-slave-validity-factor 10
cluster-migration-barrier 1
cluster-require-full-coverage yes

3.進入到redis-trib.rb目錄打開命令視窗,進行搭建集群

ruby redis-trib.rb create -–replicas 1 127.0.0.1:6380 127.0.0.1:6381 127.0.0.1:6382 127.0.0.1:6383 127.0.0.1:6384 127.0.0.1:6385

4.檢查集群狀態,出現圖片中的提示代表搭建成功

ruby redis-trib.rb check 127.0.0.1:6380

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