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Redis之續(xù)命鎖:讓你永不止步

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在分布式系統(tǒng)中,鎖是一種最基本的同步機制,它可以幫助我們實現(xiàn)并發(fā)訪問控制,保證數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。在實際開發(fā)中,常常會遇到鎖的超時問題,即:獲取到鎖的進程可能由于各種原因導致無法正常釋放鎖資源,從而導致鎖資源的浪費或者死鎖的產生。為了解決這個問題,Redis提供了一種特殊的鎖類型:續(xù)命鎖(Renewing Lock),通過自動續(xù)期的方式讓獲取到鎖的進程永不止步。
續(xù)命鎖采用了Zookeeper的典型實現(xiàn)方式——基于版本號(Version number)的樂觀鎖策略,它只允許持有相同版本號的客戶端來執(zhí)行解鎖操作。
續(xù)命鎖的核心思想就是在獲取到鎖資源時,把當前時間設置為過期時間,然后使用一個后臺線程不斷地向Redis發(fā)送續(xù)期(Renew)請求,保證鎖資源的有效期不會過期。具體實現(xiàn)方式如下:
“`python
import threading
import time
class RenewingLock:
def __init__(self, redis, key, expire=10, interval=5):
self.redis = redis
self.key = key
self.expire = expire # 鎖的有效期,默認為10秒
self.interval = interval # 續(xù)期的時間間隔,默認為5秒
self.version = 0 # 鎖版本號
self.thread = threading.Thread(target=self.renew_thread) # 后臺線程
self.thread.daemon = True # 設置為守護線程,防止線程無法退出導致資源泄露
self.acquired = FALSE # 是否持有鎖資源
def acquire(self):
now = time.time()
# 把當前時間設置為鎖的過期時間
expire_time = now + self.expire
# 通過Redis原子操作來獲取鎖資源
result = self.redis.setnx(self.key, expire_time)
if result:
self.acquired = True
self.version += 1
self.thread.start() # 啟動后臺線程
return True
else:
return False
def release(self):
if not self.acquired:
return False
# 通過比較版本號來防止誤解鎖
version_key = self.key + ‘:version’
cur_version = self.redis.get(version_key)
if cur_version == str(self.version):
self.redis.delete(self.key)
self.redis.delete(version_key)
self.acquired = False
return True
else:
return False
def renew_thread(self):
while self.acquired:
now = time.time()
expire_time = now + self.expire
result = self.redis.set(self.key, expire_time, self.expire, nx=True)
if result:
self.version += 1
time.sleep(self.interval)
在上面的實現(xiàn)中,我們首先定義了一個`RenewingLock`類,它包含了鎖的屬性和方法。在獲取鎖資源時,我們首先把當前時間設置為鎖的過期時間,然后通過Redis的`setnx`操作來獲取鎖資源,如果當前鎖資源沒有被其他客戶端持有,則返回True表示當前客戶端獲取到了鎖資源,否則返回False表示獲取鎖資源失敗。
在后臺線程中,我們定義了一個`renew_thread`方法,它通過調用Redis的`set`操作來續(xù)期鎖資源的有效期,每隔`interval`秒鐘就向Redis發(fā)送一次續(xù)期請求,如果續(xù)期成功則增加鎖的版本號。
在釋放鎖資源時,我們首先要根據(jù)版本號來判斷當前是否是正確的持有者,只有持有相同版本號的客戶端才能執(zhí)行`delete`操作來釋放鎖資源和版本號。
使用續(xù)命鎖可以有效避免鎖的超時問題,讓你的分布式系統(tǒng)更加可靠和健壯。當然,續(xù)命鎖也有它的缺點,比如:在高并發(fā)情況下,續(xù)期請求的頻率可能會導致Redis的性能瓶頸,因此需要根據(jù)具體的業(yè)務場景來設計合適的鎖策略。
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