深入了解Redis的看门狗机制
作者：@Java小牛马
Redis锁的延期机制，通常被称为“看门狗”机制，是为了处理持有锁的客户端在执行任务时发生崩溃或网络分区等异常情况，导致锁无法被释放，从而避免死锁的发生。
一、何为“看门狗”
看门狗机制的主要作用是自动续期锁，确保在节点完成任务之前，锁不会过期。具体来说，当一个节点获取到锁后，看门狗会定期检查该锁的过期时间，并在必要时延长锁的过期时间，确保节点可以顺利完成任务。
二、分析
以下是Redisson看门狗机制的核心代码片段：
// 初始化看门狗线程
private void startWatchdog() {
// 每隔10秒检查一次锁的状态
long delay = 10 * 1000;
watchdogFuture = scheduler.scheduleWithFixedDelay(() -> {
try {
// 检查当前持有的锁
checkAndExtendLocks();
} catch (Exception e) {
// 处理异常
handleWatchdogException(e);
}
}, delay, delay, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
// 检查并延长锁的过期时间
private void checkAndExtendLocks() {
for (RLock lock : locks) {
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
// 更新锁的过期时间
lock.extendLeaseTime();
}
}
}
// 更新锁的过期时间
private void extendLeaseTime() {
String script = "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 1 then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"else " +
"return 0; " +
"end";
// 执行Redis脚本，更新锁的过期时间
redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Integer.class), Collections.singletonList(lockKey), leaseTime);
}
在上述代码中，startWatchdog方法启动了一个定时任务，每隔10秒检查一次当前持有的锁，并调用checkAndExtendLocks方法延长锁的过期时间。extendLeaseTime方法通过执行Redis脚本来更新锁的过期时间，确保锁在任务完成之前不会过期。
tryLock方法的源码解读
Redisson中的tryLock方法是获取锁的核心方法之一，提供了非阻塞的尝试获取锁的功能。以下是tryLock方法的核心实现及其源码解读。
tryLock方法的核心代码
@Override
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
long time = unit.toMillis(waitTime);
long leaseTimeInMillis = unit.toMillis(leaseTime);
long currentTime = System.currentTimeMillis();
long lockExpireTime = currentTime + leaseTimeInMillis;
String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
boolean acquired = tryAcquireLock(lockValue, leaseTimeInMillis);
if (!acquired && time > 0) {
long endTime = currentTime + time;
while (System.currentTimeMillis() < endTime) {
acquired = tryAcquireLock(lockValue, leaseTimeInMillis);
if (acquired) {
break;
}
Thread.sleep(10); // Retry interval
}
}
if (acquired) {
scheduleExpirationRenewal(lockValue, leaseTimeInMillis);
}
return acquired;
}
在这段代码中，tryLock方法尝试在指定的等待时间内获取锁，并设置锁的过期时间。方法参数包括：
waitTime：等待时间，即在超时前持续尝试获取锁的时间。
leaseTime：锁的过期时间。
unit：时间单位。
tryAcquireLock方法：tryAcquireLock方法尝试实际获取锁，如果成功则返回true。
private boolean tryAcquireLock(String lockValue, long leaseTimeInMillis) {
String script = "if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"return 1; " +
"else " +
"return 0; " +
"end";
List<Object> keys = Collections.singletonList(lockKey);
List<Object> args = Arrays.asList(lockValue, leaseTimeInMillis);
Long result = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), keys, args);
return result != null && result == 1;
}
该方法执行Lua脚本：
使用setnx命令尝试设置锁的键值对，如果成功则返回1。
使用pexpire命令设置锁的过期时间。
scheduleExpirationRenewal方法
如果锁获取成功，scheduleExpirationRenewal方法会启动一个看门狗线程来自动延长锁的过期时间。
private void scheduleExpirationRenewal(String lockValue, long leaseTimeInMillis) {
long delay = leaseTimeInMillis / 3;
scheduler.scheduleWithFixedDelay(() -> {
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"end";
List<Object> keys = Collections.singletonList(lockKey);
List<Object> args = Arrays.asList(lockValue, leaseTimeInMillis);
redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Void.class), keys, args);
}, delay, delay, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
这个方法启动一个定时任务，每隔leaseTimeInMillis / 3的时间间隔，检查锁是否仍然由当前线程持有，如果是，则延长其过期时间。
关键点总结tryLock方法提供了非阻塞的尝试获取锁的功能，允许在指定的时间内多次尝试获取锁。
tryAcquireLock方法执行Lua脚本，使用Redis命令setnx和pexpire来实现锁的获取和过期时间设置。
scheduleExpirationRenewal方法启动一个定时任务，通过Lua脚本自动延长锁的过期时间，以防止锁在任务完成前过期。
通过上述代码和解析，我们可以更清楚地理解Redisson中tryLock方法的工作原理以及其在分布式锁管理中的作用。
看门狗机制的优缺点
优点：
自动续期：看门狗机制可以自动续期锁，确保任务在完成之前锁不会过期。
可靠性高：通过定期检查锁的状态，看门狗机制可以确保锁的持有状态，从而提高系统的可靠性。
缺点：
资源消耗：看门狗机制需要后台线程定期检查锁的状态，这会消耗一定的系统资源。
复杂性增加：看门狗机制的引入增加了系统的复杂性，可能需要额外的调试和维护工作。
看门狗机制的优化
在使用Redisson的看门狗机制时，针对具体的应用场景和系统需求，可以进行以下优化： 合理设置检查频率：根据任务的执行时间和系统的负载情况，合理设置看门狗线程的检查频率，既保证锁的持有状态，又减少系统资源的消耗。 优化Redis脚本：使用高效的Redis脚本来更新锁的过期时间，减少Redis服务器的负载。 监控和报警：建立完善的监控和报警机制，及时发现和处理看门狗机制中的异常情况，确保系统的稳定性。
三、案例实践
案例1：订单处理系统中的看门狗机制优化
场景描述
在一个大型电商平台的订单处理系统中，订单处理可能需要较长时间。为了确保分布式锁在处理过程中不会过期，系统启用了Redisson的看门狗机制。然而，由于系统负载较高，看门狗线程的频繁检查导致了系统资源消耗问题。
解决方案
合理设置检查频率：通过调整Redisson配置，降低看门狗线程的检查频率，以减少系统资源消耗。
Config config = new Config();
config.useSingleServer()
.setAddress("redis://127.0.0.1:6379")
.setWatchdogTimeout(30000); // 将看门狗超时时间设置为30秒
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
2.优化Redis脚本：使用Lua脚本来更新锁的过期时间，减少Redis服务器的负载。
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
"return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
"else return 0 end";
redisClient.eval(script, Collections.singletonList("myLock"), Arrays.asList("lockValue", "30"));
3.监控和报警：建立监控和报警机制，及时发现和处理看门狗机制中的异常情况。
// 示例：使用Prometheus进行监控
@Autowired
private MeterRegistry meterRegistry;
public void monitorWatchdog() {
meterRegistry.gauge("redisson_watchdog_status", redissonClient.getLock("myLock").isLocked() ? 1 : 0);
}
案例2：数据处理任务中的看门狗机制优化
场景描述
在一个数据处理系统中，每个任务可能需要几分钟甚至更长的时间才能完成。如果看门狗线程因故停止工作，可能导致锁过期，导致数据不一致问题。
解决方案
引入备用线程：增加备用线程来监控看门狗线程的状态，如果发现看门狗线程停止工作，立即启动备用线程进行处理。
public class WatchdogBackup implements Runnable {
private final RedissonClient redissonClient;
public WatchdogBackup(RedissonClient redissonClient) {
this.redissonClient = redissonClient;
}
@Override
public void run() {
RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
while (true) {
if (!lock.isLocked()) {
System.out.println("Watchdog stopped, acquiring lock...");
lock.lock();
}
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}
}
public void startBackupWatchdog(RedissonClient redissonClient) {
Thread backupThread = new Thread(new WatchdogBackup(redissonClient));
backupThread.setDaemon(true);
backupThread.start();
}
2.冗余机制：设置多个看门狗线程，以提高系统的可靠性。
public void startRedundantWatchdogs(RedissonClient redissonClient) {
for (int i = 0; i < 3; i++) {
Thread watchdogThread = new Thread(new WatchdogBackup(redissonClient));
watchdogThread.setDaemon(true);
watchdogThread.start();
}
}
通过这些优化措施，我们可以有效地提高看门狗机制的可靠性和效率，确保在长时间任务执行过程中锁不会过期，从而避免数据不一致和系统资源消耗问题。
到此这篇关于深入了解Redis的看门狗机制的文章就介绍到这了,更多相关Redis 看门狗机制内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！