首次支持 Linux 上的硬件加速功能
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客户端长时间阻塞 那么该如何防止这样的异常呢?我们先不说解决方案,介绍完其他的缺陷后再来讨论。 二、redis服务器时钟漂移问题 如果redis服务器的机器时钟发生了向前跳跃,就会导致这个key过早超时失效,比如说客户端1拿到锁后,key的过期时间是12:02分,但redis服务器本身的时钟比客户端快了2分钟,导致key在12:00的时候就失效了,这时候,如果客户端1还没有释放锁的话,就可能导致多个客户端同时持有同一把锁的问题。 三、单点实例安全问题 如果redis是单master模式的,当这台机宕机的时候,那么所有的客户端都获取不到锁了,为了提高可用性,可能就会给这个master加一个slave,但是因为redis的主从同步是异步进行的,可能会出现客户端1设置完锁后,master挂掉,slave提升为master,因为异步复制的特性,客户端1设置的锁丢失了,这时候客户端2设置锁也能够成功,导致客户端1和客户端2同时拥有锁。 为了解决Redis单点问题,redis的作者提出了RedLock算法。 RedLock算法 该算法的实现前提在于Redis必须是多节点部署的,可以有效防止单点故障,具体的实现思路是这样的: 1、获取当前时间戳(ms); 2、先设定key的有效时长(TTL),超出这个时间就会自动释放,然后client(客户端)尝试使用相同的key和value对所有redis实例进行设置,每次链接redis实例时设置一个比TTL短很多的超时时间,这是为了不要过长时间等待已经关闭的redis服务。并且试着获取下一个redis实例。 比如:TTL(也就是过期时间)为5s,那获取锁的超时时间就可以设置成50ms,所以如果50ms内无法获取锁,就放弃获取这个锁,从而尝试获取下个锁; 3、client通过获取所有能获取的锁后的时间减去第一步的时间,还有redis服务器的时钟漂移误差,然后这个时间差要小于TTL时间并且成功设置锁的实例数>= N/2 + 1(N为Redis实例的数量),那么加锁成功 比如TTL是5s,连接redis获取所有锁用了2s,然后再减去时钟漂移(假设误差是1s左右),那么锁的真正有效时长就只有2s了; 4、如果客户端由于某些原因获取锁失败,便会开始解锁所有redis实例。
根据这样的算法,我们假设有5个Redis实例的话,那么client只要获取其中3台以上的锁就算是成功了,用流程图演示大概就像这样: (编辑:鹰潭站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |

