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go学习:分布式锁

分布式锁

在单机程序并发或并行修改全局变量时,需要对修改行为加锁以创造临界区。为什么需要加锁呢?我们看看在不加锁的情况下并发计数会发生什么情况:

package main

import (
    "sync"
)

// 全局变量
var counter int

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
        defer wg.Done()
            counter++
        }()
    }

    wg.Wait()
    println(counter)
}

多次运行会得到不同的结果:

❯❯❯ go run local_lock.go
945
❯❯❯ go run local_lock.go
937
❯❯❯ go run local_lock.go
959

1 进程内加锁

想要得到正确的结果的话,要把对计数器(counter)的操作代码部分加上锁:

// ... 省略之前部分
var wg sync.WaitGroup
var l sync.Mutex
for i := 0; i < 1000; i++ {
    wg.Add(1)
    go func() {
        defer wg.Done()
        l.Lock()
        counter++
        l.Unlock()
    }()
}

wg.Wait()
println(counter)
// ... 省略之后部分

这样就可以稳定地得到计算结果了:

❯❯❯ go run local_lock.go
1000

2 trylock

在某些场景,我们只是希望一个任务有单一的执行者。而不像计数器场景一样,所有goroutine都执行成功。后来的goroutine在抢锁失败后,需要放弃其流程。这时候就需要trylock了。

trylock顾名思义,尝试加锁,加锁成功执行后续流程,如果加锁失败的话也不会阻塞,而会直接返回加锁的结果。在Go语言中我们可以用大小为1的Channel来模拟trylock:

package main

import (
    "sync"
)

// Lock try lock
type Lock struct {
    c chan struct{}
}

// NewLock generate a try lock
func NewLock() Lock {
    var l Lock
    l.c = make(chan struct{}, 1)
    l.c <- struct{}{}
    return l
}

// Lock try lock, return lock result
func (l Lock) Lock() bool {
    lockResult := false
    select {
    case <-l.c:
        lockResult = true
    default:
    }
    return lockResult
}

// Unlock , Unlock the try lock
func (l Lock) Unlock() {
    l.c <- struct{}{}
}

var counter int

func main() {
    var l = NewLock()
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            if !l.Lock() {
                // log error
                println("lock failed")
                return
            }
            counter++
            println("current counter", counter)
            l.Unlock()
        }()
    }
    wg.Wait()
}

因为我们的逻辑限定每个goroutine只有成功执行了Lock才会继续执行后续逻辑,因此在Unlock时可以保证Lock结构体中的channel一定是空,从而不会阻塞,也不会失败。上面的代码使用了大小为1的channel来模拟trylock,理论上还可以使用标准库中的CAS来实现相同的功能且成本更低,读者可以自行尝试。

在单机系统中,trylock并不是一个好选择。因为大量的goroutine抢锁可能会导致CPU无意义的资源浪费。有一个专有名词用来描述这种抢锁的场景:活锁。

活锁指的是程序看起来在正常执行,但CPU周期被浪费在抢锁,而非执行任务上,从而程序整体的执行效率低下。活锁的问题定位起来要麻烦很多。所以在单机场景下,不建议使用这种锁。

3 基于Redis的setnx

在分布式场景下,我们也需要这种“抢占”的逻辑,这时候怎么办呢?我们可以使用Redis提供的setnx命令:

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"

    "github.com/go-redis/redis"
)

func incr() {
    client := redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr:     "localhost:6379",
        Password: "", // no password set
        DB:       0,  // use default DB
    })

    var lockKey = "counter_lock"
    var counterKey = "counter"

    // lock
    resp := client.SetNX(lockKey, 1, time.Second*5)
    lockSuccess, err := resp.Result()

    if err != nil || !lockSuccess {
        fmt.Println(err, "lock result: ", lockSuccess)
        return
    }

    // counter ++
    getResp := client.Get(counterKey)
    cntValue, err := getResp.Int64()
    if err == nil || err == redis.Nil {
        cntValue++
        resp := client.Set(counterKey, cntValue, 0)
        _, err := resp.Result()
        if err != nil {
            // log err
            println("set value error!")
        }
    }
    println("current counter is ", cntValue)

    delResp := client.Del(lockKey)
    unlockSuccess, err := delResp.Result()
    if err == nil && unlockSuccess > 0 {
        println("unlock success!")
    } else {
        println("unlock failed", err)
    }
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            incr()
        }()
    }
    wg.Wait()
}

看看运行结果:

❯❯❯ go run redis_setnx.go
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
current counter is  2028
unlock success!

通过代码和执行结果可以看到,我们远程调用setnx运行流程上和单机的trylock非常相似,如果获取锁失败,那么相关的任务逻辑就不应该继续向前执行。

setnx很适合在高并发场景下,用来争抢一些“唯一”的资源。比如交易撮合系统中卖家发起订单,而多个买家会对其进行并发争抢。这种场景我们没有办法依赖具体的时间来判断先后,因为不管是用户设备的时间,还是分布式场景下的各台机器的时间,都是没有办法在合并后保证正确的时序的。哪怕是我们同一个机房的集群,不同的机器的系统时间可能也会有细微的差别。

所以,我们需要依赖于这些请求到达Redis节点的顺序来做正确的抢锁操作。如果用户的网络环境比较差,那也只能自求多福了。

4 基于ZooKeeper

package main

import (
    "time"

    "github.com/samuel/go-zookeeper/zk"
)

func main() {
    c, _, err := zk.Connect([]string{"127.0.0.1"}, time.Second) //*10)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    l := zk.NewLock(c, "/lock", zk.WorldACL(zk.PermAll))
    err = l.Lock()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    println("lock succ, do your business logic")

    time.Sleep(time.Second * 10)

    // do some thing
    l.Unlock()
    println("unlock succ, finish business logic")
}

基于ZooKeeper的锁与基于Redis的锁的不同之处在于Lock成功之前会一直阻塞,这与我们单机场景中的mutex.Lock很相似。

其原理也是基于临时Sequence节点和watch API,例如我们这里使用的是/lock节点。Lock会在该节点下的节点列表中插入自己的值,只要节点下的子节点发生变化,就会通知所有watch该节点的程序。这时候程序会检查当前节点下最小的子节点的id是否与自己的一致。如果一致,说明加锁成功了。

这种分布式的阻塞锁比较适合分布式任务调度场景,但不适合高频次持锁时间短的抢锁场景。按照Google的Chubby论文里的阐述,基于强一致协议的锁适用于粗粒度的加锁操作。这里的粗粒度指锁占用时间较长。我们在使用时也应思考在自己的业务场景中使用是否合适。

5 基于etcd

etcd是分布式系统中,功能上与ZooKeeper类似的组件,这两年越来越火了。上面基于ZooKeeper我们实现了分布式阻塞锁,基于etcd,也可以实现类似的功能:

package main

import (
    "log"

    "github.com/zieckey/etcdsync"
)

func main() {
    m, err := etcdsync.New("/lock", 10, []string{"http://127.0.0.1:2379"})
    if m == nil || err != nil {
        log.Printf("etcdsync.New failed")
        return
    }
    err = m.Lock()
    if err != nil {
        log.Printf("etcdsync.Lock failed")
        return
    }

    log.Printf("etcdsync.Lock OK")
    log.Printf("Get the lock. Do something here.")

    err = m.Unlock()
    if err != nil {
        log.Printf("etcdsync.Unlock failed")
    } else {
        log.Printf("etcdsync.Unlock OK")
    }
}

etcd中没有像ZooKeeper那样的Sequence节点。所以其锁实现和基于ZooKeeper实现的有所不同。在上述示例代码中使用的etcdsync的Lock流程是:

先检查/lock路径下是否有值,如果有值,说明锁已经被别人抢了

如果没有值,那么写入自己的值。写入成功返回,说明加锁成功。写入时如果节点被其它节点写入过了,那么会导致加锁失败,这时候到 3

watch /lock下的事件,此时陷入阻塞

当/lock路径下发生事件时,当前进程被唤醒。检查发生的事件是否是删除事件(说明锁被持有者主动unlock),或者过期事件(说明锁过期失效)。如果是的话,那么回到 1,走抢锁流程。

值得一提的是,在etcdv3的API中官方已经提供了可以直接使用的锁API,读者可以查阅etcd的文档做进一步的学习。

7 如何选择合适的锁

业务还在单机就可以搞定的量级时,那么按照需求使用任意的单机锁方案就可以。

如果发展到了分布式服务阶段,但业务规模不大,qps很小的情况下,使用哪种锁方案都差不多。如果公司内已有可以使用的ZooKeeper、etcd或者Redis集群,那么就尽量在不引入新的技术栈的情况下满足业务需求。

业务发展到一定量级的话,就需要从多方面来考虑了。首先是你的锁是否在任何恶劣的条件下都不允许数据丢失,如果不允许,那么就不要使用Redis的setnx的简单锁。

对锁数据的可靠性要求极高的话,那只能使用etcd或者ZooKeeper这种通过一致性协议保证数据可靠性的锁方案。但可靠的背面往往都是较低的吞吐量和较高的延迟。需要根据业务的量级对其进行压力测试,以确保分布式锁所使用的etcd或ZooKeeper集群可以承受得住实际的业务请求压力。需要注意的是,etcd和Zookeeper集群是没有办法通过增加节点来提高其性能的。要对其进行横向扩展,只能增加搭建多个集群来支持更多的请求。这会进一步提高对运维和监控的要求。多个集群可能需要引入proxy,没有proxy那就需要业务去根据某个业务id来做分片。如果业务已经上线的情况下做扩展,还要考虑数据的动态迁移。这些都不是容易的事情。

在选择具体的方案时,还是需要多加思考,对风险早做预估。

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