在分布式系統(tǒng)中，各個進程（本文使用進程來描述分布式系統(tǒng)中的運行主體，它們可以在同一個物理節(jié)點上也可以在不同的物理節(jié)點上）相互之間通常是需要協(xié)調(diào)進行運作的，有時是不同進程所處理的數(shù)據(jù)有依賴關(guān)系，必須按照一定的次序進行處理，有時是在一些特定的時間需要某個進程處理某些事務(wù)等等，人們通常會使用分布式鎖、選舉算法等技術(shù)來協(xié)調(diào)各個進程之間的行為。因為分布式系統(tǒng)本身的復(fù)雜特性，以及對于容錯性的要求，這些技術(shù)通常是重量級的，比如 Paxos 算法，欺負選舉算法，ZooKeeper 等，側(cè)重于消息的通信而不是共享內(nèi)存，通常也是出了名的復(fù)雜和難以理解，當在具體的實現(xiàn)和實施中遇到問題時都是一個挑戰(zhàn)。
Redis 經(jīng)常被人們認為是一種 NoSQL 軟件，但其本質(zhì)上是一種分布式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器軟件，提供了一個分布式的基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲服務(wù)。在實現(xiàn)上，僅使用一個線程來處理具體的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，保證它的數(shù)據(jù)操作命令的原子特性；它同時還支持基于 Lua 的腳本，每個 Redis 實例使用同一個 Lua 解釋器來解釋運行 Lua 腳本，從而 Lua 腳本也具備了原子特性，這種原子操作的特性使得基于共享內(nèi)存模式的分布式系統(tǒng)的協(xié)調(diào)方式成了可能，而且具備了很大的吸引力，和復(fù)雜的基于消息的機制不同，基于共享內(nèi)存的模式對于很多技術(shù)人員來說明顯容易理解的多，特別是那些已經(jīng)了解多線程或多進程技術(shù)的人。在具體實踐中，也并不是所有的分布式系統(tǒng)都像分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)那樣需要嚴格的模型的，而所使用的技術(shù)也不一定全部需要有堅實的理論基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)證明，這就使得基于 Redis 來實現(xiàn)分布式系統(tǒng)的協(xié)調(diào)技術(shù)具備了一定的實用價值，實際上，人們也已經(jīng)進行了不少嘗試。本文就其中的一些協(xié)調(diào)技術(shù)進行介紹。
signal/wait 操作
在分布式系統(tǒng)中，有些進程需要等待其它進程的狀態(tài)的改變，或者通知其它進程自己的狀態(tài)的改變，比如，進程之間有操作上的依賴次序時，就有進程需要等待，有進程需要發(fā)射信號通知等待的進程進行后續(xù)的操作，這些工作可以通過 Redis 的 Pub/Sub 系列命令來完成，比如：
復(fù)制代碼 代碼如下:
import redis, time
rc = redis.Redis()
def wait( wait_for ):
ps = rc.pubsub()
ps.subscribe( wait_for )
ps.get_message()
wait_msg = None
while True:
msg = ps.get_message()
if msg and msg['type'] == 'message':
wait_msg = msg
break
time.sleep(0.001)
ps.close()
return wait_msgdef
signal_broadcast( wait_in, data ):
wait_count = rc.publish(wait_in, data)
return wait_count
用這個方法很容易進行擴展實現(xiàn)其它的等待策略，比如 try wait，wait 超時，wait 多個信號時是要等待全部信號還是任意一個信號到達即可返回等等。因為 Redis 本身支持基于模式匹配的消息訂閱（使用 psubscribe 命令），設(shè)置 wait 信號時也可以通過模式匹配的方式進行。
和其它的數(shù)據(jù)操作不同，訂閱消息是即時易逝的，不在內(nèi)存中保存，不進行持久化保存，如果客戶端到服務(wù)端的連接斷開的話也是不會重發(fā)的，但是在配置了 master/slave 節(jié)點的情況下，會把 publish 命令同步到 slave 節(jié)點上，這樣我們就可以同時在 master 以及 slave 節(jié)點的連接上訂閱某個頻道，從而可以同時接收到發(fā)布者發(fā)布的消息，即使 master 在使用過程中出故障，或者到 master 的連接出了故障，我們?nèi)匀荒軌驈?slave 節(jié)點獲得訂閱的消息，從而獲得更好的魯棒性。另外，因為數(shù)據(jù)不用寫入磁盤，這種方法在性能上也是有優(yōu)勢的。
上面的方法中信號是廣播的，所有在 wait 的進程都會收到信號，如果要將信號設(shè)置成單播，只允許其中一個收到信號，則可以通過約定頻道名稱模式的方式來實現(xiàn)，比如：
頻道名稱 = 頻道名前綴 (channel) + 訂閱者全局唯一 ID(myid)
其中唯一 ID 可以是 UUID，也可以是一個隨機數(shù)字符串，確保全局唯一即可。在發(fā)送 signal 之前先使用“pubsub channels channel*”命令獲得所有的訂閱者訂閱的頻道，然后發(fā)送信號給其中一個隨機指定的頻道；等待的時候需要傳遞自己的唯一 ID，將頻道名前綴和唯一 ID 合并為一個頻道名稱，然后同前面例子一樣進行 wait。示例如下：
復(fù)制代碼 代碼如下:
import random
single_cast_script="""
local channels = redis.call('pubsub', 'channels', ARGV[1]..'*');
if #channels == 0
then
return 0;
end;
local index= math.mod(math.floor(tonumber(ARGV[2])), #channels) + 1;
return redis.call( 'publish', channels[index], ARGV[3]); """
def wait_single( channel, myid):
return wait( channel + myid )
def signal_single( channel, data):
rand_num = int(random.random() * 65535)
return rc.eval( single_cast_script, 0, channel, str(rand_num), str(data) )
分布式鎖 Distributed Locks
分布式鎖的實現(xiàn)是人們探索的比較多的一個方向，在 Redis 的官方網(wǎng)站上專門有一篇文檔介紹基于 Redis 的分布式鎖，其中提出了 Redlock 算法，并列出了多種語言的實現(xiàn)案例，這里作一簡要介紹。
Redlock 算法著眼于滿足分布式鎖的三個要素：
安全性：保證互斥，任何時間至多只有一個客戶端可以持有鎖
免死鎖：即使當前持有鎖的客戶端崩潰或者從集群中被分開了，其它客戶端最終總是能夠獲得鎖。
容錯性：只要大部分的 Redis 節(jié)點在線，那么客戶端就能夠獲取和釋放鎖。
鎖的一個簡單直接的實現(xiàn)方法就是用 SET NX 命令設(shè)置一個設(shè)定了存活周期 TTL 的 Key 來獲取鎖，通過刪除 Key 來釋放鎖，通過存活周期來保證避免死鎖。不過這個方法存在單點故障風險，如果部署了 master/slave 節(jié)點，則在特定條件下可能會導(dǎo)致安全性方面的沖突，比如：
- 客戶端 A 從 master 節(jié)點獲得鎖
- master 節(jié)點在將 key 復(fù)制到 slave 節(jié)點之前崩潰了
- slave 節(jié)點提升為新的 master 節(jié)點
- 客戶端 B 從新的 master 節(jié)點獲得了鎖，而這個鎖實際上已經(jīng)由客戶端 A 所持有，導(dǎo)致了系統(tǒng)中有兩個客戶端在同一時間段內(nèi)持有同一個互斥鎖，破壞了互斥鎖的安全性。
在 Redlock 算法中，通過類似于下面這樣的命令進行加鎖：
復(fù)制代碼 代碼如下:
SET resource_name my_random_value NX PX 30000
這里的 my_random_value 為全局不同的隨機數(shù)，每個客戶端需要自己產(chǎn)生這個隨機數(shù)并且記住它，后面解鎖的時候需要用到它。
解鎖則需要通過一個 Lua 腳本來執(zhí)行，不能簡單地直接刪除 Key，否則可能會把別人持有的鎖給釋放了：
復(fù)制代碼 代碼如下:
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return
redis.call("del",KEYS[1])else return 0end
這個 ARGV[1] 的值就是前面加鎖的時候的 my_random_value 的值。
如果需要更好的容錯性，可以建立一個有 N（N 為奇數(shù)）個相互獨立完備的 Redis 冗余節(jié)點的集群，這種情況下，一個客戶端獲得鎖和釋放鎖的算法如下：
先獲取當前時間戳 timestamp_1，以毫秒為單位。
以相同的 Key 和隨機數(shù)值，依次從 N 個節(jié)點獲取鎖，每次獲取鎖都設(shè)置一個超時，超時時限要保證小于所有節(jié)點上該鎖的自動釋放時間，以免在某個節(jié)點上耗時過長，通常都設(shè)的比較短。
客戶端將當前時間戳減去第一步中的時間戳 timestamp_1，計算獲取鎖總消耗時間。只有當客戶端獲得了半數(shù)以上節(jié)點的鎖，而且總耗時少于鎖存活時間，該客戶端才被認為已經(jīng)成功獲得了鎖。
如果獲得了鎖，則其存活時間為開始預(yù)設(shè)鎖存活時間減去獲取鎖總耗時間。
如果客戶端不能獲得鎖，則應(yīng)該馬上在所有節(jié)點上解鎖。
如果要重試，則在隨機延時之后重新去獲取鎖。
獲得了鎖的客戶端要釋放鎖，簡單地在所有節(jié)點上解鎖即可。
Redlock 算法不需要保證 Redis 節(jié)點之間的時鐘是同步的（不論是物理時鐘還是邏輯時鐘），這點和傳統(tǒng)的一些基于同步時鐘的分布式鎖算法有所不同。Redlock 算法的具體的細節(jié)可以參閱 Redis 的官方文檔，以及文檔中列出的多種語言版本的實現(xiàn)。
選舉算法
在分布式系統(tǒng)中，經(jīng)常會有些事務(wù)是需要在某個時間段內(nèi)由一個進程來完成，或者由一個進程作為 leader 來協(xié)調(diào)其它的進程，這個時候就需要用到選舉算法，傳統(tǒng)的選舉算法有欺負選舉算法（霸道選舉算法）、環(huán)選舉算法、Paxos 算法、Zab 算法 (ZooKeeper) 等，這些算法有些依賴于消息的可靠傳遞以及時鐘同步，有些過于復(fù)雜，難以實現(xiàn)和驗證。新的 Raft 算法相比較其它算法來說已經(jīng)容易了很多，不過它仍然需要依賴心跳廣播和邏輯時鐘，leader 需要不斷地向 follower 廣播消息來維持從屬關(guān)系，節(jié)點擴展時也需要其它算法配合。
選舉算法和分布式鎖有點類似，任意時刻最多只能有一個 leader 資源。當然，我們也可以用前面描述的分布式鎖來實現(xiàn)，設(shè)置一個 leader 資源，獲得這個資源鎖的為 leader，鎖的生命周期過了之后，再重新競爭這個資源鎖。這是一種競爭性的算法，這個方法會導(dǎo)致有比較多的空檔期內(nèi)沒有 leader 的情況，也不好實現(xiàn) leader 的連任，而 leader 的連任是有比較大的好處的，比如 leader 執(zhí)行任務(wù)可以比較準時一些，查看日志以及排查問題的時候也方便很多，如果我們需要一個算法實現(xiàn) leader 可以連任，那么可以采用這樣的方法：
復(fù)制代碼 代碼如下:
import redis
rc = redis.Redis()
local_selector = 0def master():
global local_selector
master_selector = rc.incr('master_selector')
if master_selector == 1:
# initial / restarted
local_selector = master_selector
else:
if local_selector > 0: # I'm the master before
if local_selector > master_selector: # lost, maybe the db is fail-overed.
local_selector = 0
else: # continue to be the master
local_selector = master_selector
if local_selector > 0: # I'm the current master
rc.expire('master_selector', 20) return local_selector > 0
這個算法鼓勵連任，只有當前的 leader 發(fā)生故障或者執(zhí)行某個任務(wù)所耗時間超過了任期、或者 Redis 節(jié)點發(fā)生故障恢復(fù)之后才需要重新選舉出新的 leader。在 master/slave 模式下，如果 master 節(jié)點發(fā)生故障，某個 slave 節(jié)點提升為新的 master 節(jié)點，即使當時 master_selector 值尚未能同步成功，也不會導(dǎo)致出現(xiàn)兩個 leader 的情況。如果某個 leader 一直連任，則 master_selector 的值會一直遞增下去，考慮到 master_selector 是一個 64 位的整型類型，在可預(yù)見的時間內(nèi)是不可能溢出的，加上每次進行 leader 更換的時候 master_selector 會重置為從 1 開始，這種遞增的方式是可以接受的，但是碰到 Redis 客戶端（比如 Node.js）不支持 64 位整型類型的時候就需要針對這種情況作處理。如果當前 leader 進程處理時間超過了任期，則其它進程可以重新生成新的 leader 進程，老的 leader 進程處理完畢事務(wù)后，如果新的 leader 的進程經(jīng)歷的任期次數(shù)超過或等于老的 leader 進程的任期次數(shù)，則可能會出現(xiàn)兩個 leader 進程，為了避免這種情況，每個 leader 進程在處理完任期事務(wù)之后都應(yīng)該檢查一下自己的處理時間是否超過了任期，如果超過了任期，則應(yīng)當先設(shè)置 local_selector 為 0 之后再調(diào)用 master 檢查自己是否是 leader 進程。
消息隊列
消息隊列是分布式系統(tǒng)之間的通信基本設(shè)施，通過消息可以構(gòu)造復(fù)雜的進程間的協(xié)調(diào)操作和互操作。Redis 也提供了構(gòu)造消息隊列的原語，比如 Pub/Sub 系列命令，就提供了基于訂閱/發(fā)布模式的消息收發(fā)方法，但是 Pub/Sub 消息并不在 Redis 內(nèi)保持，從而也就沒有進行持久化，適用于所傳輸?shù)南⒓词箒G失了也沒有關(guān)系的場景。
如果要考慮到持久化，則可以考慮 list 系列操作命令，用 PUSH 系列命令（LPUSH, RPUSH 等）推送消息到某個 list，用 POP 系列命令（LPOP, RPOP,BLPOP,BRPOP 等）獲取某個 list 上的消息，通過不同的組合方式可以得到 FIFO，F(xiàn)ILO，比如：
復(fù)制代碼 代碼如下:
import redis
rc = redis.Redis()
def fifo_push(q, data):
rc.lpush(q, data)
def fifo_pop(q):
return rc.rpop(q)
def filo_push(q, data):
rc.lpush(q, data)
def filo_pop(q):
return rc.lpop(q)
如果用 BLPOP,BRPOP 命令替代 LPOP, RPOP，則在 list 為空的時候還支持阻塞等待。不過，即使按照這種方式實現(xiàn)了持久化，如果在 POP 消息返回的時候網(wǎng)絡(luò)故障，則依然會發(fā)生消息丟失，針對這種需求 Redis 提供了 RPOPLPUSH 和 BRPOPLPUSH 命令來先將提取的消息保存在另外一個 list 中，客戶端可以先從這個 list 查看和處理消息數(shù)據(jù)，處理完畢之后再從這個 list 中刪除消息數(shù)據(jù)，從而確保了消息不會丟失，示例如下：
復(fù)制代碼 代碼如下:
def safe_fifo_push(q, data):
rc.lpush(q, data)
def safe_fifo_pop(q, cache):
msg = rc.rpoplpush(q, cache) # check and do something on msg
rc.lrem(cache, 1) # remove the msg in cache list. return msg
如果使用 BRPOPLPUSH 命令替代 RPOPLPUSH 命令，則可以在 q 為空的時候阻塞等待。
您可能感興趣的文章:- 基于Redis實現(xiàn)分布式鎖以及任務(wù)隊列
- redis中使用java腳本實現(xiàn)分布式鎖
- Redis上實現(xiàn)分布式鎖以提高性能的方案研究
- Redis數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)分布式鎖的方法
- 詳解Java如何實現(xiàn)基于Redis的分布式鎖
- 在Redis數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)分布式速率限制的方法
- redis 隊列操作的例子(php)
- php中使用redis隊列操作實例代碼
- 詳解Redis用鏈表實現(xiàn)消息隊列
- Redis實現(xiàn)分布式隊列淺析
