当前位置：首页 > news >正文

【腾讯云 Cloud Studio 实战训练营】Redisgo_task 分布式锁实现

news 2025/12/22 14:52:15

文章目录

前言
- 问题场景
- 腾讯云 Cloud Studio
Redisgo_task
- 长短类型分布式场景介绍
- Redisgo_task实现原理
- - SetNx(value+expire)原子性
  - 子协程Done()时间点
  - 子协程中的Ticker
- Redisgo_task唯一外部依赖
- Redisgo_task Lock结构
- Redisgo_task架构健壮性设计
- - Redisgo_task可扩展性
  - Redisgo_task灵活性
  - Redisgo_task可读性
  - Redisgo_task健壮性
- Redisgo_task性能指标
- Q&A
- 附：
- - 产品设计思路借鉴

前言

问题场景

随着云技术的成熟，各大厂商为提升服务质量、降低生产成本、加快产品迭代效率，都提倡服务上云，分享云技术带来的便利。

而作为开发人员，总会被这样的问题时不时烦恼：接手或搭建项目时，由于自身机器的环境变量、sdk 包版本、等因素，导致服务无法正常启动、或者是在本地搭建环境需要依赖多种基础存储、组件，小小的 Mac 几G的存储完全 Hold 不住，尤其涉及算法同学感受极深、或者压根都不想把公司的代码库放到自己的电脑上，弄的公私不分…
在这里插入图片描述

其实，不光是研发人员，领导们也很纠结，怕存在代码泄漏、等安全问题。

针对这种特有场景，云提供了一种简单、便捷的解决方案。在解决研发问题的同时，也规避了某中安全问题，甚至提升了功能交付效率。

下面给大家介绍腾讯云 Cloud Studio ，一种 “在线编程 · AI-辅助开发” 云上工具。

腾讯云 Cloud Studio

官网地址：https://wx.cloudstudio.net/dashboard/workspace

在这里插入图片描述
在现阶段提供的模版中，存在 30+ 的初始模版，包含框架模板、云原生模板、建站模板多种代码库。在功能完全对齐传统的 IDE 模式的基础上，提供 AI 智能组件支持，进一步解放研发的成本。

Redisgo_task

一款基于Goland语言实现的Redis分布式锁产品，支持百万级实例/协程并发，适用于各种常见的分布式场景。

在这里插入图片描述

长短类型分布式场景介绍

目前业务中分布式锁场景依据任务对象所需的Occupied Time可分为两种：短任务类型、长任务类型。

长任务类型

任务A需要在很长的一段时间占有锁，这个时间未知，直至任务A结束，甚至特殊情况下A的周期为业务的全生命周期，才能释放锁，再供任务A/B/C/D/争抢；

短任务类型

任务A在极短的时间内可完成，可在已知的时12:12:10间阈值内，释放锁，再供任务A/B/C/D/争抢；

实质上

两种类型都是对分布式场景下公共资源的一致性保证；

功能上

长任务类型更倾向于实现某单实例的动态切换，如解决实例单点问题等；

短任务类型更倾向于对时刻高并发的限制，如短时间内的流量控制等

Redisgo_task两种任务类型都支持。

Redisgo_task实现原理

基于Redis SetNx()方法进行封装，创建子协程监听任务执行状态，任务执行中频次拉取Luck的Expire，当Expire在配置的阈值范围内，持续增加Expire，从而确保Luck在任务进行中不会过期。

SetNx(value+expire)原子性

lock.Conn.Do(“SET”, lock.Key, lock.Token, “EX”, int(lock.TimeOut), “NX”)

子协程Done()时间点

由doneCh <-chan struct{} Channel阻塞控制，在Unlock()中会出发Close()信号

子协程中的Ticker

通过Ticker，持续进行Expire Add操作，可有效避免阻塞及单次Expire Add失败的场景，且有效验证当前锁状态，及时Stop

Redisgo_task唯一外部依赖

dir:config/redisgo_task.toml
[redis]
host = "10.13.40.145:26380"
key = “Redisgo_Task_Consul_Lock_key"
# value = "8292884c-a7a7-0050-9778-e47362a8f578"
# expire = "500ms"
# retries = "10ms"
# cron = "10ms"

Redisgo_task Lock结构

type RedisLock struct {Host           stringExpire         time.DurationKey            stringValue          stringConn           redis.ConnCron           time.DurationTries          time.DurationDoneExpireChan chan struct{}
}
#expire-锁默认expire「单位s」
#retries重试获取锁间隔
#cron 持续增加expire频次

Redisgo_task架构健壮性设计

考量到产品架构在实用中的健壮性，针对产品的整体架构设计，对实现过程做出了一下方向的调整：

Redisgo_task可扩展性

对功能实现过程依赖的参数，及功能函数进行封装成不同程度的Struct、Interface，方便后期功能扩展

Redisgo_task灵活性

对产品功能涉及到的主要环节阈值拆分，抽象为依赖，支持外部配置化，且作为唯一入口，依据实际场景调整，保证配置的灵活性及功能最细粒度的控制

Redisgo_task可读性

在产品功能实现过程中，添加完整的日志输出，确保逻辑的清晰可读，降低产品的上手难度

Redisgo_task健壮性

在产品功能实现过程中，添加并进行了充分的单元测试

package lockimport ("fmt""testing"
)func TestRetriesTime(t *testing.T) {var testTry = NewRetry(0,0,false)fmt.Printf("Test 1 res:%v\n", testTry.RetriesTime())fmt.Printf("Test 2 res:%v\n", testTry.RetriesTime())fmt.Printf("Test 3 res:%v\n", testTry.RetriesTime())fmt.Printf("Test 4 res:%v\n", testTry.RetriesTime())fmt.Printf("Test 5 res:%v\n", testTry.RetriesTime())fmt.Printf("Test 6 res:%v\n", testTry.RetriesTime())}

Redisgo_task性能指标

在数据量、实例数量两个维度验证：在高并发场景下每个实例获得锁的成功率一致；

实验分为三组，分别为样本一、样本二、样本三如下图；

在这里插入图片描述

样本一中数据规模每组在10+，较少，两组成功率相差4.2%，无法体现在双实例下，每个实例成功率一致的目标；

样本二中数据规模每组在3w+，尚可，三组成功率均差在0.2%，已经十分接近目标；

样本三中数据规模每组在1w+，尚可，四组成功率均差在0.0025%，可以验证并发场景下，实例强锁成功率均等；

Q&A

1、任务执行时长未知，如何保证任务期间，持续占有锁/？

任务占有锁，会启子协程频次监听锁TTL，在可控粒度下，持续保障锁的Expire延长更新。

2、主任务结束，如何终止ReExpire子协程终止/？

关联Goland中协程通信，项目实现中采用Channel/Close()方案实现。

Of crouse，ctx context/Done方案也可行。

3、当并发场景下，会不会出现任务A占有锁的同时，Expire时间到期，锁被任务B占用/？

较低的概率会出现这种问题。

当默认Expire时间内ReExpire策略无数次失败，才会导致锁到期自动释放，被其他任务占用。

4、如何解决1中，任务A假锁，任务B真锁，A执行结束又将Key删除，破坏任务B的问题/？

在Unlock()实现中，做del操作之前会进行Value的校验，匹配时进行del操作，且通过Lua脚本保证原子性。

5、ReExpire逻辑在短类型场景中，是否没必要存在/？

ReExpire逻辑是为兼容长类型场景设计，在短类型场景中不影响业务逻辑正常进行。

附：

GitHub：https://github.com/weiyanyanyan/redisgo_task

产品设计思路借鉴

Consul分布式中Luck()/Unluck()实现原理

Redis大型网站高并发场景下分布式锁实现原理

重试设计之二进制指数退避算法