分布式锁的死锁问题及排查方法

分布式锁的死锁问题

死锁的定义与影响

在分布式系统中，死锁是指两个或多个进程（或线程）在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。分布式锁作为协调分布式系统中不同节点资源访问的重要工具，死锁问题一旦发生，会严重影响系统的可用性和性能。

例如，在电商系统的库存扣减场景中，如果多个订单处理服务同时竞争库存锁，发生死锁后，库存无法正常扣减，订单也无法完成，导致整个业务流程停滞，用户体验极差，甚至可能造成数据不一致等严重后果。

分布式锁死锁产生的原因

1. 锁的竞争与循环依赖
   • 以微服务架构为例，假设存在服务 A、B 和 C。服务 A 需要获取锁 L1 和 L2 来完成业务操作，服务 B 需要获取锁 L2 和 L3，服务 C 需要获取锁 L3 和 L1。如果 A 获取了 L1，B 获取了 L2，C 获取了 L3，接下来 A 等待 L2，B 等待 L3，C 等待 L1，就形成了循环依赖，进而导致死锁。
   • 代码示例（以 Java 为例，简化的模拟场景）：

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class DeadlockExample {
    private static final Lock lock1 = new ReentrantLock();
    private static final Lock lock2 = new ReentrantLock();
    private static final Lock lock3 = new ReentrantLock();

    public static void main(String[] args) {
        Thread threadA = new Thread(() -> {
            lock1.lock();
            try {
                System.out.println("Thread A acquired lock1");
                Thread.sleep(100);
                lock2.lock();
                try {
                    System.out.println("Thread A acquired lock2");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    lock2.unlock();
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock1.unlock();
            }
        });

        Thread threadB = new Thread(() -> {
            lock2.lock();
            try {
                System.out.println("Thread B acquired lock2");
                Thread.sleep(100);
                lock3.lock();
                try {
                    System.out.println("Thread B acquired lock3");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    lock3.unlock();
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock2.unlock();
            }
        });

        Thread threadC = new Thread(() -> {
            lock3.lock();
            try {
                System.out.println("Thread C acquired lock3");
                Thread.sleep(100);
                lock1.lock();
                try {
                    System.out.println("Thread C acquired lock1");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    lock1.unlock();
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock3.unlock();
            }
        });

        threadA.start();
        threadB.start();
        threadC.start();
    }
}

• 在上述代码中，虽然不是分布式锁的真实实现，但模拟了类似的锁竞争导致死锁的场景。threadA、threadB 和 threadC 分别尝试以不同顺序获取锁，最终导致死锁。

2. 锁的超时设置不合理
   • 分布式锁通常会设置超时时间，以防止某个节点获取锁后因故障未释放锁而导致其他节点永远无法获取。然而，如果超时时间设置过短，可能会导致在业务操作未完成时锁就被释放，其他节点获取锁后再次进入死锁状态。
   • 例如，在一个文件上传的分布式任务中，任务节点获取锁后开始上传文件，由于网络波动等原因，文件上传时间较长。若锁的超时时间设置为 1 分钟，而文件上传需要 2 分钟，1 分钟后锁超时释放，其他节点又获取锁开始上传，可能导致多个节点在不同阶段都获取锁，最终陷入死锁。
   • 代码示例（以 Redis 分布式锁为例，使用 Jedis 库）：

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisLockTimeoutExample {
    private static final String LOCK_KEY = "file_upload_lock";
    private static final String LOCK_VALUE = "unique_value";
    private static final int TIMEOUT = 60; // 超时时间 60 秒

    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");
        boolean locked = jedis.set(LOCK_KEY, LOCK_VALUE, "NX", "EX", TIMEOUT) != null;
        if (locked) {
            try {
                // 模拟文件上传操作，时间较长
                Thread.sleep(120 * 1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                jedis.del(LOCK_KEY);
            }
        } else {
            System.out.println("Failed to acquire lock");
        }
        jedis.close();
    }
}

• 在这个例子中，如果多个这样的任务同时执行，由于超时时间设置相对文件上传时间过短，就容易出现死锁问题。

3. 节点故障与恢复
   • 当一个持有锁的节点发生故障时，其他节点可能会尝试重新获取锁。如果故障节点恢复后，再次尝试获取锁，并且与其他节点的锁获取顺序形成循环依赖，就可能导致死锁。
   • 例如，在一个分布式数据库的读写操作中，节点 A 持有写锁进行数据更新，此时节点 A 故障，节点 B 和 C 尝试获取写锁。节点 A 恢复后也尝试获取写锁，若获取锁的顺序不当，就可能与 B、C 形成死锁。
   • 代码示例（以 Zookeeper 分布式锁为例，使用 Curator 库，简化模拟故障恢复场景）：

import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;

public class ZkLockNodeFailureExample {
    private static final String ZK_ADDRESS = "localhost:2181";
    private static final String LOCK_PATH = "/database_write_lock";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder()
               .connectString(ZK_ADDRESS)
               .retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3))
               .build();
        client.start();

        InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, LOCK_PATH);

        // 模拟节点获取锁
        boolean acquired = lock.acquire(10, java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS);
        if (acquired) {
            try {
                // 模拟节点故障
                System.exit(0);
            } finally {
                lock.release();
            }
        } else {
            System.out.println("Failed to acquire lock");
        }

        client.close();
    }
}

• 在实际场景中，若故障节点恢复后重新获取锁的逻辑处理不当，就容易与其他节点产生死锁。

分布式锁死锁的排查方法

基于日志分析

1. 记录锁的获取与释放信息
   • 在代码层面，对分布式锁的获取和释放操作进行详细的日志记录。例如，在每次获取锁之前，记录当前节点的标识、获取的锁名称、尝试获取的时间等信息。在成功获取锁和释放锁时，也记录相应的时间和操作结果。
   • 以 Python 使用 Redis 分布式锁为例，使用 Python 的 logging 模块记录日志：

import redis
import logging

logging.basicConfig(level = logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s')
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db = 0)
lock_key = 'example_lock'
lock_value = 'unique_value'

def acquire_lock():
    result = redis_client.set(lock_key, lock_value, nx=True, ex = 60)
    if result:
        logging.info(f'Node {id} acquired lock {lock_key}')
        return True
    else:
        logging.info(f'Node {id} failed to acquire lock {lock_key}')
        return False

def release_lock():
    value = redis_client.get(lock_key)
    if value == lock_value.encode('utf - 8'):
        redis_client.delete(lock_key)
        logging.info(f'Node {id} released lock {lock_key}')

if acquire_lock():
    try:
        # 业务逻辑
        pass
    finally:
        release_lock()

• 通过分析这些日志，可以了解锁的获取顺序、等待时间等关键信息，有助于发现死锁是否由不合理的锁获取顺序导致。

2. 排查异常日志
   • 关注系统运行过程中的异常日志。如果在获取锁或释放锁时出现异常，很可能与死锁问题相关。例如，Redis 连接异常可能导致锁无法正常释放，从而引发死锁。
   • 在上述 Python 代码中，可以添加异常处理和日志记录：

import redis
import logging

logging.basicConfig(level = logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s')
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db = 0)
lock_key = 'example_lock'
lock_value = 'unique_value'

def acquire_lock():
    try:
        result = redis_client.set(lock_key, lock_value, nx=True, ex = 60)
        if result:
            logging.info(f'Node {id} acquired lock {lock_key}')
            return True
        else:
            logging.info(f'Node {id} failed to acquire lock {lock_key}')
            return False
    except redis.RedisError as e:
        logging.error(f'Error acquiring lock: {e}')
        return False

def release_lock():
    try:
        value = redis_client.get(lock_key)
        if value == lock_value.encode('utf - 8'):
            redis_client.delete(lock_key)
            logging.info(f'Node {id} released lock {lock_key}')
    except redis.RedisError as e:
        logging.error(f'Error releasing lock: {e}')

if acquire_lock():
    try:
        # 业务逻辑
        pass
    finally:
        release_lock()

• 分析这些异常日志，能定位到死锁发生时的具体错误，如网络问题导致的 Redis 连接失败等。

利用监控工具

1. 分布式锁监控系统
   • 可以构建专门的分布式锁监控系统，实时监控锁的状态。例如，通过在分布式锁的实现中添加钩子函数，将锁的获取、释放、持有时间等信息发送到监控系统。
   • 以 Java 使用 Redisson 实现分布式锁为例，自定义一个监听器：

import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

public class RedissonLockMonitor {
    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        RLock lock = redisson.getLock("example_lock");
        lock.addListener(new LockListener() {
            @Override
            public void lockAcquired(String lockName) {
                System.out.println("Lock " + lockName + " acquired");
                // 可以将信息发送到监控系统
            }

            @Override
            public void lockReleased(String lockName) {
                System.out.println("Lock " + lockName + " released");
                // 可以将信息发送到监控系统
            }
        });

        lock.lock();
        try {
            // 业务逻辑
        } finally {
            lock.unlock();
        }

        redisson.shutdown();
    }
}

• 监控系统可以以图表等形式展示锁的使用情况，直观地发现长时间持有未释放的锁，以及频繁获取失败的锁，这些都可能是死锁的迹象。

2. 系统性能监控工具
   • 借助通用的系统性能监控工具，如 Prometheus 和 Grafana 等，监控与分布式锁相关的指标。例如，可以监控节点的 CPU 使用率、内存使用率以及网络流量等指标。
   • 在分布式锁死锁发生时，由于节点间的相互等待，可能会导致 CPU 使用率升高，因为节点在不断尝试获取锁。通过在代码中添加相应的指标采集代码，如使用 Micrometer 库在 Spring Boot 应用中采集指标：

import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

@SpringBootApplication
public class DistributedLockMonitoringApplication implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private MeterRegistry meterRegistry;
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    private static final String LOCK_KEY = "example_lock";
    private static final String LOCK_VALUE = "unique_value";

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        Counter lockAcquireCounter = Counter.builder("distributed_lock_acquire")
               .description("Number of distributed lock acquire attempts")
               .register(meterRegistry);
        Counter lockReleaseCounter = Counter.builder("distributed_lock_release")
               .description("Number of distributed lock release attempts")
               .register(meterRegistry);

        boolean locked = (Boolean) redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> {
            lockAcquireCounter.increment();
            return connection.set(LOCK_KEY.getBytes(), LOCK_VALUE.getBytes(), Expiration.seconds(60), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT);
        });

        if (locked) {
            try {
                // 业务逻辑
            } finally {
                lockReleaseCounter.increment();
                redisTemplate.delete(LOCK_KEY);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DistributedLockMonitoringApplication.class, args);
    }
}

• 这些指标可以发送到 Prometheus 进行存储和分析，再通过 Grafana 展示成可视化图表，帮助运维人员及时发现系统性能异常，进而排查死锁问题。

代码审查与模拟测试

1. 代码审查
   • 对分布式锁相关的代码进行全面审查。检查锁的获取和释放逻辑是否正确，是否存在多个地方以不同顺序获取锁的情况。
   • 例如，在审查一段 Java 代码时，查看不同的业务方法中获取锁的逻辑：

public class DistributedLockCodeReview {
    private static final Object lock1 = new Object();
    private static final Object lock2 = new Object();

    public void method1() {
        synchronized (lock1) {
            // 业务逻辑
            synchronized (lock2) {
                // 更多业务逻辑
            }
        }
    }

    public void method2() {
        synchronized (lock2) {
            // 业务逻辑
            synchronized (lock1) {
                // 更多业务逻辑
            }
        }
    }
}

• 在上述代码中，method1 和 method2 以不同顺序获取 lock1 和 lock2，这是潜在的死锁风险点。通过代码审查可以发现并纠正这类问题。

2. 模拟测试
   • 构建模拟测试环境，模拟各种可能导致死锁的场景。例如，模拟多个节点同时竞争锁，设置不同的锁超时时间，以及模拟节点故障与恢复等情况。
   • 以 Go 语言为例，使用 sync.Mutex 模拟分布式锁竞争场景（简化模拟，实际分布式锁实现更复杂）：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)

var lock1 sync.Mutex
var lock2 sync.Mutex

func worker1(wg *sync.WaitGroup) {
    lock1.Lock()
    fmt.Println("Worker 1 acquired lock1")
    time.Sleep(100 * time.Millisecond)
    lock2.Lock()
    fmt.Println("Worker 1 acquired lock2")
    lock2.Unlock()
    lock1.Unlock()
    wg.Done()
}

func worker2(wg *sync.WaitGroup) {
    lock2.Lock()
    fmt.Println("Worker 2 acquired lock2")
    time.Sleep(100 * time.Millisecond)
    lock1.Lock()
    fmt.Println("Worker 2 acquired lock1")
    lock1.Unlock()
    lock2.Unlock()
    wg.Done()
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(2)

    go worker1(&wg)
    go worker2(&wg)

    wg.Wait()
}

• 在这个模拟测试中，可以观察到死锁的发生情况，通过调整代码逻辑，如改变获取锁的顺序等，验证是否能解决死锁问题。同时，也可以通过调整 time.Sleep 的时间来模拟不同的业务执行时间，测试锁超时设置对死锁的影响。

通过上述详细的死锁问题分析和排查方法，可以更有效地发现和解决分布式锁中的死锁问题，保障分布式系统的稳定运行。