分布式锁

• 保证系统的效能：分布式锁能够避免同个任务被多次处理造成的不必要的消耗和成本，比如发送短信通知的时候，我们只需要给同一个号码发送一封，如果没有必要的锁来控制，同一用户可能会收到多次通知，会感到不适，我们也要支付更多的短信费用。

• 保证系统的正确性：分布式锁能够防止并发进程们互相干扰并打乱系统状态，倘若没有并发控制机制的保护，多个进程同时对共享数据进行修改可能会造成分布式系统数据丢失、数据不一致等问题，严重损害系统的正确性。

实现方案

• 锁的获取和释放：分布式锁系统应该提供能够获取和释放锁的机制，并且确保同一时间只有一个节点能够获取到锁，其他节点需要等待锁的释放后再次竞争锁

• 锁超时和自动释放：分布式锁系统可以支持锁的超时机制，即在一定时间内如果未能成功获取到锁，系统会自动释放锁资源，避免锁的持有时间过长，这有助于防止死锁和资源占用过长的情况

• 锁的可重入性：分布式锁系统可以支持锁的可重入特性，即同一个节点在持有锁的情况下可以再次获取相同的锁，而不会被自身持有的锁所阻塞，这样可以避免同一节点由于重入获取锁而导致的死锁问题

• 高性能：分布式锁系统需要具备高性能，能够处理大量的并发请求，并在短时间内完成锁的获取和释放操作，快速响应和低延迟对于确保系统的高吞吐量和良好的用户体验至关重要

• 可靠性和高可用性：分布式锁系统应该是可靠的，能够在节点故障或网络分区等异常情况下继续正常工作，也就是说它应该具备高可用性，以确保在任何时候都能够提供对共享资源的互斥访问

• 可扩展性：分布式锁系统应该具备良好的可扩展性，能够适应不断增长的负载和节点数量。它应该能够有效地处理更多的并发请求，并保持稳定的性能和可靠性

• 管理和监控：分布式锁系统应该提供管理和监控功能，方便管理员进行系统的配置、监测和故障排查，它应该能够记录关键指标和日志，以便进行性能优化和故障排查

1. 分布式锁系统本身也具备一个分布式系统的能力，具有可扩展性、高可用性与数据一致性保证，严格来说它应该是一个分布式存储系统，下面会解释为什么需要存储能力

2. 客户端请求锁的过程，就是竞争向此分布式系统中写入数据的过程，比如上图中，客户端对气球这个“模拟资源”写入 locked，就代表拥有了能够访问气球的锁，其他客户端再去获取气球的锁时，先检查是不是已经被写入 locked，如果是就会被拒绝，直到锁被释放，也就是气球被写入了 idle，这也表明此系统要具备基本的数据存储和检索能力

3. 同一时间，请求同一个模拟资源的客户端只能有一个被允许写入，其他客户端要么阻塞等待，要么被立即返回拒绝信息，读取则不会限制

4. 当模拟资源空闲的时候，如果有阻塞等待的客户端需要被唤醒重新开始竞争，唤醒的过程如果是按照先来后到的顺序，那么就是公平锁，如果是随机唤醒，就是非公平锁

5. 客户端必须要能够被唯一识别，这样才能实现锁的可重入特性，这也能大大减少死锁的概率

6. 因为是分布式系统，就必然存在分布式系统固有的问题，比如通信网络延迟、节点网络分区、客户端突然断开等等问题，这些都需要审慎对待，以免破坏了本系统的可靠性

• 基于异步复制实现的分布式系统，比如 Redis、MySQL 等

• 基于共识算法实现的分布式系统，比如 Zookeeper、Etcd 等

Redis 实现分布式锁的方案

Redis 单节点实现方案

• 获取锁

SET {resource_name} {client_uid} NX PX {expire_time}

resource_name: 在 Redis 中来模拟共享资源的 KEY client_uid: 用来唯一标识每个请求的 VALUE，这个值需保证全局唯一性 NX: 只有当 resource_name 这个 KEY 不存在的时候，才会设置这个 KEY 的 VALUE 为client_uid，这个指令和 SET 操作具有原子性，保证了数据的准确性
PX：设置该 VALUE 的有效时间，单位是豪秒，也就是锁的超时时间，这个指令保证了锁的活性，确保不会出现锁一直被不当持有，无法释放的情况

• 释放锁

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

释放锁采用 Lua 脚本的方式，这样能够保证整个操作的原子性，执行过程为：先检查模拟资源 KEY 的值，确定是不是自己的锁，也就是 VALUE 是不是等于自己的 client_uid，如果不是就不需要继续操作，避免把别人的锁给释放掉，造成数据不一致的情况，如果是自己的锁，则使用 del 命令释放锁

• 节点宕机会造成系统不可用，如果 Redis 没有设置持久化，或者持久化设置不正确，从失败中恢复的时候可能会导致丢失部分锁的状态，让整个系统的正确性无法保证

• 假如客户端持有锁之后进入休眠或者阻塞状态（比如长时间 GC、IO 阻塞等），Redis 自动将其锁失效，随即锁被其他进程获得，然后当客户端恢复的时候，依然觉得自己持有锁，对共享资源进行操作，这个时候会出现锁失效的情况，违背了同步互斥访问的基础功能性保证

Redlock 算法

1. 客户端获取当前的毫秒时间戳

2. 客户端尝试使用上面单机的方法依次从 个节点获取锁，每次尝试都使用同样的 resource_name和client_uid 。此时，需要注意的是客户端应该在获取锁的时候设置一个超时时间且这个时间应该小于锁的有效期 expire_time ，目的是为了不在已经宕机的节点浪费时间，影响获取锁的效率。

3. 当完成对所有节点的尝试，客户端使用当前毫秒时间戳 计算获取锁所花费的时间，即 。当且仅当客户端成功在大多数节点（即 个节点）获取到锁且花费的时间 小于锁的有效期expire_time，才认为客户端成功获取锁。

4. 当客户端成功获取锁时，锁的有效期应该为原本设定的过期时间expire_time 减去获取锁花费的时间 ，考虑到客户端们本地时间的些许偏移，锁最小的有效期应该是 MIN_VALIDITY = TTL - (T2-T1) - CLOCK_DRIFT

5. 当客户端没有成功获取锁，应当对所有节点执行释放锁的操作，即单节点释放锁的 Lua 脚本，此步必不可少，为了不阻碍别的客户端获取锁。如果当失败之后需要重试，客户端仍需执行第五步，且可以间隔随机时间之后再尝试，避免同一时间获取锁的客户端过多，导致大家都无法获取到大多数节点的锁，最终均无法成功获取锁。

粗鄙的实现 - 出自本人

GitHub - wynn5a/distributed-locks: Distributed lock implements using Redis and ZooKeeper

Distributed lock implements using Redis and ZooKeeper - GitHub - wynn5a/distributed-locks: Distributed lock implements using Redis and ZooKeeper

https://github.com/wynn5a/distributed-locks/tree/master

精巧的实现 - 出自 Redisson

GitHub - redisson/redisson: Redisson - Easy Redis Java client with features of In-Memory Data Grid. Over 50 Redis based Java objects and services: Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, Deque, Semaphore, Lock, AtomicLong, Map Reduce, Publish / Subscribe, Bloom filter, Spring Cache, Tomcat, Scheduler, JCache API, Hibernate, MyBatis, RPC, local cache ...

Redisson - Easy Redis Java client with features of In-Memory Data Grid. Over 50 Redis based Java objects and services: Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, Deque, Semaphore, Lock, AtomicLong...

https://github.com/redisson/redisson/tree/master

RedissonLock

获取锁

--[[ 
KEYS[1] 就是上文的 resouce_name 
ARGV[1] 就是上文的 expire_time
ARGV[2] 就是上文的 client_uid
--]]
if ((redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) or (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1)) then 
  -- 如果 KEY 不存在，或者 KEY 和 FIELD 都在 HSET 里面了，
  -- 说明没有人获取锁，或者自己已经获取锁
	redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); -- 如果不存在就加入 HSET，VALUE 为 1，如果存在给他的值 +1
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); -- 更新 KEY 的过期时间
  return nil; 
end; 
return redis.call('pttl', KEYS[1]); -- 获取失败，查询剩余时间

锁的释放

--[[
KEYS[resouce_name, channel_for_resouce_name]
ARGV[unlock_message(0), expire_time, client_uid, PUBLISH(or SPUBLISH)]
--]]

if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then 
  return nil;-- 如果锁不是自己持有的，万万不可以轻举妄动，返回空
end; 
-- 判断是不是被多次重入，因为每次获取锁的时候，都会给这个 field 加上 1，
-- 释放的时候 -1
local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); 
if (counter > 0) then -- 说明还没有完全释放
redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); -- 更新过期时间
return 0; -- 返回操作没有成功
else -- 说明已经完全释放了
redis.call('del', KEYS[1]); -- 直接删掉完事儿
redis.call(ARGV[4], KEYS[2], ARGV[1]); -- 通知订阅这个 channel 的各位客户端，可以竞争了
return 1; -- 返回操作成功
end; 
return nil;

总结