系列文章目录
Java项目对接redis，客户端是选Redisson、Lettuce还是Jedis？
由Redis引发的分布式锁探讨
- 系列文章目录
- 一、什么是分布式锁？
- 二、Redis分布式锁的几种实现
- 1. 简单分布式锁
- 2. Redlock
- 三、Redis 锁的问题
- 1. 互斥失效
- 2. 时钟偏移
- 四、与其他分布式锁相比
开发同学都知道，在分布式系统中，为了保证多个机器并发操作的数据一致性，常常需要使用分布式锁机制。常用的比如数据库锁，ZK锁，Reis锁等等，今天我们就探讨下Redis分布式锁，说说他的实现原理和应用场景，并介绍如何正确使用分布式锁来解决并发问题
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一、什么是分布式锁？
其实分布式锁并不是特指某个组件，而是对某些组件的用法，能够起到锁的作用。与我们之前讲的单体应用内部的锁，功能都是一致的。只不过在单体应用中，竞争锁的是各个线程，而在分布式场景下的锁，竞争锁的就是各个分布式应用了，如下：
所以说，分布式锁是一种机制，用于协调分布式系统中多个节点对共享资源的访问，保证资源的一致性和并发操作的正确性
二、Redis分布式锁的几种实现
一般我们利用Redis来作为分布式锁，有两种使用方式，一种是基于SETNX的简单锁，这种锁只需要一个redis实例就好，简单易学。另一种则是更高可用的RedLock机制，但这种方案要求至少要有一个Redis集群，成本更高，使用也更复杂。
1. 简单分布式锁
Redis提供了一系列的原子操作指令，例如SETNX（SET if Not eXists - 如果不存在，则设置）可以实现原子的锁获取操作，保证在并发情况下只有一个客户端能够成功获取锁。
基于SETNX命令实现的简单分布式锁：使用SETNX命令设置一个键值对，当键不存在时，设置成功并获取锁；当键存在时，表示锁已经被其他节点获取
// 成功设置返回1
setnx zhanfu aa
1
// 设置失败返回0
setnx zhanfu bb
0// 删除锁
del zhanfu
1
基于此，抢锁使用setnx， 释放锁使用del。这样就完成了一个基本的锁功能。
但是我们不难发现如果我们最后忘记释放锁，或者释放锁的过程出现问题，那将导致这个锁一直存在。因此合理的操作应该是以NX参数去使用SET命令
// ex 20 指的是20秒后自动过期，这个值要结合业务来设定，至少要保证业务能做完
set zhanfu aa ex 20 nx
这里SET命令设置锁过期时间，这样我们就可以通过设置合理的过期时间来避免锁无法释放的问题。当然这样一来，又可能出现A业务执行时间过长，导致锁被自动删除后，再被B获取到，而A执行完业务代码上又执行删除锁，导致误删的问题，所以一般上锁的值都是一个独有的uuid，而删除则是在Lua脚本里先判断锁是否仍由自己占有，再进行删除
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] thenreturn redis.call("del",KEYS[1])
elsereturn 0
end
2. Redlock
但是我们很明显能注意到，Redis的简单锁基于单实例Redis，在面对Redis集群时，Redis实例间一旦数据不一致，就很难处理，或者单实例宕机了，那就无法使用了，那么多实例的场景下该怎么办呢？
所以，Redlock是一种针对多实例的分布式锁算法，原理基于Quorum机制，即多数派机制，他的核心思想是通过在多个节点上创建相同的锁，并使用Redis的原子操作来保证原子性，看最后上锁的成功的节点数是否超过总节点数的1/2
Quorum机制的核心在于定义三个参数：N、W、R。其中，N表示副本的总数，W表示成功写入操作所需的副本数量，R表示成功读取操作所需的副本数量（设计时需保证W + R > N）。当进行写入操作时，只要W个副本成功写入，操作即被认为成功。读取操作时，只要R个副本返回数据，即可保证读取到的是最新的数据。
比方说一共有7个副本，一次成功更新了5个，那么至少需要读取3个副本的数据，才可以保证读到了最新的数据。
而对于Redis集群而言，写操作则是要超过一半的实例成功才行，具体步骤如下：
- 获取当前时间戳。
依次向多个Redis节点发送SETNX命令，尝试在每个节点上创建一个带有过期时间（比如10秒）的锁。锁的键是一个唯一标识符，值是当前节点的标识符。- 获取锁的操作还有一个超时时间，它要远小于锁的过期时间，一般是几十毫秒量级。客户端在向某个Redis节点获取锁失败以后，不管是超时还是真的失败了，应该立即尝试下一个Redis节点。
- 计算整个获取锁的过程总共消耗了多长时间，计算方法是用当前时间减去第1步记录的时间，计算成功获取锁的节点数（Quorum）。如果成功获取锁的节点数小于半数，则认为获取锁失败，返回错误。
- 如果成功获取锁的节点数大于等于半数，且获取锁的时间小于锁的过期时间，则认为获取锁成功。
- 如果获取锁成功，则返回锁的标识符和过期时间。如果获取锁失败，则在所有节点上通过LUA执行DEL命令，释放已创建的锁。
通过以上步骤，Redlock 算法可以比较可靠地在Redis集群里实现分布式锁。
三、Redis 锁的问题
1. 互斥失效
但是 Redlock 尽管在集群里实现了分布式锁，可不难看出，他的设计上仍有不少异常情况难以处理（有些问题单例Redis上也有，所以统称为Redis锁问题）。也曾引发起广泛的讨论，比如下面这种场景
- 客户端1在获得锁
- 客户端1之后发生了很长时间的GC pause，在此期间，它获得的锁过期了。
- 而客户端2获得了锁。
- 客户端1从GC pause中恢复过来的时候，它不知道自己持有的锁已经过期了
- 客户端1， 客户端2都认为自己获得了锁，进而都去操作共享数据了。
而这种场景下，原作者的意思是在对共享资源进行操作前，都进行一个版本校验来解决，也即带上一个token，然后通过CAS来确保操作共享资源时，自己的token是最新的。但问题是，如果共享资源可以提供原子性的CAS的能力，自己就具备了互斥能力，似乎就没必要使用分布式锁了。
2. 时钟偏移
另外一个显著的问题是， Redlock 需要依赖系统时间来计算锁的过期时间和判断锁的有效性。如果发生了时钟偏移（不同节点之间的时间存在较大的偏差），可能会导致锁的有效性错误判断。
尤其是针对一种时钟跳跃的情况，就是某些节点的时钟突然产生了较大的变动，将直接影响到Redis的锁过期的问题，
对于这些问题，分布式系统专家Martin Kleppmann 的意见是：如果是为了效率(efficiency)而使用分布式锁，允许锁的偶尔失效，那么使用单Redis节点的锁方案就足够了，简单而且效率高。Redlock则是个过重的实现(heavyweight)。
如果是为了正确性(correctness)在很严肃的场合使用分布式锁，那么不要使用Redlock。它不是建立在异步模型上的一个足够强的算法，它对于系统模型的假设中包含很多危险的成分(对于timing)。而且，它没有一个机制能够提供fencing token。
也正由于体验不佳，我们前面提到过的Redission 客户端已经将 Redlock的使用废弃了.
四、与其他分布式锁相比
除了Redis，常用的分布式锁还有 ZooKeeper 和 数据库，严格的说分布式锁并不是某个组件，而是一个机制与用法，所以很多组件都能当作分布式锁来用，我们可以从这几个角度来考量：
| – | 性能 | 可靠性 | 功能特性 | 使用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Redis | 是一个内存数据库，因此读写速度非常快，适用于高并发场景 | 通过复制和持久化来确保数据的可靠性，即使发生故障，也可以通过故障转移来保证服务的可用性 | 提供了丰富的数据结构和功能，如发布/订阅、事务、Lua脚本 | 适用于高并发的场景，如秒杀、抢购等需要快速响应的业务 |
| ZooKeeper | 通过主节点选举和写操作的持久化，保证了数据的一致性，但相对于Redis来说，性能较差 | 使用ZAB协议来提供高可用的分布式一致性。它的选举机制和写操作持久化确保了数据的一致性和可靠性 | 提供了分布式锁之外的更多功能，如配置管理、分布式队列等。它还可以用于分布式协调和命名服务 | 适用于需要强一致性和可靠性的分布式场景，如分布式事务、分布式锁 |
| 数据库 | 数据库的性能受到硬件和数据库引擎的影响，通常不如Redis和ZooKeeper | 数据库的可靠性取决于数据库引擎的复制和故障恢复机制 | 主要用于数据存储和查询，通常没有专门的分布式协调功能 | 适用于对数据一致性要求较高的场景，如金融交易系统、电子商务等 |
一般来讲，大部分场景下，我们选用分布式锁，最重要的考量还是一致性，这直接影响这个锁的正确性。然后才是性能及其他指标。所以如果从这个角度来考虑，
- 如果是一些非关键的业务，使用单点Redis 的 setNx，又或者集群环境，使用RedLock是可以的。前者简单易用，后者可靠性更好一点
- 如果是关键业务，尽管性能稍逊，但仍建议使用 ZK 或其他能保证一致性的组件，这些更适合作为分布式锁的基础。
