什么是 “分布式锁” ？

说说分布式锁吧？

对于一个单机的系统，我们可以通过synchronized或者ReentrantLock等这些常规的加锁方式来实现，然而对于一个分布式集群的系统而言，单纯的本地锁已经无法解决问题，所以就需要用到分布式锁了，通常我们都会引入三方组件或者服务来解决这个问题，比如数据库、Redis、Zookeeper等。

通常来说，分布式锁要保证互斥性、不死锁、可重入等特点。

互斥性指的是对于同一个资源，任意时刻，都只有一个客户端能持有锁。

不死锁指的是必须要有锁超时这种机制，保证在出现问题的时候释放锁，不会出现死锁的问题。

可重入指的是对于同一个线程，可以多次重复加锁。

那你分别说说使用数据库、Redis和Zookeeper的实现原理？

数据库的话可以使用乐观锁或者悲观锁的实现方式。

乐观锁通常就是数据库中我们会有一个版本号，更新数据的时候通过版本号来更新，这样的话效率会比较高，悲观锁则是通过for update的方式，但是会带来很多问题，因为他是一个行级锁，高并发的情况下可能会导致死锁、客户端连接超时等问题，一般不推荐使用这种方式。

Redis是通过set命令来实现，在2.6.2版本之前，实现方式可能是这样：

setNX命令代表当key不存在时返回成功，否则返回失败。

但是这种实现方式把加锁和设置过期时间的步骤分成两步，他们并不是原子操作，如果加锁成功之后程序崩溃、服务宕机等异常情况，导致没有设置过期时间，那么就会导致死锁的问题，其他线程永远都无法获取这个锁。

之后的版本中，Redis提供了原生的set命令，相当于两命令合二为一，不存在原子性的问题，当然也可以通过lua脚本来解决。

set命令如下格式：

key 为分布式锁的key

value 为分布式锁的值，一般为不同的客户端设置不同的值

NX 代表如果要设置的key已存在，则取消设置

EX 代表过期时间为秒，PX则为毫秒，比如上面示例中为10秒过期

Zookeeper是通过创建临时顺序节点的方式来实现。

1. 当需要对资源进行加锁时，实际上就是在父节点之下创建一个临时顺序节点。
2. 客户端A来对资源加锁，首先判断当前创建的节点是否为最小节点，如果是，那么加锁成功，后续加锁线程阻塞等待
3. 此时，客户端B也来尝试加锁，由于客户端A已经加锁成功，所以客户端B发现自己的节点并不是最小节点，就会去取到上一个节点，并且对上一节点注册监听
4. 当客户端A操作完成，释放锁的操作就是删除这个节点，这样就可以触发监听事件，客户端B就会得到通知，同样，客户端B判断自己是否为最小节点，如果是，那么则加锁成功

你说改为set命令之后就解决了问题？那么还会不会有其他的问题呢？

虽然set解决了原子性的问题，但是还是会存在两个问题。

锁超时问题

比如客户端A加锁同时设置超时时间是3秒，结果3s之后程序逻辑还没有执行完成，锁已经释放。客户端B此时也来尝试加锁，那么客户端B也会加锁成功。

这样的话，就导致了并发的问题，如果代码幂等性没有处理好，就会导致问题产生。

锁误删除

还是类似的问题，客户端A加锁同时设置超时时间3秒，结果3s之后程序逻辑还没有执行完成，锁已经释放。客户端B此时也来尝试加锁，这时客户端A代码执行完成，执行释放锁，结果释放了客户端B的锁。

那上面两个问题你有什么好的解决方案吗？

锁超时

这个有两个解决方案。

1. 针对锁超时的问题，我们可以根据平时业务执行时间做大致的评估，然后根据评估的时间设置一个较为合理的超时时间，这样能一大部分程度上避免问题。
2. 自动续租，通过其他的线程为将要过期的锁延长持有时间

锁误删除

每个客户端的锁只能自己解锁，一般我们可以在使用set命令的时候生成随机的value，解锁使用lua脚本判断当前锁是否自己持有的，是自己的锁才能释放。

#加锁
SET key random_value NX EX 10
#解锁
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

了解RedLock算法吗？

因为在Redis的主从架构下，主从同步是异步的，如果在Master节点加锁成功后，指令还没有同步到Slave节点，此时Master挂掉，Slave被提升为Master，新的Master上并没有锁的数据，其他的客户端仍然可以加锁成功。

对于这种问题，Redis作者提出了RedLock红锁的概念。

RedLock的理念下需要至少2个Master节点，多个Master节点之间完全互相独立，彼此之间不存在主从同步和数据复制。

主要步骤如下：

1. 获取当前Unix时间
2. 按照顺序依次尝试从多个节点锁，如果获取锁的时间小于超时时间，并且超过半数的节点获取成功，那么加锁成功。这样做的目的就是为了避免某些节点已经宕机的情况下，客户端还在一直等待响应结果。举个例子，假设现在有5个节点，过期时间=100ms，第一个节点获取锁花费10ms，第二个节点花费20ms，第三个节点花费30ms，那么最后锁的过期时间就是100-(10+20+30)，这样就是加锁成功，反之如果最后时间<0，那么加锁失败
3. 如果加锁失败，那么要释放所有节点上的锁

那么RedLock有什么问题吗？

其实RedLock存在不少问题，所以现在其实一般不推荐使用这种方式，而是推荐使用Redission的方案，他的问题主要如下几点。

性能、资源

因为需要对多个节点分别加锁和解锁，而一般分布式锁的应用场景都是在高并发的情况下，所以耗时较长，对性能有一定的影响。此外因为需要多个节点，使用的资源也比较多，简单来说就是费钱。

节点崩溃重启

比如有1~5号五个节点，并且没有开启持久化，客户端A在1，2，3号节点加锁成功，此时3号节点崩溃宕机后发生重启，就丢失了加锁信息，客户端B在3，4，5号节点加锁成功。

那么，两个客户端A\B同时获取到了同一个锁，问题产生了，怎么解决？

1. Redis作者建议的方式就是延时重启，比如3号节点宕机之后不要立刻重启，而是等待一段时间后再重启，这个时间必须大于锁的有效时间，也就是锁失效后再重启，这种人为干预的措施真正实施起来就比较困难了
2. 第二个方案那么就是开启持久化，但是这样对性能又造成了影响。比如如果开启AOF默认每秒一次刷盘，那么最多丢失一秒的数据，如果想完全不丢失的话就对性能造成较大的影响。

GC、网络延迟

对于RedLock，Martin Kleppmann提出了很多质疑，我就只举这样一个GC或者网络导致的例子。（这个问题比较多，我就不一一举例了，心里有一个概念就行了，文章地址：http://martin.kleppmann.com/2016/02/08/how-to-do-distributed-locking.html）

从图中我们可以看出，client1线获取到锁，然后发生GC停顿，超过了锁的有效时间导致锁被释放，然后锁被client2拿到，然后两个客户端同时拿到锁在写数据，问题产生。

时钟跳跃

同样的例子，假设发生网络分区，4、5号节点变为一个独立的子网，3号节点发生始终跳跃（不管人为操作还是同步导致）导致锁过期，这时候另外的客户端就可以从3、4、5号节点加锁成功，问题又发生了。

那你说说有什么好的解决方案吗？

上面也提到了，其实比较好的方式是使用Redission，它是一个开源的Java版本的Redis客户端，无论单机、哨兵、集群环境都能支持，另外还很好地解决了锁超时、公平非公平锁、可重入等问题，也实现了RedLock，同时也是官方推荐的客户端版本。

那么Redission实现原理呢？

加锁、可重入

首先，加锁和解锁都是通过lua脚本去实现的，这样做的好处是为了兼容老版本的redis同时保证原子性。

KEYS[1]为锁的key，ARGV[2]为锁的value，格式为uuid+线程ID，ARGV[1]为过期时间。

主要的加锁逻辑也比较容易看懂，如果key不存在，通过hash的方式保存，同时设置过期时间，反之如果存在就是+1。

对应的就是hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1这段命令，对hash结构的锁重入次数+1。

解锁

1. 如果key都不存在了，那么就直接返回
2. 如果key、field不匹配，那么说明不是自己的锁，不能释放，返回空
3. 释放锁，重入次数-1，如果还大于0那么久刷新过期时间，反之那么久删除锁

watchdog

也叫做看门狗，也就是解决了锁超时导致的问题，实际上就是一个后台线程，默认每隔10秒自动延长锁的过期时间。

默认的时间就是internalLockLeaseTime / 3，internalLockLeaseTime默认为30秒。

最后，实际生产中对于不同的场景该如何选择？

首先，如果对于并发不高并且比较简单的场景，通过数据库乐观锁或者唯一主键的形式就能解决大部分的问题。

然后，对于Redis实现的分布式锁来说性能高，自己去实现的话比较麻烦，要解决锁续租、lua脚本、可重入等一系列复杂的问题。

对于单机模式而言，存在单点问题。

对于主从架构或者哨兵模式，故障转移会发生锁丢失的问题，因此产生了红锁，但是红锁的问题也比较多，并不推荐使用，推荐的使用方式是用Redission。

但是，不管选择哪种方式，本身对于Redis来说不是强一致性的，某些极端场景下还是可能会存在问题。

对于Zookeeper的实现方式而言，本身就是保证数据一致性的，可靠性更高，所以不存在Redis的各种故障转移带来的问题，自己实现也比较简单，但是性能相比Redis稍差。

不过，实际中我们当然是有啥用啥，老板说用什么就用什么，我才不管那么多。