Figure1
在分佈式場景下，分佈式鎖對於大家來說是再熟悉不過的了。什麼是分佈式鎖呢？顧名思義，就是分佈式場景下使用的鎖。比如一個集群，有三臺機器，三臺機器會對同一個緩存中的共享資源進行操作，此時就需要加鎖，同一時刻只允許集群中的一臺實例對這個共享資源進行操作，這個鎖就是分佈式鎖。分佈式鎖有多種實現方式，比如使用Redis或者Zookeeper等等。今天筆者會根據Redis官方文檔關於分佈式鎖的說明來談談使用Redis實現的分佈式鎖。附上官方文檔的鏈接：https://redis.io/topics/distlock。由於筆者從事Go語言開發，本文將使用Go語言代碼來做說明。
我們要分兩種情況來討論分佈式鎖的實現，第一種情況是單實例Redis，也就是說我們將要操作的Redis集群只有一臺實例；另一種是多實例Redis，Redis集群中有多臺實例。
我們先從簡單的單實例Redis說起。Redis集群只有一臺實例的時候，我們就不需要考慮Redis集群內部的問題了，我們只要考慮業務代碼中鎖的實現就可以了。先看加鎖的代碼：
<code>SET resource_name my_random_value NX PX 30000/<code>
官方文檔中給出了這條Redis命令，用於加鎖。
resource_name就是鎖的名稱，也就是Key。
my_random_value就是對應的Value。這個value在各個client之間必須是唯一的，也就是說，這個value是代表這個client的一個唯一id。為什麼必須是唯一的呢？筆者會在下文講到解鎖操作的時候說明原因。
NX就是"SET if Not eXists"，這也是最關鍵的一條指令。如果這個Key不存在，則設置這個Key並返回1；如果存在，則無法設置這個Key並返回0。在分佈式鎖中，當一個client試圖去獲取鎖，也就是要去SetNx，如果返回了1，那麼就表示設置鎖成功；而如果返回了0，就代表當前這個鎖存在，這個鎖存在就意味著它正在被另一個client持有，所以此時客戶端就得等待重新去獲取鎖。
PX就是expire，也就是這個鎖的過期時間。為何要設置過期時間呢？我們看下面這段問題代碼。
Figure2
在這段代碼中，先進行了上鎖，然後執行業務邏輯，然後再釋放鎖。然而，執行業務邏輯的時候，報錯了，導致代碼crash了，後續的解鎖操作也無法執行。造成的後果就是這把鎖永遠也不會被釋放，也就是死鎖了。所以，設置鎖過期時間的目的就是為了預防這種case，不能說因為業務代碼本身的問題導致鎖不可用了。設置了過期時間之後，假設遇上的這種問題代碼，也不會死鎖，因為鎖到期了會自動釋放。
SET key value NX PX millisecond 這條指令是保證原子性的。早期時候的Redis不支持這條指令，有些代碼採用的方法是這樣：
<code>SETNX key value
EXPIRE key millisecond/<code>
這種做法不保證原子性，假設第一條指令執行成功了，第二條指令執行失敗了，那麼後果就是這把鎖永遠不會過期，也就是死鎖。所以說，設置鎖操作和設置鎖過期時間操作，必須保證原子性。
說完了加鎖，我們再來說說解鎖。
解鎖說起來很簡單，就是把那個Key給刪了就搞定了。然而，現實應用中肯定不是這麼簡單的。
先來說說上文中提到的，為什麼鎖的value必須是代表持有鎖的client的唯一id。答案是，為了防止一個client持有的鎖，被另一個client給釋放了。我們看下邊這段問題代碼。
Figure3
在這段代碼中，先進行上鎖，然後在代碼退出的時候（defer 相當於 finally）進行解鎖。可是如果上鎖的時候，剛好網不好，上鎖失敗了，此時代碼就會退出。然而，
假設就在這個client上鎖失敗到代碼退出的這一個時間間隔裡面，另一個client進行上鎖操作並且上鎖成功了。另一個client上鎖成功之後，這個上鎖失敗的client執行了解鎖操作，也就是DEL Key，那麼後果便是，這個上鎖失敗的client，把剛剛上鎖成功的client持有的鎖給釋放了，這就很尷尬了。為了預防這種bad case，我們要做的就是，讓client在釋放鎖之前，先判斷一下，將要釋放的鎖，是不是自己的鎖，如果是自己的鎖才能釋放，否則，不能動人家的鎖。那麼如何判斷呢，當然就是通過value來判斷了。解鎖步驟如下：
- client根據鎖的key獲取value。
- client判斷這個value和自己持有的那個value是否保持一致。
- 如果一致，則斷定這把鎖是自己的，執行DEL key操作釋放鎖；如果不一致，則直接退出該流程。
必須注意的是，以上三個步驟必須保證原子性。為什麼呢？設想一種bad case。假設這個解鎖流程不是原子性的，如下面代碼所示。
Figure4
假設此時鎖是由這個client持有的，當這個client執行到GET key命令獲取到value之後到執行DEL key命令這段時間間隔內，這個key過期了；與此同時，另一個client1試圖獲取鎖並且獲取成功了。然後client由於判斷到clientId和value是相等的，進行了DEL key操作，造成的後果便是，client把client1剛剛拿到的鎖給釋放了。所以，釋放鎖的三個步驟必須保證原子性。如何保證呢？當然是使用LUA腳本。
Figure5
如圖Figure5便是使用的LUA腳本。具體代碼實現如下圖Figure6所示。
Figure6
從獲取值，判斷值到刪除Key，這一流程是保證原子性的。
那麼鎖的過期時間，我們怎麼設定呢？其實不能高度依賴於這個過期時間。為什麼這麼說呢？因為代碼執行的時候，難免會遇到一些不可預料的case導致執行時間變長。假設鎖的過期時間設置為兩秒，結果業務邏輯不小心執行了四秒，不就出問題了。此時，我們就需要一個monitor，來監控當前業務執行情況，如果發現要超時了，事情還沒做完，那麼就需要續租這把鎖了。也就是說，要重新設置這把鎖的過期時間來保障業務邏輯的正確執行。如下圖代碼所示。
Figure11
筆者寫了個demo。代碼中fn就是要執行的業務函數邏輯，在執行之前，開啟一個新的協程（可理解為線程）來作為monitor。然後執行業務代碼。業務邏輯協程和監控協程通過Go語言的通道進行通信。當業務代碼執行完成之後，便會通知monitor結束並退出。monitor中，每個一段時間，如果沒有收到業務邏輯發來的退出指令，就認為，時間不夠用了，便會進行一次續租，延長鎖的過期時間。這樣就可以保證業務邏輯順利執行完成。可能有讀者會問，如果業務邏輯一直不結束，鎖不就一直無法釋放了嗎？那就是業務邏輯的問題了，不是鎖的問題。
上文中講的Redis鎖的實現，主要是針對單Redis實例的情況下的。然而，如果操作的Redis集群中有多個Redis實例，就不是這麼簡單的了。因為這個時候，我們就要考慮到Redis集群內部可能會出現的問題了。
Redis集群內部有一個主從同步的機制，寫入Redis的時候，寫的是主機，然後主機會異步地同步寫入的內容到從機。假設主機宕機了，剩餘的從機就會進行一次主機選舉，選舉出新的主機來接收請求。
此時設想一種bad case。client1要加鎖，向Redis主機寫入鍵值對。就在成功寫入主機到主機準備同步給從機的那一瞬間，主機宕機了。此時client1並不知道這件事情，它認為自己已經持有了這把鎖了。此時Redis集群內部剩餘的從機進行了一次Leader選舉，選舉出了新的主機。然而，新的主機內部並沒有client1剛剛設置的鎖，因為原先的主機還沒來得及同步消息給從機就掛了。此時，client2試圖去獲取鎖並且成功了，此時的鎖寫入在了新的主機中。那麼後果便是，兩個client同時在操作一個共享資源。
這種由於Redis集群本身的問題造成的bad case著實很頭疼。Redis官方文檔給出的解決方案是: RedLock。
Figure7
先說一個前提。Redis使用多實例集群的目的就是保證Redis的高可用性。如果一個Redis節點掛了，由於有多個節點，Redis服務依舊可用。但是，按照傳統的主從同步的方式，如上文中所說，會使得Redis分佈式鎖出現問題。按照RedLock算法的邏輯，為了既保證高可用又能防止多Redis實例造成問題，要做的就是，多個Redis節點相互之間獨立，沒有主從關係。假設分佈式鎖要使用五個Redis節點來保證高可用性，那麼這五個Redis節點都是主節點，他們相互之間保持獨立。
我們接著說RedLock算法，如圖Figure7所示。此時我們的Redis集群有N個節點，按照上面所說的，他們都是主節點，相互之間獨立。當client進行加鎖操作的時候，它會對所有的節點都進行加鎖，也就是設置Key Value。對所有的節點進行加鎖，固然會有一筆時間開銷。所以成功加鎖之後，Redis鎖實際過期時間是client原本設定的過期時間，減去加鎖花去的時間。RedLock算法也採用了大多數原則，官方文檔給出的說法是：As long as the majority of Redis nodes are up, clients are able to acquire and release locks. 只要大多數Redis節點可用，則可以獲取鎖成功。Figure7中的步驟5寫到：只要client成功地在至少（N/2 + 1）個節點上成功寫入的鍵值對，那麼加鎖成功。否則，加鎖失敗。而且加鎖失敗的時候，還要把剛剛成功寫入鍵值對的那幾個節點中的鍵值對給DEL掉，不然會影響其它client獲取鎖。
大體思路說完了，接下來看看代碼吧。官方文檔中給出了不同語言版本的RedLock實現，筆者下載了Go語言版本來說說具體實現吧。為了方便理解，筆者在代碼中新增了一些註釋。
Figure8
Figure8是鎖的結構體，結構體中的每一個字段筆者都進行了註釋說明。其中的factor字段是用於官方文檔中提到的補償時間漂移：just a few milliseconds in order to compensate for clock drift between processes。筆者也並不熟悉所謂的clock drift，此處不做說明，讀者可自行去了解。
Figure9
Figure9是加鎖操作，每一個步驟都進行了說明。該步驟遵循Figure7中所說的步驟。其中的
acquire和release操作便是按照上文中講述單節點Redis環境下的加鎖和解鎖操作。
Figure10
Figure10是解鎖操作，上文中已經說明。
RedLock算法不能說徹底解決了Redis多節點引發的分佈式鎖問題，它是讓這樣的bad case變得更加不容易發生了而已。在現實工作中，我們其實不會自己去實現這樣一套邏輯，大型互聯網公司中，都會有一個完善的團隊來保障各基礎服務的可靠性。筆者目前就職於BATTMD中的某個大廠，在進行redis操作時，可以視redis集群為一個高度可靠的“單節點”，因為redis團隊會封裝好一切。
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