Figure1
在分布式场景下，分布式锁对于大家来说是再熟悉不过的了。什么是分布式锁呢？顾名思义，就是分布式场景下使用的锁。比如一个集群，有三台机器，三台机器会对同一个缓存中的共享资源进行操作，此时就需要加锁，同一时刻只允许集群中的一台实例对这个共享资源进行操作，这个锁就是分布式锁。分布式锁有多种实现方式，比如使用Redis或者Zookeeper等等。今天笔者会根据Redis官方文档关于分布式锁的说明来谈谈使用Redis实现的分布式锁。附上官方文档的链接：https://redis.io/topics/distlock。由于笔者从事Go语言开发，本文将使用Go语言代码来做说明。
我们要分两种情况来讨论分布式锁的实现，第一种情况是单实例Redis，也就是说我们将要操作的Redis集群只有一台实例；另一种是多实例Redis，Redis集群中有多台实例。
我们先从简单的单实例Redis说起。Redis集群只有一台实例的时候，我们就不需要考虑Redis集群内部的问题了，我们只要考虑业务代码中锁的实现就可以了。先看加锁的代码：
<code>SET resource_name my_random_value NX PX 30000/<code>
官方文档中给出了这条Redis命令，用于加锁。
resource_name就是锁的名称，也就是Key。
my_random_value就是对应的Value。这个value在各个client之间必须是唯一的，也就是说，这个value是代表这个client的一个唯一id。为什么必须是唯一的呢？笔者会在下文讲到解锁操作的时候说明原因。
NX就是"SET if Not eXists"，这也是最关键的一条指令。如果这个Key不存在，则设置这个Key并返回1；如果存在，则无法设置这个Key并返回0。在分布式锁中，当一个client试图去获取锁，也就是要去SetNx，如果返回了1，那么就表示设置锁成功；而如果返回了0，就代表当前这个锁存在，这个锁存在就意味着它正在被另一个client持有，所以此时客户端就得等待重新去获取锁。
PX就是expire，也就是这个锁的过期时间。为何要设置过期时间呢？我们看下面这段问题代码。
Figure2
在这段代码中，先进行了上锁，然后执行业务逻辑，然后再释放锁。然而，执行业务逻辑的时候，报错了，导致代码crash了，后续的解锁操作也无法执行。造成的后果就是这把锁永远也不会被释放，也就是死锁了。所以，设置锁过期时间的目的就是为了预防这种case，不能说因为业务代码本身的问题导致锁不可用了。设置了过期时间之后，假设遇上的这种问题代码，也不会死锁，因为锁到期了会自动释放。
SET key value NX PX millisecond 这条指令是保证原子性的。早期时候的Redis不支持这条指令，有些代码采用的方法是这样：
<code>SETNX key value
EXPIRE key millisecond/<code>
这种做法不保证原子性，假设第一条指令执行成功了，第二条指令执行失败了，那么后果就是这把锁永远不会过期，也就是死锁。所以说，设置锁操作和设置锁过期时间操作，必须保证原子性。
说完了加锁，我们再来说说解锁。
解锁说起来很简单，就是把那个Key给删了就搞定了。然而，现实应用中肯定不是这么简单的。
先来说说上文中提到的，为什么锁的value必须是代表持有锁的client的唯一id。答案是，为了防止一个client持有的锁，被另一个client给释放了。我们看下边这段问题代码。
Figure3
在这段代码中，先进行上锁，然后在代码退出的时候（defer 相当于 finally）进行解锁。可是如果上锁的时候，刚好网不好，上锁失败了，此时代码就会退出。然而，假设就在这个client上锁失败到代码退出的这一个时间间隔里面，另一个client进行上锁操作并且上锁成功了。另一个client上锁成功之后，这个上锁失败的client执行了解锁操作，也就是DEL Key，那么后果便是，这个上锁失败的client，把刚刚上锁成功的client持有的锁给释放了，这就很尴尬了。为了预防这种bad case，我们要做的就是，让client在释放锁之前，先判断一下，将要释放的锁，是不是自己的锁，如果是自己的锁才能释放，否则，不能动人家的锁。那么如何判断呢，当然就是通过value来判断了。
解锁步骤如下：
client根据锁的key获取value。client判断这个value和自己持有的那个value是否保持一致。如果一致，则断定这把锁是自己的，执行DEL key操作释放锁；如果不一致，则直接退出该流程。必须注意的是，以上三个步骤必须保证原子性。为什么呢？设想一种bad case。假设这个解锁流程不是原子性的，如下面代码所示。
Figure4
假设此时锁是由这个client持有的，当这个client执行到GET key命令获取到value之后到执行DEL key命令这段时间间隔内，这个key过期了；与此同时，另一个client1试图获取锁并且获取成功了。然后client由于判断到clientId和value是相等的，进行了DEL key操作，造成的后果便是，client把client1刚刚拿到的锁给释放了。所以，释放锁的三个步骤必须保证原子性。如何保证呢？当然是使用LUA脚本。
Figure5
如图Figure5便是使用的LUA脚本。具体代码实现如下图Figure6所示。
Figure6
从获取值，判断值到删除Key，这一流程是保证原子性的。
那么锁的过期时间，我们怎么设定呢？其实不能高度依赖于这个过期时间。为什么这么说呢？因为代码执行的时候，难免会遇到一些不可预料的case导致执行时间变长。假设锁的过期时间设置为两秒，结果业务逻辑不小心执行了四秒，不就出问题了。此时，我们就需要一个monitor，来监控当前业务执行情况，如果发现要超时了，事情还没做完，那么就需要续租这把锁了。也就是说，要重新设置这把锁的过期时间来保障业务逻辑的正确执行。如下图代码所示。
Figure11
笔者写了个demo。代码中fn就是要执行的业务函数逻辑，在执行之前，开启一个新的协程（可理解为线程）来作为monitor。然后执行业务代码。业务逻辑协程和监控协程通过Go语言的通道进行通信。当业务代码执行完成之后，便会通知monitor结束并退出。monitor中，每个一段时间，如果没有收到业务逻辑发来的退出指令，就认为，时间不够用了，便会进行一次续租，延长锁的过期时间。这样就可以保证业务逻辑顺利执行完成。可能有读者会问，如果业务逻辑一直不结束，锁不就一直无法释放了吗？那就是业务逻辑的问题了，不是锁的问题。
上文中讲的Redis锁的实现，主要是针对单Redis实例的情况下的。然而，如果操作的Redis集群中有多个Redis实例，就不是这么简单的了。因为这个时候，我们就要考虑到Redis集群内部可能会出现的问题了。
Redis集群内部有一个主从同步的机制，写入Redis的时候，写的是主机，然后主机会异步地同步写入的内容到从机。假设主机宕机了，剩余的从机就会进行一次主机选举，选举出新的主机来接收请求。
此时设想一种bad case。client1要加锁，向Redis主机写入键值对。就在成功写入主机到主机准备同步给从机的那一瞬间，主机宕机了。此时client1并不知道这件事情，它认为自己已经持有了这把锁了。此时Redis集群内部剩余的从机进行了一次Leader选举，选举出了新的主机。然而，新的主机内部并没有client1刚刚设置的锁，因为原先的主机还没来得及同步消息给从机就挂了。此时，client2试图去获取锁并且成功了，此时的锁写入在了新的主机中。那么后果便是，两个client同时在操作一个共享资源。
这种由于Redis集群本身的问题造成的bad case着实很头疼。Redis官方文档给出的解决方案是: RedLock。
Figure7
先说一个前提。Redis使用多实例集群的目的就是保证Redis的高可用性。如果一个Redis节点挂了，由于有多个节点，Redis服务依旧可用。但是，按照传统的主从同步的方式，如上文中所说，会使得Redis分布式锁出现问题。按照RedLock算法的逻辑，为了既保证高可用又能防止多Redis实例造成问题，要做的就是，多个Redis节点相互之间独立，没有主从关系。假设分布式锁要使用五个Redis节点来保证高可用性，那么这五个Redis节点都是主节点，他们相互之间保持独立。
我们接着说RedLock算法，如图Figure7所示。此时我们的Redis集群有N个节点，按照上面所说的，他们都是主节点，相互之间独立。当client进行加锁操作的时候，它会对所有的节点都进行加锁，也就是设置Key Value。对所有的节点进行加锁，固然会有一笔时间开销。所以成功加锁之后，Redis锁实际过期时间是client原本设定的过期时间，减去加锁花去的时间。RedLock算法也采用了大多数原则，官方文档给出的说法是：As long as the majority of Redis nodes are up, clients are able to acquire and release locks. 只要大多数Redis节点可用，则可以获取锁成功。Figure7中的步骤5写到：只要client成功地在至少（N/2 + 1）个节点上成功写入的键值对，那么加锁成功。否则，加锁失败。而且加锁失败的时候，还要把刚刚成功写入键值对的那几个节点中的键值对给DEL掉，不然会影响其它client获取锁。
大体思路说完了，接下来看看代码吧。官方文档中给出了不同语言版本的RedLock实现，笔者下载了Go语言版本来说说具体实现吧。为了方便理解，笔者在代码中新增了一些注释。
Figure8
Figure8是锁的结构体，结构体中的每一个字段笔者都进行了注释说明。其中的factor字段是用于官方文档中提到的补偿时间漂移：just a few milliseconds in order to compensate for clock drift between processes。笔者也并不熟悉所谓的clock drift，此处不做说明，读者可自行去了解。
Figure9
Figure9是加锁操作，每一个步骤都进行了说明。该步骤遵循Figure7中所说的步骤。其中的
Figure10
Figure10是解锁操作，上文中已经说明。
RedLock算法不能说彻底解决了Redis多节点引发的分布式锁问题，它是让这样的bad case变得更加不容易发生了而已。在现实工作中，我们其实不会自己去实现这样一套逻辑，大型互联网公司中，都会有一个完善的团队来保障各基础服务的可靠性。笔者目前就职于BATTMD中的某个大厂，在进行redis操作时，可以视redis集群为一个高度可靠的“单节点”，因为redis团队会封装好一切。