上週花了點時間研究了 Redis 的作者提的 RedLock 的算法來實現一個分佈式鎖，文章地址。在官方的文檔最下面發現了這樣一句話。
Analysis of RedLock
Martin Kleppmann analyzed Redlock here. I disagree with the analysis and posted my reply to his analysis here.
突然覺得事情好像沒有那麼簡單，就點進去看了看。仔細讀了讀文章，發現了一個不得了的世界。於是靜下心來研究了 Martin 對 RedLock 的批評，還有 RedLock 作者 antirez 的反擊。
Martin 的批評
Martin上來就問，我們要鎖來幹啥呢？兩個原因：
提升效率，用鎖來保證一個任務沒有必要被執行兩次。比如（很昂貴的計算）保證正確，使用鎖來保證任務按照正常的步驟執行，防止兩個節點同時操作一份數據，造成文件衝突，數據丟失。對於第一種原因，我們對鎖是有一定寬容度的，就算髮生了兩個節點同時工作，對系統的影響也僅僅是多付出了一些計算的成本，沒什麼額外的影響。這個時候 使用單點的 Redis 就能很好的解決問題，沒有必要使用RedLock，維護那麼多的Redis實例，提升系統的維護成本。
對於第二種原因，對正確性嚴格要求的場景（比如訂單，或者消費），就算使用了 RedLock 算法仍然不能保證鎖的正確性。
我們分析一下 RedLock 的有啥缺陷吧：
unsafe-lock
作者 Martin 給出這張圖，首先我們上一講說過，RedLock中，為了防止死鎖，鎖是具有過期時間的。這個過期時間被 Martin 抓住了小辮子。
如果 Client 1 在持有鎖的時候，發生了一次很長時間的 FGC 超過了鎖的過期時間。鎖就被釋放了。這個時候 Client 2 又獲得了一把鎖，提交數據。這個時候 Client 1 從 FGC 中甦醒過來了，又一次提交數據。這還了得，數據就發生了錯誤。RedLock 只是保證了鎖的高可用性，並沒有保證鎖的正確性。
這個時候也許你會說，如果 Client 1 在提交任務之前去查詢一下鎖的持有者是不自己就能解決這個問題？
答案是否定的，FGC 會發生在任何時候，如果 FGC 發生在查詢之後，一樣會有如上討論的問題。
那換一個沒有 GC 的編程語言？
答案還是否定的， FGC 只是造成系統停頓的原因之一，IO或者網絡的堵塞或波動都可能造成系統停頓。
文章讀到這裡，我都絕望了，還好 Martin給出了一個解決的方案：
fencing-tokens
為鎖增加一個 token-fencing。
獲取鎖的時候，還需要獲取一個遞增的token，在上圖中 Client 1 還獲得了一個 token=33的 fencing。發生了上文的 FGC 問題後，Client 獲取了 token=34 的鎖。在提交數據的時候，需要判斷token的大小，如果token 小於 上一次提交的 token 數據就會被拒絕。我們其實可以理解這個 token-fencing 就是一個樂觀鎖，或者一個 CAS。
Martin 還指出了，RedLock 是一個嚴重依賴系統時鐘的分佈式系統。
還是這個過期時間的小辮子。如果某個 Redis Master的系統時間發生了錯誤，造成了它持有的鎖提前過期被釋放。
Client 1 從 A、B、C、D、E五個節點中，獲取了 A、B、C三個節點獲取到鎖，我們認為他持有了鎖這個時候，由於 B 的系統時間比別的系統走得快，B就會先於其他兩個節點優先釋放鎖。Clinet 2 可以從 B、D、E三個節點獲取到鎖。在整個分佈式系統就造成 兩個 Client 同時持有鎖了。這個時候 Martin 又提出了一個相當重要的關於分佈式系統的設計要點：
好的分佈式系統應當是異步的，且不能時間作為安全保障的。因為在分佈式系統中有會程序暫停，網絡延遲，系統時間錯誤，這些因數都不能影響分佈式系統的安全性，只能影響系統的活性（liveness property）。換句話說，就是在極端情況下，
所以總結一下 Martin 對 RedLock 的批評：
對於提升效率的場景下，RedLock 太重。對於對正確性要求極高的場景下，RedLock 並不能保證正確性。這個時候感覺醍醐灌頂，簡直寫的太好了。
RedLock 的作者，同時也Redis 的作者對 Martin的文章也做了回應，條理也是相當的清楚。
antirez 的回應
antirez 看到了 Martin 的文章以後，就寫了一篇文章回應。劇情會不會反轉呢？
antirez 總結了 Martin 對 RedLock的指控：
分佈式的鎖具有一個自動釋放的功能。鎖的互斥性，只在過期時間之內有效，鎖過期釋放以後就會造成多個Client 持有鎖。RedLock 整個系統是建立在，一個在實際系統無法保證的系統模型上的。在這個例子中就是系統假設時間是同步且可信的。對於第一個問題：
antirez 洋洋灑灑的寫了很多，仔細看半天，也沒有解決我心中的疑問。回顧一下RedLock 獲取鎖的步驟：
如果，程序在1-3步之間發生了阻塞，RedLock可以感知到鎖已經過期，沒有問題。
如果，程序在第 4 步之後發生了阻塞？怎麼辦？？？
答案是，其他具有自動釋放鎖的分佈式鎖都沒辦解決這個問題。
對於第二個指控：
antirez 認為，首先在實際的系統中，從兩個方面來看：
系統暫停，網絡延遲。系統的時間發生階躍。對於第一個問題。上文已經提到了，RedLock做了一些微小的工作，但是沒辦法完全避免。其他帶有自動釋放的分佈式鎖也沒有辦法。
第二個問題，Martin認為系統時間的階躍主要來自兩個方面：
人為修改。從NTP服務收到了一個跳躍時時鐘更新。對於人為修改，能說啥呢？人要搞破壞沒辦法避免。
NTP受到一個階躍時鐘更新，對於這個問題，需要通過運維來保證。需要將階躍的時間更新到服務器的時候，應當採取小步快跑的方式。多次修改，每次更新時間儘量小。****
說個題外話，讀到這裡我突然理解了運維同學的郵件：
Screenshot 2017-10-29 3.43.22
所以嚴格來說確實， RedLock建立在了 Time 是可信的模型上，理論上 Time 也是發生錯誤，但是在現實中，良好的運維和工程一些機制是可以最大限度的保證 Time 可信。
最後， antirez 還打出了一個暴擊，既然 Martin 提出的系統使用 fecting token 保證數據的順序處理。還需要 RedLock，或者別的分佈式鎖 幹啥？？
回顧
看完二人的博客來往，感覺就是看武俠戲裡面的高手過招，相當得爽快。二人思路清晰，Martin 上來就看到RedLock的死穴，一頓猛打，antirez見招拆招成功化解。
至於二人誰對誰錯？
我覺得，每一個系統設計都有自己的側重或者侷限。工程也不是完美的。在現實中工程中不存在完美的解決方案。我們應當深入瞭解其中的原理，瞭解解決方案的優缺點。明白選用方案的侷限性。是否可以接受方案的侷限帶來的後果。
架構本來就是一門平衡的藝術。
最後
Martin 推薦使用ZooKeeper 實現分佈事務鎖。Zookeeper 和 Redis的鎖有什麼區別？ Zookeeper解決了Redis沒有解決的問題了麼？且聽下回分解。