分布式锁的英文是Distributed Lock。该术语用于描述在多节点系统中控制资源访问的关键技术，通过协调各节点对共享资源的操作权限，确保同一时刻只有一个节点能持有锁。

多线程环境中，线程之间常用互斥锁实现共享资源的独占访问。在多进程环境，特别是分布式环境，常使用分布式锁来实现共享资源的独占访问。简单来说，分布式锁就是指在分布式环境下，通过加解锁实现多节点对共享资源的互斥访问。

参考文章：

分布式锁介绍

分布式锁常见实现方案总结

分布式锁

分布式锁的用途：分布式系统下，不同的服务/客户端通常运行在独立的 JVM 进程上。如果多个 JVM 进程共享同一份资源的话，使用本地锁就没办法实现资源的互斥访问了。
• 分布式锁应具备的条件：互斥、高可用、可重入、高性能、非阻塞。
• 分布式锁的常见实现方式：关系型数据库比如 MySQL、分布式协调服务 ZooKeeper、分布式键值存储系统比如 Redis 、Etcd 。

分布式锁

分布式锁

  • 控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。
  • 如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源，往往需要互斥来防止彼此干扰，以保证一致性。

特征

  • 互斥性: 任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
  • 锁超时释放：持有锁超时，可以释放，防止不必要的资源浪费，也可以防止死锁。
  • 可重入性:一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁。
  • 高性能和高可用：加锁和解锁需要开销尽可能低，同时也要保证高可用，避免分布式锁失效。
  • 安全性：锁只能被持有的客户端删除，不能被其他客户端删除。

Redis分布式锁

  • 其实就是在系统里面占一个“坑”，其他程序也要占“坑”时，占用成功了就可继续执行，失败了只能放弃或稍后重试。

Redis 分布式锁的缺陷

Redis 分布式锁不能解决超时的问题，分布式锁有一个超时时间，程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。

Redis分布式锁实现

方案一：SETNX + EXPIRE

先用setnx来抢锁，抢到之后，再用expire给锁设置一个过期时间，防止锁忘记了释放。
SETNX 是SET IF NOT EXISTS的简写。命令格式是SETNX key value，若 key不存在，则SETNX成功返回1，若这个key已经存在，则返回0。
该方案中，setnx和expire两个命令分开了，不是原子操作。若执行完setnx加锁，正要执行expire设置过期时间时，进程crash或要重启维护了，那么这个锁就“长生不老”了，别的线程永远获取不到锁。
假设某电商网站的某商品做秒杀活动，key可以设置为key_resource_id,value设置任意值，伪代码如下：

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if(jedis.setnx(key_resource_id, lock_value) == 1){ // 加锁
  expire(key_resource_id，100);// 设置过期时间
  try {
    do something // 业务请求
  } catch(){
    // ......
  } finally{
    jedis.del(key_resource_id); // 释放锁
  }
}

方案二：SETNX + value值是(系统时间+过期时间)

为了解决发生异常锁得不到释放的场景，把过期时间放到setnx的value值里面。若加锁失败，再拿出value值校验一下即可

但这个方案有缺点：
过期时间是客户端自己生成的（System.currentTimeMillis()是当前系统的时间），要求分布式环境下，每个客户端的时间必须同步。
若锁过期的时候，并发多个客户端同时请求过来，都执行jedis.getSet()，最终只能有一个客户端加锁成功，但该客户端锁的过期时间，可能被别的客户端覆盖。
该锁没有保存持有者的唯一标识，可能被别的客户端释放/解锁。

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long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime;// 系统时间+设置的过期时间
String expiresStr = String.value0f(expires);
// 如果当前锁不存在，返回加锁成功
if(jedis.setnx(key resource id,expiresStr) == 1){
  return true;
}
// 如果锁已经存在，获取锁的过期时间
String currentValueStr = jedis.get(key resource id);
// 如果杂取到的过期时间，小于系统当前时间，表示已经过期
if(currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()){
  // 锁已过期，获取上一个锁的过期时间，并设置现在锁的过期时间
  String oldValueStr =jedis.getSet(key resource id, expiresStr);
  if(oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)){
    // 考虑多线程并发的情况，只有一个线程的设置值和当前值相同，它才可以加锁
    return true;
  }
}
// 其他情况，均返回加锁失败
return false;

方案三：使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)

可以使用Lua脚本来保证原子性（包含setnx和expire两条指令）。

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// lua脚本如下：
if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then
   redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])
else
   return 0
end;
// 加锁代码如下：
String lua_scripts = "if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then" +
        " redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) return 1 else return 0 end";   
Object result = jedis.eval(lua_scripts, Collections.singletonList(key_resource_id), Collections.singletonList(values));
//判断是否成功
return result.equals(1L);

方案四：SET的扩展命令（SET EX PX NX）

巧用Redis的SET指令扩展参数，它也是原子性的！伪代码如下：
SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]

  • NX：表示key不存在时，才能set成功，也保证只有第一个客户端请求才能获得锁。其他客户端请求只能等其释放锁，才能获取。
  • EX seconds：设定key的过期时间，时间单位是秒。
  • PX milliseconds：设定key的过期时间，单位为毫秒
  • XX：仅当key存在时设置值

这个方案可能存在问题：

  • 锁过期释放了，业务还没执行完。
    • 假设线程a获取锁成功，一直在执行临界区的代码。100s过去后，它还没执行完。但锁已过期，此时线程b请求过来。显然线程b就可以获得锁成功，也开始执行临界区的代码。那么临界区的业务代码都不是严格串行执行的了。
  • 锁被别的线程误删
    • 假设线程a执行完后，去释放锁。但它不知道当前的锁可能是线程b持有的（线程a去释放锁时，有可能过期时间已经到了，此时线程b进来占有了锁）。那线程a就把线程b的锁释放掉了，但线程b临界区业务代码可能都还没执行完。
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if(jedis.set(key_resource id, lock_value, "NX","EX"，100s) == 1){ // 加锁
  try {
    // do something 业务处理
  } catch(){
    // ......
  } finally {
    jedis.del(key_resource_id); // 释放锁
  }
}

方案五：SET EX PX NX + 校验唯一随机值，再删除

既然锁可能被别的线程误删，那我们给value值设置一个标记当前线程唯一的随机数，在删除的时候，校验一下，伪代码如下：

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if(jedis.set(key _resource id, uni_request id, "NX","EX"，100s) == 1){ // 加锁
  try {
    // do something 业务处理
  } catch(){
    // ......
  } finally {
    // 判断是不是当前线程加的锁, 是才释放
    if(uni request id.equals(jedis.get(key resource id))){
      jedis.del(lockKey);//释放锁
    }
  }
}

判断是不是当前线程加的锁 和 释放锁 不是原子操作。调用jedis.del()释放锁时，可能这把锁已经不属于当前客户端，会解除他人加的锁。
为了更严谨，用lua脚本代替。lua脚本如下：

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if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then
  return redis.call('del',KEYS[1])
else
  return 0
end;

方案六：Redisson框架

Redisson框架下，只要线程加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗（一个后台线程），每隔10秒检查一下，若线程1还持有锁，就会不断延长锁key的生存时间。因此，Redisson解决了锁过期释放，业务没执行完问题。Redisson底层原理如图所示：

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方案七：多机实现的分布式锁Redlock+Redisson

前六种方案都是基于单机版。但Redis一般都是集群部署的（如图）：

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若线程一在Redis的master节点上拿到了锁，但加锁的key还没同步到slave节点。恰好这时master节点发生故障，一个slave节点就会升级为master节点。线程二就可以获取同个key的锁，但线程一也已经拿到锁了，锁的安全性就没了。

Redlock

Redlock核心思想：
搞多个Redis master部署，以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的，相互之间不存在数据同步。同时，需要确保在这多个master实例上，是与在Redis单实例，使用相同方法来获取和释放锁。
RedLock的简化实现步骤：

  • 按顺序向N（N=5）个master节点请求加锁
  • 根据设置的超时时间来判断，是不是要跳过该master节点。
  • 如果**大于等于N/2+1**（5/2+1=3）个节点加锁成功，并且使用的时间小于锁的有效期，即可认定加锁成功。
  • 如果获取锁失败，解锁！

RedLock的实现步骤：

  • 获取当前时间，以毫秒为单位。

  • 按顺序向5个master节点请求加锁。客户端设置网络连接和响应超时时间，且超时时间要小于锁的失效时间。

    • （假设锁自动失效时间为10秒，则超时时间一般在5-50毫秒之间，就假设超时时间是50ms）。若超时则跳过该master节点，尽快尝试下一个master节点。

  • 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤1记录的时间），得到获取锁使用的时间。当且仅当超过一半（N/2+1）的Redis master节点都获得锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。（如图，10s> 30ms+40ms+50ms+40ms+50ms）

    • 如果获取到了锁，key的真正有效时间就变了，需要减去获取锁所使用的时间。

    • 如果获取锁失败（没有在至少N/2+1个master实例取到锁，有或者获取锁时间已经超过了有效时间），客户端要在所有的master节点上解锁（即便有些master节点根本就没有加锁成功，也需要解锁，以防止有些漏网之鱼）。

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