說出來你可能不信，分布式鎖竟然這么簡單...
大家好，我是小?。
作為一個后臺開發，不管是工作還是面試中，分布式一直是一個讓人又愛又恨的話題。它如同一座神秘的迷宮，時而讓你迷失方向，時而又為你揭示出令人驚嘆的寶藏。
今天，讓我們來聊聊分布式領域中那位不太引人注意卻功不可沒的角色，它就像是分布式系統的守衛，保護著資源不被隨意訪問——這就是分布式鎖！
想象一下，如果沒有分布式鎖，多個分布式節點同時涌入一個共享資源的訪問時，就像一群饑腸轆轆的狼匯聚在一塊肉前，誰都想咬一口，最后弄得肉丟了個精光，大家都吃不上。
而有了分布式鎖，就像給這塊肉上了道堅固的城墻，只有一只狼能夠穿越，享受美味。
那它具體是怎么做的呢？這篇文章中，小?將帶大家一起了解分布式鎖是如何解決分布式系統中的并發問題的。
什么是分布式鎖？
在分布式系統中，分布式鎖是一種機制，用于協調多個節點上的并發訪問共享資源。
這個共享資源可以是數據庫、文件、緩存或任何需要互斥訪問的數據或資源。分布式鎖確保了在任何給定時刻只有一個節點能夠對資源進行操作，從而保持了數據的一致性和可靠性。
為什么要使用分布式鎖？
1. 數據一致性
在分布式環境中，多個節點同時訪問共享資源可能導致數據不一致的問題。分布式鎖可以防止這種情況發生，確保數據的一致性。
2. 防止競爭條件
多個節點并發訪問共享資源時可能出現競爭條件，這會導致不可預測的結果。分布式鎖可以有效地防止競爭條件，確保操作按照預期順序執行。
3. 限制資源的訪問
有些資源可能需要限制同時訪問的數量，以避免過載或資源浪費。分布式鎖可以幫助控制資源的訪問。
分布式鎖要解決的問題
分布式鎖的核心問題是如何在多個節點之間協調，以確保只有一個節點可以獲得鎖，而其他節點必須等待。
這涉及到以下關鍵問題：
1. 互斥性
只有一個節點能夠獲得鎖，其他節點必須等待。這確保了資源的互斥訪問。
2. 可重入性
指的是在同一線程內，外層函數獲得鎖之后，內層遞歸函數仍然可以獲取到該鎖。
說白了就是同一個線程再次進入同樣代碼時，可以再次拿到該鎖。它的作用是：防止在同一線程中多次獲取鎖產生競性條件而導致死鎖發生。
3. 超時釋放
確保即使節點在業務過程中發生故障，鎖也會被超時釋放，既能防止不必要的線程等待和資源浪費，也能避免死鎖。
分布式鎖的實現方式
在分布式系統中，有多種方式可以實現分布式鎖，就像是鎖的品種不同，每種鎖都有自己的特點。
- 有基于數據庫的鎖，就像是廚師們用餐具把菜肴鎖在柜子里，每個人都得排隊去取。
- 還有基于 ZooKeeper 的鎖，它像是整個餐廳的門衛，只允許一個人進去，其他人只能在門口等。
- 最后，還有基于緩存的鎖，就像是一位服務員用號碼牌幫你占座，先到先得。
1. 基于數據庫的分布式鎖
使用數據庫表中的一行記錄作為鎖，通過事務來獲取和釋放鎖。
例如，使用 MySQL 來實現事務鎖。首先創建一張簡單表，在某一個字段上創建唯一索引（保證多個請求新增字段時，只有一個請求可成功）。
CREATE TABLE `user` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`uname` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `name` (`uname`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4當需要獲取分布式鎖時，執行以下語句：
INSERT INTO `user` (uname) VALUES ('unique_key')由于 name 字段上加了唯一索引，所以當多個請求提交 insert 語句時，只有一個請求可成功。
使用 MySQL 實現分布式鎖的優點是可靠性高，但性能較差，而且這把鎖是非重入的，同一個線程在沒有釋放鎖之前無法獲得該鎖。
2. 基于ZooKeeper的分布式鎖
Zookeeper（簡稱 zk）是一個為分布式應用提供一致性服務的中間組件，其內部是一個分層的文件系統目錄樹結構。
zk 規定其某一個目錄下只能有唯一的一個文件名，其分布式鎖的實現方式如下：
- 創建一個鎖目錄（ZNode）：首先，在 zk 中創建一個專門用于存儲鎖的目錄，通常稱為鎖根節點。這個目錄將包含所有獲取鎖的請求以及用于鎖協調的節點。
- 獲取鎖：當一個節點想要獲取鎖時，它會在鎖目錄下創建一個臨時順序節點（Ephemeral Sequential Node）。zk 會為每個節點分配一個唯一的序列號，并根據序列號的大小來確定鎖的獲取順序。
- 查看是否獲得鎖：節點在創建臨時順序節點后，需要檢查自己的節點是否是鎖目錄中序列號最小的節點。如果是，表示節點獲得了鎖；如果不是，則節點需要監聽比它序列號小的節點的刪除事件。
- 監聽鎖釋放：如果一個節點沒有獲得鎖，它會設置一個監聽器來監視比它序列號小的節點的刪除事件。一旦前一個節點（序列號小的節點）釋放了鎖，zk 會通知等待的節點。
- 釋放鎖：當一個節點完成了對共享資源的操作后，它會刪除自己創建的臨時節點，這將觸發 zk 通知等待的節點。
zk 分布式鎖提供了良好的一致性和可用性，但部署和維護較為復雜，需要仔細處理各種邊界情況，例如節點的創建、刪除、網絡分區等。
而且 zk 實現分布式鎖的性能不太好，主要是獲取和釋放鎖都需要在集群的 Leader 節點上執行，同步較慢。
3. 基于緩存的分布式鎖
使用分布式緩存，如 Redis 或 Memcached，來存儲鎖信息，緩存方式性能較高，但需要處理分布式緩存的高可用性和一致性。
接下來，我們詳細討論一下在 Redis 中如何設計一個高可用的分布式鎖以及可能會遇到的幾個問題，包括：
- 死鎖問題
- 鎖提前釋放
- 鎖被其它線程誤刪
- 高可用問題
1）死鎖問題
早期版本的 redis 沒有 setnx 命令在寫 key 時直接設置超時參數，需要用 expire 命令單獨對鎖設置過期時間，這可能會導致死鎖問題。
比如，設置鎖的過期時間執行失敗了，導致后來的搶鎖都會失敗。
Lua腳本或SETNX
為了保證原子性，我們可以使用 Lua 腳本，保證SETNX + EXPIRE兩條指令的原子性，我們還可以巧用Redis 的 SET 指令擴展參數：SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]，它也是原子性的。
SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
- NX：表示 key 不存在的時候，才能 set 成功，即保證只有第一個客戶端請求才能獲得鎖，而其他客戶端請求只能等待鎖釋放后，才能獲取
- EX seconds :設定 key 的過期時間，默認單位時間為秒
- PX milliseconds: 設定 key 的過期時間，默認單位時間為毫秒
- XX: 僅當 key 存在時設置值
在 Go 語言里面，關鍵代碼如下所示：
func getLock() {
methodName := "getLock"
val, err := client.Do("set", methodName, "lock_value", "nx", "ex", 100)
if err != nil {
zaplog.Errorf("%s set redis lock failed, %s", methodName, err)
return
}
if val == nil {
zaplog.Errorf("%s get redis lock failed", methodName)
return
}
... // 執行臨界區代碼，訪問公共資源
client.Del(lock.key()).Err() // 刪除key，釋放鎖
}2）鎖提前釋放
上述方案解決了加鎖過期的原子性問題，不會產生死鎖，但還是可能存在鎖提前釋放的問題。
如圖所示，假設我們設置鎖的過期時間為 5 秒，而業務執行需要 10 秒。
圖片
在線程 1 執行業務的過程中，它的鎖被過期釋放了，這時線程 2 是可以拿到鎖的，也開始訪問公共資源。
很明顯，這種情況下導致了公共資源沒有被嚴格串行訪問，破壞了分布式鎖的互斥性。
這時，有愛動腦瓜子的小伙伴可能認為，既然加鎖時間太短，那我們把鎖的過期時間設置得長一些不就可以了嗎？
其實不然，首先我們沒法提前準確知道一個業務執行的具體時間。其次，公共資源的訪問時間大概率是動態變化的，時間設置得過長也不好。
Redisson框架
所以，我們不妨給加鎖線程一個自動續期的功能，即每隔一段時間檢查鎖是否還存在，如果存在就延長鎖的時間，防止鎖過期提前釋放。
這個功能需要用到守護線程，當前已經有開源框架幫我們解決了，它就是——Redisson，它的實現原理如圖所示：
圖片
當線程 1 加鎖成功后，就會啟動一個 Watch dog 看門狗，它是一個后臺線程，每隔 1 秒（可配置）檢查業務是否還持有鎖，以達到線程未主動釋放鎖，自動續期的效果。
3）鎖被其它線程誤刪
除了鎖提前釋放，我們可能還會遇到鎖被其它線程誤刪的問題。
圖片
如圖所示，加鎖線程 1 執行完業務后，去釋放鎖。但線程 1 自己的鎖已經釋放了，此時分布式鎖是由線程 2 持有的，就會誤刪線程 2 的鎖，但線程 2 的業務可能還沒執行完畢，導致異常產生。
唯一 Value 值
要想解決鎖被誤刪的問題，我們需要給每個線程的鎖加一個唯一標識。
比如，在加鎖時將 Value 設置為線程對應服務器的 IP。對應的 Go 語言關鍵代碼如下：
const (
// HostIP，當前服務器的IP
HostIP = getLocalIP()
)
func getLock() {
methodName := "getLock"
val, err := client.Do("set", methodName, HostIP, "nx", "ex", 100)
if err != nil {
zaplog.Errorf("%s redis error, %s", methodName, err)
return
}
if val == nil {
zaplog.Errorf("%s get redis lock error", methodName)
return
}
... // 執行臨界區代碼，訪問公共資源
if client.Get(methodName) == HostIP {
// 判斷為當前服務器線程加的鎖，才可以刪除
client.Del(lock.key()).Err()
}
}這樣，在刪除鎖的時候判斷一下 Value 是否為當前實例的 IP，就可以避免誤刪除其它線程鎖的問題了。
為了保證嚴格的原子性，可以用 Lua 腳本代替以上代碼，如下所示：
if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call('del',KEYS[1])
else
return 0
end;4）Redlock高可用鎖
前面幾種方案都是基于單機版考慮，而實際業務中 Redis 一般都是集群部署的，所以我們接下來討論一下 Redis 分布式鎖的高可用問題。
試想一下，如果線程 1 在 Redis 的 master 主節點上拿到了鎖，但是還沒同步到 slave 從節點。
這時，如果主節點發生故障，從節點升級為主節點，其它線程就可以重新獲取這個鎖，此時可能有多個線程拿到同一個鎖。即，分布式鎖的互斥性遭到了破壞。
為了解決這個問題，Redis 的作者提出了專門支持分布式鎖的算法：Redis Distributed Lock，簡稱 Redlock，其核心思想類似于注冊中心的選舉機制。
Redis 集群內部署多個 master 主節點，它們相互獨立，即每個主節點之間不存在數據同步。
且節點數為單數個，每次當客戶端搶鎖時，需要從這幾個 master 節點去申請鎖，當從一半以上的節點上獲取成功時，鎖才算獲取成功。
優缺點和常用實現方式
以上是業界常用的三種分布式鎖實現方式，它們各自的優缺點如下：
- 基于數據庫的分布式鎖：可靠性高，但性能較差，不適合高并發場景。
- 基于ZooKeeper的分布式鎖：提供良好的一致性和可用性，適合復雜的分布式場景，但部署和維護復雜，且性能比不上緩存的方式。
- 基于緩存的分布式鎖：性能較高，適合大部分場景，但需要處理緩存的高可用性。
其中，業界常用的分布式鎖實現方式通常是基于緩存的方式，如使用 Redis 實現分布式鎖。這是因為 Redis 性能優秀，而且可以滿足大多數應用場景的需求。
小結
盡管分布式世界曲折離奇，但有了分布式鎖，我們就像是看電影的觀眾，可以有條不紊地入場，分布式系統里的資源就像膠片一樣，等待著我們一張一張地觀賞。
這就是分布式的魅力！它或許令人又愛又恨，但正是科技世界的多樣復雜性，才讓我們的技術之旅變得更加精彩。
