分布式鎖最終解決方案是RedLock嗎？為什么？
RedLock 是 Redis 分布式鎖的一種實現方案，由 Redis 的作者 Salvatore Sanfilippo 提出。
RedLock 算法旨在解決單個 Redis 實例作為分布式鎖時可能出現的單點故障問題，通過在多個獨立運行的 Redis 實例上同時獲取鎖的方式來提高鎖服務的可用性和安全性。
1、實現思路
RedLock 是對集群的每個節點進行加鎖，如果大多數節點（N/2+1）加鎖成功，則才會認為加鎖成功。這樣即使集群中有某個節點掛掉了，因為大部分集群節點都加鎖成功了，所以分布式鎖還是可以繼續使用的。
2、實現代碼
在 Java 開發中，可以使用 Redisson 框架很方便的實現 RedLock，具體操作代碼如下：
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedisClient;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.redisson.RedissonRedLock;
public class RedLockDemo {
public static void main(String[] args) {
// 創建 Redisson 客戶端配置
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:6379",
"redis://127.0.0.1:6380",
"redis://127.0.0.1:6381"); // 假設有三個 Redis 節點
// 創建 Redisson 客戶端實例
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
// 創建 RedLock 對象
RedissonRedLock redLock = redissonClient.getRedLock("resource");
try {
// 嘗試獲取分布式鎖，最多嘗試 5 秒獲取鎖，并且鎖的有效期為 5000 毫秒
boolean lockAcquired = redLock.tryLock(5, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (lockAcquired) {
// 加鎖成功，執行業務代碼...
} else {
System.out.println("Failed to acquire the lock!");
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
System.err.println("Interrupted while acquiring the lock");
} finally {
// 無論是否成功獲取到鎖，在業務邏輯結束后都要釋放鎖
if (redLock.isLocked()) {
redLock.unlock();
}
// 關閉 Redisson 客戶端連接
redissonClient.shutdown();
}
}
}3、實現原理
Redisson 中的 RedLock 是基于 RedissonMultiLock（聯鎖）實現的。
RedissonMultiLock 是 Redisson 提供的一種分布式鎖類型，它可以同時操作多個鎖，以達到對多個鎖進行統一管理的目的。聯鎖的操作是原子性的，即要么全部鎖住，要么全部解鎖。這樣可以保證多個鎖的一致性。
RedissonMultiLock 使用示例如下：
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.multi.MultiLock;
public class RedissonMultiLockDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 創建 Redisson 客戶端
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
// 創建多個分布式鎖實例
RLock lock1 = redisson.getLock("lock1");
RLock lock2 = redisson.getLock("lock2");
RLock lock3 = redisson.getLock("lock3");
// 創建 RedissonMultiLock 對象
MultiLock multiLock = new MultiLock(lock1, lock2, lock3);
// 加鎖
multiLock.lock();
try {
// 執行任務
System.out.println("Lock acquired. Task started.");
Thread.sleep(3000);
System.out.println("Task finished. Releasing the lock.");
} finally {
// 釋放鎖
multiLock.unlock();
}
// 關閉客戶端連接
redisson.shutdown();
}
}在示例中，我們首先創建了一個 Redisson 客戶端并連接到 Redis 服務器。然后，我們使用 redisson.getLock 方法創建了多個分布式鎖實例。接下來，我們通過傳入這些鎖實例來創建了 RedissonMultiLock 對象。
說回正題，RedissonRedLock 是基于 RedissonMultiLock 實現的這點，可以從繼承關系看出。
RedissonRedLock 繼承自 RedissonMultiLock，核心實現源碼如下：
public class RedissonRedLock extends RedissonMultiLock {
public RedissonRedLock(RLock... locks) {
super(locks);
}
/**
* 鎖可以失敗的次數，鎖的數量-鎖成功客戶端最小的數量
*/
@Override
protected int failedLocksLimit() {
return locks.size() - minLocksAmount(locks);
}
/**
* 鎖的數量 / 2 + 1，例如有3個客戶端加鎖，那么最少需要2個客戶端加鎖成功
*/
protected int minLocksAmount(final List<RLock> locks) {
return locks.size()/2 + 1;
}
/**
* 計算多個客戶端一起加鎖的超時時間，每個客戶端的等待時間
*/
@Override
protected long calcLockWaitTime(long remainTime) {
return Math.max(remainTime / locks.size(), 1);
}
@Override
public void unlock() {
unlockInner(locks);
}
}從上述源碼可以看出，Redisson 中的 RedLock 是基于 RedissonMultiLock（聯鎖）實現的，當 RedLock 是對集群的每個節點進行加鎖，如果大多數節點，也就是 N/2+1 個節點加鎖成功，則認為 RedLock 加鎖成功。
4、存在問題
RedLock 主要存在以下兩個問題：
- 性能問題：RedLock 要等待大多數節點返回之后，才能加鎖成功，而這個過程中可能會因為網絡問題，或節點超時的問題，影響加鎖的性能。
- 并發安全性問題：當客戶端加鎖時，如果遇到 GC 可能會導致加鎖失效，但 GC 后誤認為加鎖成功的安全事故，例如以下流程：
- 客戶端 A 請求 3 個節點進行加鎖。
- 在節點回復處理之前，客戶端 A 進入 GC 階段（存在 STW，全局停頓）。
- 之后因為加鎖時間的原因，鎖已經失效了。
- 客戶端 B 請求加鎖（和客戶端 A 是同一把鎖），加鎖成功。
- 客戶端 A GC 完成，繼續處理前面節點的消息，誤以為加鎖成功。
- 此時客戶端 B 和客戶端 A 同時加鎖成功，出現并發安全性問題。
5、已廢棄 RedLock
因為 RedLock 存在的問題爭議較大，且沒有完美的解決方案，所以 Redisson 中已經廢棄了 RedLock，這一點在 Redisson 官方文檔中能找到，如下圖所示：
6、廢棄 RedLock 后的解決方案
雖然 Redisson 中已經廢棄了 RedLock，但是你可以直接使用 Redisson 中的普通的加鎖即可，因為它的普通鎖會基于 wait 機制，等待鎖將信息同步到從節點，從而保證數據一致性的，雖然不能完全避免數據一致性問題，但也能最大限度的保證數據的一致性。
課后思考
既然普通的分布式鎖存在單點問題？而 RedLock 又不是最完美的解決方案，那么在分布式鎖領域，誰才是最終的解決方案呢？請在評論區留下您的解決方案，以及對應的原因？
