针对共享资源的互斥访问历来是很多业务系统需要解决的问题。在分布式系统中，通常会采用分布式锁这一通用型解决方案。本文将就分布式锁的实现原理、技术选型以及阿里云存储的具体实践进行论述。
一 从单机锁到分布式锁
在单机环境中，当共享资源自身无法提供互斥能力的时候，为了防止多线程/多进程对共享资源的同时读写访问造成的数据破坏，就需要一个第三方提供的互斥的能力，这里往往是内核或者提供互斥能力的类库，如下图所示，进程首先从内核/类库获取一把互斥锁，拿到锁的进程就可以排他性的访问共享资源。演化到分布式环境，我们就需要一个提供同样功能的分布式服务，不同的机器通过该服务获取一把锁，获取到锁的机器就可以排他性的访问共享资源，这样的服务我们统称为分布式锁服务，锁也就叫分布式锁。
单机锁到分布式锁
由此抽象一下分布式锁的概念，首先分布式锁需要是一个资源，这个资源能够提供并发控制，并输出一个排他性的状态，也就是： 锁 = 资源 + 并发控制 + 所有权展示
以常见的单机锁为例：
- Spinlock = BOOL +CAS(乐观锁)
- Mutex = BOOL + CAS + 通知(悲观锁)
Spinlock 和 Mutex 都是一个 Bool 资源，通过原子的 CAS 指令：当现在为 0 设置为 1，成功的话持有锁，失败的话不持有锁，如果不提供所有权的展示，例如 AtomicInteger，也是通过资源(Interger)+ CAS，但是不会明确的提示所有权，因此不会被视为一种锁，当然，可以将“所有权展示”这个更多地视为某种服务提供形式的包装。
单机环境下，内核具备“上帝视角”，能够知道进程的存活，当进程挂掉的时候可以将该进程持有的锁资源释放，但发展到分布式环境，这就变成了一个挑战，为了应对各种机器故障、宕机等，就需要给锁提供了一个新的特性：可用性。
如下图所示，任何提供三个特性的服务都可以提供分布式锁的能力，资源可以是文件、KV 等，通过创建文件、KV 等原子操作，通过创建成功的结果来表明所有权的归属，同时通过 TTL 或者会话来保证锁的可用性。
分布式锁的特性和实现
二 分布式锁的系统分类
根据锁资源本身的安全性，我们将分布式锁分为两个阵营：
- 基于异步复制的分布式系统，例如 mysql，tair，redis 等。
- 基于 paxos 协议的分布式一致性系统，例如 zookeeper，etcd，consul 等。
基于异步复制的分布式系统，存在数据丢失(丢锁)的风险，不够安全，往往通过 TTL 的机制承担细粒度的锁服务，该系统接入简单，适用于对时间很敏感，期望设置一个较短的有效期，执行短期任务，丢锁对业务影响相对可控的服务。
基于 paxos 协议的分布式系统，通过一致性协议保证数据的多副本，数据安全性高，往往通过租约(会话)的机制承担粗粒度的锁服务，该系统需要一定的门槛，适用于对安全性很敏感，希望长期持有锁，不期望发生丢锁现象的服务。
三 阿里云存储分布式锁
阿里云存储在长期的实践过程中，在如何提升分布式锁使用时的正确性、保证锁的可用性以及提升锁的切换效率方面积累比较多的经验。
1 严格互斥性
互斥性作为分布式锁最基本的要求，对用户而言就是不能出现“一锁多占”，那么存储分布式锁是如何避免该情况的呢?
答案是，服务端每把锁都和唯一的会话绑定，客户端通过定期发送心跳来保证会话的有效性，也就保证了锁的拥有权。当心跳不能维持时，会话连同关联的锁节点都会被释放，锁节点就可以被重新抢占。这里有一个关键的地方，就是如何保证客户端和服务端的同步，在服务端会话过期的时候，客户端也能感知。
如下图所示，在客户端和服务端都维护了会话的有效期的时间，客户端从心跳发送时刻(S0)开始计时，服务端从收到请求(S1)开始计时，这样就能保证客户端会先于服务端过期。 用户在创建锁之后，核心工作线程在进行核心操作之前可以判断是否有足够的有效期，同时我们不再依赖墙上时间，而是基于系统时钟来对时间进行判断，系统时钟更加精确，且不会向前或者向后移动(秒级别误差毫秒级，同时在 NTP 跳变的场景，最多会修改时钟的速率)。
存储场景的使用方式
在分布式锁互斥性上，我们是不是做到完美了?并非如此，还是存在一种情况，业务基于分布式锁服务的访问互斥会被破坏。
我们来看下面的例子：如下图所示，客户端在时间点(S0)尝试去抢锁，在时间点(S1)在后端抢锁成功，因此也产生了一个分布式锁的有效期窗口。在有效期内，时间点(S2)做了一个访问存储的操作，很快完成，然后在时间点(S3)判断锁的有效期依旧成立，继续执行访问存储操作，结果这个操作耗时良久，超过了分布式锁的过期时间，那么可能这个时候，分布式锁已经被其他客户端抢占成功，进而出现两个客户端同时操作同一批数据的可能性，这种可能性是存在的，虽然概率很小。
越界场景
针对这个场景，具体的应对方案是在操作数据的时候确保有足够的锁有效期窗口，当然如果业务本身提供回滚机制的话，那么方案就更加完备，该方案也在存储产品使用分布式锁的过程中被采用。
还有一个更佳的方案，即，存储系统本身引入 IOFence 能力。这里就不得不提 Martin Kleppmann 和 redis 的作者 antirez 之间的讨论了。redis 为了防止异步复制导致的锁丢失的问题，引入了 redlock，该方案引入了多数派的机制，需要获得多数派的锁，最大程度的保证了可用性和正确性，但仍然有两个问题：
- 墙上时间的不可靠(NTP 时间)
- 异构系统的无法做到严格正确性
墙上时间可以通过非墙上时间 MonoticTime 来解决(redis 目前仍然依赖墙上时间)，但是异构系统只有一个系统并没有办法保证完全正确。如下图所示，Client1 获取了锁，在操作数据的时候发生了 GC，在 GC 完成时候丢失了锁的所有权，造成了数据不一致。
异构系统无法做到完全正确性
因此需要两个系统同时协作来完成一个完全正确的互斥访问，在存储系统引入 IOFence能力，如下图所示，全局锁服务提供全局自增的 token，Client 1 拿到锁返回的 token 是 33，并带入存储系统，发生 GC，当 Client 2 抢锁成功返回 34，带入存储系统，存储系统会拒绝 token 较小的请求，那么经过了长时间 full gc 重新恢复后的 Client 1 再次写入数据的时候，因为存储层记录的token 已经更新，携带 token 值为 33 的请求将被直接拒绝，从而达到了数据保护的效果(chubby 的论文中有讲述，也是 Martin Kleppmann 提出的解决方案)。
引入IOFence能力
这与阿里云分布式存储平台盘古的设计思路不谋而合，盘古支持了类似 IO Fence 的写保护能力，引入 Inline File 的文件类型，配合 SealFile 操作，这就有着类似 IO Fence 的写保护能力。首先，SealFile 操作用来关闭已经打开的 cs 上面的文件，防止旧的 Owner 继续写数据;其次，InlineFile 可以防止旧的 Owner 打开新的文件。这两个功能事实上也是提供了存储系统中的 Token 支持。
2 可用性
存储分布式锁通过持续心跳来保证锁的健壮性，让用户不用投入很多精力关注可用性，但也有可能异常的用户进程持续占据锁。针对该场景，为了保证锁最终可以被调度，提供了可以安全释放锁的会话加黑机制。
当用户需要将发生假死的进程持有的锁释放时，可以通过查询会话信息，并将会话加黑，此后，心跳将不能正常维护，最终导致会话过期，锁节点被安全释放。这里我们不是强制删除锁，而是选用禁用心跳的原因如下:
- 删除锁操作本身不安全，如果锁已经被其他人正常抢占，此时删锁请求会产生误删除。
- 删除锁后，持有锁的人会话依然正常，它仍然认为自己持有锁，会打破锁的互斥性原则。
3 切换效率
当进程持有的锁需要被重新调度时，持有者可以主动删除锁节点，但当持有者发生异常(如进程重启，机器宕机等)，新的进程要重新抢占，就需要等待原先的会话过期后，才有机会抢占成功。默认情况下，分布式锁使用的会话生命期为数十秒，当持有锁的进程意外退出后(未主动释放锁)，最长需要经过很长时间锁节点才可以被再次抢占。
客户端和服务各自维护过期时间
要提升切换精度，本质上要压缩会话生命周期，同时也意味着更快的心跳频率，对后端更大的访问压力。我们通过对进行优化，使得会话周期可以进一步压缩。
同时结合具体的业务场景，例如守护进程发现锁持有进程挂掉的场景，提供锁的 CAS 释放操作，使得进程可以零等待进行抢锁。比如利用在锁节点中存放进程的唯一标识，强制释放已经不再使用的锁，并重新争抢，该方式可以彻底避免进程升级或意外重启后抢锁需要的等待时间。
四 结语
分布式锁提供了分布式环境下共享资源的互斥访问，业务或者依赖分布式锁追求效率提升，或者依赖分布式锁追求访问的绝对互斥。同时，在接入分布式锁服务过程中，要考虑接入成本、服务可靠性、分布式锁切换精度以及正确性等问题，正确和合理的使用分布式锁，是需要持续思考并予以优化的。
参考文章
How to do distributed locking - Martin KleppmannIs Redlock safe? - antirezchubby 论文 - google
