大家好，我是小❤。
作为一个后台开发，不管是工作还是面试中，分布式一直是一个让人又爱又恨的话题。它如同一座神秘的迷宫，时而让你迷失方向，时而又为你揭示出令人惊叹的宝藏。
今天，让我们来聊聊分布式领域中那位不太引人注意却功不可没的角色，它就像是分布式系统的守卫，保护着资源不被随意访问——这就是分布式锁！
想象一下，如果没有分布式锁，多个分布式节点同时涌入一个共享资源的访问时，就像一群饥肠辘辘的狼汇聚在一块肉前，谁都想咬一口，最后弄得肉丢了个精光，大家都吃不上。
而有了分布式锁，就像给这块肉上了道坚固的城墙，只有一只狼能够穿越，享受美味。
那它具体是怎么做的呢？这篇文章中，小❤将带大家一起了解分布式锁是如何解决分布式系统中的并发问题的。
什么是分布式锁？
在分布式系统中，分布式锁是一种机制，用于协调多个节点上的并发访问共享资源。
这个共享资源可以是数据库、文件、缓存或任何需要互斥访问的数据或资源。分布式锁确保了在任何给定时刻只有一个节点能够对资源进行操作，从而保持了数据的一致性和可靠性。
为什么要使用分布式锁？
1. 数据一致性
在分布式环境中，多个节点同时访问共享资源可能导致数据不一致的问题。分布式锁可以防止这种情况发生，确保数据的一致性。
2. 防止竞争条件
多个节点并发访问共享资源时可能出现竞争条件，这会导致不可预测的结果。分布式锁可以有效地防止竞争条件，确保操作按照预期顺序执行。
3. 限制资源的访问
有些资源可能需要限制同时访问的数量，以避免过载或资源浪费。分布式锁可以帮助控制资源的访问。
分布式锁要解决的问题
分布式锁的核心问题是如何在多个节点之间协调，以确保只有一个节点可以获得锁，而其他节点必须等待。
这涉及到以下关键问题：
1. 互斥性
只有一个节点能够获得锁，其他节点必须等待。这确保了资源的互斥访问。
2. 可重入性
指的是在同一线程内，外层函数获得锁之后，内层递归函数仍然可以获取到该锁。
说白了就是同一个线程再次进入同样代码时，可以再次拿到该锁。它的作用是：防止在同一线程中多次获取锁产生竞性条件而导致死锁发生。
3. 超时释放
确保即使节点在业务过程中发生故障，锁也会被超时释放，既能防止不必要的线程等待和资源浪费，也能避免死锁。
分布式锁的实现方式
在分布式系统中，有多种方式可以实现分布式锁，就像是锁的品种不同，每种锁都有自己的特点。
- 有基于数据库的锁，就像是厨师们用餐具把菜肴锁在柜子里，每个人都得排队去取。
- 还有基于 ZooKeeper 的锁，它像是整个餐厅的门卫，只允许一个人进去，其他人只能在门口等。
- 最后，还有基于缓存的锁，就像是一位服务员用号码牌帮你占座，先到先得。
1. 基于数据库的分布式锁
使用数据库表中的一行记录作为锁，通过事务来获取和释放锁。
例如，使用 MySQL 来实现事务锁。首先创建一张简单表，在某一个字段上创建唯一索引（保证多个请求新增字段时，只有一个请求可成功）。
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当需要获取分布式锁时，执行以下语句：
INSERT INTO `user` (uname) VALUES ('unique_key')由于 name 字段上加了唯一索引，所以当多个请求提交 insert 语句时，只有一个请求可成功。
使用 MySQL 实现分布式锁的优点是可靠性高，但性能较差，而且这把锁是非重入的，同一个线程在没有释放锁之前无法获得该锁。
2. 基于ZooKeeper的分布式锁
Zookeeper（简称 zk）是一个为分布式应用提供一致性服务的中间组件，其内部是一个分层的文件系统目录树结构。
zk 规定其某一个目录下只能有唯一的一个文件名，其分布式锁的实现方式如下：
- 创建一个锁目录（ZNode）：首先，在 zk 中创建一个专门用于存储锁的目录，通常称为锁根节点。这个目录将包含所有获取锁的请求以及用于锁协调的节点。
- 获取锁：当一个节点想要获取锁时，它会在锁目录下创建一个临时顺序节点（Ephemeral Sequential Node）。zk 会为每个节点分配一个唯一的序列号，并根据序列号的大小来确定锁的获取顺序。
- 查看是否获得锁：节点在创建临时顺序节点后，需要检查自己的节点是否是锁目录中序列号最小的节点。如果是，表示节点获得了锁；如果不是，则节点需要监听比它序列号小的节点的删除事件。
- 监听锁释放：如果一个节点没有获得锁，它会设置一个监听器来监视比它序列号小的节点的删除事件。一旦前一个节点（序列号小的节点）释放了锁，zk 会通知等待的节点。
- 释放锁：当一个节点完成了对共享资源的操作后，它会删除自己创建的临时节点，这将触发 zk 通知等待的节点。
zk 分布式锁提供了良好的一致性和可用性，但部署和维护较为复杂，需要仔细处理各种边界情况，例如节点的创建、删除、网络分区等。
而且 zk 实现分布式锁的性能不太好，主要是获取和释放锁都需要在集群的 Leader 节点上执行，同步较慢。
3. 基于缓存的分布式锁
使用分布式缓存，如 Redis 或 Memcached，来存储锁信息，缓存方式性能较高，但需要处理分布式缓存的高可用性和一致性。
接下来，我们详细讨论一下在 Redis 中如何设计一个高可用的分布式锁以及可能会遇到的几个问题，包括：
- 死锁问题
- 锁提前释放
- 锁被其它线程误删
- 高可用问题
1）死锁问题
早期版本的 redis 没有 setnx 命令在写 key 时直接设置超时参数，需要用 expire 命令单独对锁设置过期时间，这可能会导致死锁问题。
比如，设置锁的过期时间执行失败了，导致后来的抢锁都会失败。
Lua脚本或SETNX
为了保证原子性，我们可以使用 Lua 脚本，保证SETNX + EXPIRE两条指令的原子性，我们还可以巧用Redis 的 SET 指令扩展参数：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 不存在的时候，才能 set 成功，即保证只有第一个客户端请求才能获得锁，而其他客户端请求只能等待锁释放后，才能获取
- EX seconds :设定 key 的过期时间，默认单位时间为秒
- PX milliseconds: 设定 key 的过期时间，默认单位时间为毫秒
- XX: 仅当 key 存在时设置值
在 Go 语言里面，关键代码如下所示：
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
}
... // 执行临界区代码，访问公共资源
client.Del(lock.key()).Err() // 删除key，释放锁
}2）锁提前释放
上述方案解决了加锁过期的原子性问题，不会产生死锁，但还是可能存在锁提前释放的问题。
如图所示，假设我们设置锁的过期时间为 5 秒，而业务执行需要 10 秒。
图片
在线程 1 执行业务的过程中，它的锁被过期释放了，这时线程 2 是可以拿到锁的，也开始访问公共资源。
很明显，这种情况下导致了公共资源没有被严格串行访问，破坏了分布式锁的互斥性。
这时，有爱动脑瓜子的小伙伴可能认为，既然加锁时间太短，那我们把锁的过期时间设置得长一些不就可以了吗？
其实不然，首先我们没法提前准确知道一个业务执行的具体时间。其次，公共资源的访问时间大概率是动态变化的，时间设置得过长也不好。
Redisson框架
所以，我们不妨给加锁线程一个自动续期的功能，即每隔一段时间检查锁是否还存在，如果存在就延长锁的时间，防止锁过期提前释放。
这个功能需要用到守护线程，当前已经有开源框架帮我们解决了，它就是——Redisson，它的实现原理如图所示：
图片
当线程 1 加锁成功后，就会启动一个 Watch dog 看门狗，它是一个后台线程，每隔 1 秒（可配置）检查业务是否还持有锁，以达到线程未主动释放锁，自动续期的效果。
3）锁被其它线程误删
除了锁提前释放，我们可能还会遇到锁被其它线程误删的问题。
图片
如图所示，加锁线程 1 执行完业务后，去释放锁。但线程 1 自己的锁已经释放了，此时分布式锁是由线程 2 持有的，就会误删线程 2 的锁，但线程 2 的业务可能还没执行完毕，导致异常产生。
唯一 Value 值
要想解决锁被误删的问题，我们需要给每个线程的锁加一个唯一标识。
比如，在加锁时将 Value 设置为线程对应服务器的 IP。对应的 Go 语言关键代码如下：
const (
// HostIP，当前服务器的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
}
... // 执行临界区代码，访问公共资源
if client.Get(methodName) == HostIP {
// 判断为当前服务器线程加的锁，才可以删除
client.Del(lock.key()).Err()
}
}这样，在删除锁的时候判断一下 Value 是否为当前实例的 IP，就可以避免误删除其它线程锁的问题了。
为了保证严格的原子性，可以用 Lua 脚本代替以上代码，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高可用锁
前面几种方案都是基于单机版考虑，而实际业务中 Redis 一般都是集群部署的，所以我们接下来讨论一下 Redis 分布式锁的高可用问题。
试想一下，如果线程 1 在 Redis 的 master 主节点上拿到了锁，但是还没同步到 slave 从节点。
这时，如果主节点发生故障，从节点升级为主节点，其它线程就可以重新获取这个锁，此时可能有多个线程拿到同一个锁。即，分布式锁的互斥性遭到了破坏。
为了解决这个问题，Redis 的作者提出了专门支持分布式锁的算法：Redis Distributed Lock，简称 Redlock，其核心思想类似于注册中心的选举机制。
Redis 集群内部署多个 master 主节点，它们相互独立，即每个主节点之间不存在数据同步。
且节点数为单数个，每次当客户端抢锁时，需要从这几个 master 节点去申请锁，当从一半以上的节点上获取成功时，锁才算获取成功。
优缺点和常用实现方式
以上是业界常用的三种分布式锁实现方式，它们各自的优缺点如下：
- 基于数据库的分布式锁：可靠性高，但性能较差，不适合高并发场景。
- 基于ZooKeeper的分布式锁：提供良好的一致性和可用性，适合复杂的分布式场景，但部署和维护复杂，且性能比不上缓存的方式。
- 基于缓存的分布式锁：性能较高，适合大部分场景，但需要处理缓存的高可用性。
其中，业界常用的分布式锁实现方式通常是基于缓存的方式，如使用 Redis 实现分布式锁。这是因为 Redis 性能优秀，而且可以满足大多数应用场景的需求。
小结
尽管分布式世界曲折离奇，但有了分布式锁，我们就像是看电影的观众，可以有条不紊地入场，分布式系统里的资源就像胶片一样，等待着我们一张一张地观赏。
这就是分布式的魅力！它或许令人又爱又恨，但正是科技世界的多样复杂性，才让我们的技术之旅变得更加精彩。
