在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。
有很多基于Redis实现的分布式锁方案或者库，但是有些库并没有解决分布式环境下的一些问题陷阱。
分布式锁的特点
分布式锁应该具备以下属性：
- 互斥 在同一时刻只有一个客户端可以持有锁；这是分布式锁的基本属性。
- 无死锁 每个锁请求都可以最终获得锁；即使是持有锁的客户端也会崩溃或遇到异常。 不同的实现
不同的实现
许多分布式锁实现都是基于分布式共识算法(Paxos、Raft、ZAB、Pacifica)的，比如基于Paxos的Chubby、基于ZAB的Zookeeper等，以及基于Raft的Consul。Redis的作者还提出了一种分布式锁，名为RedLock。
在接下来的章节中，我将展示如何基于Redis一步步实现分布式锁，并且在每一步中，我都试图解决分布式环境中可能发生的一个问题。
场景一：单实例Redis
为了简单起见，假设我们有两个客户端和一个Redis实例。一个简单的实现应该是：
boolean tryAcquire(String lockName, long leaseTime, OperationCallBack operationCallBack) {
// 加锁
boolean getLockSuccessfully = getLock(lockName, leaseTime);
if (getLockSuccessfully) {
try {
operationCallBack.doOperation();
} finally {
releaseLock(lockName);
}
return true;
} else {
return false;
}
}
boolean getLock(String lockName, long expirationTimeMillis) {
// 给当前线程创建一个唯一的lockValue
String lockValue = createUniqueLockValue();
try {
// 如果lockName没有加锁，则将lockName作为key保存到redis中，并指定过期时间
String response = storeLockInRedis(lockName, lockValue, expirationTimeMillis);
return response.equalsIgnoreCase("OK");
} catch (Exception exception) {
releaseLock(lockName);
throw exception;
}
}
void releaseLock(String lockName) {
String lockValue = createUniqueLockValue();
// 移除锁lockName，如果锁的值是lockValue
removeLockFromRedis(lockName, lockValue);
}
这种方式有什么问题呢？
**假如客户端1请求服务端获取一个锁，并指定了锁超时时间，如果服务器响应的时间大于锁的超时时间，客户端1拿到的则是一个过期的锁，这时客户端2同时可以获取该锁进行业务操作。**这打破了分布式锁应该具备的相互排斥原则。
为了解决这个问题，我们应该给redis客户端设置一个请求超时时间timeout，这个时间应该小于锁的超时时间。
当时这还不能完全解决这个问题，假设Redis服务器因为掉电重启，则会有其他的问题，我们接下来看第二个场景。
场景二：单实例Redis的单点故障
如果你对Redis的数据持久化方案有所了解，那一定知道Redis有两种方式做数据持久化。
RDB(Redis Database)：按指定的时间间隔将Redis的数据快照保存到磁盘。
AOF(Append-Only File)：将服务器接收到的写操作指令记录下来，这些操作指令在服务重启时可以重新执行来恢复原始数据。
默认情况下，只会开启RDB模式，会按照如下方式配置：
save 900 1 save 300 10 save 60 10000
例如，第一行表示在900秒（15min）内如果有一次写操作，就将数据同步到数据文件。
所以在最坏的情况下，将一个加锁数据保存需要15分钟，如果在加锁成功时Redis服务掉电重启，则无法恢复内存中的加锁数据，其它客户端同样可以获取到相同的锁：
为了解决这个问题，我们必须使用fsync=always选项来启用AOF，然后在Redis中设置键。
注意，启用这个选项对Redis的性能有一定的影响，但我们需要这个选项以保持强一致性。
场景三：主从复制
在这个配置中，我们有一个或多个实例(通常称为从实例或副本)，它们是主实例的精确副本。
默认情况下，Redis中的复制是异步的；这意味着主服务器不会等待命令被副本处理完毕再返回给客户端。
问题是在复制发生之前，主服务器可能出现故障，并发生故障转移；在此之后，如果另一个客户端请求获得锁，它将成功！或者假设存在一个临时的网络问题，因此其中一个副本没有接收到命令，网络变得稳定，故障转移很快发生；没有接收到命令的节点成为主节点。
最终，该锁将从所有实例中删除！下图说明了这种情况:
作为解决方案，有一个等待命令，等待指定数量的确认副本并返回副本的数量，承认之前的写命令发送等待命令，两个的情况下达到指定数量的副本或者超时。
例如，如果我们有两个副本，下面的命令最多等待1秒(1000毫秒)来从两个副本获得确认并返回：
WAIT 2 1000
到目前为止，一切顺利，但还有另一个问题；副本可能会丢失写入(由于错误的环境)。例如，一个副本在保存操作完成之前失败，同时主节点也失败，故障转移操作选择重新启动的副本作为新的主节点。在与新主服务器同步后，所有副本和新主服务器都没有旧主服务器中的密钥！
为了使所有的从服务器和主服务器完全一致，我们应该在获得锁之前为所有Redis实例启用fsync=always的AOF。
注意：在这种方法中，我们为了强一致性而破坏了可用性，AOF会有一定的性能损耗。
场景四：自动刷新的锁
在这个场景中，只要客户端是活的并且连接是正常的，就可以持有获取的锁。
我们需要一种机制来在锁到期之前刷新锁。我们还应该考虑不能刷新锁的情况；在这种情况下，必须立即退出。
此外，当锁的持有者释放锁时，其他客户端应该能够等待获得锁并进入临界区：
小结
我这里通过四个小场景，引出了四个问题，并给出相应的解决办法，但有一些重要的问题还没有解决我想在这里指出来，希望在以后使用分布式锁时作为参考。
不同节点之间的时钟漂移问题；获取锁之后客户端出现长线程的暂停或者进程暂停；一个客户端可能要等待很长时间才能获得锁，而与此同时，另一个客户端会立即获得锁；非公平锁。
许多三方库使用Redis提供分布式锁的服务，我们应该去了解它们是如何工作的以及可能发生的问题，在它们的正确性和性能之间做出权衡。
到此这篇关于Redis分布式锁存在的问题的文章就介绍到这了,更多相关Redis分布式锁存在的问题内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！