Redis 分布式锁
Redis分布式锁 - 胤凯 (oyto.github.io)
分布式锁
1、什么是分布式锁？
在分布式场景下的锁，比如在多台不同机器上的进程，去竞争同一项资源，就是分布式锁。
2、分布式锁有哪些特性？
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互斥性：只能让一个竞争者持有锁
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安全性：避免锁因为异常永远不被释放，当一个竞争者在持有锁期间，由于意外崩溃而导致未能主动解锁，其持有的锁也能够被兜底释放，并保证后续其它竞争者也能加锁
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对称性：同一个锁，加锁和解锁必须是一个竞争者，不能把其他竞争者持有的锁给释放了
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可靠性：需要有一定程度的异常处理能力、容灾能力。
3、分布式锁的实现方式
最简化版本
直接用 Redis 的 setnx 命令，语法：setnx key value，如果 key 不存在，则会将 key 设置为 value，并返回 1；如果 key 存在，不会有任务影响，返回 0。
通过 setnx 加锁，其他服务无法加锁，进而阻塞；用完之后，通过 delete 解锁，其他服务再去竞争锁。
支持过期时间
最简化版本有一个问题：如果获取锁的服务挂掉了，那么锁就一直得不到释放，就会导致其他服务无法获取到锁，影响到其他服务，所以这里需要一个过期时间来进行兜底。
Redis 中有 expire 命令，用来设置一个 key 的过期时间。但是 setnx 和 expire 不具备原子性，如果 setnx 获取锁之后，服务挂掉，还没来得及设置过期时间，照样石沉大海。
于是使用 set 和 expire 的原子操作：set key value nx ex seconds nx 标识 setnx 特性，ex 标识过期时间，最后一个参数就是过期时间的值。
加上过期时间，基本上这个锁就能用了。但存在一个问题：会存在服务 A 释放掉 服务 B 的锁的可能。
加上 owner
在特殊的场景：服务 A 获取到了锁，由于业务流程比较长或者网络延迟、GC卡顿等原因，导致锁过期，而业务还会继续进行，这时候，业务 B 已经拿到了锁，准备去执行。这个时候服务 A 恢复过来并做完了任务，就会释放锁，而 B 还在继续，就会导致服务 A 释放掉了 服务 B 的锁。
在真实的分布式场景中，可能存在几十个竞争者，上述情况发生的概率就会很高，导致同一份资源频繁被不同竞争者同时访问，分布式锁也就失去了意义。
发生这个问题的关键在于：竞争者可以释放掉其他竞争者的锁。所以我们可以给出进一步的解决方案：分布式锁需要满足谁申请谁释放原则，不能释放别人的锁，也就是说，分布式锁，是要有归属的。
引入 lua
加入 owner 后的版本，也还有一点点小问题。完整的流程是：竞争者获取到锁执行任务，执行完毕后检查锁是不是自己的，最后释放。
这些操作都不是原子化的，可能锁获取的时候还是自己的，删除的时候已经是别人的了。
这里就需要引入 Lua。
Redis + Lua，可以说是专门为解决原子问题而生的。
到了这里，分布式锁的前三个特性已经满足：对称性、安全性、互斥性。可以是一个可以用的分布式锁了，能满足大多数场景。
4、可靠性如何保证
还剩下可靠性没有解决。
针对一些异常情景，包括 Redis 挂掉、业务执行时间过长、网络波动等情况。
容灾考虑
前面我们谈及的内容，基本是基于单机考虑的，如果Redis挂掉了，那锁就不能获取了。这个问题该如何解决呢? 一般来说，有两种方法:主从容灾和多级部署。
主从容灾
最简单的方式，就是为 Redis 配置从节点，当主节点挂掉了，从节点顶包。
主从切换的话，需要人工参与，会提高人力成本。不过 Redis 已经有成熟的解决方案，也就是哨兵模式，可以灵活自动切换，不再需要人工介入。
虽然一定程度解决了单点的容灾问题，但并不是尽善尽美的由于同步有时延，slave通过增加从节点的方式，可能会损失掉部分数据，分布式锁可能失效，这就会发生短暂的多机获取到执行权限
有没有更可靠的办法呢?
多机部署
如果对一致性高一些，可以尝试多机部署。比如 Redis 的 RedLock，大概思路就是多个机器，通常是奇数，达到一半以上同意才能算加锁成功，这样可靠性会向 ETCD 靠近。
ETCD：etcd：在前面的回答中已经介绍过，etcd是一个分布式键值存储系统，用于配置管理、服务发现和分布式协调。它是一个独立的开源项目，由CNCF维护，具有强一致性和高可用性，用于构建分布式系统的基础设施。
现在假设有5个Redis主节点，基本保证它们不会同时宕掉，获取锁和释放锁的过程中客户端会执行以下操作:
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向5个Redis申请加锁;
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只要超过一半，也就是3个Redis返回成功，那么就是获取到了锁。如果超过一半失败，需要向每个Redis发送解锁命令;
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由于向5个Redis发送请求，会有一定时耗，所以锁剩余持有时间，需要减去请求时间。这个可以作为判断依据，如果剩余时间已经为0，那么也是获取锁失败;
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使用完成之后，向5个Redis发送解锁请求。
这种模式的好处在于，如果挂了2台Redis，整个集群还是可用的，给了运维更多时间来修复。
另外，多说一句，单点Redis的所有手段，这种多机模式都可以使用，比如为每个节点配置哨兵模式，由于加锁是一半以上同意就成功，那么如果单个节点进行了主从切换，单个节点数据的丢失，就不会让锁失效了。这样增强了可靠性。
没有完全可靠的分布式锁
由于分布式系统中的三大困境，简称 NPC。
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N：Network Delay （网络延迟）网络延迟导致锁过期。
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P：Process Pause（进程暂停）比如发生 GC，导致锁超时。
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C：Clock Drift（时钟漂移）