分布式锁原理

为了保障程序的高可用性，避免用户在使用公司产品的时候，突然挂掉访问不了，一般公司的后台服务，都需要部署多个实例，这样就算一个挂了，另外几个实例还能够正常的工作，也就是做了所谓的负载均衡。

这样也就会产生了一个问题，服务中的定时脚本也会被部署多份，当指定的时间一到，脚本也会运行多个，可能会造成一些不必要的计算和麻烦。

怎么去保证，同一时刻，只有一个脚本在运行呢？比较好的，普遍适用的方式，就是使用分布式锁。

假设你启动了多个实例A, B, C, D，为了达到同一时间只有一个实例在运行，我们需要在redis里面设置一把锁：

SETNX keyName = 1

上面的SETNX命令只有当keyName没有被设置值的时候，才会成功，这样，当A, B, C, D在启动的时候，先去执行上面的命令，成功的那个，才去执行，就可以保证同一时刻只有一个脚本在运行，当然程序运行结束后，需要执行：

DEL keyName

来释放锁。

但是这样也有一个问题，假设A设置了锁，但是在后续执行的时候，程序奔溃了，这样keyName的值永远为1，B, C, D再也没有获取到锁的机会，甚至连A自己重新启动后也无法获取锁。

为了避免这种问题，我们可以为keyName设置一个超时时间t，这样即使拿到锁的程序崩溃了，超时时间一过，锁也会自动释放。

一般情况下，为了避免单点故障，我们一般会采用redis的主从架构，一个redis的master节点，挂上n个slave从节点，这样如果master奔溃了，会启用一个slave节点继续服务，考虑这样一种情况：

A调用SETNX设置了master节点上的锁，然后开始执行。

master节点在将锁的信息同步到slave节点前，崩溃了

slave被切换成master继续服务，但此时这个节点没有了锁的信息

B调用SETNX也成功的设置了锁（跟A冲突）

这种问题怎么处理呢？我们需要借助另外的一些master节点，假设你有N个redis的master节点，并且这些节点之间相互独立，不存在同步数据的关系，然后获取锁的操作走下面的过程：

获取当前时间t

然后用t尝试在N个master节点上轮流获取锁，只有当客户端在大部分master节点上获取到了锁，才认为这个锁是有效的，否则就释放所有的锁。

上面这么干，锁是不是靠谱？会不会有两个客户端可能同时拿到锁？答案是有可能的！

我们来分析一下，假设从0时刻开始，客户端向R1, R2, R3, R4, R5三个master节点发送了获取锁的请求，假设获取了R1, R3, R4三把锁，受网络影响，拿到锁消耗的实践分别为T1, T2, T3：

如果锁的超时时间设置为T，三把锁分别释放的时间为T11, T22和T33：

注意，客户端至少在T2，才会认为自己拿到锁，所以它会认为自己在T22时刻才失去锁，但是在T33时刻，客户端A已经释放了R1上的锁，此时另外的一个客户端是有可能拿到大部分的锁成为锁的拥有者，同样会造成锁冲突。

当然解决方法也是有的，就是定义锁的超时时间为：最先释放锁的时间-获取锁的总消耗时间，比如上面的情况，超时时间就应该定义为：T11-T2

超时问题解决之后，是不是一定可以保证互斥性了呢？也不一定，因为各个机器之间还可能存在着时钟差问题，比如客户端认为的T11时刻，R1所在的服务器可能认为是T1'，R3所在的服务器可能认为是T1''：

所以，客户端以为自己还在持有锁，但实际情况可能这把锁已经被master节点释放掉了，这种情况该如何处理呢？

这个的解决方式也很简单，我们只需要把过期时间定义为：T1'-T2就可以了，其中T1' = T11 - TT，TT表示机器之间的时钟偏差，一般这个偏差在几毫秒左右。

时钟偏差问题解决后，锁是不是一定就是安全的了呢？忽略一些可有可无的细节问题，目前来看是安全的，这种锁也是redis官方推荐的，但是官方也承认可能隐藏着一些不可知的因素，具体还是要等待大家的发现。