Redis分布式锁
在分布式系统中，当有多个客户端需要获取锁时，我们需要分布式锁。此时，锁是保存在一个共享存储系统中的，可以被多个客户端共享访问和获取。Redis本身可以被多个客户端共享访问，正好就是一个共享存储系统，可以用来保存分布式锁。而且Redis的读写性能高，可以应对高并发的锁操作场景。
单机上的锁和分布式锁的联系与区别：
单机上的锁。
对于在单机上运行的多线程程序来说，锁本身可以用一个变量表示。
- 变量值为0时，表示没有线程获取锁；
- 变量值为1时，表示已经有线程获取到锁了。
我们通常说的线程调用加锁和释放锁的操作，到底是啥意思呢？我来解释一下。实际上，一个线程调用加锁操作，其实就是检查锁变量值是否为0。如果是0，就把锁的变量值设置为1，表示获取到锁，如果不是0，就返回错误信息，表示加锁失败，已经有别的线程获取到锁了。而一个线程调用释放锁操作，其实就是将锁变量的值置为0，以便其它线程可以来获取锁。
分布式的锁
和单机上的锁类似，分布式锁同样可以用一个变量来实现。客户端加锁和释放锁的操作逻辑，也和单机上的加锁和释放锁操作逻辑一致：加锁时同样需要判断锁变量的值，根据锁变量值来判断能否加锁成功；释放锁时需要把锁变量值设置为0，表明客户端不再持有锁。
但是，和线程在单机上操作锁不同的是，在分布式场景下，锁变量需要由一个共享存储系统来维护，只有这样，多个客户端才可以通过访问共享存储系统来访问锁变量。相应的，加锁和释放锁的操作就变成了读取、判断和设置共享存储系统中的锁变量值。
这样一来，我们就可以得出实现分布式锁的两个要求。
- 要求一：分布式锁的加锁和释放锁的过程，涉及多个操作。所以，在实现分布式锁时，我们需要保证这些锁操作的原子性；
- 要求二：共享存储系统保存了锁变量，如果共享存储系统发生故障或宕机，那么客户端也就无法进行锁操作了。在实现分布式锁时，我们需要考虑保证共享存储系统的可靠性，进而保证锁的可靠性。
基于单个Redis节点实现分布式锁
作为分布式锁实现过程中的共享存储系统，Redis可以使用键值对来保存锁变量，再接收和处理不同客户端发送的加锁和释放锁的操作请求。那么，键值对的键和值具体是怎么定的呢？
我们要赋予锁变量一个变量名，把这个变量名作为键值对的键，而锁变量的值，则是键值对的值，这样一来，Redis就能保存锁变量了，客户端也就可以通过Redis的命令操作来实现锁操作。
基于多个Redis节点实现高可靠的分布式锁
当我们要实现高可靠的分布式锁时，就不能只依赖单个的命令操作了，我们需要按照一定的步骤和规则进行加解锁操作，否则，就可能会出现锁无法工作的情况。“一定的步骤和规则”是指啥呢？其实就是分布式锁的算法。
为了避免Redis实例故障而导致的锁无法工作的问题，Redis的开发者Antirez提出了分布式锁算法Redlock。
Redlock算法的基本思路，是让客户端和多个独立的Redis实例依次请求加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁了，否则加锁失败。这样一来，即使有单个Redis实例发生故障，因为锁变量在其它实例上也有保存，所以，客户端仍然可以正常地进行锁操作，锁变量并不会丢失。
我们来具体看下Redlock算法的执行步骤。Redlock算法的实现需要有N个独立的Redis实例。接下来，我们可以分成3步来完成加锁操作。
第一步是，客户端获取当前时间。
第二步是，客户端按顺序依次向N个Redis实例执行加锁操作。
这里的加锁操作和在单实例上执行的加锁操作一样，使用SET命令，带上NX，EX/PX选项，以及带上客户端的唯一标识。当然，如果某个Redis实例发生故障了，为了保证在这种情况下，Redlock算法能够继续运行，我们需要给加锁操作设置一个超时时间。
如果客户端在和一个Redis实例请求加锁时，一直到超时都没有成功，那么此时，客户端会和下一个Redis实例继续请求加锁。加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的有效时间，一般也就是设置为几十毫秒。
第三步是，一旦客户端完成了和所有Redis实例的加锁操作，客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。
客户端只有在满足下面的这两个条件时，才能认为是加锁成功。
- 条件一：客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的Redis实例上成功获取到了锁；
- 条件二：客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。
在满足了这两个条件后，我们需要重新计算这把锁的有效时间，计算的结果是锁的最初有效时间减去客户端为获取锁的总耗时。如果锁的有效时间已经来不及完成共享数据的操作了，我们可以释放锁，以免出现还没完成数据操作，锁就过期了的情况。
当然，如果客户端在和所有实例执行完加锁操作后，没能同时满足这两个条件，那么，客户端向所有Redis节点发起释放锁的操作。
在Redlock算法中，释放锁的操作和在单实例上释放锁的操作一样，只要执行释放锁的Lua脚本就可以了。这样一来，只要N个Redis实例中的半数以上实例能正常工作，就能保证分布式锁的正常工作了。
所以，在实际的业务应用中，如果你想要提升分布式锁的可靠性，就可以通过Redlock算法来实现。
小结
分布式锁是由共享存储系统维护的变量，多个客户端可以向共享存储系统发送命令进行加锁或释放锁操作。Redis作为一个共享存储系统，可以用来实现分布式锁。
在基于单个Redis实例实现分布式锁时，对于加锁操作，我们需要满足三个条件。
- 加锁包括了读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值三个操作，但需要以原子操作的方式完成，所以，我们使用SET命令带上NX选项来实现加锁；
- 锁变量需要设置过期时间，以免客户端拿到锁后发生异常，导致锁一直无法释放，所以，我们在SET命令执行时加上EX/PX选项，设置其过期时间；
- 锁变量的值需要能区分来自不同客户端的加锁操作，以免在释放锁时，出现误释放操作，所以，我们使用SET命令设置锁变量值时，每个客户端设置的值是一个唯一值，用于标识客户端。
和加锁类似，释放锁也包含了读取锁变量值、判断锁变量值和删除锁变量三个操作，不过，我们无法使用单个命令来实现，所以，我们可以采用Lua脚本执行释放锁操作，通过Redis原子性地执行Lua脚本，来保证释放锁操作的原子性。
不过，基于单个Redis实例实现分布式锁时，会面临实例异常或崩溃的情况，这会导致实例无法提供锁操作，正因为此，Redis也提供了Redlock算法，用来实现基于多个实例的分布式锁。这样一来，锁变量由多个实例维护，即使有实例发生了故障，锁变量仍然是存在的，客户端还是可以完成锁操作。Redlock算法是实现高可靠分布式锁的一种有效解决方案，可以在实际应用中把它用起来。
