常见分布式锁一般有三种实现方式：1. 数据库锁；2. 基于ZooKeeper的分布式锁；3. Chubby类似ZooKeeper的分布式组件；4. 基于Redis的分布式锁。

数据库锁：这种方式很容易被想到，把竞争的资源放到数据库中，利用数据库锁来实现资源竞争，可以参考之前的文章《数据库事务和锁》。例如：（1）悲观锁实现：查询库存商品的sql可以加上 "FOR UPDATE" 以实现排他锁，并且将“查询库存”和“减库存”打包成一个事务 COMMIT，在A用户查询和购买完成之前，B用户的请求都会被阻塞住。（2）乐观锁实现：在库存表中加上版本号字段来控制。或者更简单的实现是，当每次购买完成后发现库存小于零了，回滚事务即可。 zookeeper的分布式锁：实现分布式锁，ZooKeeper是专业的。它类似于一个文件系统，通过多系统竞争文件系统上的文件资源，起到分布式锁的作用。具体的实现方式，请参考之前的文章《zookeeper的开发应用》。 Chubby：Google 公司实现的粗粒度分布式锁服务，有点类似于 ZooKeeper，但也存在很多差异。Chubby 通过 sequencer 机制解决了请求延迟造成的锁失效的问题。 redis的分布式锁：简单来说是通过setnx竞争键的值。

“数据库锁”是竞争表级资源或行级资源，“zookeeper锁”是竞争文件资源，“redis锁”是为了竞争键值资源。它们都是通过竞争程序外的共享资源，来实现分布式锁。

不过在分布式锁的领域，还是zookeeper更专业。redis本质上也是数据库，所有其它两种方案都是“兼职”实现分布式锁的，效果上没有zookeeper好。

性能消耗小：当真的出现并发锁竞争时，数据库或redis的实现基本都是通过阻塞，或不断重试获取锁，有一定的性能消耗。而zookeeper锁是通过注册监听器，当某个程序释放锁是，下一个程序监听到消息再获取锁。 锁释放机制完善：如果是redis获取锁的那个客户端bug了或者挂了，那么只能等待超时时间之后才能释放锁；而zk的话，因为创建的是临时znode，只要客户端挂了，znode就没了，此时就自动释放锁。 集群的强一致性：众所周知，zookeeper是典型实现了 CP 事务的案例，集群中永远由Leader节点来处理事务请求。而redis其实是实现 AP 事务的，如果master节点故障了，发生主从切换，此时就会有可能出现锁丢失的问题。

redis分布式锁的释放

使用lua做到自锁自解。

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

当客户端发现在锁的租期内无法完成操作时，就需要延长锁的持有时间，进行续租（renew）。同解锁一样，客户端应该只能续租自己持有的锁。在Redis中可使用如下Lua脚本来实现续租：

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("expire",KEYS[1], ARGV[2])
else
    return 0
end

Redis分布式模式下的同步问题

Redis分布式锁在集群模式下实现存在一些局限性，当主从替换时难以保证一致性。

在redis sentinel集群中，我们具有多台redis，他们之间有着主从的关系，例如一主二从。我们的set命令对应的数据写到主库，然后同步到从库。当我们申请一个锁的时候，对应就是一条命令 setnx mykey myvalue ，在redis sentinel集群中，这条命令先是落到了主库。假设这时主库down了，而这条数据还没来得及同步到从库，sentinel将从库中的一台选举为主库了。这时，我们的新主库中并没有mykey这条数据，若此时另外一个client执行 setnx mykey hisvalue , 也会成功，即也能得到锁。这就意味着，此时有两个client获得了锁。这不是我们希望看到的，虽然这个情况发生的记录很小，只会在主从failover的时候才会发生，大多数情况下、大多数系统都可以容忍，但不是所有的系统都能容忍这种瑕疵。

解决 为了解决故障转移情况下的缺陷，Antirez 发明了 Redlock 算法。使用redlock算法，需要多个redis实例，加锁的时候，它会向多半节点发送 setex mykey myvalue 命令，只要过半节点成功了，那么就算加锁成功了。这和zookeeper的实现方案非常类似，zookeeper集群的leader广播命令时，要求其中必须有过半的follower向leader反馈ACK才生效。

在实际工作中使用的时候，我们可以选择已有的开源实现，python有redlock-py，java 中有 Redisson redlock。

redlock确实解决了上面所说的“不靠谱的情况”。但是，它解决问题的同时，也带来了代价。你需要多个redis实例，你需要引入新的库 代码也得调整，性能上也会有损。所以，果然是不存在“完美的解决方案”，我们更需要的是能够根据实际的情况和条件把问题解决了就好。

基于 Redis 多机实现的分布式锁 Redlock

以上几种基于 Redis 单机实现的分布式锁其实都存在一个问题，就是加锁时只作用在一个 Redis 节点上，即使 Redis 通过 Sentinel 保证了高可用，但由于 Redis 的复制是异步的，Master 节点获取到锁后在未完成数据同步的情况下发生故障转移，此时其他客户端上的线程依然可以获取到锁，因此会丧失锁的安全性。 整个过程如下：

  1. 客户端 A 从 Master 节点获取锁。
  2. Master 节点出现故障，主从复制过程中，锁对应的 key 没有同步到 Slave 节点。
  3. Slave 升 级为 Master 节点，但此时的 Master 中没有锁数据。
  4. 客户端 B 请求新的 Master 节点，并获取到了对应同一个资源的锁。
  5. 出现多个客户端同时持有同一个资源的锁，不满足锁的互斥性。

正因为如此，在 Redis 的分布式环境中，Redis 的作者 antirez 提供了 RedLock 的算法来实现一个分布式锁，该算法大概是这样的： 假设有 N（N>=5）个 Redis 节点，这些节点完全互相独立，不存在主从复制或者其他集群协调机制，确保在这 N 个节点上使用与在 Redis 单实例下相同的方法获取和释放锁。 获取锁的过程，客户端应执行如下操作：

  1. 获取当前 Unix 时间，以毫秒为单位。
  2. 按顺序依次尝试从 5 个实例使用相同的 key 和具有唯一性的 value（例如 UUID）获取锁。当向 Redis 请求获取锁时，客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间，这个超时时间应该小于锁的失效时间。例如锁自动失效时间为 10 秒，则超时时间应该在 5-50 毫秒之间。这样可以避免服务器端 Redis 已经挂掉的情况下，客户端还在一直等待响应结果。如果服务器端没有在规定时间内响应，客户端应该尽快尝试去另外一个 Redis 实例请求获取锁。
  3. 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤 1 记录的时间）就得到获取锁使用的时间。当且仅当从大多数（N/2+1，这里是 3 个节点）的 Redis 节点都取到锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。
  4. 如果取到了锁，key 的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间（步骤 3 计算的结果）。
  5. 如果因为某些原因，获取锁失败（没有在至少 N/2+1 个 Redis 实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的 Redis 实例上进行解锁（使用 Redis Lua 脚本）。

释放锁的过程相对比较简单：客户端向所有 Redis 节点发起释放锁的操作，包括加锁失败的节点，也需要执行释放锁的操作，antirez 在算法描述中特别强调这一点，这是为什么呢？ 原因是可能存在某个节点加锁成功后返回客户端的响应包丢失了，这种情况在异步通信模型中是有可能发生的：客户端向服务器通信是正常的，但反方向却是有问题的。虽然对客户端而言，由于响应超时导致加锁失败，但是对 Redis 节点而言，SET 指令执行成功，意味着加锁成功。因此，释放锁的时候，客户端也应该对当时获取锁失败的那些 Redis 节点同样发起请求。

除此之外，为了避免 Redis 节点发生崩溃重启后造成锁丢失，从而影响锁的安全性，antirez 还提出了延时重启的概念，即一个节点崩溃后不要立即重启，而是等待一段时间后再进行重启，这段时间应该大于锁的有效时间。

关于 Redlock 的更深层次的学习，感兴趣的朋友可以查阅下官方文档，https://redis.io/topics/distlock

基于Redis如何实现可重入锁？

可重入锁的释放如何操作？