分布式锁Redlock

好文章：https://blog.csdn.net/hh1sdfsf56456/article/details/79474434

分布式锁，存在无法解决的问题，一起回顾如下
１、为了提高单redis的可用性，给master挂了一个从slave节点，因为主从复制是异步的，会出现不同客户端同时获取锁的情况
客户端１在master中获得了锁，
在锁同步到slave之前，master宕机，还未来得及将锁同步到slave
slave升级为master
客户端２在新的master中获取了锁
这样客户端１、客户端２就同时持有了同一个资源的锁

２、客户端１获取锁，因网络延时，客户端长时间阻塞，锁过期，这时客户端２获取锁，与此同时客户端１的网络恢复正常，这就导致两个客户端可同时访问共享资源。
备注：有两种情况会引发阻塞
情况１:客户端跟redis通信的问题，
情况２:客户端跟共享资源服务器交互延时


那么接下来我看看Redlock是否能解决上述两个问题

一、分布式锁Redlock
antirez因为上述问题提出了新的分布式锁的算法Redlock，它基于N个完全独立的Redis节点（通常情况下N可以设置成5）。

运行Redlock算法的客户端依次执行下面各个步骤，来完成获取锁的操作：

获取当前时间（毫秒数）。
按顺序依次向N个Redis节点执行获取锁的操作。这个获取操作跟前面基于单Redis节点的获取锁的过程相同，包含随机字符串my_random_value，也包含过期时间(比如PX 30000，即锁的有效时间)。为了保证在某个Redis节点不可用的时候算法能够继续运行，这个获取锁的操作还有一个超时时间(time out)，它要远小于锁的有效时间（几十毫秒量级）。
客户端在向某个Redis节点获取锁失败以后，应该立即尝试下一个Redis节点。这里的失败，应该包含任何类型的失败，比如该Redis节点不可用，或者该Redis节点上的锁已经被其它客户端持有（注：Redlock原文中这里只提到了Redis节点不可用的情况，但也应该包含其它的失败情况）。

计算整个获取锁的过程总共消耗了多长时间，计算方法是用当前时间减去第1步记录的时间。如果客户端从大多数Redis节点（>= N/2+1）成功获取到了锁，并且获取锁总共消耗的时间没有超过锁的有效时间(lock validity time)，那么这时客户端才认为最终获取锁成功；否则，认为最终获取锁失败。

如果最终获取锁成功了，那么这个锁的有效时间应该重新计算，它等于最初的锁的有效时间减去第3步计算出来的获取锁消耗的时间。

如果最终获取锁失败了（可能由于获取到锁的Redis节点个数少于N/2+1，或者整个获取锁的过程消耗的时间超过了锁的最初有效时间），那么客户端应该立即向所有Redis节点发起释放锁的操作（即前面介绍的Redis Lua脚本）。

当然，上面描述的只是获取锁的过程，而释放锁的过程比较简单：客户端向所有Redis节点发起释放锁的操作，不管这些节点当时在获取锁的时候成功与否。

二、Redlock存在的问题

由于N个Redis节点中的大多数能正常工作就能保证Redlock正常工作，因此理论上它的可用性更高。我们前面讨论的单Redis节点的分布式锁在failover的时候锁失效的问题，在Redlock中不存在了（解决了遗留问题１），但如果有节点发生崩溃重启，还是会对锁的安全性有影响的。具体的影响程度跟Redis对数据的持久化程度有关。
根据上述提出的算法，当Ｎ个节点中有一个节点宕机，仍然存在锁的安全性问题。具体的影响跟redis的持久化程度有关

假设一共有5个Redis节点：A, B, C, D, E。设想发生了如下的事件序列：

客户端1成功锁住了A, B, C，获取锁成功（但D和E没有锁住）。
节点C崩溃重启了，但客户端1在C上加的锁没有持久化下来，丢失了。
节点C重启后，客户端2锁住了C, D, E，获取锁成功。

这样，客户端1和客户端2同时获得了锁（针对同一资源）。

在默认情况下，Redis的AOF持久化方式是每秒写一次磁盘（即执行fsync），因此最坏情况下可能丢失1秒的数据。
为了尽可能不丢数据，Redis允许设置成每次修改数据都进行fsync，但这会降低性能。当然，即使执行了fsync也仍然有可能丢失数据（这取决于系统而不是Redis的实现）。所以，上面分析的由于节点重启引发的锁失效问题，总是有可能出现的。

为了应对这一问题，antirez又提出了延迟重启(delayed restarts)的概念。也就是说，一个节点崩溃后，先不立即重启它，而是等待一段时间再重启，这段时间应该大于锁的有效时间(lock validity time)。这样的话，这个节点在重启前所参与的锁都会过期，它在重启后就不会对现有的锁造成影响。

关于Redlock还有一点细节值得拿出来分析一下：

antirez在算法描述中特别强调：在最后释放锁的时候，客户端应该向所有Redis节点发起释放锁的操作。也就是说，即使当时向某个节点获取锁没有成功，在释放锁的时候也不应该漏掉这个节点。

这是为什么呢？设想这样一种情况，客户端发给某个Redis节点的获取锁的请求成功到达了该Redis节点，这个节点也成功执行了SET操作，但是它返回给客户端的响应包却丢失了。这在客户端看来，获取锁的请求由于超时而失败了，但在Redis这边看来，加锁已经成功了。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。实际上，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。

三、其它问题
１、仍然存在开篇我们提到的第２个问题：客户端长时间阻塞，导致获得的锁释放，访问的共享资源不受保护的问题。
２、在Redlock的算法中，我们可以看到第３步，当获取锁耗时太多，留给客户端的访问共享资源的时间很短，这种情况若来不及操作，是不是要释放锁呢？且到底剩下多少时间才算短？这又是一个选择难题。
３、Redlock算法对时钟依赖性太强，若Ｎ个节点中的某个节点发生时间跳跃，也可能会引此而引发锁安全性问题。