用redis构建分布式锁

单实例的实现

从2.6.12版本开始，redis为SET命令增加了一系列选项：

EX seconds – 设置键key的过期时间，单位时秒
PX milliseconds – 设置键key的过期时间，单位时毫秒
NX – 只有键key不存在的时候才会设置key的值
XX – 只有键key存在的时候才会设置key的值

如果有2个进程（可能位于不同机器）需要竞争某个资源，可以为这个资源加锁，锁放在redis里面，这样两个进程都能访问到，例如下面的命令：

SET resource-name random-value NX EX max-lock-time

仅当key不存在时，设置一个键值对，并且设置了key的过期时间。

如果其中一个进程set成功，那么另外一个进程会set失败，只要判断set命令的返回值，就可以判断是否加锁成功。

这里resouce-name是需要加锁的资源，而random-value每个进程都可以写唯一值，而max-lock-time是锁的最大持有时间。

如何释放锁：

a客户端获得的锁（键key）已经由于过期时间到了被redis服务器删除，但是这个时候a客户端还去执行DEL命令。而b客户端已经在a设置的过期时间之后重新获取了这个同样key的锁，那么a执行DEL就会释放了b客户端加好的锁。

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1]

then

    return redis.call("del",KEYS[1])

else

    return 0

end

由于每个进程写入的value是自己生成的随机数，可以保证一个进程只能删除自己加的锁，而避免误删其它进程加的锁。

分布式锁

在分布式版本的算法里我们假设我们有N个Redis master节点，这些节点都是完全独立的，我们不用任何复制或者其他隐含的分布式协调算法。我们已经描述了如何在单节点环境下安全地获取和释放锁。因此我们理所当然地应当用这个方法在每个单节点里来获取和释放锁。在我们的例子里面我们把N设成5，这个数字是一个相对比较合理的数值，因此我们需要在不同的计算机或者虚拟机上运行5个master节点来保证他们大多数情况下都不会同时宕机。一个客户端需要做如下操作来获取锁：

1.获取当前时间（单位是毫秒）。

2.轮流用相同的key和随机值在N个节点上请求锁，在这一步里，客户端在每个master上请求锁时，会有一个和总的锁释放时间相比小的多的超时时间。比如如果锁自动释放时间是10s，那每个节点锁请求的超时时间可能是5~50ms的范围，这个可以防止一个客户端在某个宕掉的master节点上阻塞过长时间，如果一个master节点不可用了，我们应该尽快尝试下一个master节点。

3.客户端计算第二步中获取锁所花的时间，只有当客户端在大多数master节点上成功获取了锁（在这里是3个），而且总共消耗的时间不超过锁释放时间，这个锁就认为是获取成功了。

4.如果锁获取成功了，那现在锁自动释放时间就是最初的锁释放时间减去之前获取锁所消耗的时间。

5.如果锁获取失败了，不管是因为获取成功的锁不超过一半（N/2+1)还是因为总消耗时间超过了锁释放时间，一定要尽快在获取锁成功的节点上释放锁，这样就没必要等到key超时后才能重新获取这个锁（但是如果网络分区的情况发生而且客户端无法连接到Redis节点时，会损失等待key超时这段时间的系统可用性）。

注意：当一个客户端获取锁失败时，这个客户端应该在一个随机延时后进行重试，之所以采用随机延时是为了避免不同客户端同时重试导致谁都无法拿到锁的情况出现。同样的道理客户端越快尝试在大多数Redis节点获取锁，出现多个客户端同时竞争锁和重试的时间窗口越小，可能性就越低，所以最完美的情况下，客户端应该用多路传输的方式同时向所有Redis节点发送SET命令。

参考文档：

http://ifeve.com/redis-lock/

https://github.com/SPSCommerce/redlock-py