闲话漫谈： 本来是想要写一篇关于 Spring 提供的 RedisLockRegistry 的使用方法及底层原理解析的文章，写着写着发现得先介绍一下分布式锁的基本原理，才能有助于理解一些实现内容。最后发现关于分布式锁的基本介绍也占据了较大篇幅，因此另开一篇，介绍一下分布式锁。
1. 什么是分布式锁？
何为分布式锁，为什么需要分布式锁？在解答这个问题之前，需要先介绍本地锁的概念。Java 提供了 synchronized 关键字和 juc 中的 Lock 锁，这两者都是本地锁。本地锁指的是，该锁只针对当前虚拟机有效，也就是当你部署运行了一个 Java 项目 A 并且获取锁时，新起另一个 Java 项目，同样还可以获取锁，这两个锁之间没有任何关系。这便属于本地锁。因此，当你的服务只需要部署一个节点时，那么只需要用到本地锁即可。当你的系统需要支撑高并发、高性能等特性而去部署多节点时，本地锁便不够用了。本地锁无法解决多节点之间的资源竞争问题。因此，便需要用到分布式锁。在分布式锁中，当一个节点获取到锁后，其余节点在该锁被释放前均不可以获取锁。 如何实现分布式锁？分布式锁没有那么玄乎，其实就是将资源竞争条件从单个节点中拎出来，放到一个公共的、各节点均可以访问到的地方，各节点都共同去争抢这个锁。这样，大家就都能看到这个锁的争抢情况，自然可以进行锁的调度管控。
2. 分布式锁理论的简单图示
如下图所示，一开始，三个节点共同去争抢一把锁
接着，节点 A 率先抢到了这个锁
在节点 A 执行完锁内操作后，释放了这把锁，另外两个节点继续争抢该锁
3. 分布式锁的特征
为了能够稳定可靠的实现上述目的，一个分布式锁需要具备以下特征：
- 互斥性: 任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
- 锁超时释放：持有锁超时，可以释放，防止不必要的资源浪费，也可以防止死锁。
- 可重入性:一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁。
- 高性能和高可用：加锁和解锁需要开销尽可能低，同时也要保证高可用，避免分布式锁失效。
- 安全性：锁只能被持有的客户端删除，不能被其他客户端删除
4. Redis 分布式锁实现方式简介
分布式锁的实现可以有多种方式，目前比较熟知的有 Zookeeper、数据库和 Redis 实现。我们这里主要介绍在 Redis 中实现分布式锁。
先说一下 Redis 中实现分布式锁的基本理论。多个节点去同一个 Redis 服务设置一个相同的 key，谁先设置成功谁就抢到了该锁，未成功设置 key 的节点则等待锁释放（这里有两种方式，一种是节点主动定时去尝试设置该 key，失败了就说明该锁还在使用;另一种方式是利用 Redis 提供的发布订阅功能，节点订阅该 key，当该 key 失效时，redis 主动通知节点）。当然，一个 key 不能永远生效，节点需要为 key 设置过期时间，这段时间就是该节点持有该锁的时间。当该 key 过期，其他线程可以继续争抢该锁。因此，第 3 小节中提到的互斥性和锁超时释放得以基本实现。
Redis 为我们提供了setnx和expire命令。使用setnx来抢锁，如果抢到之后，再用expire为锁设置过期时间，防止锁忘记了释放。
然而 setnx 和 expire 是两个命令,并非原子操作。如果执行了setnx命令后，节点崩溃了，还没来得及执行expire命令，那么该锁就永远不会过期了，其他节点就永远无法获得该锁了。
这里的原子操作与我们在数据库事务中用到的原子性并不等同。数据库事务中的原子性指“要么都成功要么都失败”。而我们这里的原子操作，仅是指操作不可被拆分，实际上 Redis 中执行 Lua 脚本即使出错也不会回滚。
为了解决该问题，我们可以使用 Lua 脚本。Lua 脚本允许我们将多个命令打包执行,成为原子操作。
除了使用 Lua 脚本，保证 setnx + expire 两条指令的原子性，Redis 还为我们提供了 set 指令扩展参数，通过使用扩展参数，我们也可以实现上面的目的。
SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]）
- EX seconds :设定 key 的过期时间，时间单位是秒。
- PX milliseconds: 设定 key 的过期时间，单位为毫秒
- NX :表示 key 不存在的时候，才能 set 成功。
- XX: 表示 key 存在的时候，才能 set 成功。
解决了设置 key 和为 key 设置过期时间两个命令的原子操作问题，我们还无法实现一把靠谱的分布式锁。假设这种场景：节点 a 获取锁成功，开始执行临界区代码。当锁过期了，节点 a 还没执行完临界区代码。此时节点 b 也请求过来，显然节点 b 是可以成功获得该锁的。节点 b 也开始执行临界区代码，那么临界区代码的互斥性串行性就被破坏了。此外，当节点 a 执行完临界区代码，去释放锁，然而此时节点 b 还没执行完临界区代码（节点 a 以为释放的是自己的锁）。这个问题同样很严重。一个节点的锁被另一个节点错误释放了，不满足 第 3 小节中提到安全性。
总结以下，上面提到的两个问题：
- 锁过期释放了，节点的业务还未执行完。
- 锁被别的节点误删。
我们先解决问题 2。为了防止节点上的锁被别的节点误删，我们可以将 value 值设置为一个能够标记当前节点的唯一值。在释放锁时，对 value 进行校验，仅释放属于当前节点上的锁。 伪代码如下：
// 上锁
redisClient.set(key, clientId, "NX", "EX", expireTime) // clientId即是标记当前节点的唯一值
// 执行业务方法
doBusness()
// 比较并解锁
if compare(redisClient.get(key), clientId)
redisClient.del(key)
上述比较 value 相等后删除 key 的操作也可以使用 Lua 脚本来实现原子操作
离设计一个靠谱的分布式锁越来越近了，我们还剩下一个问题没解决： 锁过期释放了，节点的业务还未执行完
一种简单的方法是将锁的过期时间设置得久一点，这当然也可以。 但是这种处理方式很不灵活，而且不同业务方法的执行时间不同，有的久一点，有的短一点。如果对所有业务方法都应用一个比较久的过期时间，那么系统的响应速度就会变慢，不足以称得上高可用高性能
一个更好的方法是设置一个定时线程，周期性地检查锁，对即将过期的锁延长其过期时间，防止锁过期提前释放。在这方面，Java 的 Redission 便是采用了这种方式，其使用了一个 watch dog 机制来周期检查锁，对锁执行延长过期时间操作。
到这里，我们的分布式锁已经做到了互斥性、锁超时释放、高性能高可用和安全性，还剩下一个可重入特性还没实现。关于可重入，通常由具体的客户端来实现，比如 Spring 提供的 RedisLockRegistry，则是利用的 JDK 提供的 Lock 来实现可重入。
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