分布式锁

在 course-se 的提交服务中，为了限制同一用户在规定时间（5秒）内，无法进行二次提交，开发人员实现了基于 Redis 的分布式锁。通常，我们称该业务场景为节流（Throttle）。

在阅读此部分代码时，我一开始寻思着完全可以使用一个 Map 维护各个用户及其剩余时间的关系，何必使用 Redis 。后来，经过了仔细思考，我忽略了服务端服务是以集群（Cluster）的形式进行部署的，同一个用户的请求可能被转发至不同的 Node 进程，因此我们需要实现分布式锁服务，而不是进程内的锁服务。

为了提供分布式锁服务，我们需要确保以下几点：

互斥访问：有且仅有一个客户端能获取到锁。
避免死锁：对于任意客户端，其最终都能获取到锁，即使已拿到锁的客户端因各种问题而未解锁。

单节点锁

course-se 的现有实现，是建立 Redis 服务是单节点的前提上，我们分别探讨现有实现如何确保互斥访问和避免死锁。

在实现中，我们通过 Lock 类的 acquire 函数实现互斥操作，该函数调用了 getset 原子指令判断当前 key 是否已被设置：若未被设置，则设置值，表示可获取锁；否则，表示锁已被占用，不可获取锁。在对应 key 对应的值为空时，客户端获取锁，并设置值的过期时间，避免出现因客户端未手动解锁造成的死锁问题，实现的核心代码如下。

async acquire() {
    const key = this.genKey();
    // 若对应值为空，表示可获取锁，则设置该值，获取锁；
    // 若对应值不为空，表示锁已被占用，不可获取。
    const val = await this.tryExec('getset', key, '1');
   	// 设置值的过期时间，避免出现因客户端未手动解锁造成的死锁问题。
    await this.tryExec('expire', key, this.expireAfter);
    return val === null;
}

genKey() {
    const { curUser: { user_id }, asgn: { asgn_id }, ce: { isExam } } = this.paramData;
    return `submit-asgn:${user_id}-${asgn_id}-${Number(isExam)}`;
}

其实，上述代码是存在问题的，我们假象以下的场景：现有服务节点 node1 和 node2 ，node1 接收了一个用户请求，成功调用 getset 获取到锁，但在准备设置过期时间（假设5s）时，node1 意外退出了，随后 node2 接收到同样的用户请求，在调用 getset 无法获取锁后，其执行了 expire 命令，为 node1 的锁进行续期，若在到期时间内，该用户一直发送同一请求，则导致该锁无法被释放，造成死锁。

为了解决上述的潜在问题，我们需要使用 SET key value NX PX expireAfter 原子指令，替换上述 getset 和 expire 命令组合，我们可根据命令操作结果是否为空来判断锁的占用情况。

async acquire() {
    const key = this.genKey();
    // 若 ret 不为空，表示已获取锁，否则表示锁已被占用。
    // px 参数保证了值在一定时间后会过期，避免了死锁。
    const ret = await this.tryExec('set', key, '1', 'nx', 'px', this.expireAfter);
    return ret === null;
}

函数 release 可用于锁的释放，具体代码如下。

async release() {
    return this.tryExec('del', this.genKey());
}

上述释放锁的代码也是存在潜在问题的，设想这样的场景：node1 已获取到锁（其过期时间为 5s），但由于各种原因，node1 花了 6s 的时间才完成业务，那么在第 5 秒时，锁已过期，若此时 node2 获取到了该锁，则在第 6 秒时，node1 手动调用的 release 将会释放 node2 获取到的锁，进而给其他节点提供了获取锁的可能性。

解决上述问题的方法是：在释放锁之前，判断该锁是否是自己获取的。至于具体的实现，我们可以在加锁的时候，把当前节点的唯一标识符设置为 key 对应的 value ，并在释放锁之前，检查 key 对应的 value 是否为自己的唯一标识符。

但在现有的 Redis 指令集中，我们并不能实现在 get 和 del 的原子操作，因此我们只能使用 Lua 脚本。

// 定义 Lua 脚本实现 get 和 del 的原子操作。
this.redis.defineCommand('lua_unlock', {
  numberOfKeys: 1,
  lua         : `
    local remote_value = redis.call("get",KEYS[1])

    if (not remote_value) then
      return 0
    elseif (remote_value == ARGV[1]) then
      return redis.call("del",KEYS[1])
    else
      return -1
    end`
});

多节点锁

对于单节点锁的实现，如果 Redis 是以主从方式进行部署的，会发生错误，这是因为主从同步是异步的，当主库发生异常时，从库还未获取到锁的信息，则可能导致多个进程持有锁，考虑以下场景:

node1 在 Master 节点获取到了锁。
Master 在 node1 创建的锁写入至 Slave 之前宕机了。
由于 Sentinel 机制，Slave 变成了 Master 节点，此时 Slave 没有 node1 持有锁的信息。
node2 在 Slave 节点获取到了和 node1 还持有的相同的锁。

针对此情况，我们可使用 Redlock 算法，实现鲁棒性更优的分布式锁。假设现在有 $N$ 个 Redis Master 节点，节点与节点之间完全独立，没有使用分布式协调算法，在这种情况下客户端获取锁的流程如下：

客户端获取当前时间（单位是毫秒）。
客户端轮流使用相同的 key 和随机值在 $N$ 个节点上请求锁。在该步骤里，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得多的超时时间，如锁自动释放时间是10秒，则每个节点锁请求的超时时间在5-50毫秒的范围内。通过这种方式，可防止一个客户端在某个宕掉的 Master 节点上阻塞过长时间。
客户端计算第二步所花的总时间，只有当客户端在大多数 Master 节点上成功获取了锁（这里是3个），且总消耗时间不超过锁释放时间，则表示该锁获取成功。
若客户端成功获得锁，则锁的自动释放时间为最初的锁施放时间减去第二步所消耗的时间。
若客户端获取锁失败，不管是因为在第二步中获取的锁的数目不超过一半（ $\frac{N}{2} + 1$ ），还是因为总消耗时间超过了锁的释放时间，客户端都会到每个 Master 节点释放锁，即便是那些它认为没有获取成功的锁。

初步来看，Redlock 算法流程还是很清晰的，在实际生产中，我们可使用 redlock 包提供强鲁棒的分布式锁服务。

npm install --save redlock

关于 redlock 的具体使用方法可查看其说明文档。