分布式锁是保存在一个共享存储系统中，可以被多个客户端共享访问和获取
而Redis恰好是一个共享存储系统
分布式锁和单机锁的联系
对于单机上运行的锁，其实就是一个变量【可以理解为信号量】
而分布式锁需要这个变量在共享存储系统中，因此
- 分布式锁加锁和释放的过程中，需要保证操作的原子性(其实都需要保证)
- 共享存储系统保存了锁变量，那么当共享存储系统坏了就很麻烦，因此需要保证该系统的可靠性
实现分布式锁
基于单个Redis 节点实现分布锁
Redis使用键值对保存锁变量
加锁需要:1,读取锁，2，判断所变量是否为0，3，将锁变量置为1
如何保证原子性呢
Redis保证原子性有两种通用方法：
-
使用Redis的单命令操作和Lua脚本
-
SETNX：如果name不存在，设置键值对的值，否则不操作 -
DEL删除锁（就算删除了变量，但下一次SETNX会自己建立）
因此可以使用上面两个命令实现加锁和释放锁
风险
在加锁后如果异常退出后就会让其他人无法加锁，建议增加一个过期时间
在A加锁后，如果B执行了释放锁，那A就被误释放了，这个时候C在加锁，就会同时有两个人加锁，因此需要区分不同的客户端，可以为每个不同的客户端设置不同的锁值，释放锁时只有两者相同才可以释放。
需要使用Lua脚本保证原子性
基于多个Redis 节点实现分布锁
多个Redis节点保证一个坏了也能用的高可靠
Redlock：客户端和多个独立的Redis实例依次请求加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，则加锁成功，否则
- 客户端获取当前时间
- 客户端按顺序依次向N个Redis实例执行加锁操作
- 单机加锁+设置加锁操作的超时时间（几十毫秒）：如果超时前没有加锁成功，则跳过
- 计算加锁过程总耗时
加锁成功的判定
- 超过半数拿到锁
- 客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间
锁的有效时间为锁的最初有效时间 - 总耗时
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