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之前我们使用的定时任务都是只部署在了单台机器上，为了解决单点的问题，为了保证一个任务，只被一台机器执行，就需要考虑锁的问题，于是就花时间研究了这个问题。到底怎样实现一个分布式锁呢？
锁的本质就是互斥，保证任何时候能有一个客户端持有同一个锁，如果考虑使用redis来实现一个分布式锁，最简单的方案就是在实例里面创建一个键值，释放锁的时候，将键值删除。但是一个可靠完善的分布式锁需要考虑的细节比较多，我们就来看看如何写一个正确的分布式锁。
单机版分布式锁 SETNX
所以我们直接基于 redis 的 setNX (SET if Not eXists)命令，实现一个简单的锁。直接上伪码
锁的获取：
SET resource_name my_random_value NX PX 30000
锁的释放：
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end
几个细节需要注意：
首先在获取锁的时候我们需要设置设置超时时间。设置超时时间是为了，防止客户端崩溃，或者网络出现问题以后锁一直被持有。真个系统就死锁了。
使用 setNX 命令，保证查询和写入两个步骤是原子的
在锁释放的时候我们判断了KEYS[1]) == ARGV[1]，在这里 KEYS[1]是从redis里面取出来的value，ARGV[1]是上文生成的my_random_value。之所以进行以上的判断，是为了保证锁被锁的持有者释放。我们假设不进行这一步校验：
造成这个问题的关键，在于客户端B持有的锁，被客户端A释放了。
锁的释放必须使用lua脚本，保证操作的原子性。锁的释放包含了get，判断，del三个步骤。如果不能保证三个步骤的原子性，分布式锁就会有并发问题。
注意了以上细节，一个单redis节点的分布式锁就达成了。
在这个分布式锁中还是存在一个单点的redis。也许你会说，Redis是 master-slave的架构，发生故障的时候切换到slave就好，但是Redis的复制是异步的。
这样由于Master的宕机，造成了同时多人持有锁。如果你的系统可用接受短时时间内，有多人持有锁。这个简单的方案就能解决问题。
但是如果解决这个问题。Redis的官方提供了一个Redlock的解决方案。
RedLock 的实现
为了解决，Redis单点的问题。Redis的作者提出了RedLock的解决方案。方案非常的巧妙和简洁。
RedLock的核心思想就是，同时使用多个Redis Master来冗余，且这些节点都是完全的独立的，也不需要对这些节点之间的数据进行同步。
假设我们有N个Redis节点，N应该是一个大于2的奇数。RedLock的实现步骤:
对于释放锁的实现就很简单了。想所有的Redis节点发起释放的操作，无论之前是否获取锁成功。
同时需要注意几个细节：
重试获取锁的间隔时间应当是一个随机范围而非一个固定时间。这样可以防止，多客户端同时一起向Redis集群发送获取锁的操作，避免同时竞争。同时获取相同数量锁的情况。（虽然概率很低）
如果某master节点故障之后，回复的时间间隔应当大于锁的有效时间。
所以如果恢复的时间将大于锁的有效时间，就可以避免以上情况发生。同时如果性能要求不高，甚至可以开启Redis的持久化选项。
总结
了解了Redis分布式的实现以后，其实觉得大多数的分布式系统其实原理很简单，但是为了保证分布式系统的可靠性需要注意很多的细节，琐碎异常。
RedLock算法实现的分布式锁就是简单高效，思路相当巧妙。
但是RedLock就一定安全么？我还会写一篇文章来讨论这个问题。敬请大家期待。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持亿速云。
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