1 安全和活性失效保障

按照我们的思路和设计方案，算法只需具备3个特性就可以实现一个最低保障的分布式锁。

  1. 互斥性：在任意一个时刻，只有一个客户端持有锁。
  2. 锁超时：即便持有锁的客户端崩溃（crashed）或者网络被分裂（gets partitioned），锁仍然可以被获取。
  3. 容错性：只要大部分Redis节点都活着，客户端就可以获取和释放锁。

2 单实例实现方式

为了更好的理解我们想要改进的方面，我们先分析一下当前大多数基于Redis的分布式锁现状和实现方法。实现Redis分布式锁的最简单的方法就是：在Redis中创建一个key，这个key有一个失效时间（TTL)，以保证锁最终会被自动释放掉（这个对应特性2）。当客户端释放资源（解锁）的时候，会删除掉这个key。

从表面上看，似乎效果还不错，但是这里有一个问题：客户端A取得资源锁，但是紧接着被一个其他操作阻塞了，当客户端A运行完毕其他操作后要释放锁时，原来的锁早已超时并且被Redis自动释放，并且在这期间资源锁又被客户端B再次获取到。如果仅使用DEL命令将key删除，那么这种情况就会把客户端B的锁给删除掉。

为了解决上述问题，我们可以尝试使用以下命令获取锁，这个命令仅在不存在key的时候才能被执行成功（NX选项），并且这个key有一个30秒的自动失效时间（PX属性）。这个key的值是“random_value”(一个随机值），这个值在所有的客户端必须是唯一的，所有同一key的获取者（竞争者）这个值都不能一样。

  1. SET key random_value NX PX 30000

value的值必须是随机数主要是为了更安全的释放锁，释放锁的时候使用脚本告诉Redis：只有key存在并且存储的值和我指定的值一样才能告诉我删除成功。可以通过以下Lua脚本实现：

  1. if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] 
  2.     then return redis.call("del",KEYS[1])
  3. else
  4.     return 0
  5. end

使用这种方式释放锁可以避免删除别的客户端获取成功的锁，因为Lua脚本仅会删除value等于客户端A的value的key（value相当于客户端的一个签名）。

key的失效时间，被称作“锁定有效期”。它不仅是key自动失效时间，而且还是一个客户端持有锁多长时间后可以被另外一个客户端重新获得。截至到目前，我们已经有较好的方法获取锁和释放锁。基于Redis单实例，假设这个单实例总是可用，这种方法已经足够安全。现在让我们扩展一下，假设Redis没有总是可用的保障。

3 存在的问题

这个架构中存在一个严重的单点失败问题。如果Redis挂了怎么办？你可能会说，可以通过增加一个slave节点解决这个问题。但这通常是行不通的。这样做，我们不能实现资源的独享，因为Redis的主从同步通常是异步的。

在这种场景（主从结构）中存在明显的竞态:

  1. 客户端A从master获取到锁
  2. 在master将锁同步到slave之前，master宕掉了。
  3. slave节点被晋级为master节点
  4. 客户端B取得了同一个资源被客户端A已经获取到的另外一个锁。安全失效！

有时候程序就是这么巧，比如说正好一个节点挂掉的时候，多个客户端同时取到了锁。如果你可以接受这种小概率错误，那用这个基于复制的方案就完全没有问题。否则的话，我们建议你实现下面描述的解决方案。

4 Redlock算法

在Redis的分布式环境中，我们假设有N个Redis master。这些节点完全互相独立，不存在主从复制或者其他集群协调机制。之前我们已经描述了在Redis单实例下怎么安全地获取和释放锁。我们确保将在每（N）个实例上使用此方法获取和释放锁。在这个样例中，我们假设有5个Redis master节点，这是一个比较合理的设置，所以我们需要在5台机器上面或者5台虚拟机上面运行这些实例，这样保证他们不会同时都宕掉。为了取到锁，客户端应该执行以下操作：

  1. 获取当前Unix时间，以毫秒为单位。
  2. 依次尝试从N个实例，使用相同的key和随机值获取锁。在步骤2，当向Redis设置锁时，客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间，这个超时时间应该小于锁的失效时间。例如你的锁自动失效时间为10秒，则超时时间应该在5-50毫秒之间。这样可以避免服务器端Redis已经挂掉的情况下，客户端还在死死地等待响应结果。如果服务器端没有在规定时间内响应，客户端应该尽快尝试另外一个Redis实例。
  3. 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤1记录的时间）就得到获取锁使用的时间。当且仅当从大多数（这里是3个节点）的Redis节点都取到锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。
  4. 如果取到了锁，key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间（步骤3计算的结果）。
  5. 如果因为某些原因，获取锁失败（没有在至少N/2+1个Redis实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁（即便某些Redis实例根本就没有加锁成功）。

4.1 这个算法是异步的么?

算法基于这样一个假设：虽然多个进程之间没有时钟同步，但每个进程都以相同的时钟频率前进，时间差相对于失效时间来说几乎可以忽略不计。这种假设和我们的真实世界非常接近：每个计算机都有一个本地时钟，我们可以容忍多个计算机之间有较小的时钟漂移。
从这点来说，我们必须再次强调我们的互相排斥规则：只有在锁的有效时间（在步骤3计算的结果）范围内客户端能够做完它的工作，锁的安全性才能得到保证（锁的实际有效时间通常要比设置的短，因为计算机之间有时钟漂移的现象）。

4.2 失败时重试

当客户端无法取到锁时，应该在一个随机延迟后重试，防止多个客户端在同时抢夺同一资源的锁（这样会导致脑裂，没有人会取到锁）。同样，客户端取得大部分Redis实例锁所花费的时间越短，脑裂出现的概率就会越低（必要的重试），所以理想情况一下，客户端应该同时（并发地）向所有Redis发送SET命令。

需要强调，当客户端从大多数Redis实例获取锁失败时，应该尽快地释放（部分）已经成功取到的锁，这样其他的客户端就不必非得等到锁过完“有效时间”才能取到（然而，如果已经存在网络分裂，客户端已经无法和Redis实例通信，此时就只能等待key的自动释放了，等于被惩罚了）。

4.3 释放锁

释放锁比较简单，向所有的Redis实例发送释放锁命令即可，不用关心之前有没有从Redis实例成功获取到锁。

4.4 安全争议

这个算法安全么？我们可以从不同的场景讨论一下。
让我们假设客户端从大多数Redis实例取到了锁。所有的实例都包含同样的key，并且key的有效时间也一样。然而，key肯定是在不同的时间被设置上的，所以key的失效时间也不是精确的相同。我们假设第一个设置的key时间是T1（开始向第一个server发送命令前时间），最后一个设置的key时间是T2（得到最后一台server的答复后的时间），我们可以确认，第一个server的key至少会存活 MIN_VALIDITY = TTL - (T2-T1) - CLOCK_DRIFT。所有其他的key的存活时间，都会比这个key时间晚，所以可以肯定，所有key的失效时间至少是MIN_VALIDITY。

当大部分实例的key被设置后，其他的客户端将不能再取到锁，因为至少N/2+1个实例已经存在key。所以，如果一个锁被（客户端）获取后，客户端自己也不能再次申请到锁（违反互相排斥属性）。然而我们也想确保，当多个客户端同时抢夺一个锁时不能两个都成功。

如果客户端在获取到大多数redis实例锁，使用的时间接近或者已经大于失效时间，客户端将认为锁是失效的锁，并且将释放掉已经获取到的锁，所以我们只需要在有效时间范围内获取到大部分锁这种情况。在上面已经讨论过有争议的地方，在MIN_VALIDITY时间内，将没有客户端再次取得锁。所以只有一种情况，多个客户端会在相同时间取得N/2+1实例的锁，那就是取得锁的时间大于失效时间（TTL time)，这样取到的锁也是无效的。

4.5 活性争议

系统的活性安全基于三个主要特性:

  1. 锁的自动释放（因为key失效了）：最终锁可以再次被使用.
  2. 客户端通常会将没有获取到的锁删除，或者锁被取到后，使用完后，客户端会主动（提前）释放锁，而不是等到锁失效另外的客户端才能取到锁。
  3. 当客户端重试获取锁时，需要等待一段时间，这个时间必须大于从大多数Redis实例成功获取锁使用的时间，以最大限度地避免脑裂。

然而，当网络出现问题时系统在失效时间(TTL)内就无法服务，这种情况下我们的程序就会为此付出代价。如果网络持续的有问题，可能就会出现死循环了。 这种情况发生在当客户端刚取到一个锁还没有来得及释放锁就被网络隔离。如果网络一直没有恢复，这个算法会导致系统不可用。