http://baotiao.github.io/2017/09/12/distributed-lock/

https://juejin.im/post/59f592c65188255f5c5142d2

https://www.jianshu.com/p/154ec88b0cc1

https://blog.csdn.net/u010963948/article/details/79006572

观点1，使用分布式锁一般是在，你没有其他方式去控制共享资源了，专家使用token来保证对共享资源的处理，那么就不需要分布式锁了。 观点2，对于token的生成，为保证不同客户端获得的token的可靠性，生成token的服务还是需要分布式锁保证服务的可靠性。 观点3，对于专家说的自增的token的方式，redis作者认为完全没必要，每个客户端可以生成唯一的uuid作为token，给共享资源设置为只有该uuid的客户端才能处理的状态，这样其他客户端就无法处理该共享资源，直到获得锁的客户端释放锁。 观点4，redis作者认为，对于token是有序的，并不能解决专家提出的GC问题，如上图所示，如果token 34的客户端写入过程中发送GC导致锁超时，另外的客户端可能获得token 35的锁，并再次开始写入，导致锁冲突。所以token的有序并不能跟共享资源结合起来。 观点5，redis作者认为，大部分场景下，分布式锁用来处理非事务场景下的更新问题。作者意思应该是有些场景很难结合token处理共享资源，所以得依赖锁去锁定资源并进行处理。

token 和 时间问题 redlock是可以解决的， 但是redlock 没能解决FGC问题

我觉得这不是锁本身的问题，上面说到的任何一个分布式锁，只要自带了超时释放的特性，都会出现这样的问题。如果使用锁的超时功能，那么客户端一定得设置获取锁超时后，采取相应的处理，而不是继续处理共享资源。Redlock的算法，在客户端获取锁后，会返回客户端能占用的锁时间，客户端必须处理该时间，让任务在超过该时间后停止下来

如果锁有自动超时时间释放， 那么FGC问题是必定存在的，无论是否使用redlock， 别的分布式锁一样也会遇到该问题

由此看来，Redlock的正确性是能得到很好的保证的。仔细分析Redlock，相比于一个节点的redis，Redlock提供的最主要的特性是可靠性更高，这在有些场景下是很重要的特性

基于 redisson 做分布式锁 redisson 是 redis 官方的分布式锁组件。GitHub 地址：https://github.com/redisson/redisson

上面的这个问题 ——> 失效时间设置多长时间为好？这个问题在 redisson 的做法是：每获得一个锁时，只设置一个很短的超时时间，同时起一个线程在每次快要到超时时间时去刷新锁的超时时间。在释放锁的同时结束这个线程。

setnx() setnx 的含义就是 SET if Not Exists，其主要有两个参数 setnx(key, value)。该方法是原子的，如果 key 不存在，则设置当前 key 成功，返回 1；如果当前 key 已经存在，则设置当前 key 失败，返回 0。

expire() expire 设置过期时间，要注意的是 setnx 命令不能设置 key 的超时时间，只能通过 expire() 来对 key 设置。

使用步骤 1、setnx(lockkey, 1) 如果返回 0，则说明占位失败；如果返回 1，则说明占位成功

2、expire() 命令对 lockkey 设置超时时间，为的是避免死锁问题。

3、执行完业务代码后，可以通过 delete 命令删除 key。

这个方案其实是可以解决日常工作中的需求的，但从技术方案的探讨上来说，可能还有一些可以完善的地方。比如，如果在第一步 setnx 执行成功后，在 expire() 命令执行成功前，发生了宕机的现象，那么就依然会出现死锁的问题，所以如果要对其进行完善的话，可以使用 redis 的 setnx()、get() 和 getset() 方法来实现分布式锁。

基于 redis 的 setnx()、get()、getset()方法做分布式锁 这个方案的背景主要是在 setnx() 和 expire() 的方案上针对可能存在的死锁问题，做了一些优化。

getset() 这个命令主要有两个参数 getset(key，newValue)。该方法是原子的，对 key 设置 newValue 这个值，并且返回 key 原来的旧值。假设 key 原来是不存在的，那么多次执行这个命令，会出现下边的效果：

getset(key, “value1”) 返回 null 此时 key 的值会被设置为 value1 getset(key, “value2”) 返回 value1 此时 key 的值会被设置为 value2 依次类推！ 使用步骤 setnx(lockkey, 当前时间+过期超时时间)，如果返回 1，则获取锁成功；如果返回 0 则没有获取到锁，转向 2。 get(lockkey) 获取值 oldExpireTime ，并将这个 value 值与当前的系统时间进行比较，如果小于当前系统时间，则认为这个锁已经超时，可以允许别的请求重新获取，转向 3。 计算 newExpireTime = 当前时间+过期超时时间，然后 getset(lockkey, newExpireTime) 会返回当前 lockkey 的值currentExpireTime。 判断 currentExpireTime 与 oldExpireTime 是否相等，如果相等，说明当前 getset 设置成功，获取到了锁。如果不相等，说明这个锁又被别的请求获取走了，那么当前请求可以直接返回失败，或者继续重试。 在获取到锁之后，当前线程可以开始自己的业务处理，当处理完毕后，比较自己的处理时间和对于锁设置的超时时间，如果小于锁设置的超时时间，则直接执行 delete 释放锁；如果大于锁设置的超时时间，则不需要再锁进行处理。

// 加锁
String uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
SET key uuid NX EX 30
// 解锁
if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1])
    then return redis.call('del', KEYS[1])
else return 0
end

基于 Redlock 做分布式锁 Redlock 是 Redis 的作者 antirez 给出的集群模式的 Redis 分布式锁，它基于 N 个完全独立的 Redis 节点（通常情况下 N 可以设置成 5）。

算法的步骤如下：

1、客户端获取当前时间，以毫秒为单位。 2、客户端尝试获取 N 个节点的锁，（每个节点获取锁的方式和前面说的缓存锁一样），N 个节点以相同的 key 和 value 获取锁。客户端需要设置接口访问超时，接口超时时间需要远远小于锁超时时间，比如锁自动释放的时间是 10s，那么接口超时大概设置 5-50ms。这样可以在有 redis 节点宕机后，访问该节点时能尽快超时，而减小锁的正常使用。 3、客户端计算在获得锁的时候花费了多少时间，方法是用当前时间减去在步骤一获取的时间，只有客户端获得了超过 3 个节点的锁，而且获取锁的时间小于锁的超时时间，客户端才获得了分布式锁。 4、客户端获取的锁的时间为设置的锁超时时间减去步骤三计算出的获取锁花费时间。 5、如果客户端获取锁失败了，客户端会依次删除所有的锁。 使用 Redlock 算法，可以保证在挂掉最多 2 个节点的时候，分布式锁服务仍然能工作，这相比之前的数据库锁和缓存锁大大提高了可用性，由于 redis 的高效性能，分布式缓存锁性能并不比数据库锁差

zk 基本锁 原理：利用临时节点与 watch 机制。每个锁占用一个普通节点 /lock，当需要获取锁时在 /lock 目录下创建一个临时节点，创建成功则表示获取锁成功，失败则 watch/lock 节点，有删除操作后再去争锁。临时节点好处在于当进程挂掉后能自动上锁的节点自动删除即取消锁。 缺点：所有取锁失败的进程都监听父节点，很容易发生羊群效应，即当释放锁后所有等待进程一起来创建节点，并发量很大。 zk 锁优化 原理：上锁改为创建临时有序节点，每个上锁的节点均能创建节点成功，只是其序号不同。只有序号最小的可以拥有锁，如果这个节点序号不是最小的则 watch 序号比本身小的前一个节点 (公平锁)。 步骤： 在 /lock 节点下创建一个有序临时节点 (EPHEMERAL_SEQUENTIAL)。 判断创建的节点序号是否最小，如果是最小则获取锁成功。不是则取锁失败，然后 watch 序号比本身小的前一个节点。 当取锁失败，设置 watch 后则等待 watch 事件到来后，再次判断是否序号最小。 取锁成功则执行代码，最后释放锁（删除该节点）

优缺点 优点：

有效的解决单点问题，不可重入问题，非阻塞问题以及锁无法释放的问题。实现起来较为简单。

缺点：

性能上可能并没有缓存服务那么高，因为每次在创建锁和释放锁的过程中，都要动态创建、销毁临时节点来实现锁功能。ZK 中创建和删除节点只能通过 Leader 服务器来执行，然后将数据同步到所有的 Follower 机器上。还需要对 ZK的原理有所了解。