I, EDITORIAL
Now the interview, the general will talk about this stuff in a distributed system. Interviewer chatting from Services Framework (Spring Cloud, Dubbo), all the way to talk to a distributed transaction, distributed lock, ZooKeeper and other knowledge. So in this article we will talk to distributed lock piece of knowledge, to look at specific implementation principle Redis distributed lock.
To be honest, if landing the production environment in the company with a distributed lock, they must be open-source library will use, such as Redis distributed lock, the general is to use Redisson like frame, very easy to use.
If you are interested, you can go and see Redisson official website to see how the introduction of Redisson dependencies in the project, and then based on Redis implementation of distributed lock lock and release the lock. Here for everyone to see the use of a simple piece of code snippets, the first intuitive feel:
Two, Redisson realization of the underlying principles of distributed lock Redis
Well, next on the adoption of a hand drawing, for everyone to talk about the realization of the principle Redisson Redis open source framework for distributed lock.
(1) locking mechanism
Let's look at the above picture is now a client to be locked. If the client is facing a redis cluster cluster, he will first select a machine according to hash node. Note that here , just select a machine! This is key! Then, some will be sent to the Redis lua script, the script lua period as follows:
Why use lua script it? Because a large lump complex business logic, may be transmitted through the encapsulated lua script to Redis, to ensure that this complex business logic execution atomicity .
那么，这段lua脚本是什么意思呢？这里KEYS[1]代表的是你加锁的那个key，比如说：RLock lock = redisson.getLock("myLock");这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“myLock”。
ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID，类似于下面这样：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1
给大家解释一下，第一段if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁的那个锁key不存在的话，你就进行加锁。如何加锁呢？很简单，用下面的命令：hset myLock
8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1，通过这个命令设置一个hash数据结构，这行命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：
（2）锁互斥机制
那么在这个时候，如果客户端2来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本，会咋样呢？很简单，第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在了。接着第二个if判断，判断一下，myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端2的ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端1的ID。
所以，客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字，这个数字代表了myLock这个锁key的剩余生存时间。比如还剩15000毫秒的生存时间。此时客户端2会进入一个while循环，不停的尝试加锁。
（3）watch dog自动延期机制
客户端1加锁的锁key默认生存时间才30秒，如果超过了30秒，客户端1还想一直持有这把锁，怎么办呢？
简单！只要客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。
（4）可重入加锁机制
那如果客户端1都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？比如下面这种代码：
此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：
incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1 ，通过这个命令，对客户端1的加锁次数，累加1。此时myLock数据结构变为下面这样：
（5）释放锁机制
如果执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。其实说白了，就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从redis里删除这个key。然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。
一般我们在生产系统中，可以用Redisson框架提供的这个类库来基于redis进行分布式锁的加锁与释放锁。
（6）上述Redis分布式锁的缺点
其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例。但是这个过程中一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。
接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。
所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。
作者：石杉的架构笔记
链接：https://juejin.im/post/5bf3f15851882526a643e207