分布式锁¶

分布式锁是一种用于在分布式系统中同步访问共享资源的机制。随着现代应用架构向微服务和分布式系统的转变，分布式锁成为确保数据一致性和防止竞争条件的关键工具。

使用场景¶

确保数据一致性：在分布式系统中，多个节点可能会同时尝试修改共享资源，如数据库中的数据。使用分布式锁可以确保一次只有一个节点能进行修改，从而保持数据一致性。
防止重复处理：在一些需要确保任务只被执行一次的场景中，分布式锁可以防止多个节点重复执行同一个任务。
顺序执行：当多个操作需要按照特定顺序执行时，分布式锁可以用来控制执行的顺序。

实现方式¶

Redis¶

如果只想在“尽力而为”的基础上上锁，而不是想要绝对正确性，可以使用Redis的简单单节点锁定算法。

获取锁：使用SET命令加上NX（只在键不存在时设置键）和EX（设置键的过期时间）选项尝试设置一个锁键。如果命令返回成功，表示获取锁成功。
保持锁：在持有锁的客户端执行操作期间，可以通过定期更新键的过期时间来保持锁。
释放锁：操作完成后，使用DEL命令删除锁键来释放锁。
安全释放锁：为了安全释放锁，客户端在设置锁的时候应该给锁赋予一个唯一值。释放锁之前先检查这个值，确认自己是锁的持有者，然后再删除锁键。这通常通过Lua脚本的原子操作完成。

注意，这个方法不能获得绝对正确性，因为由于 Stop the-world GC pause 的存在，即使在进行实际操作前检查锁是否依然处于有效期，也无法绝对保证锁的所有权。也因为这个原因，Redis官网提出的认为在集群部署下可以保证绝对正确性的 Redlock 算法被 How to do distributed locking — Martin Kleppmann’s blog 这篇博文质疑。博文作者提出可以用 Fencing 来确保锁的安全，即客户端每次获取锁的时候会得到一个自增的 Fencing token，客户端执行操作的时候会将 token 带上，被操作的系统会检查token的值是否比上一次操作的token的值大，如果不是则拒绝操作请求。Redisson的 RFencedLock 实现了这个算法。但这个算法要求被操作系统额外“记住” token 的信息，在很多情况下并不可行。

数据库¶

使用数据库主键唯一性实现分布式锁。

锁记录：在数据库中创建一个特定的表，用于存储锁的信息，如锁标识、持有者、过期时间等。
获取锁：尝试在锁表中插入一条记录。如果插入成功（即没有其他事务已经插入了相同的锁标识的记录），则表示获取锁成功。
释放锁：操作完成后，删除或更新锁表中的记录来释放锁。
处理死锁：设置一个合理的过期时间，并定期检查过期的锁，以防止死锁情况的发生。

使用数据库行锁或表锁，利用数据库事务的互斥性实现分布式锁。

获取锁：SELECT * from database_lock_table WHERE id=xx FOR UPDATE;
释放锁：COMMIT

ZooKeeper¶

TBD

Hazelcast¶

TBD

Etcd¶

TBD