分布式锁还有这个坑？!
大家好，我是鱼皮，今天分享一篇关于分布式锁的文章，3分钟就能阅读完，相信对大家会有极大的实战帮助。
以下是正文。
平时在工作中也有用到分布式锁，但是确实也没注意到一些临界值的问题，说白了就是没有进行深度思考。关于这个标题，你可能会比较诧异，锁还能怎么优雅删除？直接一个 delete 不就完了，不然还怎么删除。
首先啊，我们先简单说下为什么要分布式锁，现在基本上都是分布式系统，应该没有什么系统是部署的单节点吧，因为单节点风险比较大，如果节点宕机，那么整个应用就起不来，如果是多节点，那么好处就多多了，可以做到负载均衡，高可用，即使一个节点挂了，还有其他节点可用，服务整体依然可用。
分布式虽好，但是也带来很多问题，比如对于临界资源的保护，在分布式系统下，自然而然离不开分布式锁的使用，分布锁的实现可以用 redis、zookeeper 等，但这些不是我们今天讨论的重点。
以 redis 为例，我们可以使用 redis 的setnx key value来简单实现一个分布式锁，它是原子性的，只有当value不存在的时候，才会设置成功，因此用它来实现分布式锁再好不过。
但是啊，这里有个问题，代码的业务逻辑复杂，很多地方有return,那么对应的我们是不是要在所有 return 的地方也解锁。
setnx lock 1
if xx {
delete(lock)
return
}
if xx {
delete(lock)
return
}
...
doSomething()
delete(lock)
return
如果我们不小心在某个地方忘记了删除（解锁），那么这个锁就永远无法解开了，这就会导致线上事故了。于是我们可以对这个锁加个过期时间：setex key timeout value，这样就可以类似做个保底的操作，即使忘了删除锁，也可以通过过期时间来降低风险。
因此问题来了，如果锁时间到了，但是还没执行完逻辑，最后处理完逻辑再正常删除会导致什么问题？
刚开始 A、B 节点都去争抢锁 setex lock 1 aA 成功获得锁，并且锁的有效时间是 1s，然后 B 可能自旋等待获取锁 这时 A 由于一些网络状况，导致本来应该很快结束的逻辑，超过了1s才完成，这时锁自动失效，B获得锁（A、B 同时在临界区） 由于 A 执行完毕逻辑，然后执行删除锁 del lock，这时导致删除了 B 的锁，然后 C 获得锁 （B、C 同时在临界区）
这时是不是发现了问题所在，造成这个问题的根本原因就是节点 A 删错了锁，把 B 的锁给删了，那如何避免呢？
延长
我们可以这样想，A 的业务逻辑还没走完，就不要放 B 进来，哪怕 A 花了很长时间，所以我们的锁可以不加过期时间，这样的话锁就不会自动消失，但是你要承担异常带来的风险：比如我们上面说到的在某个分支判断处忘了删除，或者程序还没走到解锁的时候异常退出，这些风险还是挺高的，那有什么办法让锁有过期时间，也不会在业务逻辑还没走完的时候自动失效呢？答案就是自动延长，比如起一个监听线程，这个线程干两件事：
监听锁的剩余时间 如果锁的剩余时间没多少了，但是业务的处理的进度还剩的比较多，尝试延长时间
当然这个只是个想法，真正实现起来，我觉得相对还是比较不好把握这个“度”的，比如剩余多少时间开始尝试延长，每次延长多少是个问题，如果延长的时间比较短，那么可能还要几次延长，延长的比较长可能还比较好，因为可以自己删除。
唯一
我们再来看看另一个更简单的方法，我们这次不考虑延长锁的时间了，失效就失效了，只不过我们要确认要删除的锁是不是一开始我们上的那一把？那如何确认呢？我们只要在一开始上锁的时候设置一个唯一 ID 来替代呆板的“a” (setex lock 1 a)，这样下次准备删除的时候我们先 check 下这个 value 是不是我们一开始设置的唯一 ID，如果是的话，说明是我们自己上的那一把，如果不是的话，那么说明锁在我们执行期间失效了，然后给别人上了，我们忽略就行，不需要删除。
val = uuid()
set lock 1 val
dosomething()
if redis.get("lock") == val {
del("lock")
}
看着好像没毛病，但是我们千万不要忘记原子性这个东西，我们知道 redis 本身处理命令是个单线程，单个指令不可分割，可以保证原子性，但是在此例子中，发现没有～我们先 get 判断了下值，然后再删除，这整个过程其实不是原子性的，我们看下下面的例子：
用户 A 生成 uuid 用户 A 获得锁，并且锁的 value 就是 A 的 uuid 然后 A 处理完自己的逻辑，获取锁的 value，发现是自己的 value 用户 B 进来 生成 uuid 正好锁的时间到了，锁自动失效 用户 B 上锁成功 用户 A 删除锁，尴尬了，还是删错了锁
造成这个问题的根本原因，就是用户 A 在读取 lock 和删除 lock 这个时间期间被用户 B 正好插入了进来，从而造成了误删，那如何解决这个问题呢？其实也很简单，redis 提供了 lua 脚本，lua 脚本会被 redis 当成一个整体，从而保证原子性，我们只需要把 if get 和 del 用 lua 实现即可，具体 lua 怎么编写，这里就不细说了。
ok，这次要说的就这么多，现在回想起来我以前用的很多分布式锁他们的 value 都是简单的 1，既没有考虑到误删也没有考虑到原子的问题，不知道你们有没有踩过同样的坑。
以上就是本期分享了。
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