分布式锁是"线程同步"的延续
最近首度应用"分布式锁"，现在想想，分布式锁不是孤立的技能点，这其实就是跨主机的线程同步。
| 进程内 | 跨进程 | 跨主机 |
| Lock/Monitor、SemaphoreSlim | Metux、Semaphore | 分布式锁 |
| 用户态线程安全 | 内核态线程安全 |
单机服务器可以通过共享某堆内存来标记上锁/解锁，线程同步说到底是建立在单机操作系统的用户态/内核态对共享内存的访问控制。
而分布式服务器不是在同一台机器上：跨主机，因此需要将锁标记存储在所有机器进程都能看到的地方。
在开发很多业务场景会使用到锁，例如库存控制，抽奖等。
例如库存只剩1个商品，有三个用户同时打算购买，谁先购买库存立即清零，不能让其他二人也购买成功。
解读分布式锁
我们常说的线程安全、线程同步方案，包括此次的分布式锁都是基于
“多线程/多进程对特定共享资源同时有更新操作”。
基本考量
1.分布式系统，一个锁在同一时间只能被一个服务器获取 (这是分布式锁的基础)
2.具备锁失效机制，防止死锁 (防止某些意外，锁没有得到释放，别人也无法得到锁)
Redis SET resource-name anystring NX EX max-lock-time
是一种最简单的分布式锁实现方案。
SET 命令支持多个参数：
•EX seconds-- 设置过期时间(s)
•NX -- 如果key不存在，则设置 ......
因为SET命令参数可以替代SETNX，SETEX，GETSET，这些命令在未来可能被废弃。
上面的命令返回OK(或经过重试)，客户端就获取到这个锁；
使用DEL命令解锁；到达超时时间会自动释放锁。
在解锁时，增加一些设计，让系统更加健壮：
3.不要使用固定的String值作为锁标记值，而是使用一个不易被猜中的随机值， 业内称为token
4.不使用DEL命令释放锁，而是发送script去移除key
第3、4点是为了解决 ：“锁提前过期，客户端A还没有执行完，然后客户端B获取了锁，这时客户端A执行完了，会不会在删锁的时候把B的锁给删掉” --
4是3技术上的推荐实现。
脚本如下：
if redis.call("get",KEYS1] ==ARGV[1])then return redis.call("DEL",KEYS[1])else return 0end
下面使用StackExchange.Redis 写了基于以上考量的代码示例：
/// <summary>/// Acquires the lock./// </summary>/// <param name="key"></param>/// <param name="token">随机值</param>/// <param name="expireSecond"></param> /// <param name="waitLockSeconds">非阻塞锁</param>static bool Lock(string key, string token,int expireSecond=10, double waitLockSeconds = 0){ var waitIntervalMs = 50; bool isLock; DateTime begin = DateTime.Now; do { isLock = Connection.GetDatabase().StringSet(key, token, TimeSpan.FromSeconds(expireSecond), When.NotExists); if (isLock) return true; //不等待锁则返回 if (waitLockSeconds == 0) break; //超过等待时间，则不再等待 if ((DateTime.Now - begin).TotalSeconds >= waitLockSeconds) break; Thread.Sleep(waitIntervalMs); } while (!isLock); return false; } /// <summary> /// Releases the lock. /// </summary> /// <returns><c>true</c>, if lock was released, <c>false</c> otherwise.</returns> /// <param name="key">Key.</param> /// <param name="value">value</param> static bool UnLock(string key, string value){ string lua_script = @" if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then redis.call('DEL', KEYS[1]) return true else return false end "; try { var res = Connection.GetDatabase().ScriptEvaluate(lua_script, new RedisKey[] { key }, new RedisValue[] { value }); return (bool)res; } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"ReleaseLock lock fail...{ex.Message}"); return false; }} private static Lazy<ConnectionMultiplexer> lazyConnection = new Lazy<ConnectionMultiplexer>(() => { ConfigurationOptions configuration = new ConfigurationOptions { AbortOnConnectFail = false, ConnectTimeout = 5000, }; configuration.EndPoints.Add("10.100.219.9", 6379); return ConnectionMultiplexer.Connect(configuration.ToString()); }); public static ConnectionMultiplexer Connection => lazyConnection.Value;
以上代码新增了第五点考量：
5. 为避免无限制抢锁，增加了非阻塞锁：轮询_s等待锁，未等到则不再抢锁
使用方式：
下面并行开启三个任务，同时减少库存：
static void Main(string[] args){ // 尝试并行执行3个任务 Parallel.For(0, 3, x => { string token = $"loki:{x}"; bool isLocked = Lock("loki", token, 5, 10); if (isLocked) { Console.WriteLine($"{token} begin reduce stocks (with lock) at {DateTime.Now}."); Thread.Sleep(1000); Console.WriteLine($"{token} release lock {UnLock("loki", token)} at {DateTime.Now}. "); } else { Console.WriteLine($"{token} don't get lock at {DateTime.Now}."); } });}
可以看到三个并行任务依次获取/释放锁
输出总结
本文从基础的线程安全、线程同步，认识到分布式锁是跨主机的资源线程/进程同步方案， 以步步为营的风格 演示了RedisSET命令做分布式锁的设计考量，好记性不如烂笔头。
