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1.Redis分布式锁
锁通常用来控制共享资源，比如一个进程内有多个线程竞争一个数据的使用权限，解决方式之一就是加锁。分布式锁，就是在分布式场景下的锁，比如多台不同机器上的进程，去竞争同一项资源，就是分布式锁。
一个优秀的分布式锁需要具有互斥性、抗死锁性、对称性、可靠性。
- 互斥性：一把锁只能由一个竞争者获取。
- 抗死锁性：避免锁因为异常永远不会被释放。
- 对称性：加锁和解锁必须是同一个竞争者。
- 可靠性：需要有一定的异常处理能力、容灾能力。
接下来，主要探究Redis是怎么实现这个分布式锁。Go！
版本一
Redis的SETNX在设置kv的时候，如果key不存在，会设置这个kv并返回1；否则直接返回0。
基于以上SETNX的特性，我们就可以实现加锁。
版本二
对于上述的加锁，有一个直观的问题，就是获取锁的这个服务挂掉了，那锁怎么办呢？所以我们需要一个过期时间来对锁进行兜底处理。
bash
> SET k 123 NX EX 10
"OK"以上这个命令就可以实现原子性的增加过期时间了（SETNX和expire不是原子操作）。
如果说业务还没有完成，锁却过期了，还是不安全的，怎么办？
那么这里就有一个WatchDog机制，定时向Redis进行续期操作，防止锁在业务完成之前过期，续期的开始时间可以是过期时间的三分之一（当然也会消耗部分资源，续期操作也可能导致其他请求方无法使用，这就需要考虑业务安全性）。
版本三
上面的锁是可以用了，但是还是出现问题了。例如，服务 A 获取了锁，但由于某些原因导致锁过期，服务 A 未停止执行其任务。这时，服务 B 获取了锁并开始执行任务。然而，当服务 A 恢复后试图释放锁时，由于锁已过期且被服务 B 获取，服务 A 实际上会误释放服务 B 的锁，导致服务 B 的任务中断或产生冲突。
那么怎么办？
分布式锁需要满足谁申请谁释放原则，不能释放别人的锁。一般分布式锁会对上锁的key做一个唯一性id，这个id就是owner的值。
这就大事告成了吗？不不不，这个加owner值，在检查锁，再释放锁这块不是原子化的操作，可能获取时还是自己的，删除的时候却是别人的了。所以，这里在这一块就使用Lua脚本。
以上的方案确保了抗死锁性、互斥性、安全性。但是可靠性不能确保。以下简单探讨一下可靠性怎么保证。
- 主从容灾
- 多机部署
2.分布式锁其它方案
回到最初，我们为什么需要分布式锁呢？
最典型的案例就是库存超卖现象。对于单机项目使用单机锁就可以解决，如果多级部署就需要用到分布式锁。
那么如何实现分布式锁呢？
- 主动轮询：服务会定期向锁服务发送请求，直到成功获取锁或超时。
- 监听回调：服务无需主动轮询，而是通过锁服务的回调通知来感知锁的状态变化。
1.主动轮询型
主动轮询型分布式锁的核心是通过一个标识（通常是一个键）来表示锁的状态。加锁操作意味着向这个键写入特定的值，而解锁操作则对应删除这个键。如果在尝试加锁时发现锁已被其他服务获取，当前服务会定期轮询该键的状态，直到锁被释放为止，然后再尝试加锁并执行自身的操作。
主要是用Redis或MySQL实现。
1.MySQL分布式锁
MySQL 实现分布式锁主要是通过一张专用的锁表，其中每一行代表一个锁。加锁操作通过向表中插入或更新记录完成，解锁操作则通过删除或修改相应记录实现。MySQL 利用事务和唯一约束，确保加锁操作的原子性。然而，与 Redis 不同，MySQL 锁缺乏内置的过期机制，在处理死锁问题时存在一定挑战。
具体来说，数据库锁无法像 Redis 那样设置自动过期时间。如果持有锁的进程异常退出或挂掉，而未能释放锁记录，其他线程会因为等待该锁被释放而陷入阻塞，从而导致系统死锁。这种问题在高可用场景下尤为严重，需要额外的逻辑来处理锁的超时与清理。
2.Redis分布式锁
Redis 分布式锁的实现通常基于唯一的key来标识一把锁。加锁操作通过向 Redis 插入一条键值数据完成，解锁操作则通过删除该key实现。如果在尝试加锁时发现锁已被他人持有（即key已存在），当前线程会通过轮询机制反复检查锁的状态，直到锁被释放后重新尝试加锁。
Redis 的分布式锁由于其单线程架构和高性能的特点，能有效避免竞争条件问题。此外，通过设置key的自动过期时间，可以防止因锁持有者异常退出导致锁长期不释放的情况。
2.监听回调型
什么是监听回调型？
例如，你在餐厅排队等座位。你拿到了一个排队号码，这就像是你"获取锁"。你不需要不断询问前台是否有座位，而是通过餐厅的叫号系统（广播、显示屏等）来等待通知，这就像是监听回调。当轮到你时，系统会通知你，你就可以去就座，这就相当于"获得锁并执行操作"。用餐后，当你离开餐厅时，你释放了座位，其他顾客可以继续排队，这类似于"释放锁"。整个过程中，你只需等待系统通知，而无需主动询问或轮询，大大提高了效率。
1.Etcd
Etcd是一个使用Go语言编写的高可用的分布式键值对kv数据仓库。
2.Zookeeper
zookeeper是一个用于提供分布式应用程序协调服务的组件。
总结
1、分布式锁实现要点是什么？
（怎么加锁、怎么解锁、怎么用）
加锁时候要设置owner过期时间，前者是便于解锁时进行拥有者判断，后者是作为异常情况的兜底。解锁时候要先判断owner，是自己的再释放，这里还要注意这两步操作的原子性，可以用lua脚本来进行保证。
（ps：Redis实现分布式锁的原理是什么？）
客户端想要加锁，就会去Redis中查找对应的key是否存在，如果不存在，就创建这个key，表示加锁成功；当另一个客户端也想加锁时，发现这个key已经存在了，就会返回0，表示加锁失败。
（ps：那你这个客户端执行SETNX加锁，结果执行del删除释放锁一直没成功，造成死锁，怎么办？）
给这个锁设置过期时间，若超过过期时间，Redis自动释放锁。
（ps：当客户端A成功加锁，但被客户端解锁了，要是有其他客户端加锁，就会和A共享数据，咋办？）
为了避免客户端A被错误解锁后，其他客户端与A共享数据的问题，可以为每个锁添加唯一的 client_id 标识，确保每个客户端的锁操作独立。当客户端A成功加锁时，它会将自己的 client_id 存储在锁的key中。在解锁时，使用 Lua 脚本原子操作，首先检查 Redis 中存储的 client_id 是否与当前客户端的标识一致，只有一致时才允许删除锁，确保锁的释放只能由持有者完成。这样，即使其他客户端加锁，也不会误解锁或与A共享数据，从而保证了锁的独立性和数据的安全性。
（ps：锁过期时间到了，但是业务还没有完成？）
启动一个WatchDog，在过期之前，刷新一下过期时间。
2、为什么需要owner呢？
对称性。
3、Lua一定可以保证原子性吗？
lua本身不具备原子性，用lua保证原子性是因为Redis是单线程执行，一个流程放进lua来执行，相当于是打包在一起，Redis执行它时不会被其他请求打断。（将查询，删除key打包，其中只有删除是写操作，所以这个流程本身是原子性的）
4、RedLock是什么？
RedLock 是一种分布式锁算法，通过在多个 Redis 实例上加锁，只有超过一半的实例同意加锁才能成功，以提高锁的可靠性和容错性。
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