Redis分布式锁介绍

redis

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是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis 分布式锁

1. 获取锁的时候，使用 setnx（SETNX key val：当且仅当 key 不存在时，set 一个 key为 val 的字符串，返回 1；若 key 存在，则什么都不做，返回 0）加锁，锁的 value值为一个随机生成的 UUID，在释放锁的时候进行判断。并使用 expire 命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁。

2. 获取锁的时候调用 setnx，如果返回 0，则该锁正在被别人使用，返回 1 则成功获取锁。 还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。

3. 释放锁的时候，通过 UUID 判断是不是该锁，若是该锁，则执行 delete 进行锁释放。

分区分表

分库分表有垂直切分和水平切分两种。

垂直切分(按照功能模块)

将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库 workDB、商品数据库 payDB、用户数据库 userDB、日志数据库 logDB 等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。

水平切分(按照规则划分存储)

§ 当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如 userID 散列，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库上。

两阶段提交协议

分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务,在分布式系统中，各个节点之间在物理上相互独立，通过网络进行沟通和协调。XA 就是 X/Open DTP 定义的交易中间件与数据库之间的接口规范（即接口函数），交易中间件用它来通知数据库事务的开始、结束以及提交、回滚等。 XA 接口函数由数据库厂商提供。

二阶段提交(Two-phaseCommit)是指，在计算机网络以及数据库领域内，为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务提交时保持一致性而设计的一种算法(Algorithm)。通常，二阶段提交也被称为是一种协议(Protocol))。在分布式系统中，每个节点虽然可以知晓自己的操作时成功或者失败，却无法知道其他节点的操作的成功或失败。当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的 ACID 特性，需要引入一个作为协调者的组件来统一掌控所有节点(称作参与者)的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等)。因此，二阶段提交的算法思路可以概括为：参与者将操作成败通知协调者，再由协调者根据所有参与者的反馈情报决定各参与者是否要提交操作还是中止操作。

准备阶段

事务协调者(事务管理器)给每个参与者(资源管理器)发送 Prepare 消息，每个参与者要么直接返回失败(如权限验证失败)，要么在本地执行事务，写本地的 redo 和 undo 日志，但不提交，到达一种“万事俱备，只欠东风”的状态。

提交阶段

如果协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息；否则，发送提交(Commit)消息；参与者根据协调者的指令执行提交或者回滚操作，释放所有事务处理过程中使用的锁资源。(注意:必须在最后阶段释放锁资源)

缺点

同步阻塞问题

1、执行过程中，所有参与节点都是事务阻塞型的。

单点故障

2、由于协调者的重要性，一旦协调者发生故障。参与者会一直阻塞下去。

数据不一致（脑裂问题）

3、在二阶段提交的阶段二中，当协调者向参与者发送 commit 请求之后，发生了局部网络异常或者在发送 commit 请求过程中协调者发生了故障，导致只有一部分参与者接受到了commit 请求。于是整个分布式系统便出现不数据不一不性的现象(脑裂现象)。

二阶段无法解决的问题（数据状态不确定）

4、协调者再发出 commit 消息之后宕机，而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了。那么即使协调者通过选举协议产生了新的协调者，这条事务的状态也是不确定的，没人知道事务是否被已经提交。

三阶段提交协议

三阶段提交（ Three-phase commit ） ， 也 叫 三 阶 段 提 交 协 议 （ Three-phase commit protocol），是二阶段提交（2PC）的改进版本。

与两阶段提交不同的是，三阶段提交有两个改动点。

1、引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。

2、在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。也就是说，除了引入超时机制之外，3PC 把 2PC 的准备阶段再次一分为二，这样三阶段

CanCommit 阶段

协调者向参与者发送 commit 请求，参与者如果可以提交就返回 Yes 响应，否则返回 No 响应。

PreCommit 阶段

协调者根据参与者的反应情况来决定是否可以继续进行，有以下两种可能。假如协调者从所有的参与者获得的反馈都是 Yes 响应，那么就会执行事务的预执行假如有任何一个参与者向协调者发送了 No 响应，或者等待超时之后，协调者都没有接到参与者的响应，那么就执行事务的中断。

doCommit 阶段

该阶段进行真正的事务提交，主要包含 1.协调这发送提交请求 2.参与者提交事务 3.参与者响应反馈（ 事务提交完之后，向协调者发送 Ack 响应。）4.协调者确定完成事务。

柔性事务

在电商领域等互联网场景下，传统的事务在数据库性能和处理能力上都暴露出了瓶颈。在分布式领域基于 CAP 理论以及 BASE 理论，有人就提出了 柔性事务 的概念。CAP（一致性、可用性、分区容忍性）理论大家都理解很多次了，这里不再叙述。说一下 BASE 理论，它是在 CAP 理论的基础之上的延伸。包括 基本可用（Basically Available）、柔性状态（Soft State）、最终一致性（Eventual Consistency）。

通常所说的柔性事务分为：两阶段型、补偿型、异步确保型、最大努力通知型几种。

两阶段型

1、就是分布式事务两阶段提交，对应技术上的 XA、JTA/JTS。这是分布式环境下事务处理的典型模式。

补偿型

2、TCC 型事务（Try/Confirm/Cancel）可以归为补偿型

WS-BusinessActivity 提供了一种基于补偿的 long-running 的事务处理模型。服务器 A 发起事务，服务器 B 参与事务，服务器 A 的事务如果执行顺利，那么事务 A 就先行提交，如果事务 B 也执行顺利，则事务 B 也提交，整个事务就算完成。但是如果事务 B 执行失败，事务 B 本身回滚，这时事务 A 已经被提交，所以需要执行一个补偿操作，将已经提交的事务 A 执行的操作作反操作，恢复到未执行前事务 A 的状态。这样的 SAGA 事务模型，是牺牲了一定的隔离性和一致性的，但是提高了 long-running 事务的可用性。

基于 Redis 分布式锁：分区分表+两/三阶段提交协议+柔性事务+CAP

异步确保型

3、通过将一系列同步的事务操作变为基于消息执行的异步操作, 避免了分布式事务中的同步阻塞操作的影响。

基于 Redis 分布式锁：分区分表+两/三阶段提交协议+柔性事务+CAP

最大努力通知型（多次尝试）

4、这是分布式事务中要求最低的一种, 也可以通过消息中间件实现, 与前面异步确保型操作不同的一点是, 在消息由 MQ Server 投递到消费者之后, 允许在达到最大重试次数之后正常结束事务。

CAP

CAP 原则又称 CAP 定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability

（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。

一致性（C）：

1. 在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）

可用性（A）：

1. 在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）

分区容忍性（P）：

1. 以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在 C 和 A 之间做出选择。