关键词：
分布式锁的坑
高并发场景下的问题
以下问题不是说在并发不高的场景下不容易出现，只是在高并发场景下出现的概率更高些而已。
性能问题来自于以下两方面：
**①获取锁的时间上。**如果 Redlock 运用在高并发的场景下，存在 N 个 Master 节点，一个一个去请求，耗时会比较长，从而影响性能。
这个好解决，通过上面描述不难发现，从多个节点获取锁的操作并不是一个同步操作，可以是异步操作，这样可以多个节点同时获取。
即使是并行处理的，还是得预估好获取锁的时间，保证锁的 TTL>获取锁的时间+任务处理时间。
**②被加锁的资源太大。**加锁的方案本身就是会为了正确性而牺牲并发的，牺牲和资源大小成正比，这个时候可以考虑对资源做拆分。
拆分的方式有如下两种：
**①从业务上将锁住的资源拆分成多段，每段分开加锁。**比如，我要对一个商户做若干个操作，操作前要锁住这个商户，这时我可以将若干个操作拆成多个独立的步骤分开加锁，提高并发。
**②用分桶的思想，将一个资源拆分成多个桶，一个加锁失败立即尝试下一个。**比如批量任务处理的场景，要处理 200w 个商户的任务，为了提高处理速度，用多个线程，每个线程取 100 个商户处理，就得给这 100 个商户加锁。
如果不加处理，很难保证同一时刻两个线程加锁的商户没有重叠，这时可以按一个维度。
比如某个标签，对商户进行分桶，然后一个任务处理一个分桶，处理完这个分桶再处理下一个分桶，减少竞争。
**重试的问题：**无论是简单实现还是 Redlock 实现，都会有重试的逻辑。
如果直接按上面的算法实现，是会存在多个 Client 几乎在同一时刻获取同一个锁，然后每个 Client 都锁住了部分节点，但是没有一个 Client 获取大多数节点的情况。
解决的方案也很常见，在重试的时候让多个节点错开，错开的方式就是在重试时间中加一个随机时间。这样并不能根治这个问题，但是可以有效缓解问题，亲试有效。
节点宕机
对于单 Master 节点且没有做持久化的场景，宕机就挂了，这个就必须在实现上支持重复操作，自己做好幂等。对于多 Master 的场景，比如 Redlock，我们来看这样一个场景：
-
假设有 5 个 Redis 的节点：A、B、C、D、E，没有做持久化。
-
Client1 从 A、B、C 这3 个节点获取锁成功，那么 client1 获取锁成功。
-
节点 C 挂了。
-
Client2 从 C、D、E 获取锁成功，client2 也获取锁成功，那么在同一时刻 Client1 和 Client2 同时获取锁，Redlock 被玩坏了。
怎么解决呢？最容易想到的方案是打开持久化。持久化可以做到持久化每一条 Redis 命令，但这对性能影响会很大，一般不会采用，如果不采用这种方式，在节点挂的时候肯定会损失小部分的数据，可能我们的锁就在其中。
另一个方案是延迟启动。就是一个节点挂了修复后，不立即加入，而是等待一段时间再加入，等待时间要大于宕机那一刻所有锁的最大 TTL。
但这个方案依然不能解决问题，如果在上述步骤 3 中 B 和 C 都挂了呢，那么只剩 A、D、E 三个节点，从 D 和 E 获取锁成功就可以了，还是会出问题。
那么只能增加 Master 节点的总量，缓解这个问题了。增加 Master 节点会提高稳定性，但是也增加了成本，需要在两者之间权衡。
任务执行时间超过锁的 TTL
之前产线上出现过因为网络延迟导致任务的执行时间远超预期，锁过期，被多个线程执行的情况。
这个问题是所有分布式锁都要面临的问题，包括基于 Zookeeper 和 DB 实现的分布式锁，这是锁过期了和 Client 不知道锁过期了之间的矛盾。
在加锁的时候，我们一般都会给一个锁的 TTL，这是为了防止加锁后 Client 宕机，锁无法被释放的问题。
但是所有这种姿势的用法都会面临同一个问题，就是没法保证 Client 的执行时间一定小于锁的 TTL。
虽然大多数程序员都会乐观的认为这种情况不可能发生，我也曾经这么认为，直到被现实一次又一次的打脸。
Martin Kleppmann 也质疑过这一点，这里直接用他的图：
-
Client1 获取到锁。
-
Client1 开始任务，然后发生了 STW 的 GC，时间超过了锁的过期时间。
-
Client2 获取到锁，开始了任务。
-
Client1 的 GC 结束，继续任务，这个时候 Client1 和 Client2 都认为自己获取了锁，都会处理任务，从而发生错误。
Martin Kleppmann 举的是 GC 的例子，我碰到的是网络延迟的情况。不管是哪种情况，不可否认的是这种情况无法避免，一旦出现很容易懵逼。
如何解决呢？一种解决方案是不设置 TTL，而是在获取锁成功后，给锁加一个 watchdog，watchdog 会起一个定时任务，在锁没有被释放且快要过期的时候会续期。
总结
大型分布式系统犹如一个生命，系统中各个服务犹如骨骼，其中的数据犹如血液，而Kafka犹如经络，串联整个系统。这份Kafka源码笔记通过大量的设计图展示、代码分析、示例分享，把Kafka的实现脉络展示在读者面前，帮助读者更好地研读Kafka代码。
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