Redis集群里那种锁机制，怎么保证数据同步不出错的那些事儿

主要综合自Redis官方文档关于分布式锁的规范、相关技术社区如Stack Overflow的讨论以及《Redis实战》等书籍中的相关章节）

在Redis集群的环境下,要实现一个靠谱的锁，并不是简单地在某个Redis节点上执行一个SET命令那么简单，因为集群意味着数据是分散在不同机器上的，而且这些机器之间通过网络进行通信，这就不可避免地会引入网络延迟、节点故障等问题，讨论锁机制，必须和“数据同步”这件事紧密联系在一起。

最基础的想法是,客户端想要锁住某个资源，修改用户A的账户”，它就在Redis里创建一个特定的键，lock:userA”，如果创建成功，就认为拿到了锁，这听起来很简单，但问题马上就来了：如果创建这个锁的Redis节点突然挂掉了怎么办？因为这个锁只存在这一个节点上，其他节点并不知道它的存在，此时另一个客户端就可以去另一个正常的Redis节点上成功创建同样的锁，导致两个客户端同时认为自己是锁的主人，数据就乱套了。

为了解决这个单点故障问题,人们提出了一个叫Redlock的算法，这个算法的核心思想是，不要把鸡蛋放在一个篮子里，它要求客户端不是只向一个Redis节点申请锁，而是向Redis集群中大多数（超过一半）的独立节点依次申请锁，如果集群有5个主节点，那么客户端需要至少成功在3个节点上都设置好相同的锁，才算真正拿到锁。

这个过程本身就涉及了大量的数据同步,但这里说的“同步”不是指Redis节点之间自动同步锁数据，而是指客户端主动去多个节点上执行相同的操作，并收集结果，客户端在每个节点上设置锁时，都会给锁设置一个短暂的过期时间，这是为了防止客户端崩溃后锁永远无法释放，客户端会计算整个获取锁过程耗费的时间，只有当这个时间小于锁的过期时间，并且成功获取锁的节点数超过了半数，这次锁获取才算成功。

Redlock是如何应对数据同步出错的风险的呢？它主要试图解决的是异步复制带来的延迟问题，假设有这样一种极端情况：客户端A在Master 1节点上成功设置了锁，但这个锁还未来得及同步到它的从节点Slave 1上，Master 1就宕机了，Slave 1被提升为新的主节点，但这个新节点上并没有客户端A设置的锁，这时，客户端B来申请同样的锁，它就能在新的主节点上成功设置， again，又出现了两个客户端同时持有锁的情况。

Redlock算法通过要求客户端在大多数节点上成功设置锁,来降低这种风险，因为即使某个主节点在锁数据同步到从节点之前就宕机了，只要客户端A在大多数节点上都设置了锁，那么客户端B在后续尝试获取锁时，就很难再凑齐超过半数的成功数，这就大大提高了安全性。

Redlock算法也并非完美无缺,它在业界有很大的争议，一些专家指出，它依赖于一个理想化的“时间”假设，它要求所有Redis服务器的系统时钟不能有太大的漂移，如果某个节点的时钟走得飞快，导致锁提前过期，那么另一个客户端就可能趁机获取到锁，再次引发冲突，整个获取锁的过程是分步进行的，网络延迟和GC暂停都可能导致客户端对锁有效期的误判。

正因为这些潜在的、与数据同步和时间相关的问题，在实际使用中，对于Redlock这样的分布式锁，建议是把它用在那些即便偶尔发生锁失效、后果也并非灾难性的场景中，用它来避免多个进程同时处理同一个定时任务（重复执行一次问题不大），而不是用来保护金融交易中的核心扣款操作（那需要更严格的一致性保证）。

在Redis集群中保证锁的可靠性,核心思路就是通过“多数派”原则来对抗单个节点的不可靠性，数据同步的挑战主要来自于主从复制的延迟和节点故障的不可预测性，Redlock算法提供了一种实践方案，但它也提醒我们，在分布式系统中，没有百分之百安全的锁，我们需要根据业务的容忍度来选择合适的方案，并理解其潜在的边界和风险，很多时候，是否使用分布式锁，或者是否采用基于ZooKeeper/etcd等其他强一致性协调服务的方案，都需要根据实际场景进行权衡。