# 6.8 分布式锁

在单机程序并发或并行修改全局变量时，需要对修改行为加锁以创造临界区。为什么需要加锁呢？可以看看下段代码：

```go
package main

import (
    "sync"
)

// 全局变量
var counter int

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            counter++
        }()
    }

    wg.Wait()
    println(counter)
}
```

多次运行会得到不同的结果：

```shell
❯❯❯ go run local_lock.go                                ✭
945
❯❯❯ go run local_lock.go                                ✭
937
❯❯❯ go run local_lock.go                                ✭
959
```

## 进程内加锁

想要得到正确的结果的话，把对 counter 的操作代码部分加上锁：

```go
// ... 省略之前部分
var wg sync.WaitGroup
var l sync.Mutex
for i := 0; i < 1000; i++ {
    wg.Add(1)
    go func() {
        defer wg.Done()
        l.Lock()
        counter++
        l.Unlock()
    }()
}

wg.Wait()
println(counter)
// ... 省略之后部分
```

这样就可以稳定地得到计算结果了：

```shell
❯❯❯ go run local_lock.go                              ✭ ✱
1000
```

## trylock

```go
package main

import (
    "sync"
)

// Lock try lock
type Lock struct {
    c chan struct{}
}

// NewLock generate a try lock
func NewLock() Lock {
    var l Lock
    l.c = make(chan struct{}, 1)
    l.c <- struct{}{}
    return l
}

// Lock try lock, return lock result
func (l Lock) Lock() bool {
    lockResult := false
    select {
    case <-l.c:
        lockResult = true
    default:
    }
    return lockResult
}

// Unlock , Unlock the try lock
func (l Lock) Unlock() {
    l.c <- struct{}{}
}

var counter int

func main() {
    var l = NewLock()
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            if !l.Lock() {
                // log error
                println("lock failed")
                return
            }
            counter++
            println("current counter", counter)
            l.Unlock()
        }()
    }
    wg.Wait()
}
```

因为我们的逻辑限定每个 goroutine 只要成功执行了 Lock 才会继续执行后续逻辑，因此在 Unlock 时可以保证 Lock struct 中的一定是空，从而不会阻塞，也不会失败。

在单机系统中，trylock 并不是一个好选择。因为大量的 goroutine 抢锁可能会导致 cpu 无意义的资源浪费。有一个专有名词用来描述这种抢锁的场景：活锁。

活锁指的是程序看起来在正常执行，但实际上 cpu 周期被浪费在抢锁，而非执行任务上，从而程序整体的执行效率低下。活锁的问题定位起来要麻烦很多。所以在单机场景下，不建议使用这种锁。

## 基于 redis 的 setnx

```go
package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"

    "github.com/go-redis/redis"
)

func incr() {
    client := redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr:     "localhost:6379",
        Password: "", // no password set
        DB:       0,  // use default DB
    })

    var lockKey = "counter_lock"
    var counterKey = "counter"

    // lock
    resp := client.SetNX(lockKey, 1, time.Second*5)
    lockSuccess, err := resp.Result()

    if err != nil || !lockSuccess {
        fmt.Println(err, "lock result: ", lockSuccess)
        return
    }

    // counter ++
    getResp := client.Get(counterKey)
    cntValue, err := getResp.Int64()
    if err == nil {
        cntValue++
        resp := client.Set(counterKey, cntValue, 0)
        _, err := resp.Result()
        if err != nil {
            // log err
            println("set value error!")
        }
    }
    println("current counter is ", cntValue)

    delResp := client.Del(lockKey)
    unlockSuccess, err := delResp.Result()
    if err == nil && unlockSuccess > 0 {
        println("unlock success!")
    } else {
        println("unlock failed", err)
    }
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            incr()
        }()
    }
    wg.Wait()
}

```

```shell
❯❯❯ go run redis_setnx.go
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
<nil> lock result:  false
current counter is  2028
unlock success!
```

通过代码和执行结果可以看到，我们远程调用 setnx 实际上和单机的 trylock 非常相似，如果获取锁失败，那么相关的任务逻辑就不应该继续向后执行。

setnx 很适合在高并发场景下，用来争抢一些“唯一”的资源。比如交易撮合系统中卖家发起订单，而多个买家会对其进行并发争抢。这种场景我们没有办法依赖具体的时间来判断先后，因为不管是用户设备的时间，还是分布式场景下的各台机器的时间，都是没有办法在合并后保证正确的时序的。哪怕是我们同一个机房的集群，不同的机器的系统时间可能也会有细微的差别。

所以，我们需要依赖于这些请求到达 redis 节点的顺序来做正确的抢锁操作。如果用户的网络环境比较差，那也只能自求多福了。

## 基于 zk

```go
package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "os"
    "time"

    "github.com/nladuo/go-zk-lock"
)

var (
    hosts         []string      = []string{"127.0.0.1:2181"} // the zookeeper hosts
    basePath      string        = "/locker"                  //the application znode path
    lockerTimeout time.Duration = 5 * time.Second            // the maximum time for a locker waiting
    zkTimeOut     time.Duration = 20 * time.Second           // the zk connection timeout
)

func main() {
    end := make(chan byte)
    err := DLocker.EstablishZkConn(hosts, zkTimeOut)
    defer DLocker.CloseZkConn()
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        os.Exit(1)
    }

    //concurrent test lock and unlock
    for i := 0; i < 100; i++ {
        go run(i)
    }
    <-end
}

func run(i int) {
    locker := DLocker.NewLocker(basePath, lockerTimeout)
    for {
        locker.Lock() // like mutex.Lock()
        fmt.Println("gorountine", i, ": get lock")
        //do something of which time not excceed lockerTimeout
        fmt.Println("gorountine", i, ": unlock")
        if !locker.Unlock() { // like mutex.Unlock(), return false when zookeeper connection error or locker timeout
            log.Println("gorountine", i, ": unlock failed")
        }
    }
}

```

## 基于 etcd

```go
package main

import (
    "log"

    "github.com/zieckey/etcdsync"
)

func main() {
    m, err := etcdsync.New("/mylock", 10, []string{"http://127.0.0.1:2379"})
    if m == nil || err != nil {
        log.Printf("etcdsync.New failed")
        return
    }
    err = m.Lock()
    if err != nil {
        log.Printf("etcdsync.Lock failed")
        return
    }

    log.Printf("etcdsync.Lock OK")
    log.Printf("Get the lock. Do something here.")

    err = m.Unlock()
    if err != nil {
        log.Printf("etcdsync.Unlock failed")
    } else {
        log.Printf("etcdsync.Unlock OK")
    }
}

```

## redlock

```go
import "github.com/amyangfei/redlock-go"

lock_mgr, err := redlock.NewRedLock([]string{
        "tcp://127.0.0.1:6379",
        "tcp://127.0.0.1:6380",
        "tcp://127.0.0.1:6381",
})

expirity, err := lock_mgr.Lock("resource_name", 200)

err := lock_mgr.UnLock()
```

## how to choose

业务还在单机就可以搞定的量级时，那么按照需求使用任意的单机锁方案就可以。

如果发展到了分布式服务阶段，但业务规模不大，比如 qps < 1000，使用哪种锁方案都差不多。如果公司内已有可以使用的 zk/etcd/redis 集群，那么就尽量在不引入新的技术栈的情况下满足业务需求。

业务发展到一定量级的话，就需要从多方面来考虑了。首先是你的锁是否在任何恶劣的条件下都不允许数据丢失，如果不允许，那么就不要使用 redis 的 setnx 的简单锁。

如果要使用 redlock，那么要考虑你们公司 redis 的集群方案，是否可以直接把对应的 redis 的实例的 ip+port 暴露给开发人员。如果不可以，那也没法用。

对锁数据的可靠性要求极高的话，那只能使用 etcd 或者 zk 这种通过一致性协议保证数据可靠性的锁方案。但可靠的背面往往都是较低的吞吐量和延迟。需要你根据业务的量级对其进行压力测试，以确保分布式锁所使用的 etcd/zk 集群可以承受得住实际的业务请求压力。需要注意的是，etcd 和 zk 集群是没有办法通过增加节点来提高其性能的。要对其进行横向扩展，只能增加搭建多个集群来支持更多的请求。这会进一步提高对运维和监控的要求。多个集群可能需要引入 proxy，没有 proxy 那就需要业务去根据某个业务 id 来做 sharding。如果业务已经上线的情况下做扩展，还要考虑数据的动态迁移。这些都不是容易的事情。

在选择具体的方案时，还是需要多加思考，对风险早做预估。