針對共享資源的互斥訪問歷來是很多業務系統需要解決的問題。在分布式系統中，通常會采用分布式鎖這一通用型解決方案。本文將就分布式鎖的實現原理、技術選型以及阿里云存儲的具體實踐進行論述。

一 從單機鎖到分布式鎖

在單機環境中，當共享資源自身無法提供互斥能力的時候，為了防止多線程/多進程對共享資源的同時讀寫訪問造成的數據破壞，就需要一個第三方提供的互斥的能力，這里往往是內核或者提供互斥能力的類庫，如下圖所示，進程首先從內核/類庫獲取一把互斥鎖，拿到鎖的進程就可以排他性的訪問共享資源。演化到分布式環境，我們就需要一個提供同樣功能的分布式服務，不同的機器通過該服務獲取一把鎖，獲取到鎖的機器就可以排他性的訪問共享資源，這樣的服務我們統稱為分布式鎖服務，鎖也就叫分布式鎖。

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單機鎖到分布式鎖

由此抽象一下分布式鎖的概念，首先分布式鎖需要是一個資源，這個資源能夠提供并發控制，并輸出一個排他性的狀態，也就是： 鎖 = 資源 + 并發控制 + 所有權展示

以常見的單機鎖為例：

• Spinlock = BOOL +CAS(樂觀鎖)
• Mutex = BOOL + CAS + 通知(悲觀鎖)

Spinlock 和 Mutex 都是一個 Bool 資源，通過原子的 CAS 指令：當現在為 0 設置為 1，成功的話持有鎖，失敗的話不持有鎖，如果不提供所有權的展示，例如 AtomicInteger，也是通過資源(Interger)+ CAS，但是不會明確的提示所有權，因此不會被視為一種鎖，當然，可以將“所有權展示”這個更多地視為某種服務提供形式的包裝。

單機環境下，內核具備“上帝視角”，能夠知道進程的存活，當進程掛掉的時候可以將該進程持有的鎖資源釋放，但發展到分布式環境，這就變成了一個挑戰，為了應對各種機器故障、宕機等，就需要給鎖提供了一個新的特性：可用性。

如下圖所示，任何提供三個特性的服務都可以提供分布式鎖的能力，資源可以是文件、KV 等，通過創建文件、KV 等原子操作，通過創建成功的結果來表明所有權的歸屬，同時通過 TTL 或者會話來保證鎖的可用性。

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分布式鎖的特性和實現

二 分布式鎖的系統分類

根據鎖資源本身的安全性，我們將分布式鎖分為兩個陣營：

• 基于異步復制的分布式系統，例如 mysql，tair，redis 等。
• 基于 paxos 協議的分布式一致性系統，例如 zookeeper，etcd，consul 等。

基于異步復制的分布式系統，存在數據丟失(丟鎖)的風險，不夠安全，往往通過 TTL 的機制承擔細粒度的鎖服務，該系統接入簡單，適用于對時間很敏感，期望設置一個較短的有效期，執行短期任務，丟鎖對業務影響相對可控的服務。

基于 paxos 協議的分布式系統，通過一致性協議保證數據的多副本，數據安全性高，往往通過租約(會話)的機制承擔粗粒度的鎖服務，該系統需要一定的門檻，適用于對安全性很敏感，希望長期持有鎖，不期望發生丟鎖現象的服務。

三 阿里云存儲分布式鎖

阿里云存儲在長期的實踐過程中，在如何提升分布式鎖使用時的正確性、保證鎖的可用性以及提升鎖的切換效率方面積累比較多的經驗。

1 嚴格互斥性

互斥性作為分布式鎖最基本的要求，對用戶而言就是不能出現“一鎖多占”，那么存儲分布式鎖是如何避免該情況的呢?

答案是，服務端每把鎖都和唯一的會話綁定，客戶端通過定期發送心跳來保證會話的有效性，也就保證了鎖的擁有權。當心跳不能維持時，會話連同關聯的鎖節點都會被釋放，鎖節點就可以被重新搶占。這里有一個關鍵的地方，就是如何保證客戶端和服務端的同步，在服務端會話過期的時候，客戶端也能感知。

如下圖所示，在客戶端和服務端都維護了會話的有效期的時間，客戶端從心跳發送時刻(S0)開始計時，服務端從收到請求(S1)開始計時，這樣就能保證客戶端會先于服務端過期。 用戶在創建鎖之后，核心工作線程在進行核心操作之前可以判斷是否有足夠的有效期，同時我們不再依賴墻上時間，而是基于系統時鐘來對時間進行判斷，系統時鐘更加精確，且不會向前或者向后移動(秒級別誤差毫秒級，同時在 NTP 跳變的場景，最多會修改時鐘的速率)。

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存儲場景的使用方式

在分布式鎖互斥性上，我們是不是做到完美了?并非如此，還是存在一種情況，業務基于分布式鎖服務的訪問互斥會被破壞。

我們來看下面的例子：如下圖所示，客戶端在時間點(S0)嘗試去搶鎖，在時間點(S1)在后端搶鎖成功，因此也產生了一個分布式鎖的有效期窗口。在有效期內，時間點(S2)做了一個訪問存儲的操作，很快完成，然后在時間點(S3)判斷鎖的有效期依舊成立，繼續執行訪問存儲操作，結果這個操作耗時良久，超過了分布式鎖的過期時間，那么可能這個時候，分布式鎖已經被其他客戶端搶占成功，進而出現兩個客戶端同時操作同一批數據的可能性，這種可能性是存在的，雖然概率很小。

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越界場景

針對這個場景，具體的應對方案是在操作數據的時候確保有足夠的鎖有效期窗口，當然如果業務本身提供回滾機制的話，那么方案就更加完備，該方案也在存儲產品使用分布式鎖的過程中被采用。

還有一個更佳的方案，即，存儲系統本身引入 IOFence 能力。這里就不得不提 Martin Kleppmann 和 redis 的作者 antirez 之間的討論了。redis 為了防止異步復制導致的鎖丟失的問題，引入了 redlock，該方案引入了多數派的機制，需要獲得多數派的鎖，最大程度的保證了可用性和正確性，但仍然有兩個問題：

• 墻上時間的不可靠(NTP 時間)
• 異構系統的無法做到嚴格正確性

墻上時間可以通過非墻上時間 MonoticTime 來解決(redis 目前仍然依賴墻上時間)，但是異構系統只有一個系統并沒有辦法保證完全正確。如下圖所示，Client1 獲取了鎖，在操作數據的時候發生了 GC，在 GC 完成時候丟失了鎖的所有權，造成了數據不一致。

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異構系統無法做到完全正確性

因此需要兩個系統同時協作來完成一個完全正確的互斥訪問，在存儲系統引入 IOFence能力，如下圖所示，全局鎖服務提供全局自增的 token，Client 1 拿到鎖返回的 token 是 33，并帶入存儲系統，發生 GC，當 Client 2 搶鎖成功返回 34，帶入存儲系統，存儲系統會拒絕 token 較小的請求，那么經過了長時間 full gc 重新恢復后的 Client 1 再次寫入數據的時候，因為存儲層記錄的token 已經更新，攜帶 token 值為 33 的請求將被直接拒絕，從而達到了數據保護的效果(chubby 的論文中有講述，也是 Martin Kleppmann 提出的解決方案)。

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引入IOFence能力

這與阿里云分布式存儲平臺盤古的設計思路不謀而合，盤古支持了類似 IO Fence 的寫保護能力，引入 Inline File 的文件類型，配合 SealFile 操作，這就有著類似 IO Fence 的寫保護能力。首先，SealFile 操作用來關閉已經打開的 cs 上面的文件，防止舊的 Owner 繼續寫數據;其次，InlineFile 可以防止舊的 Owner 打開新的文件。這兩個功能事實上也是提供了存儲系統中的 Token 支持。

2 可用性

存儲分布式鎖通過持續心跳來保證鎖的健壯性，讓用戶不用投入很多精力關注可用性，但也有可能異常的用戶進程持續占據鎖。針對該場景，為了保證鎖最終可以被調度，提供了可以安全釋放鎖的會話加黑機制。

當用戶需要將發生假死的進程持有的鎖釋放時，可以通過查詢會話信息，并將會話加黑，此后，心跳將不能正常維護，最終導致會話過期，鎖節點被安全釋放。這里我們不是強制刪除鎖，而是選用禁用心跳的原因如下:

• 刪除鎖操作本身不安全，如果鎖已經被其他人正常搶占，此時刪鎖請求會產生誤刪除。
• 刪除鎖后，持有鎖的人會話依然正常，它仍然認為自己持有鎖，會打破鎖的互斥性原則。

3 切換效率

當進程持有的鎖需要被重新調度時，持有者可以主動刪除鎖節點，但當持有者發生異常(如進程重啟，機器宕機等)，新的進程要重新搶占，就需要等待原先的會話過期后，才有機會搶占成功。默認情況下，分布式鎖使用的會話生命期為數十秒，當持有鎖的進程意外退出后(未主動釋放鎖)，最長需要經過很長時間鎖節點才可以被再次搶占。

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客戶端和服務各自維護過期時間

要提升切換精度，本質上要壓縮會話生命周期，同時也意味著更快的心跳頻率，對后端更大的訪問壓力。我們通過對進行優化，使得會話周期可以進一步壓縮。

同時結合具體的業務場景，例如守護進程發現鎖持有進程掛掉的場景，提供鎖的 CAS 釋放操作，使得進程可以零等待進行搶鎖。比如利用在鎖節點中存放進程的唯一標識，強制釋放已經不再使用的鎖，并重新爭搶，該方式可以徹底避免進程升級或意外重啟后搶鎖需要的等待時間。

四 結語

分布式鎖提供了分布式環境下共享資源的互斥訪問，業務或者依賴分布式鎖追求效率提升，或者依賴分布式鎖追求訪問的絕對互斥。同時，在接入分布式鎖服務過程中，要考慮接入成本、服務可靠性、分布式鎖切換精度以及正確性等問題，正確和合理的使用分布式鎖，是需要持續思考并予以優化的。

參考文章

How to do distributed locking - Martin KleppmannIs Redlock safe? - antirezchubby 論文 - google