1 背景
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。在分佈式系統中，通常會採用分佈式鎖這一通用型解決方案。本文將就分佈式鎖的實現原理、技術選型以及阿里雲存儲的具體實踐進行論述。
圖1 鎖
2 從單機鎖到分佈式鎖
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，這裡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。演化到分佈式環境，我們就需要一個提供同樣功能的分佈式服務，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佈式鎖服務，鎖也就叫分佈式鎖。
圖2 單機鎖到分佈式鎖
由此抽象一下分佈式鎖的概念，首先分佈式鎖需要是一個資源，這個資源能夠提供併發控制，並輸出一個排他性的狀態，也就是：
鎖 = 資源 + 併發控制 + 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，但發展到分佈式環境，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佈式鎖的能力，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。
圖3 分佈式鎖的特性和實現
3 分佈式鎖的系統分類
根據鎖資源本身的安全性，我們將分佈式鎖分為兩個陣營：
A：基於異步複製的分佈式系統，例如mysql，tair，redis等；
B：基於paxos協議的分佈式一致性系統，例如zookeeper，etcd，consul等；
基於異步複製的分佈式系統，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，適用於對時間很敏感，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。
基於paxos協議的分佈式系統，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，適用於對安全性很敏感，希望長期持有鎖，不期望發生丟鎖現象的服務。
4 阿里雲存儲分佈式鎖
阿里雲存儲在長期的實踐過程中，在如何提升分佈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。
4.1 嚴格互斥性
互斥性作為分佈式鎖最基本的要求，對用戶而言就是不能出現“一鎖多佔”，那麼存儲分佈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佔。這裡有一個關鍵的地方，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於服務端過期。 用戶在創建鎖之後，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，同時我們不再依賴牆上時間，而是基於系統時鐘來對時間進行判斷，系統時鐘更加精確，且不會向前或者向後移動（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）。
圖4 存儲場景的使用方式
在分佈式鎖互斥性上，我們是不是做到完美了？並非如此，還是存在一種情況下業務基於分佈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9所示，客戶端在時間點S0嘗試去搶鎖，在時間點S1在後端搶鎖成功，因此也產生了一個分佈式鎖的有效期窗口。在有效期內，時間點S2做了一個訪問存儲的操作，很快完成，然後在時間點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，超過了分佈式鎖的過期時間，那麼可能這個時候，分佈式鎖已經被其他客戶端搶佔成功，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。
圖6 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，那麼方案就更加完備，該方案也在存儲產品使用分佈式鎖的過程中被採用。
還有一個更佳的方案，即，存儲系統本身引入IO Fence能力。這裡就不得不提Martin Kleppmann和redis的作者antirez之間的討論了，redis為了防止異步複製導致的鎖丟失的問題，引入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：
• 牆上時間的不可靠（NTP時間）
• 異構系統的無法做到嚴格正確性
牆上時間可以通過非牆上時間MonoticTime來解決（redis目前仍然依賴牆上時間），但是異構系統的只有一個系統並沒有辦法保證完全正確，如下圖10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。
圖7 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IO Fence能力，如下圖11所示，全局鎖服務提供全局自增的token，Client1拿到鎖返回的token是33，並帶入存儲系統，發生GC，當Client2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，那麼經過了長時間full gc重新恢復後的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）。
圖8 引入IO Fence能力
這與阿里雲分佈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Seal File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。
4.2 可用性
存儲分佈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佔據鎖。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，並將會話加黑，此後，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。這裡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佔，此時刪鎖請求會產生誤刪除。
b.刪除鎖後，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。
4.3 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)，新的進程要重新搶佔，就需要等待原先的會話過期後，才有機會搶佔成功。默認情況下，分佈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後(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佔。
圖5 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週期，同時也意味著更快的心跳頻率，對後端更大的訪問壓力。我們通過對進行優化，使得會話週期可以進一步壓縮。
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，並重新爭搶，該方式可以徹底避免進程升級或意外重啟後搶鎖需要的等待時間。
5 結語
阿里雲存儲提供了完整的分佈式鎖解決方案，經過了阿里雲眾多雲產品寶貴的業務場景中長期錘鍊，穩定高可靠，且提供了多種語言的SDK選擇，甚至是RESTful集成方案。
分佈式鎖提供了分佈式環境下共享資源的互斥訪問，業務或者依賴分佈式鎖追求效率提升，或者依賴分佈式鎖追求訪問的絕對互斥。同時，在接入分佈式鎖服務過程中，要考慮接入成本、服務可靠性、分佈式鎖切換精度以及正確性等問題，正確和合理的使用分佈式鎖，是需要持續思考並予以優化的。
參考文章
- How to do distributed locking - Martin Kleppmann
- Is Redlock safe? - antirez
- chubby論文 - google