Redis 分布式鎖的話題，很多文章已經(jīng)寫爛了，但是小編發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上 99% 的文章，并沒有把這個(gè)問題真正講清楚。導(dǎo)致很多讀者看了很多文章，依舊云里霧里。例如下面這些問題，你能清晰地回答上來嗎？

• 基于 Redis 如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)分布式鎖？

• Redis 分布式鎖真的安全嗎？

• Redis 的 Redlock 有什么問題？一定安全嗎？

• 業(yè)界爭(zhēng)論 Redlock，到底在爭(zhēng)論什么？哪種觀點(diǎn)是對(duì)的？

• 分布式鎖到底用 Redis 還是 Zookeeper？

• 實(shí)現(xiàn)一個(gè)有「容錯(cuò)性」的分布式鎖，都需要考慮哪些問題？

這篇文章，我就來把這些問題徹底講清楚。

讀完這篇文章，你不僅可以徹底了解分布式鎖，還會(huì)對(duì)「分布式系統(tǒng)」有更加深刻的理解。

文章有點(diǎn)長(zhǎng)，但干貨很多，希望你可以耐心讀完。

我們從最簡(jiǎn)單的開始講起。

想要實(shí)現(xiàn)分布式鎖，必須要求 Redis 有「互斥」的能力，我們可以使用 SETNX 命令，這個(gè)命令表示SET if Not eXists，即如果 key 不存在，才會(huì)設(shè)置它的值，否則什么也不做。

兩個(gè)客戶端進(jìn)程可以執(zhí)行這個(gè)命令，達(dá)到互斥，就可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)分布式鎖。

客戶端 1 申請(qǐng)加鎖，加鎖成功：

127.0.0.1:6379> SETNX lock 1 
(integer) 1     // 客戶端1，加鎖成功 

客戶端 2 申請(qǐng)加鎖，因?yàn)樗蟮竭_(dá)，加鎖失?。?/p>

127.0.0.1:6379> SETNX lock 1 
(integer) 0     // 客戶端2，加鎖失敗 

此時(shí)，加鎖成功的客戶端，就可以去操作「共享資源」，例如，修改 MySQL 的某一行數(shù)據(jù)，或者調(diào)用一個(gè) API 請(qǐng)求。

操作完成后，還要及時(shí)釋放鎖，給后來者讓出操作共享資源的機(jī)會(huì)。如何釋放鎖呢？

也很簡(jiǎn)單，直接使用 DEL 命令刪除這個(gè) key 即可：

127.0.0.1:6379> DEL lock // 釋放鎖 
(integer) 1 

這個(gè)邏輯非常簡(jiǎn)單，整體的路程就是這樣：

但是，它存在一個(gè)很大的問題，當(dāng)客戶端 1 拿到鎖后，如果發(fā)生下面的場(chǎng)景，就會(huì)造成「死鎖」：

• 程序處理業(yè)務(wù)邏輯異常，沒及時(shí)釋放鎖

• 進(jìn)程掛了，沒機(jī)會(huì)釋放鎖

這時(shí)，這個(gè)客戶端就會(huì)一直占用這個(gè)鎖，而其它客戶端就「永遠(yuǎn)」拿不到這把鎖了。

怎么解決這個(gè)問題呢？

我們很容易想到的方案是，在申請(qǐng)鎖時(shí)，給這把鎖設(shè)置一個(gè)「租期」。

在 Redis 中實(shí)現(xiàn)時(shí)，就是給這個(gè) key 設(shè)置一個(gè)「過期時(shí)間」。這里我們假設(shè)，操作共享資源的時(shí)間不會(huì)超過 10s，那么在加鎖時(shí)，給這個(gè) key 設(shè)置 10s 過期即可：

127.0.0.1:6379> SETNX lock 1    // 加鎖 
(integer) 1 
127.0.0.1:6379> EXPIRE lock 10  // 10s后自動(dòng)過期 
(integer) 1 

這樣一來，無(wú)論客戶端是否異常，這個(gè)鎖都可以在 10s 后被「自動(dòng)釋放」，其它客戶端依舊可以拿到鎖。

但這樣真的沒問題嗎？

還是有問題。

現(xiàn)在的操作，加鎖、設(shè)置過期是 2 條命令，有沒有可能只執(zhí)行了第一條，第二條卻「來不及」執(zhí)行的情況發(fā)生呢？例如：

• SETNX 執(zhí)行成功，執(zhí)行 EXPIRE 時(shí)由于網(wǎng)絡(luò)問題，執(zhí)行失敗

• SETNX 執(zhí)行成功，Redis 異常宕機(jī)，EXPIRE 沒有機(jī)會(huì)執(zhí)行

• SETNX 執(zhí)行成功，客戶端異常崩潰，EXPIRE 也沒有機(jī)會(huì)執(zhí)行

總之，這兩條命令不能保證是原子操作（一起成功），就有潛在的風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致過期時(shí)間設(shè)置失敗，依舊發(fā)生「死鎖」問題。

怎么辦？

在 Redis 2.6.12 版本之前，我們需要想盡辦法，保證 SETNX 和 EXPIRE 原子性執(zhí)行，還要考慮各種異常情況如何處理。

但在 Redis 2.6.12 之后，Redis 擴(kuò)展了 SET 命令的參數(shù)，用這一條命令就可以了：

// 一條命令保證原子性執(zhí)行 
127.0.0.1:6379> SET lock 1 EX 10 NX 
OK 

這樣就解決了死鎖問題，也比較簡(jiǎn)單。

我們?cè)賮砜捶治鱿?，它還有什么問題？

試想這樣一種場(chǎng)景：

• 客戶端 1 加鎖成功，開始操作共享資源

• 客戶端 1 操作共享資源的時(shí)間，「超過」了鎖的過期時(shí)間，鎖被「自動(dòng)釋放」

• 客戶端 2 加鎖成功，開始操作共享資源

• 客戶端 1 操作共享資源完成，釋放鎖（但釋放的是客戶端 2 的鎖）

看到了么，這里存在兩個(gè)嚴(yán)重的問題：

• 鎖過期： 客戶端 1 操作共享資源耗時(shí)太久，導(dǎo)致鎖被自動(dòng)釋放，之后被客戶端 2 持有

• 釋放別人的鎖： 客戶端 1 操作共享資源完成后，卻又釋放了客戶端 2 的鎖

導(dǎo)致這兩個(gè)問題的原因是什么？我們一個(gè)個(gè)來看。

第一個(gè)問題，可能是我們?cè)u(píng)估操作共享資源的時(shí)間不準(zhǔn)確導(dǎo)致的。

例如，操作共享資源的時(shí)間「最慢」可能需要 15s，而我們卻只設(shè)置了 10s 過期，那這就存在鎖提前過期的風(fēng)險(xiǎn)。

過期時(shí)間太短，那增大冗余時(shí)間，例如設(shè)置過期時(shí)間為 20s，這樣總可以了吧？

這樣確實(shí)可以「緩解」這個(gè)問題，降低出問題的概率，但依舊無(wú)法「徹底解決」問題。

為什么？

原因在于，客戶端在拿到鎖之后，在操作共享資源時(shí)，遇到的場(chǎng)景有可能是很復(fù)雜的，例如，程序內(nèi)部發(fā)生異常、網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求超時(shí)等等。

既然是「預(yù)估」時(shí)間，也只能是大致計(jì)算，除非你能預(yù)料并覆蓋到所有導(dǎo)致耗時(shí)變長(zhǎng)的場(chǎng)景，但這其實(shí)很難。

有什么更好的解決方案嗎？

別急，關(guān)于這個(gè)問題，我會(huì)在后面詳細(xì)來講對(duì)應(yīng)的解決方案。

我們繼續(xù)來看第二個(gè)問題。

第二個(gè)問題在于，一個(gè)客戶端釋放了其它客戶端持有的鎖。

想一下，導(dǎo)致這個(gè)問題的關(guān)鍵點(diǎn)在哪？

重點(diǎn)在于，每個(gè)客戶端在釋放鎖時(shí)，都是「無(wú)腦」操作，并沒有檢查這把鎖是否還「歸自己持有」，所以就會(huì)發(fā)生釋放別人鎖的風(fēng)險(xiǎn)，這樣的解鎖流程，很不「嚴(yán)謹(jǐn)」！

如何解決這個(gè)問題呢？

解決辦法是：客戶端在加鎖時(shí)，設(shè)置一個(gè)只有自己知道的「唯一標(biāo)識(shí)」進(jìn)去。

例如，可以是自己的線程 ID，也可以是一個(gè) UUID（隨機(jī)且唯一），這里我們以 UUID 舉例：

// 鎖的VALUE設(shè)置為UUID 
127.0.0.1:6379> SET lock $uuid EX 20 NX 
OK 

這里假設(shè) 20s 操作共享時(shí)間完全足夠，先不考慮鎖自動(dòng)過期的問題。

之后，在釋放鎖時(shí)，要先判斷這把鎖是否還歸自己持有，偽代碼可以這么寫：

// 鎖是自己的，才釋放 
if redis.get("lock") == $uuid: 
    redis.del("lock") 

這里釋放鎖使用的是 GET + DEL 兩條命令，這時(shí)，又會(huì)遇到我們前面講的原子性問題了。

• 客戶端 1 執(zhí)行 GET，判斷鎖是自己的

• 客戶端 2 執(zhí)行了 SET 命令，強(qiáng)制獲取到鎖（雖然發(fā)生概率比較低，但我們需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乜紤]鎖的安全性模型）

• 客戶端 1 執(zhí)行 DEL，卻釋放了客戶端 2 的鎖

由此可見，這兩個(gè)命令還是必須要原子執(zhí)行才行。

怎樣原子執(zhí)行呢？Lua 腳本。

我們可以把這個(gè)邏輯，寫成 Lua 腳本，讓 Redis 來執(zhí)行。

因?yàn)?Redis 處理每一個(gè)請(qǐng)求是「單線程」執(zhí)行的，在執(zhí)行一個(gè) Lua 腳本時(shí)，其它請(qǐng)求必須等待，直到這個(gè) Lua 腳本處理完成，這樣一來，GET + DEL 之間就不會(huì)插入其它命令了。

安全釋放鎖的 Lua 腳本如下：

// 判斷鎖是自己的，才釋放 
if redis.call("GET",KEYS[1]) == ARGV[1] 
then 
    return redis.call("DEL",KEYS[1]) 
else 
    return 0 
end 

好了，這樣一路優(yōu)化，整個(gè)的加鎖、解鎖的流程就更「嚴(yán)謹(jǐn)」了。

這里我們先小結(jié)一下，基于 Redis 實(shí)現(xiàn)的分布式鎖，一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牡牧鞒倘缦拢?/p>

• 加鎖：SET lock_key $unique_id EX $expire_time NX

• 操作共享資源

• 釋放鎖：Lua 腳本，先 GET 判斷鎖是否歸屬自己，再 DEL 釋放鎖

好，有了這個(gè)完整的鎖模型，讓我們重新回到前面提到的第一個(gè)問題。

鎖過期時(shí)間不好評(píng)估怎么辦？

前面我們提到，鎖的過期時(shí)間如果評(píng)估不好，這個(gè)鎖就會(huì)有「提前」過期的風(fēng)險(xiǎn)。

當(dāng)時(shí)給的妥協(xié)方案是，盡量「冗余」過期時(shí)間，降低鎖提前過期的概率。

這個(gè)方案其實(shí)也不能完美解決問題，那怎么辦呢？

是否可以設(shè)計(jì)這樣的方案： 加鎖時(shí)，先設(shè)置一個(gè)過期時(shí)間，然后我們開啟一個(gè)「守護(hù)線程」，定時(shí)去檢測(cè)這個(gè)鎖的失效時(shí)間，如果鎖快要過期了，操作共享資源還未完成，那么就自動(dòng)對(duì)鎖進(jìn)行「續(xù)期」，重新設(shè)置過期時(shí)間。

這確實(shí)一種比較好的方案。

如果你是 Java 技術(shù)棧，幸運(yùn)的是，已經(jīng)有一個(gè)庫(kù)把這些工作都封裝好了： Redisson。

Redisson 是一個(gè) Java 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的 Redis SDK 客戶端，在使用分布式鎖時(shí)，它就采用了「自動(dòng)續(xù)期」的方案來避免鎖過期，這個(gè)守護(hù)線程我們一般也把它叫做「看門狗」線程。

除此之外，這個(gè) SDK 還封裝了很多易用的功能：

• 可重入鎖

• 樂觀鎖

• 公平鎖

• 讀寫鎖

• Redlock（紅鎖，下面會(huì)詳細(xì)講）

這個(gè) SDK 提供的 API 非常友好，它可以像操作本地鎖的方式，操作分布式鎖。如果你是 Java 技術(shù)棧，可以直接把它用起來。

這里不重點(diǎn)介紹 Redisson 的使用，大家可以看官方 Github 學(xué)習(xí)如何使用，比較簡(jiǎn)單。

到這里我們?cè)傩〗Y(jié)一下，基于 Redis 的實(shí)現(xiàn)分布式鎖，前面遇到的問題，以及對(duì)應(yīng)的解決方案：

• 死鎖： 設(shè)置過期時(shí)間；

• 過期時(shí)間評(píng)估不好，鎖提前過期： 守護(hù)線程，自動(dòng)續(xù)期；

• 鎖被別人釋放： 鎖寫入唯一標(biāo)識(shí)，釋放鎖先檢查標(biāo)識(shí)，再釋放。

還有哪些問題場(chǎng)景，會(huì)危害 Redis 鎖的安全性呢？

之前分析的場(chǎng)景都是，鎖在「單個(gè)」Redis 實(shí)例中可能產(chǎn)生的問題，并沒有涉及到 Redis 的部署架構(gòu)細(xì)節(jié)。

而我們?cè)谑褂?Redis 時(shí)，一般會(huì)采用 主從集群 + 哨兵 的模式部署，這樣做的好處在于，當(dāng)主庫(kù)異常宕機(jī)時(shí)，哨兵可以實(shí)現(xiàn)「故障自動(dòng)切換」，把從庫(kù)提升為主庫(kù)，繼續(xù)提供服務(wù)，以此保證可用性。

那當(dāng)「主從發(fā)生切換」時(shí)，這個(gè)分布鎖會(huì)依舊安全嗎？

試想這樣的場(chǎng)景：

• 客戶端 1 在主庫(kù)上執(zhí)行 SET 命令，加鎖成功

• 此時(shí)，主庫(kù)異常宕機(jī)，SET 命令還未同步到從庫(kù)上（主從復(fù)制是異步的）

• 從庫(kù)被哨兵提升為新主庫(kù)，這個(gè)鎖在新的主庫(kù)上，丟失了！

可見，當(dāng)引入 Redis 副本后，分布鎖還是可能會(huì)受到影響。

怎么解決這個(gè)問題？

為此，Redis 的作者提出一種解決方案，就是我們經(jīng)常聽到的 Redlock（紅鎖）。

它真的可以解決上面這個(gè)問題嗎？

好，終于到了這篇文章的重頭戲。??？上面講的那么多問題，難道只是基礎(chǔ)？

是的，那些只是開胃菜，真正的硬菜，從這里剛剛開始。

如果上面講的內(nèi)容，你還沒有理解，我建議你重新閱讀一遍，先理清整個(gè)加鎖、解鎖的基本流程。

如果你已經(jīng)對(duì) Redlock 有所了解，這里可以跟著我再?gòu)?fù)習(xí)一遍，如果你不了解 Redlock，沒關(guān)系，我會(huì)帶你重新認(rèn)識(shí)它。

值得提醒你的是，后 面我不僅僅是講 Redlock 的原理，還會(huì)引出有關(guān)「分布式系統(tǒng)」中的很多問題，你最好跟緊我的思路，在腦中一起分析問題的答案。

現(xiàn)在我們來看，Redis 作者提出的 Redlock 方案，是如何解決主從切換后，鎖失效問題的。

Redlock 的方案基于 2 個(gè)前提：

• 不再需要部署 從庫(kù) 和 哨兵 實(shí)例，只部署 主庫(kù)

• 但主庫(kù)要部署多個(gè)，官方推薦至少 5 個(gè)實(shí)例

也就是說，想用使用 Redlock，你至少要部署 5 個(gè) Redis 實(shí)例，而且都是主庫(kù)，它們之間沒有任何關(guān)系，都是一個(gè)個(gè)孤立的實(shí)例。

注意：不是部署 Redis Cluster，就是部署 5 個(gè)簡(jiǎn)單的 Redis 實(shí)例。

Redlock 具體如何使用呢？

整體的流程是這樣的，一共分為 5 步：

• 客戶端先獲取「當(dāng)前時(shí)間戳T1」

• 客戶端依次向這 5 個(gè) Redis 實(shí)例發(fā)起加鎖請(qǐng)求（用前面講到的 SET 命令），且每個(gè)請(qǐng)求會(huì)設(shè)置超時(shí)時(shí)間（毫秒級(jí)，要遠(yuǎn)小于鎖的有效時(shí)間），如果某一個(gè)實(shí)例加鎖失?。òňW(wǎng)絡(luò)超時(shí)、鎖被其它人持有等各種異常情況），就立即向下一個(gè) Redis 實(shí)例申請(qǐng)加鎖

• 如果客戶端從 >=3 個(gè)（大多數(shù)）以上 Redis 實(shí)例加鎖成功，則再次獲取「當(dāng)前時(shí)間戳T2」，如果 T2 - T1 < 鎖的過期時(shí)間，此時(shí)，認(rèn)為客戶端加鎖成功，否則認(rèn)為加鎖失敗

• 加鎖成功，去操作共享資源（例如修改 MySQL 某一行，或發(fā)起一個(gè) API 請(qǐng)求）

• 加鎖失敗，向「全部節(jié)點(diǎn)」發(fā)起釋放鎖請(qǐng)求（前面講到的 Lua 腳本釋放鎖）

我簡(jiǎn)單幫你總結(jié)一下，有 4 個(gè)重點(diǎn)：

• 客戶端在多個(gè) Redis 實(shí)例上申請(qǐng)加鎖

• 必須保證大多數(shù)節(jié)點(diǎn)加鎖成功

• 大多數(shù)節(jié)點(diǎn)加鎖的總耗時(shí)，要小于鎖設(shè)置的過期時(shí)間

• 釋放鎖，要向全部節(jié)點(diǎn)發(fā)起釋放鎖請(qǐng)求

第一次看可能不太容易理解，建議你把上面的文字多看幾遍，加深記憶。

然后，記住這 5 步，非常重要，下面會(huì)根據(jù)這個(gè)流程，剖析各種可能導(dǎo)致鎖失效的問題假設(shè)。

好，明白了 Redlock 的流程，我們來看 Redlock 為什么要這么做。

1) 為什么要在多個(gè)實(shí)例上加鎖？

本質(zhì)上是為了「容錯(cuò)」，部分實(shí)例異常宕機(jī)，剩余的實(shí)例加鎖成功，整個(gè)鎖服務(wù)依舊可用。

2) 為什么大多數(shù)加鎖成功，才算成功？

多個(gè) Redis 實(shí)例一起來用，其實(shí)就組成了一個(gè)「分布式系統(tǒng)」。

在分布式系統(tǒng)中，總會(huì)出現(xiàn)「異常節(jié)點(diǎn)」，所以，在談?wù)摲植际较到y(tǒng)問題時(shí)，需要考慮異常節(jié)點(diǎn)達(dá)到多少個(gè)，也依舊不會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的「正確性」。

這是一個(gè)分布式系統(tǒng)「容錯(cuò)」問題，這個(gè)問題的結(jié)論是： 如果只存在「故障」節(jié)點(diǎn)，只要大多數(shù)節(jié)點(diǎn)正常，那么整個(gè)系統(tǒng)依舊是可以提供正確服務(wù)的。

這個(gè)問題的模型，就是我們經(jīng)常聽到的「拜占庭將軍」問題，感興趣可以去看算法的推演過程。

3) 為什么步驟 3 加鎖成功后，還要計(jì)算加鎖的累計(jì)耗時(shí)？

因?yàn)椴僮鞯氖嵌鄠€(gè)節(jié)點(diǎn)，所以耗時(shí)肯定會(huì)比操作單個(gè)實(shí)例耗時(shí)更久，而且，因?yàn)槭蔷W(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，網(wǎng)絡(luò)情況是復(fù)雜的，有可能存在延遲、丟包、超時(shí)等情況發(fā)生，網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求越多，異常發(fā)生的概率就越大。

所以，即使大多數(shù)節(jié)點(diǎn)加鎖成功，但如果加鎖的累計(jì)耗時(shí)已經(jīng)「超過」了鎖的過期時(shí)間，那此時(shí)有些實(shí)例上的鎖可能已經(jīng)失效了，這個(gè)鎖就沒有意義了。

4) 為什么釋放鎖，要操作所有節(jié)點(diǎn)？

在某一個(gè) Redis 節(jié)點(diǎn)加鎖時(shí)，可能因?yàn)椤妇W(wǎng)絡(luò)原因」導(dǎo)致加鎖失敗。

例如，客戶端在一個(gè) Redis 實(shí)例上加鎖成功，但在讀取響應(yīng)結(jié)果時(shí)，網(wǎng)絡(luò)問題導(dǎo)致 讀取失敗 ，那這把鎖其實(shí)已經(jīng)在 Redis 上加鎖成功了。

所以，釋放鎖時(shí)，不管之前有沒有加鎖成功，需要釋放「所有節(jié)點(diǎn)」的鎖，以保證清理節(jié)點(diǎn)上「殘留」的鎖。

好了，明白了 Redlock 的流程和相關(guān)問題，看似 Redlock 確實(shí)解決了 Redis 節(jié)點(diǎn)異常宕機(jī)鎖失效的問題，保證了鎖的「安全性」。

但事實(shí)真的如此嗎？

Redis 作者把這個(gè)方案一經(jīng)提出，就馬上受到業(yè)界著名的分布式系統(tǒng)專家的 質(zhì)疑！

這個(gè)專家叫 Martin， 是英國(guó)劍橋大學(xué)的一名分布式系統(tǒng)研究員。在此之前他曾是軟件工程師和企業(yè)家，從事大規(guī)模數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的工作。它還經(jīng)常在大會(huì)做演講，寫博客，寫書，也是開源貢獻(xiàn)者。

他馬上寫了篇文章，質(zhì)疑這個(gè) Redlock 的算法模型是有問題的，并對(duì)分布式鎖的設(shè)計(jì)，提出了自己的看法。

之后，Redis 作者 Antirez 面對(duì)質(zhì)疑，不甘示弱，也寫了一篇文章，反駁了對(duì)方的觀點(diǎn)，并詳細(xì)剖析了 Redlock 算法模型的更多設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)。

而且，關(guān)于這個(gè)問題的爭(zhēng)論，在當(dāng)時(shí)互聯(lián)網(wǎng)上也引起了非常激烈的討論。

二人思路清晰，論據(jù)充分，這是一場(chǎng)高手過招，也是分布式系統(tǒng)領(lǐng)域非常好的一次思想的碰撞！雙方都是分布式系統(tǒng)領(lǐng)域的專家，卻對(duì)同一個(gè)問題提出很多相反的論斷，究竟是怎么回事？

下面我會(huì)從他們的爭(zhēng)論文章中，提取重要的觀點(diǎn)，整理呈現(xiàn)給你。

提醒：后面的信息量極大，可能不宜理解，最好放慢速度閱讀。

分布式專家 Martin 對(duì)于 Relock 的質(zhì)疑

在他的文章中，主要闡述了 4 個(gè)論點(diǎn)：

1) 分布式鎖的目的是什么？

Martin 表示，你必須先清楚你在使用分布式鎖的目的是什么？

他認(rèn)為有兩個(gè)目的。

第一，效率。

使用分布式鎖的互斥能力，是避免不必要地做同樣的兩次工作（例如一些昂貴的計(jì)算任務(wù)）。如果鎖失效，并不會(huì)帶來「惡性」的后果，例如發(fā)了 2 次郵件等，無(wú)傷大雅。

第二，正確性。

使用鎖用來防止并發(fā)進(jìn)程互相干擾。如果鎖失效，會(huì)造成多個(gè)進(jìn)程同時(shí)操作同一條數(shù)據(jù)，產(chǎn)生的后果是 數(shù)據(jù)嚴(yán)重錯(cuò)誤、永久性不一致、數(shù)據(jù)丟失 等惡性問題，就像給患者服用了重復(fù)劑量的藥物，后果很嚴(yán)重。

他認(rèn)為，如果你是為了前者——效率，那么使用單機(jī)版 Redis 就可以了，即使偶爾發(fā)生鎖失效（宕機(jī)、主從切換），都不會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。而使用 Redlock 太重了，沒必要。

而如果是為了正確性，Martin 認(rèn)為 Redlock 根本達(dá)不到安全性的要求，也依舊存在鎖失效的問題！

2) 鎖在分布式系統(tǒng)中會(huì)遇到的問題

Martin 表示，一個(gè)分布式系統(tǒng)，更像一個(gè)復(fù)雜的「野獸」，存在著你想不到的各種異常情況。

這些異常場(chǎng)景主要包括三大塊，這也是分布式系統(tǒng)會(huì)遇到的三座大山： NPC。

• N：Network Delay，網(wǎng)絡(luò)延遲

• P：Process Pause，進(jìn)程暫停（GC）

• C：Clock Drift，時(shí)鐘漂移

Martin 用一個(gè)進(jìn)程暫停（GC）的例子，指出了 Redlock 安全性問題：

• 客戶端 1 請(qǐng)求鎖定節(jié)點(diǎn) A、B、C、D、E

• 客戶端 1 的拿到鎖后，進(jìn)入 GC（時(shí)間比較久）

• 所有 Redis 節(jié)點(diǎn)上的鎖都過期了

• 客戶端 2 獲取到了 A、B、C、D、E 上的鎖

• 客戶端 1 GC 結(jié)束，認(rèn)為成功獲取鎖

• 客戶端 2 也認(rèn)為獲取到了鎖，發(fā)生「沖突」

Martin 認(rèn)為，GC 可能發(fā)生在程序的任意時(shí)刻，而且執(zhí)行時(shí)間是不可控的。

注：當(dāng)然，即使是使用沒有 GC 的編程語(yǔ)言，在發(fā)生網(wǎng)絡(luò)延遲、時(shí)鐘漂移時(shí)，也都有可能導(dǎo)致 Redlock 出現(xiàn)問題，這里 Martin 只是拿 GC 舉例。

3) 假設(shè)時(shí)鐘正確的是不合理的

又或者，當(dāng)多個(gè) Redis 節(jié)點(diǎn)「時(shí)鐘」發(fā)生問題時(shí)，也會(huì)導(dǎo)致 Redlock 鎖失效。

• 客戶端 1 獲取節(jié)點(diǎn) A、B、C 上的鎖，但由于網(wǎng)絡(luò)問題，無(wú)法訪問 D 和 E

• 節(jié)點(diǎn) C 上的時(shí)鐘「向前跳躍」，導(dǎo)致鎖到期

• 客戶端 2 獲取節(jié)點(diǎn) C、D、E 上的鎖，由于網(wǎng)絡(luò)問題，無(wú)法訪問 A 和 B

• 客戶端 1 和 2 現(xiàn)在都相信它們持有了鎖（沖突）

Martin 覺得，Redlock 必須「強(qiáng)依賴」多個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)鐘是保持同步的，一旦有節(jié)點(diǎn)時(shí)鐘發(fā)生錯(cuò)誤，那這個(gè)算法模型就失效了。

即使 C 不是時(shí)鐘跳躍，而是「崩潰后立即重啟」，也會(huì)發(fā)生類似的問題。

Martin 繼續(xù)闡述，機(jī)器的時(shí)鐘發(fā)生錯(cuò)誤，是很有可能發(fā)生的：

• 系統(tǒng)管理員「手動(dòng)修改」了機(jī)器時(shí)鐘

• 機(jī)器時(shí)鐘在同步 NTP 時(shí)間時(shí)，發(fā)生了大的「跳躍」

總之，Martin 認(rèn)為，Redlock 的算法是建立在「同步模型」基礎(chǔ)上的，有大量資料研究表明，同步模型的假設(shè)，在分布式系統(tǒng)中是有問題的。

在混亂的分布式系統(tǒng)的中，你不能假設(shè)系統(tǒng)時(shí)鐘就是對(duì)的，所以，你必須非常小心你的假設(shè)。

4) 提出 fecing token 的方案，保證正確性

相對(duì)應(yīng)的，Martin 提出一種被叫作 fecing token 的方案，保證分布式鎖的正確性。

這個(gè)模型流程如下：

• 客戶端在獲取鎖時(shí)，鎖服務(wù)可以提供一個(gè)「遞增」的 token

• 客戶端拿著這個(gè) token 去操作共享資源

• 共享資源可以根據(jù) token 拒絕「后來者」的請(qǐng)求

這樣一來，無(wú)論 NPC 哪種異常情況發(fā)生，都可以保證分布式鎖的安全性，因?yàn)樗墙⒃凇府惒侥Ｐ汀股系摹?/p>

而 Redlock 無(wú)法提供類似 fecing token 的方案，所以它無(wú)法保證安全性。

他還表示，一 個(gè)好的分布式鎖，無(wú)論 NPC 怎么發(fā)生，可以不在規(guī)定時(shí)間內(nèi)給出結(jié)果，但并不會(huì)給出一個(gè)錯(cuò)誤的結(jié)果。也就是只會(huì)影響到鎖的「性能」（或稱之為活性），而不會(huì)影響它的「正確性」。

Martin 的結(jié)論：

1、 Redlock 不倫不類： 它對(duì)于效率來講，Redlock 比較重，沒必要這么做，而對(duì)于正確性來說，Redlock 是不夠安全的。

2、 時(shí)鐘假設(shè)不合理： 該算法對(duì)系統(tǒng)時(shí)鐘做出了危險(xiǎn)的假設(shè)（假設(shè)多個(gè)節(jié)點(diǎn)機(jī)器時(shí)鐘都是一致的），如果不滿足這些假設(shè)，鎖就會(huì)失效。

3、 無(wú)法保證正確性： Redlock 不能提供類似 fencing token 的方案，所以解決不了正確性的問題。為了正確性，請(qǐng)使用有「共識(shí)系統(tǒng)」的軟件，例如 Zookeeper。

好了，以上就是 Martin 反對(duì)使用 Redlock 的觀點(diǎn)，看起來有理有據(jù)。

下面我們來看 Redis 作者 Antirez 是如何反駁的。

Redis 作者 Antirez 的反駁

在 Redis 作者的文章中，重點(diǎn)有 3 個(gè)：

1) 解釋時(shí)鐘問題

首先，Redis 作者一眼就看穿了對(duì)方提出的最為核心的問題： 時(shí)鐘問題。

Redis 作者表示，Redlock 并不需要完全一致的時(shí)鐘，只需要大體一致就可以了，允許有「誤差」。

例如要計(jì)時(shí) 5s，但實(shí)際可能記了 4.5s，之后又記了 5.5s，有一定誤差，但只要不超過「誤差范圍」鎖失效時(shí)間即可，這種對(duì)于時(shí)鐘的精度要求并不是很高，而且這也符合現(xiàn)實(shí)環(huán)境。

對(duì)于對(duì)方提到的「時(shí)鐘修改」問題，Redis 作者反駁到：

手動(dòng)修改時(shí)鐘： 不要這么做就好了，否則你直接修改 Raft 日志，那 Raft 也會(huì)無(wú)法工作...

時(shí)鐘跳躍： 通過「恰當(dāng)?shù)倪\(yùn)維」，保證機(jī)器時(shí)鐘不會(huì)大幅度跳躍（每次通過微小的調(diào)整來完成），實(shí)際上這是可以做到的

為什么 Redis 作者優(yōu)先解釋時(shí)鐘問題？因?yàn)樵诤竺娴姆瘩g過程中，需要依賴這個(gè)基礎(chǔ)做進(jìn)一步解釋。

2) 解釋網(wǎng)絡(luò)延遲、GC 問題

之后，Redis 作者對(duì)于對(duì)方提出的，網(wǎng)絡(luò)延遲、進(jìn)程 GC 可能導(dǎo)致 Redlock 失效的問題，也做了反駁：

我們重新回顧一下，Martin 提出的問題假設(shè)：

• 客戶端 1 請(qǐng)求鎖定節(jié)點(diǎn) A、B、C、D、E

• 客戶端 1 的拿到鎖后，進(jìn)入 GC

• 所有 Redis 節(jié)點(diǎn)上的鎖都過期了

• 客戶端 2 獲取節(jié)點(diǎn) A、B、C、D、E 上的鎖

• 客戶端 1 GC 結(jié)束，認(rèn)為成功獲取鎖

• 客戶端 2 也認(rèn)為獲取到鎖，發(fā)生「沖突」

Redis 作者反駁到，這個(gè)假設(shè)其實(shí)是有問題的，Redlock 是可以保證鎖安全的。

這是怎么回事呢？

還記得前面介紹 Redlock 流程的那 5 步嗎？這里我再拿過來讓你復(fù)習(xí)一下。

• 客戶端先獲取「當(dāng)前時(shí)間戳T1」

• 客戶端依次向這 5 個(gè) Redis 實(shí)例發(fā)起加鎖請(qǐng)求（用前面講到的 SET 命令），且每個(gè)請(qǐng)求會(huì)設(shè)置超時(shí)時(shí)間（毫秒級(jí)，要遠(yuǎn)小于鎖的有效時(shí)間），如果某一個(gè)實(shí)例加鎖失?。òňW(wǎng)絡(luò)超時(shí)、鎖被其它人持有等各種異常情況），就立即向下一個(gè) Redis 實(shí)例申請(qǐng)加鎖

• 如果客戶端從 3 個(gè)（大多數(shù)）以上 Redis 實(shí)例加鎖成功，則再次獲取「當(dāng)前時(shí)間戳T2」，如果 T2 - T1 < 鎖的過期時(shí)間，此時(shí)，認(rèn)為客戶端加鎖成功，否則認(rèn)為加鎖失敗

• 加鎖成功，去操作共享資源（例如修改 MySQL 某一行，或發(fā)起一個(gè) API 請(qǐng)求）

• 加鎖失敗，向「全部節(jié)點(diǎn)」發(fā)起釋放鎖請(qǐng)求（前面講到的 Lua 腳本釋放鎖）

注意，重點(diǎn)是 1-3，在步驟 3，加鎖成功后為什么要重新獲取「當(dāng)前時(shí)間戳T2」？還用 T2 - T1 的時(shí)間，與鎖的過期時(shí)間做比較？

Redis 作者強(qiáng)調(diào)：如果在 1-3 發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)延遲、進(jìn)程 GC 等耗時(shí)長(zhǎng)的異常情況，那在第 3 步 T2 - T1，是可以檢測(cè)出來的，如果超出了鎖設(shè)置的過期時(shí)間，那這時(shí)就認(rèn)為加鎖會(huì)失敗，之后釋放所有節(jié)點(diǎn)的鎖就好了！

Redis 作者繼續(xù)論述，如果對(duì)方認(rèn)為，發(fā)生網(wǎng)絡(luò)延遲、進(jìn)程 GC 是在步驟 3 之后，也就是客戶端確認(rèn)拿到了鎖，去操作共享資源的途中發(fā)生了問題，導(dǎo)致鎖失效， 那這不止是 Redlock 的問題，任何其它鎖服務(wù)例如 Zookeeper，都有類似的問題，這不在討論范疇內(nèi)。

這里我舉個(gè)例子解釋一下這個(gè)問題：

• 客戶端通過 Redlock 成功獲取到鎖（通過了大多數(shù)節(jié)點(diǎn)加鎖成功、加鎖耗時(shí)檢查邏輯）

• 客戶端開始操作共享資源，此時(shí)發(fā)生網(wǎng)絡(luò)延遲、進(jìn)程 GC 等耗時(shí)很長(zhǎng)的情況

• 此時(shí)，鎖過期自動(dòng)釋放

• 客戶端開始操作 MySQL（此時(shí)的鎖可能會(huì)被別人拿到，鎖失效）

Redis 作者這里的結(jié)論就是：

• 客戶端在拿到鎖之前，無(wú)論經(jīng)歷什么耗時(shí)長(zhǎng)問題，Redlock 都能夠在第 3 步檢測(cè)出來

• 客戶端在拿到鎖之后，發(fā)生 NPC，那 Redlock、Zookeeper 都無(wú)能為力

所以，Redis 作者認(rèn)為 Redlock 在保證時(shí)鐘正確的基礎(chǔ)上，是可以保證正確性的。

3) 質(zhì)疑 fencing token 機(jī)制

Redis 作者對(duì)于對(duì)方提出的 fecing token 機(jī)制，也提出了質(zhì)疑，主要分為 2 個(gè)問題，這里最不宜理解，請(qǐng)跟緊我的思路。

第一， 這個(gè)方案必須要求要操作的「共享資源服務(wù)器」有拒絕「舊 token」的能力。

例如，要操作 MySQL，從鎖服務(wù)拿到一個(gè)遞增數(shù)字的 token，然后客戶端要帶著這個(gè) token 去改 MySQL 的某一行，這就需要利用 MySQL 的「事物隔離性」來做。

// 兩個(gè)客戶端必須利用事物和隔離性達(dá)到目的 
// 注意 token 的判斷條件 
UPDATE table T SET val = $new_val WHERE id = $id AND current_token < $token 

但如果操作的不是 MySQL 呢？例如向磁盤上寫一個(gè)文件，或發(fā)起一個(gè) HTTP 請(qǐng)求，那這個(gè)方案就無(wú)能為力了，這對(duì)要操作的資源服務(wù)器，提出了更高的要求。

也就是說，大部分要操作的資源服務(wù)器，都是沒有這種互斥能力的。

再者，既然資源服務(wù)器都有了「互斥」能力，那還要分布式鎖干什么？

所以，Redis 作者認(rèn)為這個(gè)方案是站不住腳的。

第二， 退一步講，即使 Redlock 沒有提供 fecing token 的能力，但 Redlock 已經(jīng)提供了隨機(jī)值（就是前面講的 UUID），利用這個(gè)隨機(jī)值，也可以達(dá)到與 fecing token 同樣的效果。

如何做呢？

Redis 作者只是提到了可以完成 fecing token 類似的功能，但卻沒有展開相關(guān)細(xì)節(jié)，根據(jù)我查閱的資料，大概流程應(yīng)該如下，如有錯(cuò)誤，歡迎交流~

• 客戶端使用 Redlock 拿到鎖

• 客戶端在操作共享資源之前，先把這個(gè)鎖的 VALUE，在要操作的共享資源上做標(biāo)記

• 客戶端處理業(yè)務(wù)邏輯，最后，在修改共享資源時(shí)，判斷這個(gè)標(biāo)記是否與之前一樣，一樣才修改（類似 CAS 的思路）

還是以 MySQL 為例，舉個(gè)例子就是這樣的：

• 客戶端使用 Redlock 拿到鎖

• 客戶端要修改 MySQL 表中的某一行數(shù)據(jù)之前，先把鎖的 VALUE 更新到這一行的某個(gè)字段中（這里假設(shè)為 current_token 字段)

• 客戶端處理業(yè)務(wù)邏輯

• 客戶端修改 MySQL 的這一行數(shù)據(jù)，把 VALUE 當(dāng)做 WHERE 條件，再修改

UPDATE table T SET val = $new_val WHERE id = $id AND current_token = $redlock_value 

可見，這種方案依賴 MySQL 的事物機(jī)制，也達(dá)到對(duì)方提到的 fecing token 一樣的效果。

但這里還有個(gè)小問題，是網(wǎng)友參與問題討論時(shí)提出的： 兩個(gè)客戶端通過這種方案，先「標(biāo)記」再「檢查+修改」共享資源，那這兩個(gè)客戶端的操作順序無(wú)法保證??？

而用 Martin 提到的 fecing token，因?yàn)檫@個(gè) token 是單調(diào)遞增的數(shù)字，資源服務(wù)器可以拒絕小的 token 請(qǐng)求，保證了操作的「順序性」！

Redis 作者對(duì)這問題做了不同的解釋，我覺得很有道理，他解釋道： 分布式鎖的本質(zhì)，是為了「互斥」，只要能保證兩個(gè)客戶端在并發(fā)時(shí)，一個(gè)成功，一個(gè)失敗就好了，不需要關(guān)心「順序性」。

前面 Martin 的質(zhì)疑中，一直很關(guān)心這個(gè)順序性問題，但 Redis 的作者的看法卻不同。

綜上，Redis 作者的結(jié)論：

1、作者同意對(duì)方關(guān)于「時(shí)鐘跳躍」對(duì) Redlock 的影響，但認(rèn)為時(shí)鐘跳躍是可以避免的，取決于基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)維。

2、Redlock 在設(shè)計(jì)時(shí)，充分考慮了 NPC 問題，在 Redlock 步驟 3 之前出現(xiàn) NPC，可以保證鎖的正確性，但在步驟 3 之后發(fā)生 NPC，不止是 Redlock 有問題，其它分布式鎖服務(wù)同樣也有問題，所以不在討論范疇內(nèi)。

是不是覺得很有意思？

在分布式系統(tǒng)中，一個(gè)小小的鎖，居然可能會(huì)遇到這么多問題場(chǎng)景，影響它的安全性！

不知道你看完雙方的觀點(diǎn)，更贊同哪一方的說法呢？

別急，后面我還會(huì)綜合以上論點(diǎn)，談?wù)勛约旱睦斫狻?/p>

好，講完了雙方對(duì)于 Redis 分布鎖的爭(zhēng)論，你可能也注意到了，Martin 在他的文章中，推薦使用 Zookeeper 實(shí)現(xiàn)分布式鎖，認(rèn)為它更安全，確實(shí)如此嗎？

如果你有了解過 Zookeeper，基于它實(shí)現(xiàn)的分布式鎖是這樣的：

• 客戶端 1 和 2 都嘗試創(chuàng)建「臨時(shí)節(jié)點(diǎn)」，例如 /lock

• 假設(shè)客戶端 1 先到達(dá)，則加鎖成功，客戶端 2 加鎖失敗

• 客戶端 1 操作共享資源

• 客戶端 1 刪除 /lock 節(jié)點(diǎn)，釋放鎖

你應(yīng)該也看到了，Zookeeper 不像 Redis 那樣，需要考慮鎖的過期時(shí)間問題，它是采用了「臨時(shí)節(jié)點(diǎn)」，保證客戶端 1 拿到鎖后，只要連接不斷，就可以一直持有鎖。

而且，如果客戶端 1 異常崩潰了，那么這個(gè)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)會(huì)自動(dòng)刪除，保證了鎖一定會(huì)被釋放。

不錯(cuò)，沒有鎖過期的煩惱，還能在異常時(shí)自動(dòng)釋放鎖，是不是覺得很完美？

其實(shí)不然。

思考一下，客戶端 1 創(chuàng)建臨時(shí)節(jié)點(diǎn)后，Zookeeper 是如何保證讓這個(gè)客戶端一直持有鎖呢？

原因就在于 ，客戶端 1 此時(shí)會(huì)與 Zookeeper 服務(wù)器維護(hù)一個(gè) Session，這個(gè) Session 會(huì)依賴客戶端「定時(shí)心跳」來維持連接。

如果 Zookeeper 長(zhǎng)時(shí)間收不到客戶端的心跳，就認(rèn)為這個(gè) Session 過期了，也會(huì)把這個(gè)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)刪除。

同樣地，基于此問題，我們也討論一下 GC 問題對(duì) Zookeeper 的鎖有何影響：

• 客戶端 1 創(chuàng)建臨時(shí)節(jié)點(diǎn) /lock 成功，拿到了鎖

• 客戶端 1 發(fā)生長(zhǎng)時(shí)間 GC

• 客戶端 1 無(wú)法給 Zookeeper 發(fā)送心跳，Zookeeper 把臨時(shí)節(jié)點(diǎn)「刪除」

• 客戶端 2 創(chuàng)建臨時(shí)節(jié)點(diǎn) /lock 成功，拿到了鎖

• 客戶端 1 GC 結(jié)束，它仍然認(rèn)為自己持有鎖（沖突）

可見，即使是使用 Zookeeper，也無(wú)法保證進(jìn)程 GC、網(wǎng)絡(luò)延遲異常場(chǎng)景下的安全性。

這就是前面 Redis 作者在反駁的文章中提到的：如果客戶端已經(jīng)拿到了鎖，但客戶端與鎖服務(wù)器發(fā)生「失聯(lián)」（例如 GC），那不止 Redlock 有問題，其它鎖服務(wù)都有類似的問題，Zookeeper 也是一樣！

所以，這里我們就能得出結(jié)論了： 一個(gè)分布式鎖，在極端情況下，不一定是安全的。

如果你的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)非常敏感，在使用分布式鎖時(shí)，一定要注意這個(gè)問題，不能假設(shè)分布式鎖 100% 安全。

好，現(xiàn)在我們來總結(jié)一下 Zookeeper 在使用分布式鎖時(shí)優(yōu)劣：

Zookeeper 的優(yōu)點(diǎn)：

• 不需要考慮鎖的過期時(shí)間

• watch 機(jī)制，加鎖失敗，可以 watch 等待鎖釋放，實(shí)現(xiàn)樂觀鎖

但它的劣勢(shì)是：

• 性能不如 Redis

• 部署和運(yùn)維成本高

• 客戶端與 Zookeeper 的長(zhǎng)時(shí)間失聯(lián)，鎖被釋放問題

好了，前面詳細(xì)介紹了基于 Redis 的 Redlock 和 Zookeeper 實(shí)現(xiàn)的分布鎖，在各種異常情況下的安全性問題，下面我想和你聊一聊我的看法，僅供參考，不喜勿噴。

1) 到底要不要用 Redlock？

前面也分析了，Redlock 只有建立在「時(shí)鐘正確」的前提下，才能正常工作，如果你可以保證這個(gè)前提，那么可以拿來使用。

但保證時(shí)鐘正確，我認(rèn)為并不是你想的那么簡(jiǎn)單就能做到的。

第一，從硬件角度來說， 時(shí)鐘發(fā)生偏移是時(shí)有發(fā)生，無(wú)法避免。

例如，CPU 溫度、機(jī)器負(fù)載、芯片材料都是有可能導(dǎo)致時(shí)鐘發(fā)生偏移的。

第二，從我的工作經(jīng)歷來說， 曾經(jīng)就遇到過時(shí)鐘錯(cuò)誤、運(yùn)維暴力修改時(shí)鐘的情況發(fā)生，進(jìn)而影響了系統(tǒng)的正確性，所以，人為錯(cuò)誤也是很難完全避免的。

所以，我對(duì) Redlock 的個(gè)人看法是，盡量不用它，而且它的性能不如單機(jī)版 Redis，部署成本也高，我還是會(huì)優(yōu)先考慮使用主從+ 哨兵的模式 實(shí)現(xiàn)分布式鎖。

那正確性如何保證呢？第二點(diǎn)給你答案。

2) 如何正確使用分布式鎖？

在分析 Martin 觀點(diǎn)時(shí)，它提到了 fecing token 的方案，給我了很大的啟發(fā)，雖然這種方案有很大的局限性，但對(duì)于保證「正確性」的場(chǎng)景，是一個(gè)非常好的思路。

所以，我們可以把這兩者結(jié)合起來用：

1、使用分布式鎖，在上層完成「互斥」目的，雖然極端情況下鎖會(huì)失效，但它可以最大程度把并發(fā)請(qǐng)求阻擋在最上層，減輕操作資源層的壓力。

2、但對(duì)于要求數(shù)據(jù)絕對(duì)正確的業(yè)務(wù)，在資源層一定要做好「兜底」，設(shè)計(jì)思路可以借鑒 fecing token 的方案來做。

兩種思路結(jié)合，我認(rèn)為對(duì)于大多數(shù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，已經(jīng)可以滿足要求了。

這篇文章的信息量其實(shí)是非常大的，我覺得應(yīng)該把分布鎖的問題，徹底講清楚了。

如果你沒有理解，我建議你多讀幾遍，并在腦海中構(gòu)建各種假定的場(chǎng)景，反復(fù)思辨。

在寫這篇文章時(shí)，我又重新研讀了兩位大神關(guān)于 Redlock 爭(zhēng)辯的這兩篇文章，可謂是是收獲滿滿，在這里也分享一些心得給你。

1、在分布式系統(tǒng)環(huán)境下，看似完美的設(shè)計(jì)方案，可能并不是那么「嚴(yán)絲合縫」，如果稍加推敲，就會(huì)發(fā)現(xiàn)各種問題。所以，在思考分布式系統(tǒng)問題時(shí)，一定要 謹(jǐn)慎再謹(jǐn)慎。

2、從 Redlock 的爭(zhēng)辯中，我們不要過多關(guān)注對(duì)錯(cuò)，而是要多學(xué)習(xí)大神的思考方式，以及對(duì)一個(gè)問題嚴(yán)格審查的嚴(yán)謹(jǐn)精神。

最后，用 Martin 在對(duì)于 Redlock 爭(zhēng)論過后，寫下的感悟來結(jié)尾：

“前人已經(jīng)為我們創(chuàng)造出了許多偉大的成果：站在巨人的肩膀上，我們可以才得以構(gòu)建更好的軟件。無(wú)論如何，通過爭(zhēng)論和檢查它們是否經(jīng)得起別人的詳細(xì)審查，這是學(xué)習(xí)過程的一部分。但目標(biāo)應(yīng)該是獲取知識(shí)，而不是為了說服別人，讓別人相信你是對(duì)的。有時(shí)候，那只是意味著停下來，好好地想一想。”

共勉。