http://zhangtielei.com/posts/blog-redlock-reasoning.html
鏈接里這篇 blog 討論了 redis 分布式鎖的實現以及安全性
我要參考 基於單Redis節點的分布式鎖，實現一個 基於單Redis節點的分布式讀寫鎖
先是想到一個不是很好的方案
read lock
eval "if not redis.call('GET', KEYS[1]) then return redis.call('SET', KEYS[2] .. '.' .. ARGV[1], ARGV[1], 'NX', 'PX', ARGV[2]) end" 2 rwlock.write rwlock.read unique_value 300000
write lock 分兩步，第一步 SET 成功且第二步返回空，則寫鎖成功。第二步等待所有的讀都解鎖，只是這個 KEYS 命令效率太低，所以說這不是一個好方案
SET rwlock.write unique_value NX PX 300000
KEYS rwlock.read.*
read unlock
DEL rwlock.read.unique_value
write unlock
eval "if redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('DEL', KEYS[1]) end" 1 rwlock.write unique_value
這個讀寫鎖有個好處，當有人等待可寫狀態時，不會再有新的人增加讀狀態的人數，所以不會有等到死也等不來可寫狀態的事情發生
好一點的讀寫鎖
參考 https://github.com/redisson/redisson/blob/master/redisson/src/main/java/org/redisson/RedissonReadLock.java
額外弄一個 hash table 存取讀的信息，避免用 KEYS 命令。大致步驟如下
read lock
eval
"if not redis.call('GET', KEYS[1]) then
redis.call('HSET', KEYS[2], ARGV[1], ARGV[2])
redis.call('SET', ARGV[1], ARGV[2], 'PX', ARGV[2])
local t = redis.call('PTTL', KEYS[2])
redis.call('PEXPIRE', KEYS[2], math.max(t, ARGV[2]))
end" 2 rwlock.write rwlock.read unique_value 300000
write lock
SET rwlock.write unique_value NX PX 300000
EXISTS rwlock.read // 這里等待的時候應該不斷地更新 rwlock.write 的過期時間
read unlock
"if redis.call('HEXISTS', KEYS[1], KEYS[2]) == 0 then return end
redis.call('HDEL', KEYS[1], KEYS[2]);
local t1 = redis.call('PTTL', KEYS[1]);
local t2 = redis.call('PTTL', KEYS[2]);
redis.call('DEL', KEYS[2])
if t1 > t2 then return end
local maxRemainTime = -2
local keys = redis.call('HKEYS', KEYS[1]);
for k,v in pairs(keys) do
local remainTime = redis.call('PTTL', v)
maxRemainTime = math.max(maxRemainTime, remainTime)
end
if maxRemainTime > 0 then
redis.call('PEXPIRE', KEYS[1], maxRemainTime)
end" 2 rwlock.read unique_value
write unlock
eval "if redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('DEL', KEYS[1]) end" 1 rwlock.write unique_value
第二種如果要支持重復加鎖，只需稍微再改改