Redis分布式锁的公平性是指在多客户端并发请求锁的情况下，能够保证所有请求锁的客户端能够按照一定的顺序依次公平的获取到锁，从而有效的避免了某些客户端由于不断地锁竞争操作而无法获得锁的情况，这种现象也被称为锁饥饿。所以我们需要提供一种相对公平的机制来保证每个客户端请求获取到锁的机会都是一样的避免出现锁饥饿的情况出现。

为什么需要公平性？

??在某些请求处理过程中，如果没有锁的公平性就会导致有些请求较少的客户端永远获取不到锁的情况发生，例如一个客户端的在获取锁的时候发生了故障或者是获取锁较慢，那么后续的性能较好的客户端处理请求的速度和获取锁的速度都比较快，那么就会导致原来的处理较慢的这个客户端一直在尝试获取锁，但是一直获取不到，从而导致业务无法得到有效的处理。

??另外就是如果分布式锁没有公平性，就会导致请求锁的客户端可能无限的被阻塞，引发某个客户端死锁的问题。

??为了避免这些问题的发生，我们就需要保证分布式锁获取的公平性，这样就可以保证所有的客户端可以按照一定的规则顺序的获取锁，确保每个客户端获取到锁的机会都是一样的，这样就可以避免出现死锁、或者是锁饥饿等问题。

??在之前的分享中，我们介绍过在Redis底层命令支持的Redis锁实现过程中，并没有提供内置的锁公平机制，所以为了实现Redis分布式锁公平就需要我们通过自己的逻辑来实现锁公平操作。下面我们就来看看如何在Redis分布式锁中实现锁公平机制。

通过有序集合ZSet来实现锁的公平性

??通过Redis的ZSet集合来实现分布式公平锁是在开发过程中比较常见的一个解决方案，这种数据结构允许元素按照顺序进行存储，每个元素都有一个分数，然后根据分数进行排序，在实现分布式锁的过程中，客户端可以将自己的请求锁的时间戳或者是通过一个有序的递增序列来作为分数，将这个标识存储到有序集合中，然后客户端就可以通过对这个分数的检查来判断自己是否可以获取锁。

??在客户端获取锁的时候，首先检查元素中的顺序是否为最小分数的元素，如果是那么就尝试获取锁，如果获取锁成功，那么就正常执行任务释放锁，如果不是最小的元素，那么就需要继续等待获取锁，这里需要注意，在释放锁之后，需要将自己的标识从有序集合中移除，这样才能保证锁的公平性。

??如下所示，通过一段伪代码来说明获取锁的情况，在客户端尝试获取锁的时候，会将自己和时间戳一起放入到一个Zset集合中，因为时间戳可以保证请求顺序，这里需要注意时钟回拨问题。

import redis
import time

def acquire_lock(client_id):
    redis_client = redis.StrictRedis()
    timestamp = time.time()  # 使用时间戳作为分数

    # 将客户端请求加入 ZSet
    redis_client.zadd("lock_queue", {client_id: timestamp})

??接下来，客户端会查询自己的排名情况来判断自己是否排在队列的首位尝试获取锁，因为只有排在最前面的客户端才能够尝试获取锁，如下所示。

def check_and_acquire_lock(client_id):
    redis_client = redis.StrictRedis()

    # 获取当前客户端在 ZSet 中的排名
    rank = redis_client.zrank("lock_queue", client_id)
    
    if rank == 0:  # 如果自己是 ZSet 中的第一个元素，尝试获取锁
        if redis_client.setnx("lock_key", client_id):  # 尝试获取锁
            return True
    return False

??如果客户端排在队首并且成功的获取到了锁，那么就可以执行获取锁之后的对共享资源的操作逻辑，如果获取锁失败了，那么就会继续等待获取锁，如下所示。

def acquire_lock(client_id):
    redis_client = redis.StrictRedis()

    # 客户端请求锁并加入 ZSet
    timestamp = time.time()  # 使用时间戳作为分数
    redis_client.zadd("lock_queue", {client_id: timestamp})

    while True:
        # 获取客户端在 ZSet 中的排名
        rank = redis_client.zrank("lock_queue", client_id)
        
        if rank == 0:  # 如果自己排在最前面
            # 尝试通过 SETNX 获取锁
            if redis_client.setnx("lock_key", client_id):
                # 获取锁成功，执行任务
                return True
        time.sleep(0.1)  # 等待一段时间后再次尝试

??等待客户端正常处理完成共享资源的逻辑之后，客户端就需要尝试释放锁，并且从排序集合中将自己的排队信息进行移除，如下所示。

def release_lock(client_id):
    redis_client = redis.StrictRedis()

    # 执行完任务后释放锁
    redis_client.delete("lock_key")

    # 从 ZSet 中删除自己
    redis_client.zrem("lock_queue", client_id)

??到这里通过Zset实现锁的公平性的操作就算完成了，但是仔细推敲就会发现，如果按照时间戳进行排序操作的话，如果需要了时钟回拨，那么就会导致锁的公平性被打破的情况，所以在通过这种方式设置分数的时候，需要考虑到时钟回拨业务的处理。

??其实从上面的实现思路我们也可以知道，想要实现一个锁的公平性首先需要保证的就是这些获取锁的客户端能够在一个有序的集合中进行排队等待。那么在Redis中还可以通过List来实现这种排队机制。下面我们就来介绍通过List数据结构来实现分布式锁公平性操作。

通过List来实现Redis分布式锁的公平性

??通过List的方式来实现Redis分布式锁机制其实就是模拟了一个队列，通过LPUSH命令将客户端添加到队列中，然后通过LPOP命令来按照顺序从队列的一端顺序获取客户端请求，这主要就是利用了队列这种数据结构的FIFO的特点，客户端会将自己的请求添加到队列的尾部，在获取锁的时候会检查自己是否是队列的第一个元素，如果是第一个元素那么就会尝试获取锁，如果获取锁成功，那么就可以执行对应的业务逻辑，否则就继续等待，也是同样的机制客户端会定期检查自己是否是队列的第一个元素，同样的在执行完业务逻辑释放锁的时候，需要将客户端从队列中执行出队操作，防止出现死锁问题。

??下面我们就来通过伪代码机制来演示如何通过List数据结构来模拟锁的公平性实现，如下所示。

import redis
import time

def acquire_lock(client_id):
    redis_client = redis.StrictRedis()

    # 将客户端请求添加到队列末尾
    redis_client.rpush("lock_queue", client_id)

    while True:
        # 获取队首客户端
        first_client = redis_client.lindex("lock_queue", 0)

        # 如果自己是队首客户端，尝试获取锁
        if first_client == client_id.encode():  # 注意：redis存储的是字节编码
            if redis_client.setnx("lock_key", client_id):
                print(f"客户端 {client_id} 获得锁")
                return True
        
        # 如果自己不是第一个客户端，则继续等待
        time.sleep(0.1)  # 每0.1秒检查一次

def release_lock(client_id):
    redis_client = redis.StrictRedis()

    # 执行完任务后释放锁
    redis_client.delete("lock_key")

    # 从队列中移除自己
    redis_client.lrem("lock_queue", 0, client_id)
    print(f"客户端 {client_id} 释放锁")

??在请求锁的过程中客户端会通过rpush将自己的ID加入到lock_queue列表的尾部，如下所示。

redis_client.rpush("lock_queue", client_id)

??这样这个客户端就会排在队列的尾部，然后客户端会通过lindex命令来获取列表中排在队首的元素，如下所示。

first_client = redis_client.lindex("lock_queue", 0)

??如果获取到的客户端的ID与当前获取锁的客户端ID一样，那就说明该客户端可以获取锁并且执行对应的业务逻辑操作。在任务执行完成之后，客户端会通过delete命令释放锁，然后通过lrem命令将自己从排队队列中移除。

redis_client.delete("lock_key")
redis_client.lrem("lock_queue", 0, client_id)

总结

??由于Redis本身并没有提供公平锁机制，所以我们需要通过外部辅助数据结构来实现锁的公平性操作，其实从上面的实现原理我们也可以发现，想要实现分布式锁的公平性其实就是需要保证客户端对于获取锁的顺序性，这样就可以保证每个请求锁的客户端获取到锁的机会都是均等的，既然是这样，那么我们通过其他机制能够实现同样的操作的话也可以保证锁的公平性。有兴趣的读者可以自己深入研究一下。