上篇redis实现的分布式锁，有一个问题，它不可重入。
所谓不可重入锁，即若当前线程执行某个方法已经获取了该锁，那么在方法中尝试再次获取锁时，就会获取不到被阻塞。 同一个人拿一个锁 ，只能拿一次不能同时拿2次。
1、什么是可重入锁？它有什么作用？
可重入锁，也叫做递归锁，指的是在同一线程内，外层函数获得锁之后，内层递归函数仍然可以获取到该锁。 说白了就是同一个线程再次进入同样代码时，可以再次拿到该锁。 它的作用是：防止在同一线程中多次获取锁而导致死锁发生。
2、那么java中谁实现了可重入锁了？
在java的编程中synchronized 和 ReentrantLock都是可重入锁。我们可以参考ReentrantLock的代码
3、基于ReentrantLock的可重入锁
ReentrantLock，是一个可重入且独占式的锁，是一种递归无阻塞的同步锁。
3.1、看个ReentrantLock的例子
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
@Slf4j
public class ReentrantLockDemo {
//锁
private static ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
public void doSomething(int n){
try{
//进入递归第一件事：加锁
lock.lock();
log.info("--------lock()执行后，getState()的值：{} lock.isLocked():{}",lock.getHoldCount(),lock.isLocked());
log.info("--------递归{}次--------",n);
if(n<=2){
this.doSomething(++n);
}else{
return;
}
}finally {
lock.unlock();
log.info("--------unlock()执行后，getState()的值：{} lock.isLocked():{}",lock.getHoldCount(),lock.isLocked());
}
}
public static void main(String[] args) {
ReentrantLockDemo reentrantLockDemo=new ReentrantLockDemo();
reentrantLockDemo.doSomething(1);
log.info("执行完doSomething方法 是否还持有锁：{}",lock.isLocked());
}
}
3.2、执行结果
16:35:58.051 [main] INFO com.test.ReentrantLockDemo - --------lock()执行后，getState()的值：1 lock.isLocked():true
16:35:58.055 [main] INFO com.test.ReentrantLockDemo - --------递归1次--------
16:35:58.055 [main] INFO com.test.ReentrantLockDemo - --------lock()执行后，getState()的值：2 lock.isLocked():true
16:35:58.055 [main] INFO com.test.ReentrantLockDemo - --------递归2次--------
16:35:58.055 [main] INFO com.test.ReentrantLockDemo - --------lock()执行后，getState()的值：3 lock.isLocked():true
16:35:58.055 [main] INFO com.test.ReentrantLockDemo - --------递归3次--------
16:35:58.055 [main] INFO com.test.ReentrantLockDemo - --------unlock()执行后，getState()的值：2 lock.isLocked():true
16:35:58.055 [main] INFO com.test.ReentrantLockDemo - --------unlock()执行后，getState()的值：1 lock.isLocked():true
16:35:58.055 [main] INFO com.test.ReentrantLockDemo - --------unlock()执行后，getState()的值：0 lock.isLocked():false
16:35:58.055 [main] INFO com.test.ReentrantLockDemo - 执行完doSomething方法 是否还持有锁：false
3.3、 从上面栗子可以看出ReentrantLock是可重入锁，那么他是如何实现的了，我们看下源码就知道了
final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) {
final Thread current = Thread.currentThread();
int c = getState();
//先判断，c（state）是否等于0，如果等于0，说明没有线程持有锁
if (c == 0) {
//通过cas方法把state的值0替换成1，替换成功说明加锁成功
if (compareAndSetState(0, acquires)) {
//如果加锁成功，设置持有锁的线程是当前线程
setExclusiveOwnerThread(current);
return true;
}
}
else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {//判断当前持有锁的线程是否是当前线程
//如果是当前线程，则state值加acquires，代表了当前线程加锁了多少次
int nextc = c + acquires;
if (nextc < 0) // overflow
throw new Error("Maximum lock count exceeded");
setState(nextc);
return true;
}
return false;
}
ReentrantLock的加锁流程是：
1，先判断是否有线程持有锁，没有加锁进行加锁
2、如果加锁成功，则设置持有锁的线程是当前线程
3、如果有线程持有了锁，则再去判断，是否是当前线程持有了锁
4、如果是当前线程持有锁，则加锁数量（state）+1
/**
* 释放锁
* @param releases
* @return
*/
protected final boolean tryRelease(int releases) {
int c = getState() - releases;//state-1 减加锁次数
//如果持有锁的线程，不是当前线程，抛出异常
if (Thread.currentThread() != getExclusiveOwnerThread())
throw new IllegalMonitorStateException();
boolean free = false;
if (c == 0) {//如果c==0了说明当前线程，已经要释放锁了
free = true;
setExclusiveOwnerThread(null);//设置当前持有锁的线程为null
}
setState(c);//设置c的值
return free;
}
看ReentrantLock的解锁代码我们知道，每次释放锁的时候都对state减1，
当c值等于0的时候，说明锁重入次数也为0了，
最终设置当前持有锁的线程为null,state也设置为0，锁就释放了。
4、那么redis要怎么实现可重入的操作了？
看ReentrantLock的源码我们知道，它是加锁成功了，记录了当前持有锁的线程，并通过一个int类型的数字，来记录了加锁次数。
我们知道ReentrantLock的实现原理了，那么redis只要下面两个问题解决，就能实现重入锁了：
1、怎么保存当前持有的线程
2、加锁次数（重入了多少次），怎么记录维护
4.1、第一个问题：怎么保存当前持有的线程
1.上一篇文章我们用的是redis 的set命令存的是string类型，他能保存当前持有的线程吗？
valus值我们可以保存当前线程的id来解决。
2. 但是集群环境下我们线程id可能是重复了那怎么解决？
项目在启动的生成一个全局进程id，使用进程id+线程id 那就是唯一的了
4.2、第二个问题：加锁次数（重入了多少次），怎么记录维护
他能记录下来加锁次数吗？
如果valus值存的格式是：系进程id+线程id+加锁次数，那可以实现
存没问题了，但是重入次数要怎么维护了， 它肯定要保证原子性的，能解决吗？
好像用java代码或者lua脚本都没法解决，因为都是实现都需要两步来维护这个重入次数的
- 第一步：先获取到valus值，把取到加锁次数+1
- 第二部：把新的值再设置进去
- 在执行第二步操作之前，如果这个key失效了（设置持有锁超时了），如果还能再设置进去，就会有并发问题了
5、我们已经知道SET是不支持重入锁的，但我们需要重入锁，怎么办呢？
目前对于redis的重入锁业界还是有很多解决方案的，最流行的就是采用Redisson。
6、什么是 Redisson？
Redisson是Redis官方推荐的Java版的Redis客户端。 它基于Java实用工具包中常用接口，为使用者提供了一系列具有分布式特性的常用工具类。 它在网络通信上是基于NIO的Netty框架，保证网络通信的高性能。 在分布式锁的功能上，它提供了一系列的分布式锁；如：可重入锁（Reentrant Lock）、公平锁（Fair Lock、联锁（MultiLock）、 红锁（RedLock）、 读写锁（ReadWriteLock）等等。
Redisson github地址
7、Redisson的分布锁如何使用
引入依赖包
org.redisson redisson 3.15.5
代码
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.config.SingleServerConfig;
@Slf4j
public class ReentrantLockDemo1 {
//锁
public static RLock lock;
static {
//Redisson需要的配置
Config config = new Config();
String node = "127.0.0.1:6379";//redis地址
node = node.startsWith("redis://") ? node : "redis://" + node;
SingleServerConfig serverConfig = config.useSingleServer()
.setAddress(node)
.setTimeout(3000)//超时时间
.setConnectionPoolSize(10)
.setConnectionMinimumIdleSize(10);
//serverConfig.setPassword("123456");//设置redis密码
// 创建RedissonClient客户端实例
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
//创建redisson的分布式锁
RLock rLock = redissonClient.getLock("666");
lock = rLock;
}
public void doSomething(int n){
try{
//进入递归第一件事：加锁
lock.lock();
log.info("--------lock()执行后，getState()的值：{} lock.isLocked():{}",lock.getHoldCount(),lock.isLocked());
log.info("--------递归{}次--------",n);
if(n<=2){
this.doSomething(++n);
}else{
return;
}
}finally {
lock.unlock();
log.info("--------unlock()执行后，getState()的值：{} lock.isLocked():{}",lock.getHoldCount(),lock.isLocked());
}
}
public static void test(){
log.info("--------------start---------------");
ReentrantLockDemo1 reentrantLockDemo=new ReentrantLockDemo1();
reentrantLockDemo.doSomething(1);
log.info("执行完doSomething方法 是否还持有锁：{}",ReentrantLockDemo1.lock.isLocked());
log.info("--------------end---------------");
}
public static void main(String[] args) {
test();
}
}
执行结果
2021-05-23 22:49:01.322 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] org.redisson.Version : Redisson 3.15.5
2021-05-23 22:49:01.363 INFO 69041 --- [sson-netty-5-22] o.r.c.pool.MasterConnectionPool : 10 connections initialized for /127.0.0.1:6379
2021-05-23 22:49:01.363 INFO 69041 --- [sson-netty-5-23] o.r.c.pool.MasterPubSubConnectionPool : 1 connections initialized for /127.0.0.1:6379
2021-05-23 22:49:01.367 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : --------------start---------------
2021-05-23 22:49:01.435 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : --------lock()执行后，getState()的值：1 lock.isLocked():true
2021-05-23 22:49:01.436 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : --------递归1次--------
2021-05-23 22:49:01.442 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : --------lock()执行后，getState()的值：2 lock.isLocked():true
2021-05-23 22:49:01.442 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : --------递归2次--------
2021-05-23 22:49:01.448 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : --------lock()执行后，getState()的值：3 lock.isLocked():true
2021-05-23 22:49:01.448 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : --------递归3次--------
2021-05-23 22:49:01.456 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : --------unlock()执行后，getState()的值：2 lock.isLocked():true
2021-05-23 22:49:01.461 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : --------unlock()执行后，getState()的值：1 lock.isLocked():true
2021-05-23 22:49:01.465 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : --------unlock()执行后，getState()的值：0 lock.isLocked():false
2021-05-23 22:49:01.467 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : 执行完doSomething方法 是否还持有锁：false
2021-05-23 22:49:01.467 INFO 69041 --- [nio-9090-exec-1] com.test.ReentrantLockDemo1 : --------------end---------------
看控制台打印能清楚知道Redisson是支持可重入锁了。
8、那么Redisson是如何实现的了？
我们跟一下lock.lock()的代码，发现它最终调用的是org.redisson.RedissonLock#tryLockInnerAsync的方法,具体如下：
RFuture tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand command) { return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, command, "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " + "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " + "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " + "return nil; " + "end; " + "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " + "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " + "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " + "return nil; " + "end; " + "return redis.call('pttl', KEYS[1]);", Collections.singletonList(getRawName()), unit.toMillis(leaseTime), getLockName(threadId)); }
8.1、上面的代码，用到的redis命令先梳理一下
exists 查询一个key是否存在
EXISTS key [key ...]
返回值
如下的整数结果
1 如果key存在
0 如果key不存在
hincrby ：将hash中指定域的值增加给定的数字
pexpire：设置key的有效时间以毫秒为单位
hexists：判断field是否存在于hash中
pttl：获取key的有效毫秒数
8.2、看lua脚本传入的参数我们知道：
- KEYS[1] = key的值
- ARGV[1]) = 持有锁的时间
- ARGV[2] = getLockName(threadId) 下面id就算系统在启动的时候会全局生成的uuid 来作为当前进程的id，加上线程id就是getLockName(threadId)了，可以理解为：进程ID+系统ID = ARGV[2]
protected String getLockName(long threadId) {
return id + ":" + threadId;
}
8.3、代码截图
从截图上可以看到，它是使用lua脚本来保证多个命令执行的原子性，使用了hash来实现了分布式锁
现在我们来看下lua脚本的加锁流程
8.4、第一个if判断
- 204行：它是先判断了当前key是否存在，从EXISTS命令我们知道返回值是0说明key不存在，说明没有加锁
- 205行：hincrby命令是对 ARGV[2] = 进程ID+系统ID 进行原子自增加1
- 206行：是对整个hash设置过期期间
8.5、下面来看第二个if判断
- 209行：判断field是否存在于hash中，如果存在返回1，返回1说明是当前进程+当前线程ID 之前已经获得到锁了
- 210行：hincrby命令是对 ARGV[2] = 进程ID+系统ID 进行原子自增加1，说明重入次数加1了
- 211行：再对整个hash设置过期期间
8.6、下图是redis可视化工具看到是如何在hash存储的结构
Redisson的整个加锁流程跟ReentrantLock的加锁逻辑基本相同
8.7、解锁代码位于 org.redisson.RedissonLock#unlockInnerAsync,如下：
return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
"return nil;" +
"end; " +
"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
"if (counter > 0) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"return 0; " +
"else " +
"redis.call('del', KEYS[1]); " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end; " +
"return nil;",
Arrays.asList(getRawName(), getChannelName()), LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}
看这个解锁的Lua脚本，流程跟Reentrantlock的解锁逻辑也基本相同没啥好说的了。
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