引言
2023的金三银四来的没想象中那么激烈，一个朋友前段时间投了几十家，多数石沉大海，好不容易等来面试机会，就恰好被问道项目中关于分布式锁的应用，后涉及Redisson实现分布式锁的原理，答不上来。
锁的可重入性
我们都知道，Java中synchronized和lock都支持可重入，synchronized的锁关联一个线程持有者和一个计数器。当一个线程请求成功后，JVM会记下持有锁的线程，并将计数器计为1。此时其他线程请求该锁，则必须等待。而该持有锁的线程如果再次请求这个锁，就可以再次拿到这个锁，同时计数器会递增。当线程退出一个synchronized方法/块时，计数器会递减，如果计数器为0则释放该锁；在ReentrantLock中，底层的 AQS 对应的state 同步状态值表示线程获取该锁的可重入次数，通过CAS方式进行设置，在默认情况下，state的值为0 表示当前锁没有被任何线程持有，原理类似。所以如果想要实现可重入性，可能须有一个计数器来控制重入次数，实际Redisson确实是这么做的。
好的我们通过Redisson客户端进行设置，并循环3次，模拟锁重入：000
for(int i = 0; i < 3; i++) {
RedissonLockUtil.tryLock("distributed:lock:distribute_key", TimeUnit.SECONDS, 20, 100);
}
连接Redis客户端进行查看：
可以看到，我们设置的分布式锁是存在一个hash结构中，value看起来是循环的次数3，key就不怎么认识了，那这个key是怎么设置进去的呢，另外为什么要设置成为Hash类型呢？
加锁
我们先来看看普通的分布式锁的上锁流程：
说明：
- 客户端在进行加锁时，会校验如果业务上没有设置持有锁时长leaseTime，会启动看门狗来每隔10s进行续命，否则就直接以leaseTime作为持有的时长；
- 并发场景下，如果客户端1锁还未释放，客户端2尝试获取，加锁必然失败，然后会通过发布订阅模式来订阅Key的释放通知，并继续进入后续的抢锁流程。
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
long time = unit.toMillis(waitTime);
long current = System.currentTimeMillis();
long threadId = Thread.currentThread().getId();
Long ttl = this.tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
if (ttl == null) {
return true;
} else {
// 订阅分布式Key对应的消息，监听其它锁持有者释放，锁没有释放的时候则会等待，直到锁释放的时候会执行下面的while循环
CompletableFuture subscribeFuture = this.subscribe(threadId);
subscribeFuture.get(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
try {
do {
// 尝试获取锁
ttl = this.tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
// 竞争获取锁成功，退出循环，不再竞争。
if (ttl == null) {
return true;
}
// 利用信号量机制阻塞当前线程相应时间，之后再重新获取锁
if (ttl >= 0L && ttl < time) {
((RedissonLockEntry)this.commandExecutor.getNow(subscribeFuture)).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
((RedissonLockEntry)this.commandExecutor.getNow(subscribeFuture)).getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
} while(time > 0L);
} finally {
// 竞争锁成功后，取消订阅该线程Id事件
this.unsubscribe((RedissonLockEntry)this.commandExecutor.getNow(subscribeFuture), threadId);
}
}
}
}
RFuturetryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) { // 如果设置了持有锁的时长，直接进行尝试加锁操作 if (leaseTime != -1L) { return this.tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG); } else { // 未设置加锁时长，在加锁成功后，启动续期任务，初始默认持有锁时间是30s RFuture ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(this.commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG); ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener () { public void operationComplete(Future future) throws Exception { if (future.isSuccess()) { Long ttlRemaining = (Long)future.getNow(); if (ttlRemaining == null) { RedissonLock.this.scheduleExpirationRenewal(threadId); } } } }); return ttlRemainingFuture; } }
我们都知道Redis执行Lua脚本具有原子性，所以在尝试加锁的下层，Redis主要执行了一段复杂的lua脚本：
-- 不存在该key时
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then
-- 新增该锁并且hash中该线程id对应的count置1
redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);
-- 设置过期时间
redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
return nil;
end;
-- 存在该key 并且 hash中线程id的key也存在
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then
-- 线程重入次数++
redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);
redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
return nil;
end;
return redis.call('pttl', KEYS[1]);
参数说明：
KEYS[1]：对应我们设置的分布式key，即：distributed:lock:distribute_key
ARGV[1]：业务自定义的加锁时长或者默认的30s；
ARGV[2]： 具体的客户端初始化连接UUID+线程ID： 9d8f0907-1165-47d2-8983-1e130b07ad0c:1
我们从上面的脚本中可以看出核心逻辑其实不难：
- 如果分布式锁Key未被任何端持有，直接根据“客户端连接ID+线程ID” 进行初始化设置，并设置重入次数为1，并设置Key的过期时间；
- 否则重入次数+1，并重置过期时间；
锁续命
接下来看看scheduleExpirationRenewal续命是怎么做的呢？
private void scheduleExpirationRenewal(final long threadId) {
if (!expirationRenewalMap.containsKey(this.getEntryName())) {
Timeout task = this.commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
public void run(Timeout timeout) throws Exception {
// 执行续命操作
RFuture future = RedissonLock.this.renewExpirationAsync(threadId);
future.addListener(new FutureListener() {
public void operationComplete(Future future) throws Exception {
RedissonLock.expirationRenewalMap.remove(RedissonLock.this.getEntryName());
...
// 续命成功，继续
if ((Boolean)future.getNow()) {
RedissonLock.this.scheduleExpirationRenewal(threadId);
}
}
});
}
}, this.internalLockLeaseTime / 3L, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
Tip小知识点：
- 续期是用的什么定时任务执行的？
Redisson用netty的HashedWheelTimer做命令重试机制，原因在于一条redis命令的执行不论成功或者失败耗时都很短，而HashedWheelTimer是单线程的，系统性能开销小。
而在上面的renewExpirationAsync中续命操作的执行核心Lua脚本要做的事情也非常的简单，就是给这个Key的过期时间重新设置为指定的30s.
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then
redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
return 1;
end;
return 0;
释放锁
释放锁主要是除了解锁本省，另外还要考虑到如果存在续期的情况，要将续期任务删除：
public RFutureunlockAsync(long threadId) { // 解锁 RFuture future = this.unlockInnerAsync(threadId); CompletionStage f = future.handle((opStatus, e) -> { // 解除续期 this.cancelExpirationRenewal(threadId); ... }); return new CompletableFutureWrapper(f); }
在unlockInnerAsync内部，Redisson释放锁其实核心也是执行了如下一段核心Lua脚本：
// 校验是否存在
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then
return nil;
end;
// 获取加锁次数，校验是否为重入锁
local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1);
// 如果为重入锁，重置过期时间，锁本身不释放
if (counter > 0) then
redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]);
return 0;
// 删除Key
else redis.call('del', KEYS[1]);
// 通知阻塞的客户端可以抢锁啦
redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]);
return 1;
end;
return nil;
其中：
KEYS[1]: 分布式锁
KEYS[2]: redisson_lock_channel:{分布式锁} 发布订阅消息的管道名称
ARGV[1]: 发布的消息内容
ARGV[2]: 锁的过期时间
ARGV[3]: 线程ID标识名称
其它问题
- 红锁这么火，但真的靠谱么?
- Redisson公平锁是什么情况？
以上就是Redisson分布式锁第一弹-加解锁的详细内容，更多关于Redisson分布式锁加解锁的资料请关注脚本之家其它相关文章！