Redisson 实现分布式锁原理

Redisson实现分布式锁

有关Redisson作为实现分布式锁，总的分3大模块来讲。

1、Redisson实现分布式锁原理
2、Redisson实现分布式锁的源码解析
3、Redisson实现分布式锁的项目代码（可以用于实际项目中）

本文只介绍Redisson如何实现分布式锁的原理。

一、高效分布式锁

当我们在设计分布式锁的时候，我们应该考虑分布式锁至少要满足的一些条件，同时考虑如何高效的设计分布式锁，这里我认为以下几点是必须要考虑的。

1、互斥

在分布式高并发的条件下，我们最需要保证，同一时刻只能有一个线程获得锁，这是最基本的一点。

2、防止死锁

在分布式高并发的条件下，比如有个线程获得锁的同时，还没有来得及去释放锁，就因为系统故障或者其它原因使它无法执行释放锁的命令,导致其它线程都无法获得锁，造成死锁。

所以分布式非常有必要设置锁的 有效时间 ，确保系统出现故障后，在一定时间内能够主动去释放锁，避免造成死锁的情况。

3、性能

对于访问量大的共享资源，需要考虑减少锁等待的时间，避免导致大量线程阻塞。

所以在锁的设计时，需要考虑两点。

1、 锁的颗粒度要尽量小
。比如你要通过锁来减库存，那这个锁的名称你可以设置成是商品的ID,而不是任取名称。这样这个锁只对当前商品有效,锁的颗粒度小。

2、 锁的范围尽量要小 。比如只要锁2行代码就可以解决问题的，那就不要去锁10行代码了。

4、重入

我们知道ReentrantLock是可重入锁，那它的特点就是：同一个线程可以重复拿到同一个资源的锁。重入锁非常有利于资源的高效利用。关于这点之后会做演示。

针对以上Redisson都能很好的满足，下面就来分析下它。

二、Redisson原理分析

为了更好的理解分布式锁的原理，我这边自己画张图通过这张图来分析。

1、加锁机制

线程去获取锁，获取成功: 执行lua脚本，保存数据到redis数据库。

线程去获取锁，获取失败: 一直通过while循环尝试获取锁，获取成功后，执行lua脚本，保存数据到redis数据库。

2、watch dog自动延期机制

最常见的使用方法：

RLock lock = redisson.getLock("my-lock");
// 最常见的使用方法
lock.lock();

解释说明
使用基本锁以后，redisson使用了自动续期，如果业务超长，运行期间自动续上30s,不用担心业务时间长，锁自动过期被删掉。

大家都知道，如果负责储存这个分布式锁的Redisson节点宕机以后，而且这个锁正好处于锁住的状态时，这个锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生，Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。默认情况下，看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。

另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。

// 加锁以后10秒钟自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {
   try {
     ...
   } finally {
       lock.unlock();
   }
}

看门狗这里我自己的理解就是:

在一个分布式环境下，假如一个线程获得锁后，突然服务器宕机了，那么这个时候在一定时间后这个锁会自动释放，你也可以设置锁的有效时间(不设置默认30秒），这样的目的主要是防止死锁的发生。

但在实际开发中会有下面一种情况:

          //设置锁1秒过去
            redissonLock.lock("redisson", 1);
            /**
             * 业务逻辑需要咨询2秒
             */
            redissonLock.release("redisson");
    
          /**
           * 线程1 进来获得锁后，线程一切正常并没有宕机，但它的业务逻辑需要执行2秒，这就会有个问题，在 线程1 执行1秒后，这个锁就自动过期了，
           * 那么这个时候 线程2 进来了。那么就存在 线程1和线程2 同时在这段业务逻辑里执行代码，这当然是不合理的。
           * 而且如果是这种情况，那么在解锁时系统会抛异常，因为解锁和加锁已经不是同一线程了，具体后面代码演示。
           */
    

所以这个时候 看门狗 就出现了，它的作用就是 线程1 业务还没有执行完，时间就过了，线程1 还想持有锁的话，就会启动一个watch
dog后台线程，不断的延长锁key的生存时间。

注意 正常这个看门狗线程是不启动的，还有就是这个看门狗启动后对整体性能也会有一定影响，所以不建议开启看门狗。

3、为啥要用lua脚本呢？

这个不用多说，主要是如果你的业务逻辑复杂的话，通过封装在lua脚本中发送给redis，而且redis是单线程的，这样就保证这段复杂业务逻辑执行的
原子性 。

4、可重入加锁机制

Redisson可以实现可重入加锁机制的原因，我觉得跟两点有关：

    1、Redis存储锁的数据类型是 Hash类型
    2、Hash数据类型的key值包含了当前线程信息。
    

下面是redis存储的数据

这里表面数据类型是Hash类型,Hash类型相当于我们java的 > 类型,这里key是指 'redisson'

它的有效期还有9秒，我们再来看里们的key1值为 078e44a3-5f95-4e24-b6aa-80684655a15a:45 它的组成是:

guid + 当前线程的ID。后面的value是就和可重入加锁有关。

举图说明

上面这图的意思就是可重入锁的机制，它最大的优点就是相同线程不需要在等待锁，而是可以直接进行相应操作。

5、Redis分布式锁的缺点

Redis分布式锁会有个缺陷，就是在Redis哨兵模式下:

客户端1 对某个 master节点 写入了redisson锁，此时会异步复制给对应的 slave节点。但是这个过程中一旦发生
master节点宕机，主备切换，slave节点从变为了 master节点。

这时 客户端2 来尝试加锁的时候，在新的master节点上也能加锁，此时就会导致多个客户端对同一个分布式锁完成了加锁。

这时系统在业务语义上一定会出现问题， 导致各种脏数据的产生 。

缺陷 在哨兵模式或者主从模式下，如果 master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。

关于看门狗死锁：

就是上锁时会有个过期时间，然后看门狗其实就是个定时任务，在每隔1/3默认时间时也就是10s执行一次，

然后把过期时间蓄满，所以在业务完成执行完成之前，锁不会自动过期，而业务完成之后锁也会自动过期,有个过期时间自然也就解决了死锁

通过源码分析我们知道,默认情况下,加锁的时间是30秒.如果加锁的业务没有执行完,那么过期时间TTL到 30-10 = 20秒的时候,就会进行一次续期,把锁重置成30秒.那这个时候可能又有同学问了,那业务的机器万一宕机了呢?宕机了定时任务跑不了,就续不了期,那自然30秒之后锁就解开了呗.

反之，如果明确的指定了锁的超时时间 leaseTime，则以 leaseTime 的时间为准，因为 WatchDog 机制对明确指定超时时间的锁不会生效