Redission分布式锁原理_redission.lock

原理

源码中加锁lua代码

if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then 
        redis.call('hset', 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]);

封装在lua脚本中发送给redis，可以保证这段业务逻辑执行的原子性

KEYS[1]:表示你加锁的那个key

ARGV[1]:表示锁的有效期，默认30s

ARGV[2]:表示表示加锁的客户端ID,即UUID+threadId，类似于：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1

加锁机制

lua中第一个if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁的那个锁key不存在的话，你就进行加锁。

hset myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1

此时的myLock锁key的数据结构是:

myLock:
    {
        8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1
    }

接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置myLock这个锁key的生存时间是30秒(默认)

锁互斥机制

如果在这个时候，另一个客户端(客户端2)来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本，会怎样呢？

第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在了。

接着第二个if判断会执行“hexists mylock 客户端id”，来判断myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端2的ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端1的ID。

所以，客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字，这个数字代表了myLock这个锁key的剩余生存时间。

比如还剩15000毫秒的生存时间。此时客户端2会进入一个while循环，不停的尝试加锁。

可重入加锁机制

#重入加锁
RLock lock = redisson.getLock("myLock")
lock.lock();
//业务代码
lock.lock();
//业务代码
lock.unlock();
lock.unlock();

如果客户端1已经持有这把锁，可重入的加锁会怎么样呢

第一个if判断不成立，“exists myLock” 会显示锁key已经存在了

第二个if会成立，因为myLock的hash数据结构中包含的客户端1的ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”

此时就会执行可重入加锁的逻辑，用incrby这个命令，对客户端1的加锁次数，累加1：

incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1  1

此时myLock数据结构变为下面这样：

myLock:
    {
        8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1  2
    }

释放锁机制

if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then
       redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]);
        return 1; 
        end;
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;

执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。

就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从redis里删除这个key。

然后另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。

watch dog自动延期机制

客户端1加锁的锁key默认生存时间才30秒，如果超过了30秒，客户端1还想一直持有这把锁，怎么办呢？

Redisson中客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。

2、如果负责存储这个分布式锁的Redission节点宕机后，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，看门狗的续期时间是30s，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。

另外Redisson 还提供了可以指定leaseTime参数的加锁方法来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。不会延长锁的有效期