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2025-04-20
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分布式锁-redission⭐⭐

# 5.1 分布式锁-redission功能介绍

基于setnx实现的分布式锁存在下面的问题：

  • 重入问题：重入问题是指 获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码块中，可重入锁的意义在于防止死锁，比如HashTable这样的代码中，他的方法都是使用synchronized修饰的，假如他在一个方法内，调用另一个方法，那么此时如果是不可重入的，不就死锁了吗？所以可重入锁他的主要意义是防止死锁，我们的synchronized和Lock锁都是可重入的。

  • 不可重试：是指目前的分布式只能尝试一次，我们认为合理的情况是：当线程在获得锁失败后，他应该能再次尝试获得锁。

  • **超时释放：**我们在加锁时增加了过期时间，这样的我们可以防止死锁，但是如果卡顿的时间超长，虽然我们采用了lua表达式防止删锁的时候，误删别人的锁，但是毕竟没有锁住，有安全隐患

  • 主从一致性： 如果Redis提供了主从集群，当我们向集群写数据时，主机需要异步的将数据同步给从机，而万一在同步过去之前，主机宕机了，就会出现死锁问题。

image-20250124214838117

那么什么是Redission呢

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务，其中就包含了各种分布式锁的实现。

Redission提供了分布式锁的多种多样的功能

  • 8.分布式锁(Lock)和同步器(Synchronizer)

    • 8.1.可重入锁(Reentrant Lock)

    • 8.2.公平锁(Fair Lock)

    • 8.3.联锁(MultiLock)

    • 8.4.红锁(RedLock)

    • 8.5.读写锁(ReadWriteLock)

    • 8.6.信号量(Semaphore)

    • 8.7.可过期性信号量(PermitExpirableSemaphore)

    • 8.8.闭锁(CountDownLatch)

官网地址： https://redisson.org (opens new window)

GitHub地址： https://github.com/redisson/redisson

# 5.2 分布式锁-Redission快速入门(可重入锁的使用)**

引入依赖：

<dependency>
	<groupId>org.redisson</groupId>
	<artifactId>redisson</artifactId>
	<version>3.13.6</version>
</dependency>

配置Redisson客户端：

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        // 配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.150.101:6379")
            .setPassword("123321");
        // 创建RedissonClient对象
        return Redisson.create(config);
    }
}

如何使用Redission的分布式锁

尝试获取锁，参数分别是：获取锁的最大等待时间(期间会重试)，锁自动释放时间，时间单位 boolean isLock = lock.tryLock(1,10,TimeUnit.SECONDS);

@Resource
private RedissonClient redissonClient;

@Test
void testRedisson() throws Exception{
    //获取锁(可重入)，指定锁的名称
    RLock lock = redissonClient.getLock("anyLock");
    //尝试获取锁，参数分别是：获取锁的最大等待时间(期间会重试)，锁自动释放时间，时间单位
    boolean isLock = lock.tryLock(1,10,TimeUnit.SECONDS);
    //判断获取锁成功
    if(isLock){
        try{
            System.out.println("执行业务");          
        }finally{
            //释放锁
            lock.unlock();
        }
        
    }   
}

在 VoucherOrderServiceImpl

注入RedissonClient

@Resource
private RedissonClient redissonClient;

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //创建锁对象 这个代码不用了，因为我们现在要使用分布式锁
        //SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
    	//--------------添加------------
        RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
    
        //获取锁对象
        boolean isLock = lock.tryLock();
 }

# 5.3 分布式锁-redission可重入锁原理

在Lock锁中，他是借助于底层的一个voaltile的一个state变量来记录重入的状态的，比如当前没有人持有这把锁，那么state=0，假如有人持有这把锁，那么state=1，如果持有这把锁的人再次持有这把锁，那么state就会+1 ，如果是对于synchronized而言，他在c语言代码中会有一个count，原理和state类似，也是重入一次就加一，释放一次就-1 ，直到减少成0 时，表示当前这把锁没有被人持有。

在redission中，我们的也支持支持可重入锁

在分布式锁中，他采用hash结构用来存储锁，其中大key表示表示这把锁是否存在，用小key表示当前这把锁被哪个线程持有，所以接下来我们一起分析一下当前的这个lua表达式

这个地方一共有3个参数

KEYS[1] ： 锁名称

ARGV[1]： 锁失效时间

ARGV[2]： id + ":" + threadId; 锁的小key

exists: 判断数据是否存在 name：是lock是否存在,如果==0，就表示当前这把锁不存在

redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1);此时他就开始往redis里边去写数据 ，写成一个hash结构

Lock{

​ id + ":" + threadId : 1

}

如果当前这把锁存在，则第一个条件不满足，再判断

redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1

此时需要通过大key+小key判断当前这把锁是否是属于自己的，如果是自己的，则进行

redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1)

将当前这个锁的value进行+1 ，redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 然后再对其设置过期时间，如果以上两个条件都不满足，则表示当前这把锁抢锁失败，最后返回pttl，即为当前这把锁的失效时间

如果小伙帮们看了前边的源码， 你会发现他会去判断当前这个方法的返回值是否为null，如果是null，则对应则前两个if对应的条件，退出抢锁逻辑，如果返回的不是null，即走了第三个分支，在源码处会进行while(true)的自旋抢锁。

"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]);"

--KEYS[1] 锁的key
--ARGV[1] 线程唯一标识
--ARGV[2] 锁的自动释放时间
-- 判断当前锁是否还是被自己持有
if (redis.call('HEXISTS', KEYS[1], ARGV[1]) == 0) then
	return nil; -- 如果已经不是自己，则直接返回
end;
-- 是自己的锁，则重入次数-1
-- 判断是否重入次数是否已经为0 
if (redis.call('HINCRBY', KEYS[1], ARGV[1], -1) > 0) then
	-- 大于0说明不能释放锁，重置有效期然后返回
	redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[2]);
	return nil;
else  -- 等于0说明可以释放锁，直接删除
	redis.call('DEL', KEYS[1]);
	return nil;
end;

image-20250124214226588

# 5.4 分布式锁-redission锁重试和WatchDog机制

说明：由于课程中已经说明了有关tryLock的源码解析以及其看门狗原理，所以笔者在这里给大家分析lock()方法的源码解析，希望大家在学习过程中，能够掌握更多的知识

抢锁过程中，获得当前线程，通过tryAcquire进行抢锁，该抢锁逻辑和之前逻辑相同

1、先判断当前这把锁是否存在，如果不存在，插入一把锁，返回null

2、判断当前这把锁是否是属于当前线程，如果是，则返回null

所以如果返回是null，则代表着当前这哥们已经抢锁完毕，或者可重入完毕，但是如果以上两个条件都不满足，则进入到第三个条件，返回的是锁的失效时间，同学们可以自行往下翻一点点，你能发现有个while( true) 再次进行tryAcquire进行抢锁

long threadId = Thread.currentThread().getId();
Long ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
    return;
}

接下来会有一个条件分支，因为tryLock方法有重载方法，一个是带参数，一个是不带参数，如果传入参数，则leaseTime是他本身，所以如果传入了参数，此时leaseTime != -1 则会进去抢锁，抢锁的逻辑就是之前说的那三个逻辑

if (leaseTime != -1) {
    return tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
}

如果不带参数传入的值是-1，则此时也会进行抢锁， 而且抢锁时间是默认看门狗时间 commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout()

ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) 这句话相当于对以上抢锁进行了监听，也就是说当上边抢锁完毕后，此方法会被调用，具体调用的逻辑就是去后台开启一个线程，进行续约逻辑scheduleExpirationRenewal（），也就是看门狗线程，scheduleExpirationRenewal（）中会调用renewExpiration（）

RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime,
                           commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(),
                                        TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
    if (e != null) {
        return;
    }

    // lock acquired
    if (ttlRemaining == null) {
        scheduleExpirationRenewal(threadId);
    }
});
return ttlRemainingFuture;

此逻辑就是续约逻辑，注意看commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout（） 此方法

Method( new TimerTask() {},参数2 ，参数3 )

指的是：通过参数2，参数3 去描述什么时候去做参数1的事情，现在的情况是：10s之后去做参数一的事情

因为锁的失效时间是30s，当10s之后，此时这个timeTask 就触发了，他就去进行续约，把当前这把锁续约成30s，如果操作成功，那么此时就会递归调用自己，再重新设置一个timeTask()，于是再过10s后又再设置一个timerTask，完成不停的续约

那么大家可以想一想，假设我们的线程出现了宕机他还会续约吗？当然不会，因为没有人再去调用renewExpiration这个方法，所以等到时间之后自然就释放了。

private void renewExpiration() {
    ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
    if (ee == null) {
        return;
    }
    
    Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(
        new TimerTask() {
            @Override
            public void run(Timeout timeout) throws Exception {
                ExpirationEntry ent = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
                if (ent == null) {
                    return;
                }
                Long threadId = ent.getFirstThreadId();
                if (threadId == null) {
                    return;
                }

                RFuture<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);
                future.onComplete((res, e) -> {
                    if (e != null) {
                        log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", e);
                        return;
                    }

                    if (res) {
                        // reschedule itself
                        renewExpiration();
                    }
                });
            }
        }
    	, internalLockLeaseTime / 3
        , TimeUnit.MILLISECONDS);
    
    ee.setTimeout(task);
}

image-20250124233449195

Redisson分布式锁原理：

  • 可重入：利用hash结构记录线程id和重入次数

  • 可重试：利用信号量和PubSub功能实现等待、唤醒，获取锁失败的重试机制

  • 超时续约：利用watchDog，每隔一段时间（releaseTime / 3），重置超时时间

# 5.5 分布式锁-redission锁的MutiLock原理**

为了提高redis的可用性，我们会搭建集群或者主从，现在以主从为例

此时我们去写命令，写在主机上， 主机会将数据同步给从机，但是假设在主机还没有来得及把数据写入到从机去的时候，此时主机宕机，哨兵会发现主机宕机，并且选举一个slave变成master，而此时新的master中实际上并没有锁信息，此时锁信息就已经丢掉了。

1653553998403

为了解决这个问题，redission提出来了MutiLock锁，使用这把锁咱们就不使用主从了，每个节点的地位都是一样的， 这把锁加锁的逻辑需要写入到每一个主丛节点上，只有所有的服务器都写入成功，此时才是加锁成功，假设现在某个节点挂了，那么他去获得锁的时候，只要有一个节点拿不到，都不能算是加锁成功，就保证了加锁的可靠性。

image-20250125010128156

那么MutiLock 加锁原理是什么呢？笔者画了一幅图来说明

当我们去设置了多个锁时，redission会将多个锁添加到一个集合中，然后用while循环去不停去尝试拿锁，但是会有一个总共的加锁时间，这个时间是用需要加锁的个数 * 1500ms ，假设有3个锁，那么时间就是4500ms，假设在这4500ms内，所有的锁都加锁成功， 那么此时才算是加锁成功，如果在4500ms有线程加锁失败，则会再次去进行重试.

image-20250125010327925

补充个人理解：redisson中有failedLocksLimit表示允许获取锁失败的上限，即允许有多少个锁获取失败最后也可以上锁（不要求所有锁都申请成功也能成功加锁），如果需要锁数量等于总的锁数量-可以允许失败锁数量，则跳出，表示加锁成功，如果允许失败锁的数量不为0，减一，否则，如果还有等待时间，则需要从头开始重新获取所有锁

image-20250125011637601

# 小结

1）不可重入Redis分布式锁：

原理：利用setnx的互斥性；利用ex避免死锁；释放锁时判断线程标示

缺陷：不可重入、无法重试、锁超时失效

2）可重入的Redis分布式锁：

原理：利用hash结构，记录线程标示和重入次数；利用watchDog延续锁时间；利用信号量控制锁重试等待

缺陷：redis宕机引起锁失效问题

3）Redisson的multiLock：

原理：多个独立的Redis节点，必须在所有节点都获取重入锁，才算获取锁成功

缺陷：运维成本高、实现复杂

上次更新: 2025/5/2 14:40:28
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