Redisson分布式锁以及其底层原理
介绍与配置
Redisson官方文档：https://github.com/redisson/redisson/wiki/Redisson%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E4%BB%8B%E7%BB%8D
Springboot 自动配置类： RedissonAutoConfiguration
pom配置：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.13.6</version> </dependency>
如果什么都不配置的话，会默认使用单Redis节点模式，代码中直接就可以使用 RedissonClient
具体配置可参考官方文档：https://github.com/redisson/redisson/wiki/2.-%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%96%B9%E6%B3%95
分布式锁测试
@Slf4j @SpringBootTest(classes = DemoWebApplication.class) public class RedissonTest { @Resource private RedissonClient redissonClient; @Test public void redissonTest() throws InterruptedException { log.info("===redissonTest====start==============="); for (int i = 0; i < 10; i++) { new Thread(() -> { lockTest(); }).start(); } Thread.sleep(30000); log.info("===redissonTest====end==============="); }
private void tryLockTest() {
// 见下文
}
private void lockTest() {
// 见下文
}
}
private void tryLockTest() { String threadName = Thread.currentThread().getName(); log.info("===Thread=={}===start===", threadName); RLock lock = redisson.getLock("DistributedRedisLockTest"); // 尝试加锁，最多等待10秒，上锁以后30秒自动解锁 boolean lockFlag = false; try { // 尝试去加锁，10秒没获取到锁，则返回false // res = lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS); // 尝试去加锁，10秒没获取到锁，则返回false，获取到则返回true，获取到锁后30秒自动释放 // 当waitTime设置为0时，就相当于setNx，获取不到锁直接退出 lockFlag = lock.tryLock(5, 1, TimeUnit.SECONDS); if (!lockFlag) { log.info("===Thread=={}==res={}==没有获取到锁，退出===", threadName, lockFlag); return; } log.info("===Thread=={}============getLock===", threadName); // 模拟业务逻辑 Thread.sleep(2000); } catch (Exception e) { log.error("执行异常,e:{}", ExceptionUtils.getStackTrace(e)); } finally { log.info("===Thread=={}==========isHeldByCurrentThread={}", threadName, lock.isHeldByCurrentThread()); // 释放锁也可能出现异常，比如业务代码没执行完，锁就过期，此时进行释放会抛异常，加个当前线程是否持有所的判断 if (lock.isHeldByCurrentThread()) { lock.unlock(); } } log.info("===Thread=={}==lockFlag={}=end===", threadName, lockFlag); }
private void lockTest() { String threadName = Thread.currentThread().getName(); log.info("===Thread=={}===start===", threadName); RLock lock = redisson.getLock("DistributedRedisLockTest"); // lock表示去加锁，加锁成功，没有返回值，继续执行下面代码；加锁失败，它会一直阻塞，直到锁被释放，再继续往下执行 // lock.lock(); // 1秒自动释放时间，但是后续执行unlock操作时会报错(自己只能解锁自己的，第一个线程释放之后执行到unlock方法，但是此时锁已经是第二个线程的了) lock.lock(1, TimeUnit.SECONDS); log.info("===Thread=={}============getLock===", threadName); try { Thread.sleep(2000); } catch (Exception e) { log.error("执行异常,e:{}", ExceptionUtils.getStackTrace(e)); } finally { log.info("===Thread=={}==========isHeldByCurrentThread={}", threadName, lock.isHeldByCurrentThread()); // 释放锁也可能出现异常，比如业务代码没执行完，锁就过期，此时进行释放会抛异常，加个当前线程是否持有所的判断 if (lock.isHeldByCurrentThread()) { lock.unlock(); } } log.info("===Thread=={}===end===", threadName); }
原理
本文中Redisson版本为 redisson-spring-boot-starter 3.13.6
先看下接口方法：
public interface RRLock extends Lock, RLockAsync{ //----------------------Lock接口方法----------------------- /** * 加锁 锁的有效期默认30秒 */ void lock(); /** * tryLock()方法是有返回值的，它表示用来尝试获取锁，如果获取成功，则返回true，如果获取失败（即锁已被其他线程获取），则返回false . */ boolean tryLock(); /** * tryLock(long time, TimeUnit unit)方法和tryLock()方法是类似的，只不过区别在于这个方法在拿不到锁时会等待一定的时间， * 在时间期限之内如果还拿不到锁，就返回false。如果如果一开始拿到锁或者在等待期间内拿到了锁，则返回true。 * * @param time 等待时间 * @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等 */ boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException; /** * 解锁 */ void unlock(); /** * 中断锁 表示该锁可以被中断 假如A和B同时调这个方法，A获取锁，B为获取锁，那么B线程可以通过 * Thread.currentThread().interrupt(); 方法真正中断该线程 */ void lockInterruptibly(); //----------------------RLock接口方法----------------------- /** * 加锁 上面是默认30秒这里可以手动设置锁的有效时间 * * @param leaseTime 锁有效时间 * @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等 */ void lock(long leaseTime, TimeUnit unit); /** * 这里比上面多一个参数，多添加一个锁的有效时间 * * @param waitTime 等待时间 * @param leaseTime 锁有效时间 * @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等 */ boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException; /** * 检验该锁是否被线程使用，如果被使用返回True */ boolean isLocked(); /** * 检查当前线程是否获得此锁（这个和上面的区别就是该方法可以判断是否当前线程获得此锁，而不是此锁是否被线程占有） * 这个比上面那个实用 */ boolean isHeldByCurrentThread(); /** * 中断锁 和上面中断锁差不多，只是这里如果获得锁成功,添加锁的有效时间 * @param leaseTime 锁有效时间 * @param unit 时间单位 小时、分、秒、毫秒等 */ void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit); }
tryLock方法
@Override
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();
// 1.尝试申请锁，返回还剩余的锁过期时间
Long ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
// 2.如果为空，表示申请锁成功, 返回true
if (ttl == null) {
return true;
}
// 3.申请锁的耗时如果大于等于最大等待时间，则申请锁失败
time -= System.currentTimeMillis() - current;
if (time <= 0) {
// 通过 promise.trySuccess 设置异步执行的结果为null
// Promise从Uncompleted-->Completed ,通知 Future 异步执行已完成
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
current = System.currentTimeMillis();
/**
* 4.订阅锁释放事件，并通过await方法阻塞等待锁释放，有效的解决了无效的锁申请浪费资源的问题：
* 基于信息量，当锁被其它资源占用时，当前线程通过 Redis 的 channel 订阅锁的释放事件，一旦锁释放会发消息通知待等待的线程进行竞争
* 当 this.await返回false，说明等待时间已经超出获取锁最大等待时间，取消订阅并返回获取锁失败
* 当 this.await返回true，进入循环尝试获取锁
*/
RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);
// await 方法内部是用CountDownLatch来实现阻塞，获取subscribe异步执行的结果（应用了Netty 的 Future）
if (!subscribeFuture.await(time, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
if (!subscribeFuture.cancel(false)) {
subscribeFuture.onComplete((res, e) -> {
if (e == null) {
unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
}
});
}
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
try {
// 计算获取锁的总耗时，如果大于等于最大等待时间，则获取锁失败
time -= System.currentTimeMillis() - current;
if (time <= 0) {
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
/**
* 5.收到锁释放的信号后，在最大等待时间之内，循环一次接着一次的尝试获取锁
* 获取锁成功，则立马返回true，
* 若在最大等待时间之内还没获取到锁，则认为获取锁失败，返回false结束循环
*/while (true) {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
// 再次尝试申请锁
ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
// 成功获取锁则直接返回true结束循环
if (ttl == null) {
return true;
}
// 超过最大等待时间则返回false结束循环，获取锁失败
time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
if (time <= 0) {
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
// 6.阻塞等待锁（通过信号量(共享锁)阻塞,等待解锁消息）：
currentTime = System.currentTimeMillis();
if (ttl >= 0 && ttl < time) {
// 如果剩余时间(ttl)小于wait time ,就在 ttl 时间内，从Entry的信号量获取一个许可(除非被中断或者一直没有可用的许可)。
subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
// 则就在wait time 时间范围内等待可以通过信号量
subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
// 7.更新剩余的等待时间(最大等待时间-已经消耗的阻塞时间)
time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
if (time <= 0) {
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
}
} finally {
// 8.无论是否获得锁,都要取消订阅解锁消息
unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
}
}
private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
// 如果指定了失效时间，就按指定的失效时间执行，然后返回 if (leaseTime != -1) { return tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG); }
// 如果没有指定失效时间(leaseTime=-1)，则默认配置30秒 (getLockWatchdogTimeOut()=30) RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime, commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG); // 加锁完毕之后，启动看门狗线程，定时的延期失效时间(定时任务为 internalLockLeaseTime / 3 毫秒之后执行)
ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
if (e != null) { return; } if (ttlRemaining == null) {
// 启动看门狗任务 scheduleExpirationRenewal(threadId); } }); return ttlRemainingFuture; }
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) { internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime); // 通过lua脚本访问Redis,保证操作的原子性, 以及达到批量操作的效果，提升性能
// KEYS[1] ：表示分布式锁的key
// ARGV[1] ：锁的租约时间（持有锁的有效时间），默认30s；
// ARGV[2] ：获取锁时set的唯一值 value，即UUID:threadId。
return evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
// 如果缓存中的key不存在，则设置唯一标识和超时时间，初始化value=1
// 返回空值 nil ，表示获取锁成功
"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; " +
// 如果key已经存在，并且value也匹配(重入情况)，表示是当前线程持有的锁，则执行 hincrby 命令，重入次数加1，并且设置失效时间
"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; " +
// 如果key已经存在，但是value不匹配，说明锁已经被其他线程持有，通过 pttl 命令获取锁的剩余存活时间并返回，至此获取锁失败 "return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
// 这三个参数分别对应KEYS[1]，ARGV[1]和ARGV[2] Collections.singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId)); }
- unlock方法
调用关系：unlock —> unlockAsync —> unlockInnerAsync，unlockInnerAsync是解锁的核心代码
@Override public RFuture<Void> unlockAsync(long threadId) { RPromise<Void> result = new RedissonPromise<Void>(); RFuture<Boolean> future = unlockInnerAsync(threadId); future.onComplete((opStatus, e) -> {
// 释放锁后取消刷新锁失效时间的调度任务 cancelExpirationRenewal(threadId); if (e != null) { result.tryFailure(e); return; } // 非锁的持有者释放锁时抛出异常 if (opStatus == null) { IllegalMonitorStateException cause = new IllegalMonitorStateException("attempt to unlock lock, "+
+ "not locked by current thread by node id: " + id + " thread-id: " + threadId); result.tryFailure(cause); return; } result.trySuccess(null); }); return result; } // 通过 EVAL 命令执行 Lua 脚本获取锁，保证了原子性
// KEYS[1] ：需要加锁的key，这里需要是字符串类型。
// KEYS[2] ：redis消息的ChannelName,一个分布式锁对应唯一的一个channelName:“redisson_lock__channel__{” + getName() + “}”
// ARGV[1] ：reids消息体，这里只需要一个字节的标记就可以，主要标记redis的key已经解锁，再结合redis的Subscribe，能唤醒其他订阅解锁消息的客户端线程申请锁。
// ARGV[2] ：锁的超时时间，防止死锁
// ARGV[3] ：锁的唯一标识，也就是刚才介绍的 id（UUID.randomUUID()） + “:” + threadId
protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
return evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
// 如果分布式锁存在，但是value不匹配，表示锁已经被其他线程占用，无权释放锁，那么直接返回空值（解铃还须系铃人） "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " + "return nil;" + "end; " +
// 如果value匹配，则就是当前线程占有分布式锁，那么将重入次数减1 "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
// 重入次数减1后的值如果大于0，表示分布式锁有重入过，那么只能更新失效时间，还不能删除 "if (counter > 0) then " + "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " + "return 0; " + "else " +
// 重入次数减1后的值如果为0，这时就可以删除这个KEY，并发布解锁消息，返回1 "redis.call('del', KEYS[1]); " + "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " + "return 1; " + "end; " + "return nil;",
// 这5个参数分别对应KEYS[1]，KEYS[2]，ARGV[1]，ARGV[2]和ARGV[3] Arrays.asList(getName(), getChannelName()), LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId)); }
注意这里有个实际开发过程中，容易出现很容易出现上面第二步异常，非锁的持有者释放锁时抛出异常。
解锁消息通知：
之前加锁的时候源码里写过，如果没获取锁成功，就监听这个锁，监听它什么时候释放，所以解锁的时候，要发出这个消息通知，让其他想获取锁的客户端知道。
public class LockPubSub extends PublishSubscribe<RedissonLockEntry> { public static final Long UNLOCK_MESSAGE = 0L; public static final Long READ_UNLOCK_MESSAGE = 1L; public LockPubSub(PublishSubscribeService service) { super(service); } @Override protected RedissonLockEntry createEntry(RPromise<RedissonLockEntry> newPromise) { return new RedissonLockEntry(newPromise); } @Override protected void onMessage(RedissonLockEntry value, Long message) { /** * 判断是否是解锁消息 */ if (message.equals(UNLOCK_MESSAGE)) { Runnable runnableToExecute = value.getListeners().poll(); if (runnableToExecute != null) { runnableToExecute.run(); } /** * 释放一个信号量，唤醒等待的entry.getLatch().tryAcquire去再次尝试申请锁 */ value.getLatch().release(); } else if (message.equals(READ_UNLOCK_MESSAGE)) { while (true) { /** * 如果还有其他Listeners回调，则也唤醒执行 */ Runnable runnableToExecute = value.getListeners().poll(); if (runnableToExecute == null) { break; } runnableToExecute.run(); } value.getLatch().release(value.getLatch().getQueueLength()); } } }
大体流程图：
特点
-
互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁，也叫唯一性。 -
不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。 -
防误删。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了，即不能误解锁。(业务执行时间过长，超过锁失效时间，锁被释放，第二个线程获取锁，此时第一个线程执行到释放锁代码时，不能删除第二个线程的锁)
-
看门狗机制。延长过期时间（没有设置过期时间的情况，leaseTime=-1，默认失效时间为30秒，启动看门狗线程，定时检查是否需要延长时间scheduleExpirationRenewal)。
-
具有可用性、容错性。只要大多数Redis节点正常运行，客户端就能够获取和释放锁。 - 可重入性。相同线程不需要在等待锁，而是可以直接进行相应操作
- 锁种类多样。可重入锁、公平锁、联锁、红锁、读写锁
- 可阻塞等待。
存在的问题
分布式架构中的CAP理论，分布式系统只能同时满足两个： 一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）
- Redisson分布式锁是AP模式，当锁存在的redis节点宕机，可能会被误判为锁失效，或者没有加锁。（Zookeeper实现的分布式锁，是CP理论）
因为在工作中Redis都是集群部署的，所以要考虑集群节点挂掉的问题。给大家举个例子：
- A客户端请求主节点获取到了锁
- 主节点挂掉了，但是还没把锁的信息同步给其他从节点
- 由于主节点挂了，这时候开始主从切换，从节点成为主节点继续工作，但是新的主节点上，没有A客户端的加锁信息
- 这时候B客户端来加锁，因为目前是一个新的主节点，上面没有其他客户端加锁信息，所以B客户端获取锁成功
- 这时候就存在问题了，A和B两个客户端同时都持有锁，同时在执行代码，那么这时候分布式锁就失效了。
这里大家会有疑问了，为啥官方给出一个分布式锁的实现，却不解决这个问题呢，因为发生这种情况的几率不大，而且解决这个问题的成本有点小高。
-- 解决办法：
- tradoff，分布式锁的redis采用单机部署，分布式锁专用
- RedLock: RedLock算法思想，意思是不能只在一个redis实例上创建锁，应该是在多个redis实例上创建锁，n / 2 + 1，必须在大多数redis节点上都成功创建锁，才能算这个整体的RedLock加锁成功，避免说仅仅在一个redis实例上加锁而带来的问题。
- 如果对锁比较关注，一致性要求比较高，可以使用ZK实现的分布式锁
与Zookeeper实现的分布式锁比较
TODO
总结
- 如果考虑各种网络、宕机等原因，很多问题需要考虑，问题会变的复杂，其实分布式锁的应用场景不多，很多情况可以绕开分布式锁，使用其他方式解决，比如 队列，异步，响应式
- 个人经验：分布式锁的场景，更多的应用是一个操作不能同时多处进行，不能短时间内重复执行，需要幂等操作等场景，比如：防止快速的重复提交，mq与定时任务双线更改状态，防止消息重复消费 等等。这些情况一般使用setNx即可解决
- 所谓的减库存其实也用不到分布式锁
参考：
Redisson实现分布式锁(2)—RedissonLock
