Redisson实现分布式锁原理

背景：

　　redis单机环境下可使用sexNx去实现加锁，通过value值去匹配是否可重入，while循环+随机事件沉默 实现锁等待；但是会产生例如业务可能超过key的过期时间等问题。从而引入redisson集群分布式锁。

一、redisson加锁流程图

　　　　　　　　　　　　

 

 

 

 二、redisson底层原理

　　（1）加锁机制  

　　咱们来看上面那张图，现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个redis cluster集群，他首先会根据hash节点选择一台机器。这里注意，仅仅只是选择一台机器！这点很关键！

　　紧接着，就会发送一段lua脚本到redis上，那段lua脚本如下所示：

　　为啥要用lua脚本呢？ 因为一大坨复杂的业务逻辑，可以通过封装在lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。

　　KEYS[1]代表的是你加锁的那个key，比如说：RLock lock = redisson.getLock("myLock");

　　ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。

       ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID，类似于下面这样：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1

　　如何加锁呢？很简单，用下面的命令：hset myLock    8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1

　                                                         　

 

 　　（2）锁互斥机制

　　那么在这个时候，如果客户端2来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本，会咋样呢？很简单，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，判断一下，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

　　

　　（3）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？ 简单！只要客户端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。

　 （4）可重入加锁机制

　　这时我们来分析一下上面那段lua脚本。第一个if判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了。第二个if判断会成立，因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID，就是客户端1的那个ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：incrby myLock  8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1通过这个命令，对客户端1的加锁次数，累加1。

　                                           　

　　（5）释放锁机制

　　如果执行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。其实说白了，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。然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。一般我们在生产系统中，可以用Redisson框架提供的这个类库来基于redis进行分布式锁的加锁与释放锁。

 　　

　   （6）上述Redis分布式锁的缺点

　　其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例。但是这个过程中一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。此时就会导致多个客户端对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。所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。