前言
前面已经学习了Redission可重入锁以及公平锁的原理，接着看看Redission是如何来实现RedLock的。
RedLock原理
RedLock是基于redis实现的分布式锁，它能够保证以下特性：
- 互斥性：在任何时候，只能有一个客户端能够持有锁；避免死锁：
- 当客户端拿到锁后，即使发生了网络分区或者客户端宕机，也不会发生死锁；（利用key的存活时间）
- 容错性：只要多数节点的redis实例正常运行，就能够对外提供服务，加锁或者释放锁；
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。
这里附上一个前几天对RedLock解析比较透彻的文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/gOYWLg3xYt4OhS46woN_Lg
Redisson实现原理
Redisson中有一个MultiLock的概念，可以将多个锁合并为一个大锁，对一个大锁进行统一的申请加锁以及释放锁
而Redisson中实现RedLock就是基于MultiLock 去做的，接下来就具体看看对应的实现吧
RedLock使用案例
先看下官方的代码使用：
(https://github.com/redisson/redisson/wiki/8.-distributed-locks-and-synchronizers#84-redlock)
1RLock lock1 = redisson1.getLock("lock1");
2RLock lock2 = redisson2.getLock("lock2");
3RLock lock3 = redisson3.getLock("lock3");
4
5RLock redLock = anyRedisson.getRedLock(lock1, lock2, lock3);
6
7// traditional lock method
8redLock.lock();
9
10// or acquire lock and automatically unlock it after 10 seconds
11redLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
12
13// or wait for lock aquisition up to 100 seconds
14// and automatically unlock it after 10 seconds
15boolean res = redLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
16if (res) {
17 try {
18 ...
19 } finally {
20 redLock.unlock();
21 }
22}
这里是分别对3个redis实例加锁，然后获取一个最后的加锁结果。
RedissonRedLock实现原理
上面示例中使用redLock.lock()或者tryLock()最终都是执行RedissonRedLock中方法。
RedissonRedLock 继承自RedissonMultiLock， 实现了其中的一些方法：
1public class RedissonRedLock extends RedissonMultiLock {
2 public RedissonRedLock(RLock... locks) {
3 super(locks);
4 }
5
6 /**
7 * 锁可以失败的次数，锁的数量-锁成功客户端最小的数量
8 */
9 @Override
10 protected int failedLocksLimit() {
11 return locks.size() - minLocksAmount(locks);
12 }
13
14 /**
15 * 锁的数量 / 2 + 1，例如有3个客户端加锁，那么最少需要2个客户端加锁成功
16 */
17 protected int minLocksAmount(final List<RLock> locks) {
18 return locks.size()/2 + 1;
19 }
20
21 /**
22 * 计算多个客户端一起加锁的超时时间，每个客户端的等待时间
23 * remainTime默认为4.5s
24 */
25 @Override
26 protected long calcLockWaitTime(long remainTime) {
27 return Math.max(remainTime / locks.size(), 1);
28 }
29
30 @Override
31 public void unlock() {
32 unlockInner(locks);
33 }
34
35}
看到locks.size()/2 + 1 ，例如我们有3个客户端实例，那么最少2个实例加锁成功才算分布式锁加锁成功。
接着我们看下lock()的具体实现
RedissonMultiLock实现原理
1public class RedissonMultiLock implements Lock {
2
3 final List<RLock> locks = new ArrayList<RLock>();
4
5 public RedissonMultiLock(RLock... locks) {
6 if (locks.length == 0) {
7 throw new IllegalArgumentException("Lock objects are not defined");
8 }
9 this.locks.addAll(Arrays.asList(locks));
10 }
11
12 public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
13 long newLeaseTime = -1;
14 if (leaseTime != -1) {
15 // 如果等待时间设置了，那么将等待时间 * 2
16 newLeaseTime = unit.toMillis(waitTime)*2;
17 }
18
19 // time为当前时间戳
20 long time = System.currentTimeMillis();
21 long remainTime = -1;
22 if (waitTime != -1) {
23 remainTime = unit.toMillis(waitTime);
24 }
25 // 计算锁的等待时间，RedLock中：如果remainTime=-1，那么lockWaitTime为1
26 long lockWaitTime = calcLockWaitTime(remainTime);
27
28 // RedLock中failedLocksLimit即为n/2 + 1
29 int failedLocksLimit = failedLocksLimit();
30 List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList<RLock>(locks.size());
31 // 循环每个redis客户端，去获取锁
32 for (ListIterator<RLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {
33 RLock lock = iterator.next();
34 boolean lockAcquired;
35 try {
36 // 调用tryLock方法去获取锁，如果获取锁成功，则lockAcquired=true
37 if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {
38 lockAcquired = lock.tryLock();
39 } else {
40 long awaitTime = Math.min(lockWaitTime, remainTime);
41 lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
42 }
43 } catch (Exception e) {
44 lockAcquired = false;
45 }
46
47 // 如果获取锁成功，将锁加入到list集合中
48 if (lockAcquired) {
49 acquiredLocks.add(lock);
50 } else {
51 // 如果获取锁失败，判断失败次数是否等于失败的限制次数
52 // 比如，3个redis客户端，最多只能失败1次
53 // 这里locks.size = 3, 3-x=1，说明只要成功了2次就可以直接break掉循环
54 if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {
55 break;
56 }
57
58 // 如果最大失败次数等于0
59 if (failedLocksLimit == 0) {
60 // 释放所有的锁，RedLock加锁失败
61 unlockInner(acquiredLocks);
62 if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {
63 return false;
64 }
65 failedLocksLimit = failedLocksLimit();
66 acquiredLocks.clear();
67 // 重置迭代器 重试再次获取锁
68 while (iterator.hasPrevious()) {
69 iterator.previous();
70 }
71 } else {
72 // 失败的限制次数减一
73 // 比如3个redis实例，最大的限制次数是1，如果遍历第一个redis实例，失败了，那么failedLocksLimit会减成0
74 // 如果failedLocksLimit就会走上面的if逻辑，释放所有的锁，然后返回false
75 failedLocksLimit--;
76 }
77 }
78
79 if (remainTime != -1) {
80 remainTime -= (System.currentTimeMillis() - time);
81 time = System.currentTimeMillis();
82 if (remainTime <= 0) {
83 unlockInner(acquiredLocks);
84 return false;
85 }
86 }
87 }
88
89 if (leaseTime != -1) {
90 List<RFuture<Boolean>> futures = new ArrayList<RFuture<Boolean>>(acquiredLocks.size());
91 for (RLock rLock : acquiredLocks) {
92 RFuture<Boolean> future = rLock.expireAsync(unit.toMillis(leaseTime), TimeUnit.MILLISECONDS);
93 futures.add(future);
94 }
95
96 for (RFuture<Boolean> rFuture : futures) {
97 rFuture.syncUninterruptibly();
98 }
99 }
100
101 return true;
102 }
103}
核心代码都已经加了注释，实现原理其实很简单，基于RedLock思想，遍历所有的Redis客户端，然后依次加锁，最后统计成功的次数来判断是否加锁成功。
申明
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