分布式锁——Redisson源码篇-RLock（二）

一、复习

场景模拟

初始化

在获取锁的时候，会初始化一些参数，例如commandExecutor leaseTime uuid

• commandExecutor 命令执行器
• leaseTime 持有锁的最大时间，租期

• uuid 客户端的唯一标识

第一次加锁

1. 设置获取到锁的主体，使用线程id作为标识
2. 当未设置leaseTime的时候，也就是代表的锁可以无限持有时间

3. 判断redis中是否已经存在了这个锁
4. 第一次加锁肯定不存在，递增一个lockName为key的hash数据结构里面的一个key为uuid:threadId的元素

{
  "lockName": {
    "uuid:threadId": 1
  }
}
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5. 给设置这个redis key设置一个过期时间 leaseTime，返回一个null
6. 此时，就表明了客户端已经加锁成功了

7. 收到监听加锁结果后，判断条件是ttl == null就表示这个客户端加锁成功
8. 如果锁是有最大持有时长的，就会直接结束整个流程

9. 如果是没有最大持有时长，会启动一个leaseTime/3 后执行的任务，任务会将锁的过期时间重新给设置为leaseTime，这个机制也被称之为watchdog
10. 同时，本地还会维护一个watchdog需要监听的map，也就是每一个加锁成功且需要watchdog去设置过期时间的锁都会被记录在map中

{
  "uuid:lockName": {
    "timeout": timeout object,
    "threadIds": {
      "threadId": 1,
      "counter": number
    }
  }
}
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第二个其他线程来加锁: 互斥锁，锁竞争

1. 获取当前线程的标识 threadId
2. 第二个线程来加锁的时候，会发现一些不同的地方

3. 判断redis中是否已经存在了这个锁
4. 判断redis中这个key是否存在一个key为 uuid:threadId的元素

5. 因为是其他线程，所以也不存在
6. 会获取这个key的有效时间再返回出去

7. 此时i，内部会判断ttl不为空，就会走进一个死循环
8. 在循环内部会去持续的去获取锁

9. 为了提高分布式锁的效率，就是在这个循环的内部是引入了信号量的数据结构的
10. 这个时候，线程就阻塞住了

第三个线程来加锁：可重入锁

1. 获取当前线程的标识threadId
2. 判断redis中是否已经存在了这个锁

3. 判断redis中这个key是否存在一个key为 uuid:threadId的元素
4. 发现第二个条件是满足的

5. 此时，会递增一下redis key的里面uuid:threadId的元素
6. 重置过期时间为leaseTime

7. 返回null，表示加锁成功
8. 维护本地的map的时候，发现已经存在了当前key的元素，就会将里面的conter递增

释放锁

1. 释放锁，其实和加锁的核心流程是类似的
2. 先获取当前线程的threadId

3. 去本地维护的map里，找到这个uuid:locakName删除这个threadId对应的map，如果key中元素threadIds已经是空了，就删除key
4. 判断redis中lockName的key中是否存在一个key为uuid:threadId的元素

5. 正常释放锁的情况下，会将redis中key对应的hash中的元素的值-1
6. 判断递减之后的这个值是否是大于0的

7. 如果大于零，也就是存在重入锁，就会做一个重置过期时间
8. 否则就会直接删除redis key，还发了一个广播消息，不知道干啥的

9. 返回1
10. 本地处理只要返回的不是null就相当于释放锁成功，否则释放锁失败

获取锁后客户端宕机

1. 当获取锁以后，客户端宕机了
2. 此时，在客户端辛勤劳作的watchdog就会死掉

3. 然后，等待redis中key的超时，其他客户端就会获取到锁

二、互斥、可重入、释放锁、锁超时和自动释放

互斥

通过在redis中维护一个hash结构，控制加锁的线程和机器不会重复

• redis性能足够高，能支撑高并发
• hash结构足够灵活

阻塞

如果一个锁获取失败的话，会在本地无限循环来获取锁，锁竞争都处于一个循环执行的状态

• 同时引入了信号量避免并发过高的问题

可重入

可重入锁是为了避免出现死锁的情况，需要的一个特点

通过在redis和本地都维护了一个当前机器threadId的加锁次数

释放锁

本质上，释放锁其实就是加锁的反操作，会递减加锁次数，去删除redis中的key，本地map中的key

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;
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锁超时

就是加锁超时：waitTime

• 获取当前时刻current
• 尝试加锁后，如果加锁成功则直接返回，如果加锁失败则会waitTime减掉这个加锁过程的时间

• 判断是否已经超时了，超时则失败
• 后续会进入一个循环中去持续加锁

• 只要尝试加一次锁，就要去计算一下这个时间

超时锁自动释放

就设置了leaseTime参数

• 不会再去触发watchdog，等待redis中的锁超时后就会自动释放

总结

大图

图比较乱奥，但是应该能大概看得明白，比较核心的组件都画出来了

隐患

本质还是在集群中挑选一个master来加锁，实现了高可用机制，如果master宕机，slave会自动切换为master

如果master刚被写入一个锁，然后就宕机了，还没有被异步写入到slave中，slave就切换成了新的master，这样的话，其他线程就也会就获取锁成功