为什么推荐用Redisson实现分布式锁，看完直呼好好好

青石路
2,371 阅读11分钟

开心一刻

一男人站在楼顶准备跳楼，楼下有个劝解员拿个喇叭准备劝解
劝解员：兄弟，别跳
跳楼人：我不想活了
劝解员：你想想你媳妇
跳楼人：媳妇跟人跑了
劝解员：你还有兄弟
跳楼人：就是跟我兄弟跑的
劝解员：你想想你家孩子
跳楼人：孩子是他俩的
劝解员：死吧，妈的，你活着也没啥意义了

开心一刻

写在前面

关于锁，相信大家都不陌生，一般我们用其在多线程环境中控制对共享资源的并发访问；单服务下，用 JDK 中的 synchronized 或 Lock 的实现类可实现对共享资源的并发访问，分布式服务下，JDK 中的锁就显得力不从心了，分布式锁也就应运而生了；分布式锁的实现方式有很多，常见的有如下几种

  1. 基于 MySQL，利用行级悲观锁（select ... for update）
  2. 基于 Redis，利用其 （setnx + expire） 或 set
  3. 基于 Zookeeper，利用其临时目录和事件回调机制　　　

本文不讲这些，网上资料很多，感兴趣的小伙伴自行去查阅；本文的重点是基于 Redis 的 Redisson，从源码的角度来看看为什么推荐用 Redisson 来实现分布式锁；推荐大家先去看看

搞懂了 Redis 的订阅、发布与Lua，Redisson的加锁原理就好理解了

有助于理解后文

分布式锁特点

可以类比 JDK 中的锁

  1. 互斥

    不仅要保证同个服务中不同线程的互斥，还需要保证不同服务间、不同线程的互斥；如何处理互斥，是自旋、还是阻塞 ，还是其他 ？

  2. 超时

    锁超时设置，防止程序异常奔溃而导致锁一直存在，后续同把锁一直加不上

  3. 续期

    程序具体执行的时长无法确定，所以过期时间只能是个估值，那么就不能保证程序在过期时间内百分百能运行完，所以需要进行锁续期，保证业务是在加锁的情况下完成的

  4. 可重入

    可重入锁又名递归锁，是指同一个线程在外层方法已经获得锁，再进入该线程的中层或内层方法会自动获取锁；简单点来说，就是同个线程可以反复获取同一把锁

  5. 专一释放

    通俗点来讲：谁加的锁就只有它能释放这把锁；为什么会出现这种错乱释放的问题了，举个例子就理解了

    线程 T1 对资源 lock_zhangsan 加了锁，由于某些原因，业务还未执行完，锁已经过期自动释放了，此时线程 T2 对资源 lock_zhangsan 加锁成功，T2 还在执行业务的过程中，T1 业务执行完后释放资源 lock_zhangsan 的锁，结果把 T2 加的锁给释放了

  6. 公平与非公平

    公平锁：多个线程按照申请锁的顺序去获得锁，所有线程都在队列里排队，这样就保证了队列中的第一个先得到锁

    非公平锁：多个线程不按照申请锁的顺序去获得锁，而是同时直接去尝试获取锁

    JDK 中的 ReentrantLock 就有公平和非公平两种实现，有兴趣的可以去看看它的源码；多数情况下用的是非公平锁，但有些特殊情况下需要用公平锁

你们可能会有这样的疑问

引入一个简单的分布式锁而已，有必要考虑这么多吗？

虽然绝大部分情况下，我们的程序都是在跑正常流程，但不能保证异常情况 100% 跑不到，出于健壮性考虑，异常情况都需要考虑到；下面我们就来看看 Redisson 是如何实现这些特点的

Redisson实现分布式锁

关于 Redisson，更多详细信息可查看官方文档，它提供了非常丰富的功能，分布式锁 只是其中之一；我们基于 Redisson 3.13.6，来看看分布式锁的实现

  1. 先将 Redis 信息配置给 Redisson，创建出 RedissonClient 实例

    Redis 的部署方式不同，Redisson 配置模式也会不同，详细信息可查看：Configuration，我们就以最简单的 Single mode 来配置

    @Before
public void before() {
    Config config = new Config();
    config.useSingleServer()
            .setAddress("redis://192.168.1.110:6379");
    redissonClient = Redisson.create(config);
}

  2. 通过 RedissonClient 实例获取锁

    RedissonClient 实例创建出来后，就可以通过它来获取锁

    /**
 * 多线程
 * @throws Exception
 */
@Test
public void multiLock() throws Exception {

    RLock testLock = redissonClient.getLock("multi_lock");
    int count = 5;
    CountDownLatch latch = new CountDownLatch(count);

    for (int i=1; i<=count; i++) {
        new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println("线程 " + Thread.currentThread().getName() + " 尝试获取锁");
                testLock.lock();
                System.out.println(String.format("线程 %s 获取到锁, 执行业务中...", Thread.currentThread().getName()));
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(String.format("线程 %s 业务执行完成", Thread.currentThread().getName()));
                latch.countDown();
            } finally {
                testLock.unlock();
                System.out.println(String.format("线程 %s 释放锁完成", Thread.currentThread().getName()));
            }
        }, "t" + i).start();
    }

    latch.await();
    System.out.println("结束");
}

    完整示例代码：redisson-demo

用 Redisson 实现分布式锁就是这么简单，但光会使用肯定是不够的，我们还得知道其底层实现原理

知其然，并知其所以然！

那如何知道其原理呢？当然是看其源码实现

客户端创建

客服端的创建过程中，会生成一个 id 作为唯一标识，用以区分分布式下不同节点中的客户端

client

id 值就是一个 UUID，客户端启动时生成；至于这个 id 有什么用，大家暂且在脑中留下这个疑问，我们接着往下看

锁获取

我们从 lock 开始跟源码

lock

最终会来到有三个参数的 lock 方法

private void lock(long leaseTime, TimeUnit unit, boolean interruptibly) throws InterruptedException {
    long threadId = Thread.currentThread().getId();
    
    // 尝试获取锁；ttl为null表示锁获取成功; ttl不为null表示获取锁失败，其值为其他线程占用该锁的剩余时间
    Long ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);
    // lock acquired
    if (ttl == null) {
        return;
    }

    // 锁被其他线程占用而获取失败,使用redis的发布订阅功能来等待锁的释放通知，而非自旋监测锁的释放
    RFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);
    
    // 当前线程会阻塞，直到锁被释放时当前线程被唤醒（有超时等待，默认 7.5s，而不会一直等待）
    // 持有锁的线程释放锁之后，redis会发布消息，所有等待该锁的线程都会被唤醒，包括当前线程
    if (interruptibly) {
        commandExecutor.syncSubscriptionInterrupted(future);
    } else {
        commandExecutor.syncSubscription(future);
    }

    try {
        while (true) {
            // 尝试获取锁；ttl为null表示锁获取成功; ttl不为null表示获取锁失败，其值为其他线程占用该锁的剩余时间
            ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);
            // lock acquired
            if (ttl == null) {
                break;
            }

            // waiting for message
            if (ttl >= 0) {
                try {
                    // future.getNow().getLatch() 返回的是 Semaphore 对象，其初始许可证为 0，以此来控制线程获取锁的顺序
                    // 通过 Semaphore 控制当前服务节点竞争锁的线程数量
                    future.getNow().getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
                } catch (InterruptedException e) {
                    if (interruptibly) {
                        throw e;
                    }
                    future.getNow().getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
                }
            } else {
                if (interruptibly) {
                    future.getNow().getLatch().acquire();
                } else {
                    future.getNow().getLatch().acquireUninterruptibly();
                }
            }
        }
    } finally {
        // 退出锁竞争(锁获取成功或者放弃获取锁),则取消锁的释放订阅
        unsubscribe(future, threadId);
    }
//        get(lockAsync(leaseTime, unit));
}

主要三个点：尝试获取锁、订阅、取消订阅

  1. 尝试获取锁

    尝试获取锁

    尝试获取锁主要做了两件事：1、尝试获取锁，2、锁续期；尝试获取锁主要涉及到一段 Lua 代码

    尝试获取锁Lua脚本

    结合 搞懂了 Redis 的订阅、发布与Lua，Redisson的加锁原理就好理解了 来看这段 Lua 脚本，还是很好理解的

    1. 用 exists 判断 key 不存在，则用 hash 结构来存放锁，key = 资源名，field = uuid + : + threadId，value 自增 1；设置锁的过期时间（默认是 lockWatchdogTimeout = 30 * 1000 毫秒），并返回 nil

    2. 用 hexists 判断 field = uuid + : + threadId 存在，则该 field 的 value 自增 1，并重置过期时间，最后返回 nil

      这里相当于实现了锁的重入

    3. 上面两种情况都不满足，则说明锁被其他线程占用了，直接返回锁的过期时间

    给你们提个问题

    为什么 field = uuid + : + threadId，而不是 field = threadId

    友情提示：从多个服务（也就是多个 Redisson 客户端）来考虑

    这个问题想清楚了，那么前面提到的：在 Redisson 客户端创建的过程中生成的 id（一个随机的 uuid 值），它的作用也就清楚了

    尝试获取锁成功之后，会启动一个定时任务（即 WatchDog，亦称 看门狗）实现锁续期，也涉及到一段 Lua 脚本

    看门狗Lua

    这段脚本很简单，相信你们都能看懂

    默认情况下，锁的过期时间是 30s，锁获取成功之后每隔 10s 进行一次锁续期，重置过期时间成 30s

    若锁已经被释放了，则定时任务也会停止，不会再续期

  2. 订阅

    订阅

    获取锁的过程中，尝试获取锁失败（锁被其他线程锁占有），则会完成对该锁频道的订阅，订阅过程中线程会阻塞；持有锁的线程释放锁时会向锁频道发布消息，订阅了该锁频道的线程会被唤醒，继续去获取锁，

    给你们提个问题

    如果持有锁的线程意外停止了，未向锁频道发布消息，那订阅了锁频道的线程该如何唤醒

    Redisson 其实已经考虑到了，提供了超时机制来处理

    锁频道超时机制

    默认超时时长 = 3000 + 1500 * 3 = 7500 毫秒

    再给你们提个问题

    为什么要用 Redis 的发布订阅

    如果我们不用 Redis 的发布订阅，我们该如何实现，自旋？自旋有什么缺点？ 自旋频率难以掌控，太高会增大 CPU 的负担，太低会不及时（锁都释放半天了才检测到）；可以类比 生产者与消费者 来考虑这个问题

  3. 取消订阅

    有订阅，肯定就有取消订阅；当阻塞的线程被唤醒并获取到锁时需要取消对锁频道的订阅，当然，取消获取锁的线程也需要取消对锁频道的订阅

    取消订阅

    比较好理解，就是取消当前线程对锁频道的订阅

锁释放

我们从 unlock 开始

unlock

代码比较简单，我们继续往下跟

unlock_跟源码

主要有两点：释放锁 和 取消续期定时任务

  1. 释放锁

    重点在于一个 Lua 脚本

    释放锁Lua脚本

    我们把参数具象化，脚本就好理解了

    KEYS[1] = 锁资源，KEYS[2] = 锁频道

    ARGV[1] = 锁频道消息类型，ARGV[2] = 过期时间，ARGV[3] = uuid + : + threadId

    1. 如果当前线程未持有锁，直接返回 nil

    2. hash 结构的 field 的 value 自减 1，counter = 自减后的 value 值

      如果 counter > 0，表示线程重入了，重置锁的过期时间，返回 0

      如果 counter <= 0，删除锁，并对锁频道发布锁释放消息（频道订阅者则可收到消息，然后唤醒线程去获取锁），返回 1

    3. 上面 1、2 都不满足，则直接返回 nil

    两个细节：1、重入锁的释放，2、锁彻底释放后的消息发布

  2. 取消续期定时任务

    取消续期定时任务

    比较简单，没什么好说的

    总结

    我们从分布式锁的特点出发，来总结下 Redisson 是如何实现这些特点的

    1. 互斥

      Redisson 采用 hash 结构来存锁资源，通过 Lua 脚本对锁资源进行操作，保证线程之间的互斥；互斥之后，未获取到锁的线程会订阅锁频道，然后进入一定时长的阻塞

    2. 超时

      有超时设置，给 hash 结构的 key 加上过期时间，默认是 30s

    3. 续期

      线程获取到锁之后会开启一个定时任务（watchdog 即 看门狗），每隔一定时间（默认 10s）重置 key 的过期时间

    4. 可重入

      通过 hash 结构解决，key 是锁资源，field（值：uuid + : + threadId） 是持有锁的线程，value 表示重入次数

    5. 专一释放

      通过 hash 结构解决，field 中存放了线程信息，释放的时候就能够知道是不是当前线程加上的锁，是才能够进行锁释放

    6. 公平与非公平

      由你们在评论区补充

avatar
文章
阅读
粉丝