微信公众号：运维开发故事，作者：老郑

Redisson 实现分布式锁的机制如下：
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原理描述

1. 先线程 1 获取锁，如果获取锁成功，那么会开启一个后台线程，每次间隔 10 秒进行续期。
   
2. 并发情况，线程 2 会进行加锁，如果无法获取锁，那么就会进行自旋等待，等待到达一定次数过后，就会进行线程阻塞，并且订阅解锁消息。
   
3. 当线程 1 释放锁之后，会触发 redis 的解锁消息，消息的观察者会观察到然后去唤醒解锁的逻辑，线程 2 继续竞争锁。
   
4. 对于锁的重入，Redisson 是通过 hash 为数据类型的，会存储当前线程的 tid （本质是生成的 uuid 唯一id）.
   

测试代码 下面我们将以一个秒杀的例子来说明：
依赖版本

implementation 'org.redisson:redisson-spring-boot-starter:3.17.0'

测试代码 下面是模拟一个商品秒杀的场景，示例代码如下：

public class RedissonTest {public static void main(String[] args) { //1. 配置部分 Config config = new Config(); String address = "redis://127.0.0.1:6379"; SingleServerConfig serverConfig = config.useSingleServer(); serverConfig.setAddress(address); serverConfig.setDatabase(0); config.setLockWatchdogTimeout(5000); Redisson redisson = (Redisson) Redisson.create(config); RLock rLock = redisson.getLock("goods:1000:1"); //2. 加锁 rLock.lock(); try { System.out.println("todo 逻辑处理 1000000."); } finally { if (rLock.isLocked() && rLock.isHeldByCurrentThread()) { //3. 解锁 rLock.unlock(); } }} }

加锁设计 rLock.lock(); 是加锁的核心代码，我们一起来看看调用栈
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加锁的核心方法是：org.redisson.RedissonLock#tryLockInnerAsync

RFuture tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand command) { return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, command, "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; " + "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; " + "return redis.call('pttl', KEYS[1]); ", Collections.singletonList(getRawName()), unit.toMillis(leaseTime), getLockName(threadId)); }

其实它的本质是调用一段 LUA 脚本进行加锁， 需要注意的是这个地方使用的数据类型是 hash。这里是用 hash 的好处就是可以通过同一个 key 来存储重入的 tid
锁续期设计 锁的续期是在 org.redisson.RedissonLock#tryAcquireAsync方法中调用 scheduleExpirationRenewal实现的。
续期需要注意的是，看门狗是设置在主线程的延迟队列的线程中。
这里的好处就是如果我在一个进程中，同时加了 1000 把锁，我们不需要启动 1000 个子线程去续期，只需要创建 1000 个续期任务对象即可，在到达续期时间才会唤醒续期线程。
tryAcquireAsync 代码如下：

private RFuture tryAcquireAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) { RFuture ttlRemainingFuture; if (leaseTime != -1) { ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG); } else { ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime, internalLockLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG); }CompletionStage f = ttlRemainingFuture.thenApply(ttlRemaining -> { // lock acquired if (ttlRemaining == null) { if (leaseTime != -1) { internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime); } else { // 锁过期时间续期 scheduleExpirationRenewal(threadId); } } return ttlRemaining; }); return new CompletableFutureWrapper<>(f); }

锁续期 scheduleExpirationRenewal代码如下：

protected void scheduleExpirationRenewal(long threadId) { ExpirationEntry entry = new ExpirationEntry(); ExpirationEntry oldEntry = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.putIfAbsent(getEntryName(), entry); if (oldEntry != null) { oldEntry.addThreadId(threadId); } else { entry.addThreadId(threadId); try { renewExpiration(); } finally { if (Thread.currentThread().isInterrupted()) { cancelExpirationRenewal(threadId); } } } }

然后在调用 renewExpiration(); 执行续期逻辑, 其实这里是一个定时任务 + 递归的方式实现续期的，用定时任务的好处就是不用去开 N 个字线程，只需要创建对应的任务对象即可。
备注：如果超级极端的情况下 N 把锁，同时加锁，同时需求。我们可以考虑在锁的有效期上，给它加一个浮动时间比如 100 - 500ms. 这样就能一定程度上避免 （参考的是缓存失效/击穿的解决方案）

private void renewExpiration() { ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName()); if (ee == null) { return; }// 创建延迟任务 Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() { @Override public void run(Timeout timeout) throws Exception { ExpirationEntry ent = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName()); if (ent == null) { return; } Long threadId = ent.getFirstThreadId(); if (threadId == null) { return; }// 真正的续期，调用 LUA 脚本续期 RFuture future = renewExpirationAsync(threadId); future.whenComplete((res, e) -> { if (e != null) { log.error("Can't update lock " + getRawName() + " expiration", e); EXPIRATION_RENEWAL_MAP.remove(getEntryName()); return; }// 如果续期成功 if (res) { // reschedule itself renewExpiration(); } else { cancelExpirationRenewal(null); } }); } }, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS); ee.setTimeout(task); }

这里还有一个小的点，就是续期的时间是 1/3 为什么呢？保证在下次续期的时候锁不过期，如果是 1/2 可能在下次定时任务执行的时候 key 已经过期，如果小于 1/3 会导致频繁续期，任务代价/收益比不高。
renewExpirationAsync方法, 里面还是一段 LUA 脚本，进行重新设置锁的过期时间。

protected RFuture renewExpirationAsync(long threadId) { return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " + "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " + "return 1; " + "end; " + "return 0; ", Collections.singletonList(getRawName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId)); }

锁的自旋重试 org.redisson.RedissonLock#lock(long, java.util.concurrent.TimeUnit, boolean)在执行获取锁失败的时候，会进入重试。其实这里就会执行 18 行以后的 while (true)逻辑

private void lock(long leaseTime, TimeUnit unit, boolean interruptibly) throws InterruptedException { long threadId = Thread.currentThread().getId(); Long ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId); // lock acquired if (ttl == null) { return; }// 订阅锁过期的消息 CompletableFuture future = subscribe(threadId); RedissonLockEntry entry; if (interruptibly) { entry = commandExecutor.getInterrupted(future); } else { entry = commandExecutor.get(future); }try { while (true) { ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId); // lock acquired if (ttl == null) { break; }// waiting for message if (ttl >= 0) { try { // 阻塞锁的超时时间，等锁过期后再尝试加锁 entry.getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS); } catch (InterruptedException e) { if (interruptibly) { throw e; } entry.getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS); } } else { if (interruptibly) { entry.getLatch().acquire(); } else { entry.getLatch().acquireUninterruptibly(); } } } } finally { unsubscribe(entry, threadId); } //get(lockAsync(leaseTime, unit)); }

entry.getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS); 其实这里就是一个间歇性自旋。等到上次锁过期的时间，在唤醒进行抢锁 entry.getLatch().acquire();
订阅锁失效 还有一个逻辑就是

CompletableFuture future = subscribe(threadId);

这里其实是会订阅一个消息，如果解锁过后，会发布解锁的消息。然后再唤醒当前多次竞争锁进入休眠的线程。
解锁设计 rLock.unlock(); 的核心就是释放锁，撤销续期和唤醒在等待加锁的线程（发布解锁成功消息）。
核心方法（解锁）： org.redisson.RedissonLock#unlockInnerAsync

protected RFuture unlockInnerAsync(long threadId) { return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "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]); " + // 发布解锁成功消息 "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " + "return 1; " + "end; " + "return nil; ", Arrays.asList(getRawName(), getChannelName()), LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId)); }

还是 LUA 的执行方式。
撤销锁续期 核心方法 org.redisson.RedissonBaseLock#unlockAsync(long)

@Override public RFuture unlockAsync(long threadId) { // 解锁 RFuture future = unlockInnerAsync(threadId); // 撤销续期 CompletionStage f = future.handle((opStatus, e) -> { cancelExpirationRenewal(threadId); if (e != null) { throw new CompletionException(e); } if (opStatus == null) { IllegalMonitorStateException cause = new IllegalMonitorStateException("attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: " + id + " thread-id: " + threadId); throw new CompletionException(cause); }return null; }); return new CompletableFutureWrapper<>(f); }

解锁成功唤排队线程 在 org.redisson.pubsub.LockPubSub#onMessage中回去唤醒阻塞的线程，让执行前面的锁自旋逻辑，具体代码如下：

@Override protected void onMessage(RedissonLockEntry value, Long message) { if (message.equals(UNLOCK_MESSAGE)) { Runnable runnableToExecute = value.getListeners().poll(); if (runnableToExecute != null) { runnableToExecute.run(); }value.getLatch().release(); } else if (message.equals(READ_UNLOCK_MESSAGE)) { while (true) { Runnable runnableToExecute = value.getListeners().poll(); if (runnableToExecute == null) { break; } runnableToExecute.run(); }value.getLatch().release(value.getLatch().getQueueLength()); } }

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