分布式锁01-使用Redisson实现可重入分布式锁原理
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了分布式锁01-使用Redisson实现可重入分布式锁原理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
前言
主流的分布式锁一般有三种实现方式:
数据库乐观锁
基于Redis的分布式锁
基于ZooKeeper的分布式锁
之前我在博客上写过关于mysql和redis实现分布式锁的具体方案:
https://www.cnblogs.com/wang-meng/p/10226618.html
里面主要是从实现原理出发。
这次【分布式锁】系列文章主要是深入redis客户端reddision源码和zk 这两种分布式锁的实现原理。
可靠性
首先,为了确保分布式锁可用,我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件:
互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能持有锁。
不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁。
具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行,客户端就可以加锁和解锁。
解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端,客户端自己不能把别人加的锁给解了。
Redisson加锁原理
使用起来很简单,配置好maven和连接信息,这里直接看代码实现:
1RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
2
3lock.lock();
4lock.unlock();
redisson具体的执行加锁逻辑都是通过lua脚本来完成的,lua脚本能够保证原子性。
先看下RLock初始化的代码:
1public class Redisson implements RedissonClient {
2
3 @Override
4 public RLock getLock(String name) {
5 return new RedissonLock(connectionManager.getCommandExecutor(), name);
6 }
7}
8
9public class RedissonLock extends RedissonExpirable implements RLock {
10 public RedissonLock(CommandAsyncExecutor commandExecutor, String name) {
11 super(commandExecutor, name);
12 this.commandExecutor = commandExecutor;
13 this.id = commandExecutor.getConnectionManager().getId();
14 this.internalLockLeaseTime = commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout();
15 this.entryName = id + ":" + name;
16}
首先看下RedissonLock
的id返回的是一个UUID对象,每个机器都对应一个自己的id属性,id
值就类似于:"8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586"
接着往后看lock()
的代码实现:
1public class RedissonLock extends RedissonExpirable implements RLock {
2 @Override
3 public void lock() {
4 try {
5 lockInterruptibly();
6 } catch (InterruptedException e) {
7 Thread.currentThread().interrupt();
8 }
9 }
10
11 @Override
12 public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
13 lockInterruptibly(-1, null);
14 }
15
16 @Override
17 public void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
18 // 获取当前线程id
19 long threadId = Thread.currentThread().getId();
20 Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
21 // lock acquired
22 if (ttl == null) {
23 return;
24 }
25
26 RFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);
27 commandExecutor.syncSubscription(future);
28
29 try {
30 while (true) {
31 ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
32 // lock acquired
33 if (ttl == null) {
34 break;
35 }
36
37 // waiting for message
38 if (ttl >= 0) {
39 getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
40 } else {
41 getEntry(threadId).getLatch().acquire();
42 }
43 }
44 } finally {
45 unsubscribe(future, threadId);
46 }
47 }
48
49 <T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
50 internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
51
52 return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
53 "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
54 "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
55 "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
56 "return nil; " +
57 "end; " +
58 "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
59 "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
60 "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
61 "return nil; " +
62 "end; " +
63 "return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
64 Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
65 }
66}
这里省略了一些中间代码,这里主要看tryAcquire()
方法,这里传递的过期时间为-1,然后就是当前的线程id,接着就是核心的lua脚本执行流程,我们来一步步看看是如何执行的:
1"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
2 "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
3 "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
4 "return nil; " +
5"end; " +
KEYS[1]
参数是:“anyLock”ARGV[2]
是:“id + ":" + threadId”
首先用的exists
判断redis中是否存在当前key,如果不存在就等于0,然后执行hset
指令,将“anyLock id:threadId 1”存储到redis中,最终redis存储的数据类似于:
1{
2 "8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1":1
3}
偷偷说一句,最后面的一个1 是为了后面可重入做的计数统计,后面会有讲解到。
接着往下看,然后使用pexpire
设置过期时间,默认使用internalLockLeaseTime
为30s。最后返回为null,即时加锁成功。
Redisson 可重入原理
我们看下锁key存在的情况下,同一个机器同一个线程如何加锁的?
1"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
2 "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
3 "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
4 "return nil; " +
5"end; " +
6"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
ARGV[2]
是:“id + ":" + threadId”
如果同一个机器同一个线程再次来请求,这里就会是1,然后执行hincrby
, hset设置的value+1 变成了2,然后继续设置过期时间。
同理,一个线程重入后,解锁时value - 1
Redisson watchDog原理
如果一个场景:现在有A,B在执行业务,A加了分布式锁,但是生产环境是各种变化的,如果万一A锁超时了,但是A的业务还在跑。而这时由于A锁超时释放,B拿到锁,B执行业务逻辑。这样分布式锁就失去了意义?
所以Redisson 引入了watch dog的概念,当A获取到锁执行后,如果锁没过期,有个后台线程会自动延长锁的过期时间,防止因为业务没有执行完而锁过期的情况。
我们接着来看看具体实现:
1private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {
2 if (leaseTime != -1) {
3 return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
4 }
5 RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
6 ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener<Long>() {
7 @Override
8 public void operationComplete(Future<Long> future) throws Exception {
9 if (!future.isSuccess()) {
10 return;
11 }
12
13 Long ttlRemaining = future.getNow();
14 // lock acquired
15 if (ttlRemaining == null) {
16 scheduleExpirationRenewal(threadId);
17 }
18 }
19 });
20 return ttlRemainingFuture;
21}
当我们tryLockInnerAsync
执行完之后,会添加一个监听器,看看监听器中的具体实现:
1protected RFuture<Boolean> renewExpirationAsync(long threadId) {
2 return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
3 "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
4 "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
5 "return 1; " +
6 "end; " +
7 "return 0;",
8 Collections.<Object>singletonList(getName()),
9 internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
10}
这里面调度任务每隔10s钟执行一次,lua脚本中是续约过期时间,使得当前线程持有的锁不会因为过期时间到了而失效
Redisson 互斥性原理
还是看上面执行加锁的lua脚本,最后会执行到:
1"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
返回锁还有多久时间过期,我们继续接着看代码:
1@Override
2public void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
3 long threadId = Thread.currentThread().getId();
4 Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
5 // 返回ttl说明加锁成功,不为空则是加锁失败
6 if (ttl == null) {
7 return;
8 }
9
10 RFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);
11 commandExecutor.syncSubscription(future);
12
13 try {
14 // 死循环去尝试获取锁
15 while (true) {
16 // 再次尝试加锁
17 ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
18 // 如果ttl=null说明抢占锁成功
19 if (ttl == null) {
20 break;
21 }
22
23 // ttl 大于0,抢占锁失败,这个里面涉及到Semaphore,后续会讲解
24 if (ttl >= 0) {
25 getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
26 } else {
27 getEntry(threadId).getLatch().acquire();
28 }
29 }
30 } finally {
31 unsubscribe(future, threadId);
32 }
33}
Redisson锁释放原理
直接看lua代码:
1protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
2 return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
3 // 判断锁key值是否存在
4 "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
5 "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
6 "return 1; " +
7 "end;" +
8 // 判断当前机器、当前线程id对应的key是否存在
9 "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
10 "return nil;" +
11 "end; " +
12 // 计数器数量-1 可重入锁
13 "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
14 // 如果计数器大于0,说明还在持有锁
15 "if (counter > 0) then " +
16 "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
17 "return 0; " +
18 "else " +
19 // 使用del指令删除key
20 "redis.call('del', KEYS[1]); " +
21 "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
22 "return 1; "+
23 "end; " +
24 "return nil;",
25 Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()), LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
26}
总结
一图总结:
以上是关于分布式锁01-使用Redisson实现可重入分布式锁原理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章