分布式锁01-使用Redisson实现可重入分布式锁原理

Posted 一枝花算不算浪漫

tags:

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:

  1. 数据库乐观锁

  2. 基于Redis的分布式锁

  3. 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:

  1. 互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能持有锁。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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(-1null);
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

01_redisson watchdog_.png

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:

01_redission 可重入锁实现原理.jpg


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

redis并发读写锁,使用Redisson实现分布式锁

Springboot基于Redisson实现Redis分布式可重入锁案例到源码分析

使用Redisson实现分布式锁

分布式锁02-使用Redisson实现公平锁原理

微服务架构之:Redisson分布式可重入锁原理

Redisson分布式锁学习总结:可重入锁 RedissonLock#unlock 释放锁源码分析