5.Redission

5.1 前文锁问题

基于 setnx 实现的分布式锁存在下面的问题：

重入问题：重入问题是指 获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码块中，可重入锁的意义在于防止死锁，比如 HashTable 这样的代码中，他的方法都是使用 synchronized 修饰的，假如他在一个方法内，调用另一个方法，那么此时如果是不可重入的，不就死锁了吗？所以可重入锁他的主要意义是防止死锁，我们的 synchronized 和 Lock 锁都是可重入的。

不可重试：是指目前的分布式只能尝试一次，我们认为合理的情况是：当线程在获得锁失败后，他应该能再次尝试获得锁。

超时释放：我们在加锁时增加了过期时间，这样的我们可以防止死锁，但是如果卡顿的时间超长，虽然我们采用了 lua 表达式防止删锁的时候，误删别人的锁，但是毕竟没有锁住，有安全隐患

主从一致性： 如果 Redis 提供了主从集群，当我们向集群写数据时，主机需要异步的将数据同步给从机，而万一在同步过去之前，主机宕机了，就会出现死锁问题。

5.2 Redission

Redisson 是一个在 Redis 的基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的 Java 常用对象，还提供了许多分布式服务，其中就包含了各种分布式锁的实现。

Redission 提供了分布式锁的多种多样的功能

5.2.1 快速入门

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.13.6</version>
</dependency>

@Configuration
public class RedissonConfig {@Beanpublic RedissonClient redissonClient(){// 配置Config config = new Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.150.101:6379").setPassword("123321");// 创建RedissonClient对象return Redisson.create(config);}
}

@Resource
private RedissionClient redissonClient;@Test
void testRedisson() throws Exception{//获取锁(可重入)，指定锁的名称RLock lock = redissonClient.getLock("anyLock");//尝试获取锁，参数分别是：获取锁的最大等待时间(期间会重试)，锁自动释放时间，时间单位boolean isLock = lock.tryLock(1,10,TimeUnit.SECONDS);//判断获取锁成功if(isLock){try{System.out.println("执行业务");}finally{//释放锁lock.unlock();}}}

5.2.2 注入 RedissonClient

@Resource
private RedissonClient redissonClient;@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {// 1.查询优惠券SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);// 2.判断秒杀是否开始if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {// 尚未开始return Result.fail("秒杀尚未开始！");}// 3.判断秒杀是否已经结束if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {// 尚未开始return Result.fail("秒杀已经结束！");}// 4.判断库存是否充足if (voucher.getStock() < 1) {// 库存不足return Result.fail("库存不足！");}Long userId = UserHolder.getUser().getId();//创建锁对象 这个代码不用了，因为我们现在要使用分布式锁//SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);//获取锁对象boolean isLock = lock.tryLock();//加锁失败if (!isLock) {return Result.fail("不允许重复下单");}try {//获取代理对象(事务)IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();return proxy.createVoucherOrder(voucherId);} finally {//释放锁lock.unlock();}}

5.3 可重入原理

• 在 Lock 锁中，他是借助于底层的一个 voaltile 的一个 state 变量来记录重入的状态的
  • 比如当前没有人持有这把锁，那么 state=0
  • 假如有人持有这把锁，那么 state=1
  • 如果持有这把锁的人再次持有这把锁
  • 那么 state 就会 +1
  • 如果是对于 synchronized 而言，他在 c 语言代码中会有一个 count
  • 原理和 state 类似，也是重入一次就加一，释放一次就 -1，直到减少成 0 时，表示当前这把锁没有被人持有。
• 在 redission 中，我们的也支持支持可重入锁
  • 在分布式锁中，他采用 hash 结构用来存储锁
  • 其中大 key 表示表示这把锁是否存在
  • 用小 key 表示当前这把锁被哪个线程持有
  • 所以接下来我们一起分析一下当前的这个 lua 表达式
  • 这个地方一共有 3 个参数
    • KEYS[1]：锁名称
    • ARGV[1]：锁失效时间
    • ARGV[2]: id + ":" + threadId; 锁的小 key
  • exists: 判断数据是否存在 name：是 lock 是否存在，如果==0，就表示当前这把锁不存在
  • redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); 此时他就开始往 redis 里边去写数据，写成一个 hash 结构

    Lock{id + ":" + threadId: 1}

  • 如果当前这把锁存在，则第一个条件不满足，再判断
  • redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1
  • 此时需要通过大 key+ 小 key 判断当前这把锁是否是属于自己的，如果是自己的，则进行
  • redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1)
  • 将当前这个锁的 value 进行 +1，redis.call（'pexpire'， KEYS[1]， ARGV[1]）
  • 然后再对其设置过期时间，如果以上两个条件都不满足，则表示当前这把锁抢锁失败，最后返回 pttl，即为当前这把锁的失效时间
  • 如果小伙帮们看了前边的源码，你会发现他会去判断当前这个方法的返回值是否为 null，如果是 null，则对应则前两个 if 对应的条件，退出抢锁逻辑，如果返回的不是 null，即走了第三个分支，在源码处会进行 while（true） 的自旋抢锁。

5.4 重试和 WatchDog

抢锁过程中，获得当前线程，通过 tryAcquire 进行抢锁，该抢锁逻辑和之前逻辑相同

1. 1. 先判断当前这把锁是否存在，如果不存在，插入一把锁，返回 null
2. 2. 判断当前这把锁是否是属于当前线程，如果是，则返回 null

所以如果返回是 null，则代表着当前这哥们已经抢锁完毕，或者可重入完毕，但是如果以上两个条件都不满足，则进入到第三个条件，返回的是锁的失效时间，同学们可以自行往下翻一点点，你能发现有个 while（true） 再次进行 tryAcquire 进行抢锁

long threadId = Thread.currentThread().getId();
Long ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {return;
}

接下来会有一个条件分支，因为 lock 方法有重载方法，一个是带参数，一个是不带参数，如果带带参数传入的值是 -1，如果传入参数，则 leaseTime 是他本身，所以如果传入了参数，此时 leaseTime！= -1 则会进去抢锁，抢锁的逻辑就是之前说的那三个逻辑

if (leaseTime != -1) {return tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
}

如果是没有传入时间，则此时也会进行抢锁，而且抢锁时间是默认看门狗时间 commandExecutor.getConnectionManager（）。getCfg().getLockWatchdogTimeout()

ttlRemainingFuture.onComplete（（ttlRemaining， e） 这句话相当于对以上抢锁进行了监听，也就是说当上边抢锁完毕后，此方法会被调用，具体调用的逻辑就是去后台开启一个线程，进行续约逻辑，也就是看门狗线程

RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime,commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(),TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {if (e != null) {return;}// lock acquiredif (ttlRemaining == null) {scheduleExpirationRenewal(threadId);}
});
return ttlRemainingFuture;

此逻辑就是续约逻辑，注意看 commandExecutor.getConnectionManager（）。newTimeout（）此方法

Method（**new** TimerTask（） {}，参数 2，参数 3）

指的是：通过参数 2，参数 3 去描述什么时候去做参数 1 的事情，现在的情况是：10s 之后去做参数一的事情

因为锁的失效时间是 30s，当 10s 之后，此时这个 timeTask 就触发了，他就去进行续约，把当前这把锁续约成 30s，如果操作成功，那么此时就会递归调用自己，再重新设置一个 timeTask（），于是再过 10s 后又再设置一个 timerTask，完成不停的续约

那么大家可以想一想，假设我们的线程出现了宕机他还会续约吗？当然不会，因为没有人再去调用 renewExpiration 这个方法，所以等到时间之后自然就释放了。

private void renewExpiration() {ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());if (ee == null) {return;}Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {@Overridepublic 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;}RFuture<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);future.onComplete((res, e) -> {if (e != null) {log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", e);return;}if (res) {// reschedule itselfrenewExpiration();}});}}, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);ee.setTimeout(task);
}

5.5 MutiLock 原理

为了提高 redis 的可用性，我们会搭建集群或者主从，现在以主从为例

此时我们去写命令，写在主机上，主机会将数据同步给从机，但是假设在主机还没有来得及把数据写入到从机去的时候，此时主机宕机，哨兵会发现主机宕机，并且选举一个 slave 变成 master，而此时新的 master 中实际上并没有锁信息，此时锁信息就已经丢掉了。

了解决这个问题，redission 提出来了 MutiLock 锁，使用这把锁咱们就不使用主从了，每个节点的地位都是一样的，这把锁加锁的逻辑需要写入到每一个主丛节点上，只有所有的服务器都写入成功，此时才是加锁成功，假设现在某个节点挂了，那么他去获得锁的时候，只要有一个节点拿不到，都不能算是加锁成功，就保证了加锁的可靠性。

那么 MutiLock 加锁原理是什么呢？笔者画了一幅图来说明

当我们去设置了多个锁时，redission 会将多个锁添加到一个集合中，然后用 while 循环去不停去尝试拿锁，但是会有一个总共的加锁时间，这个时间是用需要加锁的个数 \* 1500ms，假设有 3 个锁，那么时间就是 4500ms，假设在这 4500ms 内，所有的锁都加锁成功，那么此时才算是加锁成功，如果在 4500ms 有线程加锁失败，则会再次去进行重试。