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​编辑Redis实现全局唯一Id

测试类

关于countdownlatch

添加优惠卷

实现秒杀下单

 库存超卖问题分析

优惠券秒杀-一人一单

​编辑

分布式锁

基本原理和实现方式对比

 Redis分布式锁的实现核心思路

实现分布式锁版本一 

 Redis分布式锁误删情况说明

解决Redis分布式锁误删问题

分布式锁的原子性问题

​编辑 Lua脚本解决多条命令原子性问题

利用Java代码调用Lua脚本改造分布式锁

分布式锁-redission

 分布式锁-Redission快速入门

分布式锁-redission可重入锁原理

分布式锁-redission锁重试和WatchDog机制

---

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性

为了增加ID的安全性，我们可以不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其它信息：

Redis实现全局唯一Id

@Component
public class RedisIdWorker {/*** 开始时间戳*/private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;/*** 序列号的位数*/private static final int COUNT_BITS = 32;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}public long nextId(String keyPrefix) {// 1.生成时间戳LocalDateTime now = LocalDateTime.now();long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;// 2.生成序列号// 2.1.获取当前日期，精确到天String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));// 2.2.自增长long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);// 3.拼接并返回return timestamp << COUNT_BITS | count;}
}

测试类

关于countdownlatch

countdownlatch名为信号枪：主要的作用是同步协调在多线程的等待于唤醒问题

我们如果没有CountDownLatch ，那么由于程序是异步的，当异步程序没有执行完时，主线程就已经执行完了，然后我们期望的是分线程全部走完之后，主线程再走，所以我们此时需要使用到CountDownLatch

CountDownLatch 中有两个最重要的方法

1. countDown
2. await

        await 方法 是阻塞方法，我们担心分线程没有执行完时，main线程就先执行，所以使用await可以让main线程阻塞，那么什么时候main线程不再阻塞呢？当CountDownLatch 内部维护的 变量变为0时，就不再阻塞，直接放行，那么什么时候CountDownLatch 维护的变量变为0 呢，我们只需要调用一次countDown ，内部变量就减少1，我们让分线程和变量绑定， 执行完一个分线程就减少一个变量，当分线程全部走完，CountDownLatch 维护的变量就是0，此时await就不再阻塞，统计出来的时间也就是所有分线程执行完后的时间。

@Test
void testIdWorker() throws InterruptedException {CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);Runnable task = () -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {long id = redisIdWorker.nextId("order");System.out.println("id = " + id);}latch.countDown();};long begin = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 300; i++) {es.submit(task);//这个循环将任务task提交到一个ExecutorService（通常是线程池）中执行。循环执行300次，//因此会创建300个线程来生成订单ID。}latch.await();long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("time = " + (end - begin));
}
/*
这段代码通过并发执行多个线程，每个线程生成一系列订单ID，然后等待所有线程完成。
最后，它计算并打印出总体测试的执行时间，以评估生成订单ID的性能。此测试用例旨在
测试redisIdWorker的性能，特别是在并发情况下生成订单ID的效率。测试结果可以用来
评估系统在高负载情况下的性能表现。
*/

添加优惠卷

实现秒杀下单

秒杀下单应该思考的内容：

下单时需要判断两点：

• 秒杀是否开始或结束，如果尚未开始或已经结束则无法下单
• 库存是否充足，不足则无法下单

下单核心逻辑分析：

        当用户开始进行下单，我们应当去查询优惠卷信息，查询到优惠卷信息，判断是否满足秒杀条件，比如时间是否充足，如果时间充足，则进一步判断库存是否足够，如果两者都满足，则扣减库存，创建订单，然后返回订单id，如果有一个条件不满足则直接结束。

VoucherOrderServiceImpl

@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！");}//5，扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock= stock -1").eq("voucher_id", voucherId).update();if (!success) {//扣减库存return Result.fail("库存不足！");}//6.创建订单VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 6.1.订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 6.2.用户idLong userId = UserHolder.getUser().getId();voucherOrder.setUserId(userId);// 6.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);return Result.ok(orderId);}

 库存超卖问题分析

        假设线程1过来查询库存，判断出来库存大于1，正准备去扣减库存，但是还没有来得及去扣减，此时线程2过来，线程2也去查询库存，发现这个数量一定也大于1，那么这两个线程都会去扣减库存，最终多个线程相当于一起去扣减库存，此时就会出现库存的超卖问题。

悲观锁：

        悲观锁可以实现对于数据的串行化执行，比如syn，和lock都是悲观锁的代表，同时，悲观锁中又可以再细分为公平锁，非公平锁，可重入锁，等等

乐观锁：

        乐观锁：会有一个版本号，每次操作数据会对版本号+1，再提交回数据时，会去校验是否比之前的版本大1 ，如果大1 ，则进行操作成功，这套机制的核心逻辑在于，如果在操作过程中，版本号只比原来大1 ，那么就意味着操作过程中没有人对他进行过修改，他的操作就是安全的，如果不大1，则数据被修改过，当然乐观锁还有一些变种的处理方式比如cas

优惠券秒杀-一人一单

需求：修改秒杀业务，要求同一个优惠券，一个用户只能下一单

初步代码：增加一人一单逻辑

@Transactional
public synchronized Result createVoucherOrder(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 5.1.查询订单int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();// 5.2.判断是否存在if (count > 0) {// 用户已经购买过了return Result.fail("用户已经购买过一次！");}// 6.扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0.update();if (!success) {// 扣减失败return Result.fail("库存不足！");}// 7.创建订单VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 7.1.订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 7.2.用户idvoucherOrder.setUserId(userId);// 7.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);// 7.返回订单idreturn Result.ok(orderId);
}

        但是这样添加锁，锁的粒度太粗了，在使用锁过程中，控制锁粒度 是一个非常重要的事情，因为如果锁的粒度太大，会导致每个线程进来都会锁住，所以我们需要去控制锁的粒度，以下这段代码需要修改为： intern() 这个方法是从常量池中拿到数据，如果我们直接使用userId.toString() 他拿到的对象实际上是不同的对象，new出来的对象，我们使用锁必须保证锁必须是同一把，所以我们需要使用intern()方法

@Transactional
public  Result createVoucherOrder(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();synchronized(userId.toString().intern()){// 5.1.查询订单int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();// 5.2.判断是否存在if (count > 0) {// 用户已经购买过了return Result.fail("用户已经购买过一次！");}// 6.扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0.update();if (!success) {// 扣减失败return Result.fail("库存不足！");}// 7.创建订单VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 7.1.订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 7.2.用户idvoucherOrder.setUserId(userId);// 7.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);// 7.返回订单idreturn Result.ok(orderId);}
}

        但是以上代码还是存在问题，问题的原因在于当前方法被spring的事务控制，如果你在方法内部加锁，可能会导致当前方法事务还没有提交，但是锁已经释放也会导致问题，所以我们选择将当前方法整体包裹起来，确保事务不会出现问题：如下：

在seckillVoucher 方法中，添加以下逻辑，这样就能保证事务的特性，同时也控制了锁的粒度

（在调用处上锁）

但是以上做法依然有问题，因为你调用的方法，其实是this.的方式调用的，事务想要生效，还得利用代理来生效，所以这个地方，我们需要获得原始的事务对象， 来操作事务

分布式锁

基本原理和实现方式对比

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁，只要大家使用的是同一把锁，那么我们就能锁住线程，不让线程进行，让程序串行执行，这就是分布式锁的核心思路

Mysql：mysql本身就带有锁机制，但是由于mysql性能本身一般，所以采用分布式锁的情况下，其实使用mysql作为分布式锁比较少见

Redis：redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式，现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁，利用setnx这个方法，如果插入key成功，则表示获得到了锁，如果有人插入成功，其他人插入失败则表示无法获得到锁，利用这套逻辑来实现分布式锁

Zookeeper：zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案，由于本套视频并不讲解zookeeper的原理和分布式锁的实现，所以不过多阐述

 Redis分布式锁的实现核心思路

        我们利用redis 的setNx 方法，当有多个线程进入时，我们就利用该方法，第一个线程进入时，redis 中就有这个key 了，返回了1，如果结果是1，则表示他抢到了锁，那么他去执行业务，然后再删除锁，退出锁逻辑，没有抢到锁的哥们，等待一定时间后重试即可 

实现分布式锁版本一 

加锁逻辑

锁的基本接口

SimpleRedisLock

        利用setnx方法进行加锁，同时增加过期时间，防止死锁，此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性

private String name;//业务名称
private static final String KEY_PREFIX="lock:"
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {// 获取线程标示String threadId = Thread.currentThread().getId()// 获取锁Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);//setIfAbsent 因为需要nx ex操作 nx是互斥，ex是超时//KEY_PREFIX + name是key//threadId 是valuereturn Boolean.TRUE.equals(success);
}

释放锁逻辑

SimpleRedisLock

public void unlock() {//通过del删除锁stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
}

业务代码

 @Overridepublic 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(新增代码)SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);//获取锁对象boolean isLock = lock.tryLock(1200);//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();}}

 Redis分布式锁误删情况说明

逻辑说明：

        持有锁的线程在锁的内部出现了阻塞，导致他的锁自动释放，这时其他线程，线程2来尝试获得锁，就拿到了这把锁，然后线程2在持有锁执行过程中，线程1反应过来，继续执行，而线程1执行过程中，走到了删除锁逻辑，此时就会把本应该属于线程2的锁进行删除，这就是误删别人锁的情况说明

解决方案：

        解决方案就是在每个线程释放锁的时候，去判断一下当前这把锁是否属于自己，如果属于自己，则不进行锁的删除，假设还是上边的情况，线程1卡顿，锁自动释放，线程2进入到锁的内部执行逻辑，此时线程1反应过来，然后删除锁，但是线程1，一看当前这把锁不是属于自己，于是不进行删除锁逻辑，当线程2走到删除锁逻辑时，如果没有卡过自动释放锁的时间点，则判断当前这把锁是属于自己的，于是删除这把锁。

解决Redis分布式锁误删问题

需求：修改之前的分布式锁实现，满足：在获取锁时存入线程标示（可以用UUID表示）
在释放锁时先获取锁中的线程标示，判断是否与当前线程标示一致

• 如果一致则释放锁
• 如果不一致则不释放锁

核心逻辑：在存入锁时，放入自己线程的标识，在删除锁时，判断当前这把锁的标识是不是自己存入的，如果是，则进行删除，如果不是，则不进行删除。

加锁  

private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {// 获取线程标示String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();// 获取锁Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);
}

 释放锁

public void unlock() {// 获取线程标示String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();// 获取锁中的标示String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);// 判断标示是否一致if(threadId.equals(id)) {// 释放锁stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);}
}

分布式锁的原子性问题

线程1现在持有锁之后，在执行业务逻辑过程中，他正准备删除锁，而且已经走到了条件判断的过程中，比如他已经拿到了当前这把锁确实是属于他自己的，正准备删除锁，但是此时他的锁到期了，那么此时线程2进来，但是线程1他会接着往后执行，当他卡顿结束后，他直接就会执行删除锁那行代码，相当于条件判断并没有起到作用，这就是删锁时的原子性问题，之所以有这个问题，是因为线程1的拿锁，比锁，删锁，实际上并不是原子性的，我们要防止刚才的情况发生，

 Lua脚本解决多条命令原子性问题

Redis提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。Lua是一种编程语言，它的基本语法大家可以参考网站：Lua 教程 | 菜鸟教程，这里重点介绍Redis提供的调用函数，我们可以使用lua去操作redis，又能保证他的原子性，这样就可以实现拿锁比锁删锁是一个原子性动作了，作为Java程序员这一块并不作一个简单要求，并不需要大家过于精通，只需要知道他有什么作用即可。

这里重点介绍Redis提供的调用函数，语法如下：

redis.call('命令名称', 'key', '其它参数', ...)

例如，我们要执行set name jack，则脚本是这样：

# 执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'jack')

例如，我们要先执行set name Rose，再执行get name，则脚本如下：

# 先执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'Rose')
# 再执行 get name
local name = redis.call('get', 'name')
# 返回
return name

写好脚本以后，需要用Redis命令来调用脚本，调用脚本的常见命令如下：

例如，我们要执行 redis.call('set', 'name', 'jack') 这个脚本，语法如下：

如果脚本中的key、value不想写死，可以作为参数传递。key类型参数会放入KEYS数组，其它参数会放入ARGV数组，在脚本中可以从KEYS和ARGV数组获取这些参数：

最终我们操作redis的拿锁比锁删锁的lua脚本就会变成这样

-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key，这里的ARGV[1] 就是当前线程标示
-- 获取锁中的标示，判断是否与当前线程标示一致
if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then-- 一致，则删除锁return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致，则直接返回
return 0

利用Java代码调用Lua脚本改造分布式锁

        lua脚本本身并不需要大家花费太多时间去研究，只需要知道如何调用，大致是什么意思即可，所以在笔记中并不会详细的去解释这些lua表达式的含义。

        我们的RedisTemplate中，可以利用execute方法去执行lua脚本，参数对应关系就如下图股

unlock.lua 文件内容为：if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then-- 一致，则删除锁return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致，则直接返回
return 0//提前引入脚本，避免后续频繁的IO流
//它是一个DefaultRedisScript类型的对象。这个对象用于执行Redis Lua脚本，并且返回一个Long类型的结果。
private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;static {UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));//setLocation方法设置Lua脚本文件的位置。这里假设Lua脚本文件名为"unlock.lua"，并且该文件位            //于类路径（Classpath）下。这个Lua脚本通常包含了解锁操作的逻辑。UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);//这是因为在分布式锁的情况下，通常会返回一个整数值，以表示解锁是否成功或解锁的条件。}public void unlock() {// 调用lua脚本stringRedisTemplate.execute(UNLOCK_SCRIPT,Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
}

基于Redis的分布式锁实现思路：

        利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示

        释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁

• 利用set nx满足互斥性
• 利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性
• 利用Redis集群保证高可用和高并发特性

笔者总结：我们一路走来，利用添加过期时间，防止死锁问题的发生，但是有了过期时间之后，可能出现误删别人锁的问题，这个问题我们开始是利用删之前 通过拿锁，比锁，删锁这个逻辑来解决的，也就是删之前判断一下当前这把锁是否是属于自己的，但是现在还有原子性问题，也就是我们没法保证拿锁比锁删锁是一个原子性的动作，最后通过lua表达式来解决这个问题

但是目前还剩下一个问题锁不住，什么是锁不住呢，你想一想，如果当过期时间到了之后，我们可以给他续期一下，比如续个30s，就好像是网吧上网， 网费到了之后，然后说，来，网管，再给我来10块的，是不是后边的问题都不会发生了，那么续期问题怎么解决呢，可以依赖于我们接下来要学习redission

分布式锁-redission

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

        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

 分布式锁-Redission快速入门

引入依赖：

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

 配置Redisson客户端：

@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);}
}

如何使用Redission的分布式锁

@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();}}
}

在 VoucherOrderServiceImpl

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();}}

分布式锁-redission可重入锁原理

        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，

（当前图 代表锁已释放 由于value=0 那么到了最外层的方法 那么就可以释放锁）

        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

        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。

分布式锁-redission锁重试和WatchDog机制

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

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、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、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