Redisson分布式锁实现及原理详解

随着技术快速发展，数据规模增大，分布式系统越来越普及，一个应用往往会部署在多台机器上（多节点），在有些场景中，为了保证数据不重复，要求在同一时刻，同一任务只在一个节点上运行，即保证某一方法同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中，应用是在同一进程下的，只需要保证单进程多线程环境中的线程安全性，通过 JAVA 提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 以及 concurrent 并发包下一些线程安全的类等就可以做到。而在多机部署环境中，不同机器不同进程，就需要在多进程下保证线程的安全性了。因此，分布式锁应运而生。

场景分析:

假如现在有个卫生间，里面只有一个坑位，此时A、B、C三名同学都想上厕所，A拉粑粑需要30s，B拉粑粑需要40s，C拉粑粑需要50s，于是乎A、B、C三名同学来到卫生间后，只有一名同学能够获得坑位的使用权。假设A先到的，进入坑位后将门关住，表示厕所有人，此时B和C只能在外面等待。但是会遇到如下几种情况：

        1、A在进入坑位上厕所时，一不小心掉进坑里了，由于A没有出来，导致门口的锁一直处于被锁住的状态，此时B和C由于锁未释放无法进去，因此只能无限等待，造成了资源的浪费。

        2、A进入厕所后对着B和C说我大概20s就好了（对应设置锁过期时间为20s的操作），20s后A还没有上完厕所，此时B或C看到锁释放了，便进入了厕所，导致A和他人共用厕所的情况发生。

        3、A在进入厕所后在门口加了一个锁，表示此时是A在厕所里，B和C此时看到A在厕所里，只能在外面等待，后来A上完厕所，释放A的锁，此时B进入厕所加了一个锁表示B在厕所里，但A把B的锁给释放掉了，会导致C以为厕所内现在没有人，C进入厕所，也会导致B和C共有厕所的情况。

以上三种情况对应于分布式锁要解决的三个问题：

        1、锁要设置过期时间，不能让某个线程长时间持有锁，会导致资源浪费。

        2、在方法未执行完成时，若锁过期，则需要延长锁的过期时间（看门狗机制），直至方法执行完毕。

        3、每个线程只能释放掉自己加的锁，不能释放掉其他线程获得锁，如果当前线程对应的锁不存在，说明该锁已过期，不做任何操作即可。

1. Redisson分布式锁

Redisson是基于Rediss的Java库，封装了常用功能（如数据缓存、消息队列等）以及分布式系统开发的工具，如分布式锁、分布式集合、分布式信号量、分布式执行器等，同时也封装了 Redis 中的常见数据结构，如 Map、Set、List、Queue、Deque 等。

示例代码：

@Scheduled(cron = "0 26 16 * * *")
public void doCacheRecommendUser() {RLock lock = redissonClient.getLock("yupao:precachejob:docache:lock");try {//tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit)//waitTime表示 等待获取锁的时间。如果设置为 0，意味着不会等待，会立即尝试获取锁。//leaseTime表示 锁的租约时间，即锁的有效时间。在 Redisson 中，如果设置为 -1，则表示 锁永不过期，除非显式解锁 (unlock())，否则锁会一直存在。if (lock.tryLock(0, -1, TimeUnit.MICROSECONDS)) {System.out.println("getLock: " + Thread.currentThread().getId());Thread.sleep(40000);for (Long userId : mainUserList) {QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();Page<User> userPage = userService.page(new Page<>(1, 20), queryWrapper);String redisKey = String.format("yupao:user:recommend:%s", userId);ValueOperations<String, Object> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();// 写缓存try {valueOperations.set(redisKey, userPage, 30000, TimeUnit.SECONDS);} catch (Exception e) {log.error("redis set key error", e);}}}} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);} finally {//只能自己释放自己的锁if (lock.isHeldByCurrentThread()) {System.out.println("unlock: " + Thread.currentThread().getId());lock.unlock();}else{System.out.println("当前线程不持有锁，不能释放锁。");}}
}

分析：

RLock lock = redissonClient.getLock("yupao:precachejob:docache:lock")， redissonClient.getLock("yupao:precachejob:docache:lock") 只是通过RedissonClient获取了一个名为"yupao:precachejob:docache:lock"的锁对象（RLock），但在实际使用之前，Redis中不会存储该锁的任何信息。

只有当调用lock.lock()或lock.tryLock()等方法时，才会在Redis中创建实际的锁。

lock.tryLock(0, -1, TimeUnit.MICROSECONDS)表示当前线程会尝试获取可重入lock锁，0表示立即尝试获取，不进行等待。-1表示锁的过期时间为-1(无限制），表明不手动设置过期时间，系统会为该锁默认设置30s的过期时间，如果方法实际的运行时间大于30s，会根据看门狗机制来为该锁续期，直至方法执行完毕，调用lock.unlock()方法来手动释放锁。

而在释放锁的过程中需要判断当前线程持有的是哪个锁，每个线程只能释放自己加的锁，不能释放掉其他线程加的锁。

具体实现原理：redissonClient.getLock("yupao:precachejob:docache:lock")会获取一个名为"yupao:precachejob:docache:lock"的锁对象(RLock)，当调用lock.lock()或lock.tryLock()方法时，会创建一个名为lock的map对象，这个map中的key由Redisson客户端id(UUID)和持有锁的线程id构成，value是锁重入计数。这样当释放锁时，先通过lock.isHeldByCurrentThread()来判断当前线程持有的锁是否是自己的，若是则释放，否则无法释放。

原理图：

2. 看门狗机制

在分布式锁中，看门狗机制通常用于自动续期锁，以确保当任务执行时间超过预期时，锁不会意外过期和被其他进程或线程抢占。

两种锁使用方式对比：

1. 手动设置锁的过期时间（不会自动续期）：

当你手动设置锁的过期时间时，例如：

RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);  // 手动设置锁过期时间为10秒
try {// 执行任务Thread.sleep(20000);  // 模拟长时间任务（超过了锁的过期时间）
} finally {lock.unlock();  // 释放锁
}

在上述例子中，锁的有效期是 10 秒，但任务执行时间是 20 秒。因此，锁会在任务执行期间被 Redis 自动释放，因为它达到了手动设置的过期时间。这时，其他进程或线程可能会获取锁，导致并发冲突。

2. 使用看门狗机制（自动续期锁）：

为了确保锁在任务执行过程中不会过期，可以不设置过期时间，这会启用 Redisson 的看门狗机制。看门狗机制会定期检查任务状态，并在任务未完成时自动续期锁的过期时间：

RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
lock.lock();  // 不设置过期时间，启用看门狗机制
try {// 执行任务Thread.sleep(20000);  // 模拟长时间任务
} finally {lock.unlock();  // 任务完成后显式释放锁
}

在这种情况下，Redisson 的看门狗机制会在任务执行过程中每隔 10 秒自动续期锁的过期时间（默认是延长 30 秒），直到任务完成并手动释放锁。这样，即使任务执行时间超过了最初的锁的过期时间，锁仍然不会被其他线程抢占。

Redis 分布式锁中的看门狗工作原理

当执行lock.tryLock(0, -1, TimeUnit.MICROSECONDS)时，当前线程会尝试获取锁，由于锁的过期时间设置为-1，因此会启用看门狗机制，此时该锁的默认过期时间为30000毫秒(30秒)，看门狗机制会异步执行一个监听器，每隔internalLockLeaseTime/3之后执行，算下来就是大约10秒钟执行一次，如果当前方法未完成，则会延长锁的过期时间，直至方法完成释放锁。

lock.tryLock(0, 30000, TimeUnit.MICROSECONDS)，此时手动设置锁的过期时间为30000毫秒，当30000毫秒后，该锁会自动释放(无论方法是否执行完成)，因此会导致线程不安全，引起并发问题。

锁的获取：

- 当某个客户端成功获取 Redis 分布式锁时，它会为锁设置一个默认的过期时间，例如 30 秒。这意味着如果客户端在 30 秒内没有释放锁，Redis 会自动释放锁，以避免死锁。

看门狗的启动：

- Redisson 在客户端成功获取锁后，会启动看门狗线程。
- 默认情况下，这个看门狗会在锁的到期时间快到时自动续期锁的过期时间，例如每 10 秒检查一次是否需要将锁的过期时间延长 30 秒。

自动续期：

- 如果客户端仍在持有锁并且任务还没有完成，看门狗会自动续期，防止锁被 Redis 自动释放，从而确保任务可以在锁的保护下继续执行。
- 如果任务执行时间超出了最初的 30 秒，看门狗会每隔 10 秒续期一次锁的过期时间，确保锁的有效性。

锁的释放：

- 一旦任务执行完成，客户端会显式调用 unlock() 方法释放锁，锁被释放后，看门狗线程会停止工作，锁的续期也随之停止。
- 如果任务因为某些异常情况未能完成（如客户端崩溃），看门狗机制会确保锁在没有续期的情况下最终被 Redis 释放，防止锁被永远占用

3 RedLock解决Redis主从不一致性问题

场景：根据前面的分析解决了多个服务器之间的线程安全问题，防止了超卖和超买等问题，但是上述方案的前提都是有多个服务器，单Redis服务器的情况，此时所有的资源都存在一个主Redis服务器上，如果主服务器发生宕机，依然会导致线程不安全。

针对于上述问题，当Redis是集群架构时，为防止主从服务器的锁不一致性问题，Redisson使用RedLock来实现，核心思想是：有N个Redis实例时，只有当N/2 + 1个Redis实例成功获得锁时，才表示当前锁获取成功，否则重新获取。

RedLock 的基本流程：

多实例锁获取：

- 系统中假设有 N 个 Redis 实例（推荐使用 3 或 5 个 Redis 实例）。客户端（如应用程序中的某个进程）会尝试依次向所有 Redis 实例获取同一个锁。
- 客户端使用相同的锁键（例如 my-lock）和相同的过期时间来请求每个 Redis 实例。

设置锁的唯一标识：

- 每个锁请求会生成一个 唯一标识符（通常是 UUID），以确保不同的客户端或进程不会混淆彼此的锁请求。

获取多数锁：

- 客户端尝试在 N 个 Redis 实例中获取锁，只有当客户端能在超过 半数的 Redis 实例（即至少 N/2 + 1）中成功获得锁时，才认为锁获取成功。
- 锁请求必须在设置的超时时间内完成（通常是 Redis 实例的网络延迟和 RTT 时间的几倍），以确保客户端不会因为网络或实例故障无限期等待锁。

锁的过期时间：

- 每个锁设置时都会有一个过期时间，以避免死锁。当客户端获取锁后，如果客户端崩溃或者没有手动释放锁，Redis 会在锁的过期时间到达时自动释放锁。

锁的释放：

- 一旦客户端完成了对共享资源的操作，它会向所有持有锁的 Redis 实例发送一个解锁命令来释放锁。
- 只有持有该锁唯一标识符的客户端才能成功释放锁，防止其他客户端误释放不属于自己的锁。

RedLock 的过程总结为以下五步：

客户端从 N 个 Redis 实例中请求锁，并设置相同的键、值和过期时间。
客户端计算从每个 Redis 实例成功获取锁的时间。如果客户端能在大多数（即 N/2 + 1 个）Redis 实例中获取到锁，并且获取锁的总时间小于设定的超时时间，那么客户端成功获得了锁。
如果客户端在大多数实例中获取了锁，客户端可以进行对共享资源的操作。
如果锁超时后仍未成功获得足够多的实例锁，或者在操作过程中锁过期，则客户端应放弃该锁，等待下一次重试。
操作完成后，客户端会向所有 Redis 实例发出解锁命令，以释放锁。