Fork me on GitHub

Redisson分布式锁学习总结:可重入锁 RedissonLock#lock 获取锁源码分析

原文:Redisson分布式锁学习总结:可重入锁 RedissonLock#lock 获取锁源码分析

一、RedissonLock#lock 源码分析

1、根据锁key计算出 slot,一个slot对应的是redis集群的一个节点

redisson 支持分布式锁的功能,基本都是基于 lua 脚本来完成的,因为分布式锁肯定是具有比较复杂的判断逻辑,而lua脚本可以保证复杂判断和复杂操作的原子性。

redisson 的 RedissonLock 执行lua脚本,需要先找到当前锁key需要存放到哪个slot,即在集群中哪个节点进行操作,后续不同客户端或不同线程再使用这个锁key进行上锁,也需要到对应的节点的slot中进行加锁操作。

执行lua脚本的源码:

org.redisson.command.CommandAsyncService#evalWriteAsync(java.lang.String, org.redisson.client.codec.Codec, org.redisson.client.protocol.RedisCommand<T>, java.lang.String, java.util.List<java.lang.Object>, java.lang.Object...)


@Override
public <T, R> RFuture<R> evalWriteAsync(String key, Codec codec, RedisCommand<T> evalCommandType, String script, List<Object> keys, Object... params) {
    // 根据锁key找到对应的redis节点
    NodeSource source = getNodeSource(key);
    return evalAsync(source, false, codec, evalCommandType, script, keys, params);
}

private NodeSource getNodeSource(String key) {
    // 计算锁key对应的slot
    int slot = connectionManager.calcSlot(key);
    return new NodeSource(slot);
}

计算 slot 分主从模式和集群模式,我们一般生产环境都是使用集群模式。
在这里插入图片描述

public static final int MAX_SLOT = 16384;

@Override
public int calcSlot(String key) {
    if (key == null) {
        return 0;
    }

    int start = key.indexOf('{');
    if (start != -1) {
        int end = key.indexOf('}');
        key = key.substring(start+1, end);
    }
    // 使用 CRC16 算法来计算 slot,其中 MAX_SLOT 就是 16384,redis集群规定最多有 16384 个slot。
    int result = CRC16.crc16(key.getBytes()) % MAX_SLOT;
    log.debug("slot {} for {}", result, key);
    return result;
}

2、RedissonLock 之 lua 脚本加锁

RedissonLock#tryLockInnerAsync

<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
    internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);

    return evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
            "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
                    "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                    "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                    "return nil; " +
                    "end; " +
                    "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                    "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                    "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                    "return nil; " +
                    "end; " +
                    "return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
            Collections.singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}

2.1、KEYS

Collections.singletonList(getName())

KEYS:["myLock"]

2.2、ARGVS

internalLockLeaseTime,getLockName(threadId)

internalLockLeaseTime:其实就是 watchdog 的超时时间,默认是30000毫秒 Config#lockWatchdogTimeout。

private long lockWatchdogTimeout = 30 * 1000;

getLockName(threadId):客户端ID(UUID):线程ID(threadId)

protected String getLockName(long threadId) {
    return id + ":" + threadId;
}

ARGVS:[30000,"UUID:threadId"]

2.3、lua 脚本分析

1、分支一:不存在加锁记录,获取锁成功

lua脚本:

"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
    "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
    "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
    "return nil; " +
"end; " +

分析:

  1. 利用 exists 命令判断 myLock 这个 key 是否存在

    exists myLock
    
  2. 如果不存在,则执行下面两个操作

    1. 执行一个map的操作,给指定key的值增加1

      hincrby myLock UUID:threadId
      

      执行后多了一个map数据结构:

      myLock:{
          "UUID:threadId":1
      }
      
    2. 给 myLock 设置过期时间为30000毫秒

      expire myLock 30000
      
  3. 最后返回nil,即null

2、分支二:锁记录已存在,重复加锁

lua脚本:

"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
    "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
    "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
    "return nil; " +
"end; " +

分析:

  1. 判断之前加锁的是否为当前客户端当前线程

    hexists myLock UUID:threadId
    
  2. 如果存在,则将加锁次数增加1

    hincrby myLock UUID:threadId 1
    

    增加1后,map集合内容为:

    myLock:{
        "UUID:threadId":2
    }
    

    利用map这个数据结构,存放加锁的客户端线程信息,从而支持可重入锁。

  3. 重新刷新 myLock 的过期时间为30000毫秒

    expire myLock 30000
    

3、分支三:获取锁失败,直接返回锁剩余过期时间

lua脚本:

"return redis.call('pttl', KEYS[1]);"

分析:

  1. 利用 pttl 命令获取锁剩余毫秒数
    pttl myLock
    
  2. 返回步骤1获取的毫秒数

3、watchdog 不断为锁续命

因为我们是利用 lock() 方法获取锁的,没有指定多久后释放,但是 redisson 不可能真的不设置锁key的过期时间。

因为要考虑到一个场景:一个客户端成功获取锁,但是没有设置多久释放,如果redisson 在redis实例中设置锁的时候也没有设置过期时间,如果这个时候客户端所在的服务器挂掉了,那么他就不会执行到unlock() 方法去释放锁了,那么这个时候就会导致死锁,其他任何的客户端都获取不到锁。

所以 redisson 会有一个 watchdog 的角色,每隔10_000毫秒就会为锁续命,详细可看看下面截图:
在这里插入图片描述

再看看定时任务详细的设计:

private void scheduleExpirationRenewal(long threadId) {
    ExpirationEntry entry = new ExpirationEntry();
    ExpirationEntry oldEntry = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.putIfAbsent(getEntryName(), entry);
    if (oldEntry != null) {
        oldEntry.addThreadId(threadId);
    } else {
        // 一开始就是null,直接放入 EXPIRATION_RENEWAL_MAP 中
        entry.addThreadId(threadId);
        // 调用定时任务
        renewExpiration();
    }
}

private void renewExpiration() {
    // 上面已经传入,不为空
    ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
    if (ee == null) {
        return;
    }
    
    // 开启定时任务,时间是 internalLockLeaseTime / 3 毫秒后执行
    Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
        @Override
        public void run(Timeout timeout) throws Exception {
            // 判断是否存在 ExpirationEntry,只要加锁了,肯定存在
            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 itself
                    // 循环调用
                    renewExpiration();
                }
            });
        }
    }, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);
    
    ee.setTimeout(task);
}

protected RFuture<Boolean> renewExpirationAsync(long threadId) {
    return evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
            // 判断 myLock map 中是否存在当前客户端当前线程
            myLock:{
                "UUID:threadId":1
            }
            "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                    // 存在,刷新过期时间,30_000毫秒
                    "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                    "return 1; " +
                    "end; " +
                    "return 0;",
            Collections.singletonList(getName()),
            internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}

4、死循环获取锁

关于死循环获取锁,这里是抓大放小,没有深入研究里面比较细的点,只有自己大概的猜测。
代码看下图:
在这里插入图片描述

如果获取锁失败,在进入死循环前,会订阅指定渠道:redisson_lock__channel:{myLock},然后进入死循环。

在死循环里面,首先会先尝试再获取一遍锁,因为可能之前获取锁的客户端刚好释放锁了。如果获取失败,那么就进入等待状态,等待时间是获取锁失败时返回的锁key的ttl。

订阅指定channel猜测:因为在客户端释放锁的时候,会往这个channel发送消息;因此可以利用此消息来提前让等待的线程被唤醒去尝试获取锁,因为此时锁已经被释放了。

5、其他的加锁方式

如果我们需要指定获取锁成功后持有锁的时长,可以执行下面方法,指定 leaseTime

lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

如果指定了 leaseTime,watchdog就不会再启用了。

如果不但需要指定持有锁的时长,还想避免锁获取失败时的死循环,可以同时指定 leaseTime 和 waitTime

boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);

如果指定了 waitTime,只会在 waitTime 时间内循环尝试获取锁,超过 waitTime 如果还是获取失败,直接返回false。

posted @ 2022-01-01 15:59  不送花的程序猿  阅读(636)  评论(0编辑  收藏  举报