概述

分布式系统有一个著名的理论CAP，指在一个分布式系统中，最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。所以在设计系统时，往往需要权衡，在CAP中作选择。当然，这个理论也并不一定完美，不同系统对CAP的要求级别不一样，选择需要考虑方方面面。

在微服务系统中，一个请求存在多级跨服务调用，往往需要牺牲强一致性老保证系统高可用，比如通过分布式事务，异步消息等手段完成。但还是有的场景，需要阻塞所有节点的所有线程，对共享资源的访问。比如并发时“超卖”和“余额减为负数”等情况。

本地锁可以通过语言本身支持，要实现分布式锁，就必须依赖中间件，数据库、redis、zookeeper等。

分布式锁特性

不管使用什么中间件，有几点是实现分布式锁必须要考虑到的。

  1. 互斥：互斥好像是必须的，否则怎么叫锁。
  2. 死锁: 如果一个线程获得锁，然后挂了，并没有释放锁，致使其他节点(线程)永远无法获取锁，这就是死锁。分布式锁必须做到避免死锁。
  3. 性能: 高并发分布式系统中，线程互斥等待会成为性能瓶颈，需要好的中间件和实现来保证性能。
  4. 锁特性：考虑到复杂的场景，分布式锁不能只是加锁，然后一直等待。最好实现如Java Lock的一些功能如：锁判断，超时设置，可重入性等。

Redis实现之Redisson原理

redission实现了JDK中的Lock接口，所以使用方式一样，只是Redssion的锁是分布式的。如下：

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RLock lock = redisson.getLock("className");
lock.lock();
try {
// do sth.
} finally {
lock.unlock();
}

 

好，Lock主要实现是RedissionLock。

先来看常用的Lock方法实现。

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@Override
public void lock() {
try {
lockInterruptibly();
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
@Override
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
lockInterruptibly(-1, null);
}

 

再看lockInterruptibly方法：

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@Override
public void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
long threadId = Thread.currentThread().getId();
// 获取锁
Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
if (ttl == null) { // 获取成功
return;
}
 
// 异步订阅redis chennel
RFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);
commandExecutor.syncSubscription(future); // 阻塞获取订阅结果
 
try {
while (true) {// 循环判断知道获取锁
ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
break;
}
 
// waiting for message
if (ttl >= 0) {
getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
getEntry(threadId).getLatch().acquire();
}
}
} finally {
unsubscribe(future, threadId);// 取消订阅
}
}

 

总结lockInterruptibly：获取锁，不成功则订阅释放锁的消息，获得消息前阻塞。得到释放通知后再去循环获取锁。

下面重点看看如何获取锁：Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId)

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private Long tryAcquire(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
return get(tryAcquireAsync(leaseTime, unit, threadId));// 通过异步获取锁，但get(future)实现同步
}

 

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private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {
if (leaseTime != -1) { //1 如果设置了超时时间，直接调用 tryLockInnerAsync
return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
}
//2 如果leaseTime==-1，则默认超时时间为30s
RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(LOCK_EXPIRATION_INTERVAL_SECONDS, TimeUnit.SECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
//3 监听Future，获取Future返回值ttlRemaining(剩余超时时间)，获取锁成功，但是ttlRemaining，则刷新过期时间
ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener<Long>() {
@Override
public void operationComplete(Future<Long> future) throws Exception {
if (!future.isSuccess()) {
return;
}
 
Long ttlRemaining = future.getNow();
// lock acquired
if (ttlRemaining == null) {
scheduleExpirationRenewal(threadId);
}
}
});
return ttlRemainingFuture;
}

已经在注释中解释了，需要注意的是，此处用到了Netty的Future-listen模型，可以看看我的另一篇对Future的简单讲解：给Future一个Promise。

下面就是最重要的redis获取锁的方法tryLockInnerAsync:

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<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
return commandExecutor.evalWriteAsync(
getName(),
LongCodec.INSTANCE,
command,
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('hset', 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.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}

 

这个方法主要就是调用redis执行eval lua，为什么使用eval，因为redis对lua脚本执行具有原子性。把这个方法翻译一下：

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-- 1. 没被锁{key不存在}
eval "return redis.call('exists', KEYS[1])" 1 myLock
-- (1) 设置Lock为key，uuid:threadId为filed, filed值为1
eval "return redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1)" 1 myLock 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- (2) 设置key过期时间{防止获取锁后线程挂掉导致死锁}
eval "return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1])" 1 myLock 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
 
-- 2. 已经被同线程获得锁{key存在并且field存在}
eval "return redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2])" 1 myLock 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- (1) 可重入，但filed字段+1
eval "return redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2],1)" 1 myLock 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- (2) 刷新过去时间
eval "return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1])" 1 myLock 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
 
-- 3. 已经被其他线程锁住{key存在，但是field不存在}：以毫秒为单位返回 key 的剩余超时时间
eval "return redis.call('pttl', KEYS[1])" 1 myLock

 

这就是核心获取锁的方式，下面直接释放锁方法unlockInnerAsync：

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-- 1. key不存在
eval "return redis.call('exists', KEYS[1])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- (1) 发送释放锁的消息，返回1，释放成功
eval "return redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
 
-- 2. key存在，但field不存在，说明自己不是锁持有者，无权释放，直接return nil
eval "return redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
eval "return nil"
 
-- 3. filed存在，说明是本线程在锁，但有可能其他地方重入锁，不能直接释放，应该-1
eval "return redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3]，-1)" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
 
-- 4. 如果减1后大于0，说明还有其他重入锁，刷新过期时间,返回0。
eval "return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
 
-- 5. 如果不大于0，说明最后一把锁，需要释放
-- 删除key
eval "return redis.call('del', KEYS[1])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- 发释放消息
eval "return redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- 返回1，释放成功

 

从释放锁代码中看到，删除key后会发送消息，所以上文提到获取锁失败后，阻塞订阅此消息。

另外，上文提到刷新过期时间方法scheduleExpirationRenewal，指线程获取锁后需要不断刷新失效时间，避免未执行完锁就失效。这个方法的实现原理也类似，只是使用了Netty的TimerTask，每到过期时间1/3就去重新刷一次，如果key不存在则停止刷新。Timer实现大概如下：

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private static void nettyTimer() {
final int expireTime = 6;
EventExecutorGroup group = new DefaultEventExecutorGroup(1);
final Timer timer = new HashedWheelTimer();
timer.newTimeout(timerTask -> {
Future<Boolean> future = group.submit(() -> {
System.out.println("刷新key的失效时间为"+expireTime +"秒");
return false;// 但key不存在时，返回true
});
future.addListener(future1 -> {
if (!future.getNow()) {
nettyTimer();
}
});
}, expireTime/3, TimeUnit.SECONDS);
}

 

参考列表：