又长又细，万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码
前言
上一篇文章写了Redis分布式锁的原理和缺陷，觉得有些不过瘾，只是简单的介绍了下Redisson这个框架，具体的原理什么的还没说过呢。趁年前项目忙的差不多了，反正闲着也是闲着，不如把Redisson的源码也学习一遍好了。
虽说是一时兴起，但仔细研究之后发现Redisson的源码解读工作量还是挺大的，其中用到了大量的Java并发类，并且引用了Netty作为通信工具，实现与Redis组件的远程调用，这些知识点如果要全部讲解的话不太现实，本文的重点主要是关于Redisson分布式锁的实现原理，所以网络通信和并发原理这块的代码解读不会太仔细，有不足之处还望见谅！
Redis 发布订阅
之前说过，分布式锁的核心功能其实就三个：加锁、解锁、设置锁超时。这三个功能也是我们研究Redisson分布式锁原理的方向。
在学习之前，我们有必要先了解一个知识点，就是有关Redis的发布订阅功能。
Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息，发布者可以向指定的渠道 (channel) 发送消息，订阅者如果订阅了该频道的话就能收到消息，从而实现多个客户端的通信效果。
订阅的命令是SUBSCRIBE channel[channel ...]，可以订阅一个或多个频道，当有新消息通过PUBLISH命令发送给频道时，订阅者就能收到消息，就好像这样
开启两个客户端，一个订阅了频道channel1，另一个通过PUBLISH发送消息后，订阅的那个就能收到了，靠这种模式就能实现不同客户端之间的通信。
当然，关于这种通信模式有哪些妙用场景我们就不展开了，大家可以自己去网上查阅一下，我们的主角还是Redisson，热身完毕，该上主菜了。
Redisson源码
在使用Redisson加锁之前，需要先获取一个RLock实例对象，有了这个对象就可以调用lock、tryLock方法来完成加锁的功能
Config config = new Config();
config.useSingleServer()
.setPassword("")
.setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
// RLock对象
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
配置好对应的host，然后就可以创建一个RLock对象。RLock是一个接口，具体的同步器需要实现该接口，当我们调用redisson.getLock()时，程序会初始化一个默认的同步执行器RedissonLock
这里面初始化了几个参数，
commandExecutor：异步的Executor执行器，Redisson中所有的命令都是通过...Executor 执行的 ；
id：唯一ID，初始化的时候是用UUID创建的；
internalLockLeaseTime：等待获取锁时间，这里读的是配置类中默认定义的，时间为30秒；
同时，图片里我还标注了一个方法getEntryName，返回的是 “ID ：锁名称” 的字符串，代表的是当前线程持有对应锁的一个标识，这些参数有必要留个印象，后面的源码解析中经常会出现。
说完了初始化的东西，我们就可以开始学习加锁和解锁的源码了。
加锁
Redisson的加锁方法有两个，tryLock和lock，使用上的区别在于tryLock可以设置锁的过期时长leaseTime和等待时长waitTime，核心处理的逻辑都差不多，我们先从tryLock讲起。
tryLock
代码有点长啊。。。整成图片不太方便，直接贴上来吧，
/**
* @param waitTime 等待锁的时长
* @param leaseTime 锁的持有时间
* @param unit 时间单位
* @return
* @throws InterruptedException
*/
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
// 剩余的等待锁的时间
long time = unit.toMillis(waitTime);
long current = System.currentTimeMillis();
final long threadId = Thread.currentThread().getId();
// 尝试获取锁，如果没取到锁，则返回锁的剩余超时时间
Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
// ttl为null，说明可以抢到锁了，返回true
if (ttl == null) {
return true;
}
// 如果waitTime已经超时了，就返回false，代表申请锁失败
time -= (System.currentTimeMillis() - current);
if (time <= 0) {
acquireFailed(threadId);
return false;
}
current = System.currentTimeMillis();
// 订阅分布式锁, 解锁时进行通知，看，这里就用到了我们上面说的发布-订阅了吧
final RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);
// 阻塞等待锁释放，await()返回false，说明等待超时了
if (!await(subscribeFuture, time, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
if (!subscribeFuture.cancel(false)) {
subscribeFuture.addListener(new FutureListener<RedissonLockEntry>() {
@Override
public void operationComplete(Future<RedissonLockEntry> future) throws Exception {
if (subscribeFuture.isSuccess()) {
// 等待都超时了，直接取消订阅
unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
}
}
});
}
acquireFailed(threadId);
return false;
}
try {
time -= (System.currentTimeMillis() - current);
if (time <= 0) {
acquireFailed(threadId);
return false;
}
// 进入死循环，反复去调用tryAcquire尝试获取锁，跟上面那一段拿锁的逻辑一样
while (true) {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
return true;
}
time -= (System.currentTimeMillis() - currentTime);
if (time <= 0) {
acquireFailed(threadId);
return false;
}
// waiting for message
currentTime = System.currentTimeMillis();
if (ttl >= 0 && ttl < time) {
getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
time -= (System.currentTimeMillis() - currentTime);
if (time <= 0) {
acquireFailed(threadId);
return false;
}
}
} finally {
unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
}
// return get(tryLockAsync(waitTime, leaseTime, unit));
}
代码还是挺长的，不过流程也就两步，要么线程拿到锁返回成功；要么没拿到锁并且等待时间还没过就继续循环拿锁，同时监听锁是否被释放。
拿锁的方法是tryAcquire，传入的参数分别是锁的持有时间，时间单位以及代表当前线程的ID，跟进代码查看调用栈，它会调到一个叫做tryAcquireAsync的方法：
private Long tryAcquire(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
return get(tryAcquireAsync(leaseTime, unit, threadId));
}
private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {
// 如果有设置锁的等待时长的话，就直接调用tryLockInnerAsync方法获取锁
if (leaseTime != -1) {
return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
}
// 没有设置等待锁的时长的话，加多一个监听器，也就是调用lock.lock()会跑的逻辑，后面会说
RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
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;
}
我们继续跟，看看tryLockInnerAsync方法的源码：
<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));
}
String getLockName(long threadId) {
return id + ":" + threadId;
}
这里就是底层的调用栈了，直接操作命令，整合成lua脚本后，调用netty的工具类跟redis进行通信，从而实现获取锁的功能。
这段脚本命令还是有点意思的，简单解读一下：
先用 exists key命令判断是否锁是否被占据了，没有的话就用hset命令写入，key为锁的名称，field为“客户端唯一ID:线程ID”，value为1；锁被占据了，判断是否是当前线程占据的，是的话value值加1； 锁不是被当前线程占据，返回锁剩下的过期时长；
命令的逻辑并不复杂，但不得不说，作者的设计还是很有心的，用了redis的Hash结构存储数据，如果发现当前线程已经持有锁了，就用hincrby命令将value值加1，value的值将决定释放锁的时候调用解锁命令的次数，达到实现锁的可重入性效果。
每一步命令对应的逻辑我都在下面的图中标注了，大家可以读一下：
我们继续跟代码吧，根据上面的命令可以看出，如果线程拿到锁的话，tryLock方法会直接返回true，万事大吉。
拿不到的话，就会返回锁的剩余过期时长，这个时长有什么作用呢？我们回到tryLock方法中死循环的那个地方：
这里有一个针对waitTime和key的剩余过期时间大小的比较，取到二者中比较小的那个值，然后用Java的Semaphore信号量的tryAcquire方法来阻塞线程。
那么Semaphore信号量又是由谁控制呢，何时才能release呢。这里又需要回到上面来看，各位看官应该还记得，我们上面贴的tryLock代码中还有这一段：
current = System.currentTimeMillis();
// 订阅分布式锁, 解锁时进行通知
final RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);
订阅的逻辑显然是在subscribe方法里，跟着方法的调用链，它会进入到PublishSubscribe.Java中：
这段代码的作用在于将当前线程的threadId添加到一个AsyncSemaphore中，并且设置一个redis的监听器，这个监听器是通过redis的发布、订阅功能实现的。
一旦监听器收到redis发来的消息，就从中获取与当前thread相关的，如果是锁被释放的消息，就立马通过操作Semaphore（也就是调用release方法）来让刚才阻塞的地方释放。
释放后线程继续执行，仍旧是判断是否已经超时。如果还没超时，就进入下一次循环再次去获取锁，拿到就返回true，没有拿到的话就继续流程。
这里说明一下，之所以要循环，是因为锁可能会被多个客户端同时争抢，线程阻塞被释放之后的那一瞬间很可能还是拿不到锁，但是线程的等待时间又还没过，这个时候就需要重新跑循环去拿锁。
这就是tryLock获取锁的整个过程了，画一张流程图的话表示大概是这样：
lock
除了tryLock，一般我们还经常直接调用lock来获取锁，lock的拿锁过程跟tryLock基本是一致的，区别在于lock没有手动设置锁过期时长的参数，该方法的调用链也是跑到tryAcquire方法来获取锁的，不同的是，它会跑到这部分的逻辑：
这段代码做了两件事：
1、预设30秒的过期时长，然后去获取锁
2、开启一个监听器，如果发现拿到锁了，就开启定时任务不断去刷新该锁的过期时长
刷新过期时长的方法是scheduleExpirationRenewal，贴一下源码吧：
private void scheduleExpirationRenewal(final long threadId) {
// expirationRenewalMap是一个ConcurrentMap，存储标志为"当前线程ID:key名称"的任务
if (expirationRenewalMap.containsKey(getEntryName())) {
return;
}
Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
@Override
public void run(Timeout timeout) throws Exception {
// 检测锁是否存在的lua脚本，存在的话就用pexpire命令刷新过期时长
RFuture<Boolean> future = commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end; " +
"return 0;",
Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
future.addListener(new FutureListener<Boolean>() {
@Override
public void operationComplete(Future<Boolean> future) throws Exception {
expirationRenewalMap.remove(getEntryName());
if (!future.isSuccess()) {
log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", future.cause());
return;
}
if (future.getNow()) {
// reschedule itself
scheduleExpirationRenewal(threadId);
}
}
});
}
}, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (expirationRenewalMap.putIfAbsent(getEntryName(), task) != null) {
task.cancel();
}
}
代码的流程比较简单，大概就是开启一个定时任务，每隔internalLockLeaseTime / 3的时间（这个时间是10秒）就去检测锁是否还被当前线程持有，是的话就重新设置过期时长internalLockLeaseTime，也就是30秒的时间。
而这些定时任务会存储在一个ConcurrentHashMap对象expirationRenewalMap中，存储的key就为“线程ID:key名称”，如果发现expirationRenewalMap中不存在对应当前线程key的话，定时任务就不会跑，这也是后面解锁中的一步重要操作。
上面这段代码就是Redisson中所谓的”看门狗“程序，用一个异步线程来定时检测并执行的，以防手动解锁之前就过期了。
其他的逻辑就跟tryLock()基本没什么两样啦，大家看一下就知道了
解锁
有拿锁的方法，自然也就有解锁。Redisson分布式锁解锁的上层调用方法是unlock()，默认不用传任何参数
@Override
public void unlock() {
// 发起释放锁的命令请求
Boolean opStatus = get(unlockInnerAsync(Thread.currentThread().getId()));
if (opStatus == null) {
throw new IllegalMonitorStateException("attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: "
+ id + " thread-id: " + Thread.currentThread().getId());
}
if (opStatus) {
// 成功释放锁，取消"看门狗"的续时线程
cancelExpirationRenewal();
}
}
解锁相关的命令操作在unlockInnerAsync方法中定义，
又是一大串的lua脚本，比起前面加锁那段脚本的命令稍微复杂了点，不过没关系，我们简单梳理一下，命令的逻辑大概是这么几步：
1、判断锁是否存在，不存在的话用publish命令发布释放锁的消息，订阅者收到后就能做下一步的拿锁处理；
2、锁存在但不是当前线程持有，返回空置nil；
3、当前线程持有锁，用hincrby命令将锁的可重入次数-1，然后判断重入次数是否大于0，是的话就重新刷新锁的过期时长，返回0，否则就删除锁，并发布释放锁的消息，返回1；
当线程完全释放锁后，就会调用cancelExpirationRenewal()方法取消"看门狗"的续时线程
void cancelExpirationRenewal() {
// expirationRenewalMap移除对应的key，就不会执行当前线程对应的"看门狗"程序了
Timeout task = expirationRenewalMap.remove(getEntryName());
if (task != null) {
task.cancel();
}
}
这就是释放锁的过程了，怎么样，是不是还是比较简单的，阅读起来比加锁那份代码舒服多了，当然啦，简单归简单，为了方便你们理清整个分布式锁的过程，我当然还是费心费力的给你们画流程图展示下啦（就冲这点，是不是该给我来个三连啊，哈哈）：
RedLock
以上就是Redisson分布式锁的原理讲解，总的来说，就是简单的用lua脚本整合基本的set命令实现锁的功能，这也是很多Redis分布式锁工具的设计原理。除此之外，Redisson还支持用"RedLock算法"来实现锁的效果，这个工具类就是RedissonRedLock。
用法也很简单，创建多个Redisson Node, 由这些无关联的Node就可以组成一个完整的分布式锁
RLock lock1 = Redisson.create(config1).getLock(lockKey);
RLock lock2 = Redisson.create(config2).getLock(lockKey);
RLock lock3 = Redisson.create(config3).getLock(lockKey);
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
try {
redLock.lock();
} finally {
redLock.unlock();
}
RedLock算法原理方面我就不细说了，大家有兴趣可以看我之前的文章，或者是网上搜一下，简单的说就是能一定程度上能有效防止Redis实例单点故障的问题，但并不完全可靠，不管是哪种设计，光靠Redis本身都是无法保证锁的强一致性的。
还是那句话，鱼和熊掌不可兼得，性能和安全方面也往往如此，Redis强大的性能和使用的方便足以满足日常的分布式锁需求，如果业务场景对锁的安全隐患无法忍受的话，最保底的方式就是在业务层做幂等处理。
总结
看了本文的源码解析，相信各位看官对Redisson分布式锁的设计也有了足够的了解，当然啦，虽然是讲解源码，我们的主要精力还是放在分布式锁的原理上，一些无关流程的代码就没有带大家字斟酌句的解读了，大家有兴趣的话可以自己去阅读看看，源码中很多地方都展示了一些基础并发工具和网络通信的妙用之处，学习一下还是挺有收获的。
最后我还是想吐槽一下，Redisson的注释是真的少啊。。。。。。
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作者：鄙人薛某，一个不拘于技术的互联网人，喜欢用通俗易懂的语言来解构后端技术的知识点，想看更多精彩文章的可以关注我的公众号，微信搜索【鄙人薛某】即可关注
