Redisson 分布式锁实现原理

WillLiaowh

使用

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加锁机制

lock()底层是通过一段lua脚本实现的
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KEYS[1]代表你加锁的那个key,RLock lock = redisson.getLock("myLock");这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“myLock”
ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间,默认30秒
ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID,类似于下面这样:8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1
加锁流程:
1.判断是否存在这个加锁的key
2.如果不存在,通过hset命令加锁
3.设置过期时间

锁互斥机制

如果客户端2来尝试加锁,执行了同样的一段lua脚本。
1.第一个if判断这个key发现已存在,走第二个if判断key中的客户端的id是否与是客户端2的id
2.如果发现不是,客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字,这个数字代表了myLock这个锁key的剩余生存时间。比如还剩15000毫秒的生存时间。此时客户端2会进入一个while循环,不停的尝试加锁。
实际上的原理:
当锁正在被占用时,等待获取锁的进程并不是通过一个 while(true) 死循环去获取锁,而是利用了 Redis 的发布订阅机制,通过 await 方法阻塞等待锁的进程,有效的解决了无效的锁申请浪费资源的问题

watch dog自动延期机制

客户端1加锁的锁key默认生存时间才30秒,如果超过了30秒,客户端1还想一直持有这把锁,怎么办呢?
简单!只要客户端1一旦加锁成功,就会启动一个watch dog看门狗,他是一个后台线程,会每隔10秒检查一下,如果客户端1还持有锁key,过期时间继续延长为30s。

可重入加锁机制

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上面那段lua脚本。第一个if判断肯定不成立,“exists myLock”会显示锁key已经存在了。第二个if判断会成立,因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID,就是客户端1的那个ID,也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”,此时就会执行可重入加锁的逻辑,他会用:incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1 ,通过这个命令,对客户端1的加锁次数,累加1,变为myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 2

锁释放机制

如果执行lock.unlock(),就可以释放分布式锁,此时的业务逻辑也是非常简单的。其实说白了,就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。如果发现加锁次数是0了,说明这个客户端已经不再持有锁了,此时就会用:“del myLock”命令,从redis里删除这个key

此种方案Redis分布式锁的缺陷

方案最大的问题,就是如果你对某个redis master实例,写入了myLock这种锁key的value,此时会异步复制给对应的master slave实例。但是这个过程中一旦发生redis master宕机,主备切换,redis slave变为了redis master。接着就会导致,客户端2来尝试加锁的时候,在新的redis master上完成了加锁,而客户端1也以为自己成功加了锁。此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业务语义上一定会出现问题,导致各种脏数据的产生
所以这个就是redis cluster,或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷:在redis master实例宕机的时候,可能导致多个客户端同时完成加锁

参考大佬:
拜托,面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理!

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