Redisson分布式锁源码解析

Redisson分布式锁源码解析

Redisson锁继承Implements Reentrant Lock，所以具备 Reentrant Lock 锁中的一些特性：超时，重试，可中断等。加上Redisson中Redis具备分布式的特性，所以非常适合用来做java中的分布式锁。 下面我们对其加锁、解锁过程中的源码细节进行一一分析。

锁的接口定义了一下方法：

分布式锁当中加锁，我们常用的加锁接口：

boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException;

下面我们来看一下方法的具体实现：

public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {

long time = unit.toMillis(waitTime);

long current = System.currentTimeMillis();

final long threadId = Thread.currentThread().getId();

Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);

// lock acquired

if (ttl == null) {

return true;

}

time -= (System.currentTimeMillis() - current);

if (time <= 0) {

acquireFailed(threadId);

return false;

}

current = System.currentTimeMillis();

final RFuture subscribeFuture = subscribe(threadId);

if (!await(subscribeFuture, time, TimeUnit.MILLISECONDS)) {

if (!subscribeFuture.cancel(false)) {

subscribeFuture.addListener(new FutureListener() {

@Override

public void operationComplete(Future future) throws Exception {

if (subscribeFuture.isSuccess()) {

unsubscribe(subscribeFuture, threadId);

}

}

});

}

acquireFailed(threadId);

return false;

}

try {

time -= (System.currentTimeMillis() - current);

if (time <= 0) {

acquireFailed(threadId);

return false;

}

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 && 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));

}

首先我们看到调用tryAcquire尝试获取锁，在这里是否能获取到锁，是根据锁名称的过期时间TTL来判定的（TTL

下面我们接着看一下tryAcquire的实现：

private Long tryAcquire(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {

return get(tryAcquireAsync(leaseTime, unit, threadId));

}

可以看到真正获取锁的操作经过一层get操作里面执行的，这里为何要这么操作，本人也不是太理解，如有理解错误，欢迎指正。

get 是由CommandAsyncExecutor（一个线程Executor）封装的一个Executor

设置一个单线程的同步控制器CountDownLatch，用于控制单个线程的中断信息。个人理解经过中间的这么一步：主要是为了支持线程可中断操作。

public V get(RFuture future) {

if (!future.isDone()) {

final CountDownLatch l = new CountDownLatch(1);

future.addListener(new FutureListener() {

@Override

public void operationComplete(Future future) throws Exception {

l.countDown();

}

});

boolean interrupted = false;

while (!future.isDone()) {

try {

l.await();

} catch (InterruptedException e) {

interrupted = true;

}

}

if (interrupted) {

Thread.currentThread().interrupt();

}

}

// commented out due to blocking issues up to 200 ms per minute for each thread：由于每个线程的阻塞问题，每分钟高达200毫秒

// future.awaitUninterruptibly();

if (future.isSuccess()) {

return future.getNow();

}

throw convertException(future);

}

我们进一步往下看：

private RFuture tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {

if (leaseTime != -1) {

return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);

}

RFuture ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);

ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener() {

@Override

public void operationComplete(Future future) throws Exception {

if (!future.isSuccess()) {

return;

}

Long ttlRemaining = future.getNow();

// lock acquired

if (ttlRemaining == null) {

scheduleExpirationRenewal(threadId);

}

}

});

return ttlRemainingFuture;

}

首先判断锁是否有超时时间，有过期时间http://的话，会在后面获取锁的时候设置进去。没有过期时间的话，则会用默认的

private long lockWatchdogTimeout = 30 * 1000;

下面我们在进一步往下分析真正获取锁的操作：

RFuture tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand 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.singletonList(getName()), interhttp://nalLockLeaseTime, getLockName(threadId));

}

我把里面的重点信息做了以下三点总结：

1：真正执行的是一段具有原子性的Lua脚本，并且最终也是由CommandAsynExecutor去执行。

2：锁真正持久化到Redis时，用的hash类型key field value

3：获取锁的三个参数：getName()是逻辑锁名称，例如：分布式锁要锁住的methodName+params；internalLockLeaseTime是毫秒单位的锁过期时间；getLockName则是锁对应的线程级别的名称，因为支持相同线程可重入，不同线程不可重入，所以这里的锁的生成方式是：UUID+":"threadId。有的同学可能会问，这样不是很缜密：不同的JVM可能会生成相同的threadId,所以Redission这里加了一个区分度很高的UUID；

Lua脚本中的执行分为以下三步：

1:exists检查redis中是否存在锁名称；如NtArlm果不存在，则获取成功；同时把逻辑锁名称KEYS[1]，线程级别的锁名称[ARGV[2]，value=1,设置到redis。并设置逻辑锁名称的过期时间ARGV[2]，返回；

2:如果检查到存在KEYS[1],[ARGV[2],则说明获取成功，此时会自增对应的value值，记录重入次数；并更新锁的过期时间

3：key不存，直接返回key的剩余过期时间（-2）

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