分布式锁:Redisson源码解析——RLock(一)


其实代码整体上可以发现实现可重入锁的方法还是比较简单的,学习成本相对比较低,使用起来也是比较简单的,对于分析可重入锁的部分从下面几个部分来大致的阅读

初始化锁对象

RLock lock = redisson.getLock("anyLock");

RLock的整体类图

RLock类图
可以注意到,其实像RedissonFairLock等等都是继承的RedissonLock
在这里插入图片描述
初始化了一个RedissonLock的对象,里面有个核心就是命令执行器,需要额外关注的就是internalLockLeaseTimeentryName

CommandAsyncExecutor

看意思这个是一个命令异步执行器

  • slot:slot就是cluster中的槽
public int calcSlot(String key) {
    if (key == null) {
        return 0;
    }

    int start = key.indexOf('{');
    if (start != -1) {
        int end = key.indexOf('}');
        if (end != -1 && start + 1 < end) {
            key = key.substring(start + 1, end);
        }
    }

    int result = CRC16.crc16(key.getBytes()) % MAX_SLOT;
    log.debug("slot {} for {}", result, key);
    return result;
}
  • NodeSource: 就是一个对象,基本可以代表将要连接的redis节点

加锁——ReentrantLock

lock.lock();

方法重载

lock方法重载

第一次加锁及watchdog续约

RLock加锁
加锁的整体步骤

  1. 初始化数据的获取:threadId、connection manager uuid、leaseTime、lockName
    a. threadId
    b. uuid是从初始化getLock的时候就获取的
    c. leaseTime,可以提供参数,默认的是30s
  2. 执行lua脚本
    a. 判断redis中是否有key存在
    b. 设置hash数据结构:lockName { uuid:threadId --> number }
    c. 设置lockName的过期时间是leaseTime
    d. 加锁成功返回nil,否则抛出异常或者是返回key的ttl
  3. 如果加锁成功
    a. 维护了一个map { id:lockName : { {threadId:number},timeout } }
    b. 会开启一个调度任务, leaseTime/3 时间后执行
  4. 执行lua脚本
    a. 判断Redis中存在lockName的hash结构的key–> uuid:threadId
    b. 存在就设置过期时间为leaseTime返回1,不存在直接返回0
    c. 返回1,则会递归再执行续约的方法,下一个时间点后再执行续约
    d. 如果不存在key,则本地的map里面的key也要去掉了
重点设计
连接发送

在初始化lock的时候,会根据lockName计算获取到slot,然后初始化一个nodesource,从而知道发送指令到哪一台机器上

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

  int start = key.indexOf('{');
  if (start != -1) {
      int end = key.indexOf('}');
      if (end != -1 && start + 1 < end) {
          key = key.substring(start + 1, end);
      }
  }

  int result = CRC16.crc16(key.getBytes()) % MAX_SLOT; // 16384
  log.debug("slot {} for {}", result, key);
  return result;
}
数据结构

redis中的数据结构:

{
  "lockName": {
      "uuid:threadId": counter
  }
}

本地的数据结构:

{
  "uuid:lockName": {
    "threadIds": {
      "threadId": 1,
      "counter": 1
    },
    "timeout": timeout
  }
}

可以发现redis和本地存储的数据结构其实都是一个map,而且会在进行加锁的过程中进行一个数据的同步
● 加锁成功的时候,会往本地map中插入一个数据
● 如果续约的时候发现续约失败,就会将本地map中对应的数据给删除掉

watchdog

watchdog的出现,是为了避免如果客户端A持续持有锁而超过了锁的有效时间,导致redis中锁已经过期了,然后会有客户端B来加锁,导致的情况是两个客户端同时持有锁
● watchdog的核心原理是如果锁被持有那么锁的过期时间就重置
● 时间周期是leaseTime/3执行一次,并且如果续约成功就会递归再次执行续约
● 维护了一个本地的Map,代表的是需要去进行续约的lock

阻塞

在加锁的时候执行的lua脚本中,如果加锁失败,也就是key存在,但是里面的hash key不存在就属于其他线程来进行加锁,这个时候就需要进行互斥了
● lua脚本中会返回redis key 的ttl
● 加锁中如果感知到返回的是ttl,则会走一个无线循环来获取锁
● 里面引入了一个信号量

思考

  1. 如果持续持有一把锁,这个锁的有效时间如何变化
    a. 锁的有效时间,会通过续约的定时任务来进行变化的,每leaseTime/3时间内就会续约一次
  2. 释放锁之后,这个定时任务是如何的取消的
    a. 内部维护了一个需要续约的map,如果释放锁之后的话,只需要将本地map中的key移除掉即可
  3. 如果持有锁的客户端宕机了,会发生什么样的情况
    a. 因为续约是发生在客户端的,如果客户端宕机了,只会阻塞30s之后,其他线程就可以来获取到锁
  4. 如果某个机器上的某个线程,已经对key加锁了,那么这台机器上的其他线程如果尝试对key加锁,会怎么样?如何阻塞的?
    a. 如果是其他的线程获取锁会返回一个ttl,然后进入一个无限循环,来获取锁,同时也引入了信号量,提高效率和避免并发
  5. 如果某个机器上的某个线程,已经对key加锁了,那么其他机器上的其他线程如果尝试对key加锁,会怎么样?如何阻塞的?
    a. 如果是其他的机器来进行加锁,会发现已经存在这个key了,但是对应的key里面的hash key UUID:threadId 却是不存在的,就会导致返回的是ttl,就与前面一致了
  6. 如果设置了两个加锁的参数,是如何在一定时间之后,自动释放锁,如何控制获取锁超时
    a. 设置的参数本质上也就是LeaseTime,就不再说明了

这一篇,其实已经大体将redisson reentrantLock说明白了,下一篇主要是可重入、释放锁、锁超时和自动释放的源码

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分布式锁是在分布式系统中用于实现并发控制的一种机制。Redisson是一个基于Redis的Java驻留内存数据网格(In-Memory Data Grid)和分布式锁服务。它提供了一种简单而强大的方式来实现分布式锁。 在Redisson中,可以通过以下步骤来使用分布式锁: 1. 创建RedissonClient对象,该对象是Redisson的核心组件,用于与Redis进行通信。 2. 通过RedissonClient对象获取RLock对象,RLockRedisson提供的分布式锁接口。 3. 使用RLock对象的tryLock方法尝试获取锁,该方法会返回一个布尔值,表示是否成功获取锁。 4. 如果成功获取锁,则可以执行需要进行并发控制的代码逻辑。 5. 在代码逻辑执行完毕后,使用RLock对象的unlock方法释放锁。 Redisson分布式锁还提供了一些其他的特性,例如锁的自动续期、异步获取锁、公平锁等。此外,Redisson还通过发布订阅功能实现了锁的释放通知,可以避免自旋等待的效率问题。 总结起来,Redisson是一个基于Redis的分布式锁服务,通过提供简单而强大的接口,帮助开发者在分布式系统中实现并发控制。它具有高性能、可靠性和丰富的特性,是实现分布式锁的一种优秀选择。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [最强分布式锁工具:Redisson](https://blog.csdn.net/weixin_38405253/article/details/126025926)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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