如何理解Redisson分布式锁的源码
本篇内容介绍了“如何理解redisson分布式锁的源码”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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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。
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学习一下,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 RFuturesubscribeFuture = 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 () { @Override public void operationComplete(Future 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)); } privateRFuture 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 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; }
我们继续跟,看看tryLockInnerAsync方法的源码:
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.
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 RFuturesubscribeFuture = 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 RFuturefuture = 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.
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。
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