前言
单机环境下我们可以通过JAVA的Synchronized和Lock来实现进程内部的锁，但是随着分布式应用和集群环境的出现，系统资源的竞争从单进程多线程的竞争变成了多进程的竞争，这时候就需要分布式锁来保证。
实现分布式锁现在主流的方式大致有以下三种
1. 基于数据库的索引和行锁
2. 基于Redis的单线程原子操作：setNX
3. 基于Zookeeper的临时有序节点
这篇文章我们用Redis来实现，会基于现有的各种锁实现来分析,最后分享Redission的锁源码分析来看下分布式锁的开源实现
设计实现
加锁
一、 通过setNx和getSet来实现
这是现在网上大部分版本的实现方式，笔者之前项目里面用到分布式锁也是通过这样的方式实现
public boolean lock(Jedis jedis, String lockName, Integer expire) {
//返回是否设置成功
//setNx加锁
long now = System.currentTimeMillis();
boolean result = jedis.setnx(lockName, String.valueOf(now + expire * 1000)) == 1;
if (!result) {
//防止死锁的容错
String timestamp = jedis.get(lockName);
if (timestamp != null && Long.parseLong(timestamp) < now) {
//不通过del方法来删除锁。而是通过同步的getSet
String oldValue = jedis.getSet(lockName, String.valueOf(now + expire));
if (oldValue != null && oldValue.equals(timestamp)) {
result = true;
jedis.expire(lockName, expire);
}
}
}
if (result) {
jedis.expire(lockName, expire);
}
return result;
}
代码分析：
-
通过setNx命令老保证操作的原子性，获取到锁，并且把过期时间设置到value里面
-
通过expire方法设置过期时间，如果设置过期时间失败的话，再通过value的时间戳来和当前时间戳比较，防止出现死锁
-
通过getSet命令在发现锁过期未被释放的情况下，避免删除了在这个过程中有可能被其余的线程获取到了锁
存在问题
- 防止死锁的解决方案是通过系统当前时间决定的，不过线上服务器系统时间一般来说都是一致的，这个不算是严重的问题
- 锁过期的时候可能会有多个线程执行getSet命令，在竞争的情况下，会修改value的时间戳，理论上来说会有误差
- 锁无法具备客户端标识，在解锁的时候可能被其余的客户端删除同一个key
- 虽然有小问题，不过大体上来说这种分布式锁的实现方案基本上是符合要求的，能够做到锁的互斥和避免死锁
二、 通过Redis高版本的原子命令
jedis的set命令可以自带复杂参数，通过这些参数可以实现原子的分布式锁命令
jedis.set(lockName, "", "NX", "PX", expireTime);
代码分析
-
redis的set命令可以携带复杂参数，第一个是锁的key，第二个是value，可以存放获取锁的客户端ID，通过这个校验是否当前客户端获取到了锁，第三个参数取值NX/XX,第四个参数 EX|PX，第五个就是时间
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NX:如果不存在就设置这个key XX:如果存在就设置这个key
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EX:单位为秒，PX:单位为毫秒
-
这个命令实质上就是把我们之前的setNx和expire命令合并成一个原子操作命令，不需要我们考虑set失败或者expire失败的情况
解锁
一、 通过Redis的del命令
public boolean unlock(Jedis jedis, String lockName) {
jedis.del(lockName);
return true;
}
代码分析
通过redis的del命令可以直接删除锁，可能会出现误删其他线程已经存在的锁的情况
二、 Redis的del检查
public static void unlock2(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
// 判断加锁与解锁是不是同一个客户端
if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {
// 若在此时，这把锁突然不是这个客户端的，则会误解锁
jedis.del(lockKey);
}
}
代码分析
新增了requestId客户端ID的判断，但由于不是原子操作，在多个进程下面的并发竞争情况下，无法保证安全
三、 Redis的LUA脚本
public static boolean unlock3(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(""));
if (1L == (long) result) {
return true;
}
return false;
}
代码分析
通过Lua脚本来保证操作的原子性，其实就是把之前的先判断再删除合并成一个原子性的脚本命令，逻辑就是，先通过get判断value是不是相等，若相等就删除，否则就直接return
Redission的分布式锁
Redission是redis官网推荐的一个redis客户端，除了基于redis的基础的CURD命令以外，重要的是就是Redission提供了方便好用的分布式锁API
一、 基本用法
RedissonClient redissonClient = RedissonTool.getInstance();
RLock distribute_lock = redissonClient.getLock("distribute_lock");
try {
boolean result = distribute_lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (distribute_lock.isLocked()) {
distribute_lock.unlock();
}
}
代码流程
- 通过redissonClient获取RLock实例
- tryLock获取尝试获取锁，第一个是等待时间，第二个是锁的超时时间，第三个是时间单位
- 执行完业务逻辑后，最终释放锁
二、 具体实现
我们通过tryLock来分析redission分布式的实现，lock方法跟tryLock差不多，只不过没有最长等待时间的设置，会自旋循环等待锁的释放，直到获取锁为止
long time = unit.toMillis(waitTime);
long current = System.currentTimeMillis();
//获取当前线程ID，用于实现可重入锁
final long threadId = Thread.currentThread().getId();
//尝试获取锁
Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
return true;
}
time -= (System.currentTimeMillis() - current);
if (time <= 0) {
//等待时间结束，返回获取失败
acquireFailed(threadId);
return false;
}
current = System.currentTimeMillis();
//订阅锁的队列，等待锁被其余线程释放后通知
final RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);
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()) {
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) {
acquireFailed(threadId);
return false;
}
// waiting for message，等待订阅的队列消息
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);
}
代码分析
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首先tryAcquire尝试获取锁，若返回ttl为null，说明获取到锁了
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判断等待时间是否过期，如果过期，直接返回获取锁失败
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通过Redis的Channel订阅监听队列，subscribe内部通过信号量semaphore，再通过await方法阻塞，内部其实是用CountDownLatch来实现阻塞，获取subscribe异步执行的结果，来保证订阅成功，再判断是否到了等待时间
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再次尝试申请锁和等待时间的判断，循环阻塞在这里等待锁释放的消息RedissonLockEntry也维护了一个semaphore的信号量
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无论是否释放锁，最终都要取消订阅这个队列消息
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redission内部的getEntryName是客户端实例ID+锁名称来保证多个实例下的锁可重入
tryAcquire获取锁
redisssion获取锁的核心代码,内部其实是异步调用，但是用get方法阻塞了
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) {
if (leaseTime != -1) {
return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
}
RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(LOCK_EXPIRATION_INTERVAL_SECONDS, TimeUnit.SECONDS, 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;
}
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tryLockInnerAsync方法内部是基于Lua脚本来获取锁的
- 先判断KEYS[1]（锁名称）对应的key是否存在，不存在获取到锁，hset设置key的value，pexpire设置过期时间，返回null表示获取到锁
- 存在的话，锁被占，hexists判断是否是当前线程的锁，若是的话，hincrby增加重入次数，重新设置过期时间，不是当前线程的锁，返回当前锁的过期时间
<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)); } -
Redission避免死锁的解决方案：
Redission为了避免锁未被释放，采用了一个特殊的解决方案，若未设置过期时间的话，redission默认的过期时间是30s，同时未避免锁在业务未处理完成之前被提前释放，Redisson在获取到锁且默认过期时间的时候，会在当前客户端内部启动一个定时任务，每隔internalLockLeaseTime/3的时间去刷新key的过期时间，这样既避免了锁提前释放，同时如果客户端宕机的话，这个锁最多存活30s的时间就会自动释放（刷新过期时间的定时任务进程也宕机）
// lock acquired，获取到锁的时候设置定期更新时间的任务 if (ttlRemaining) { scheduleExpirationRenewal(threadId); } //expirationRenewalMap的并发安全MAP记录设置过的缓存，避免并发情况下重复设置任务，internalLockLeaseTime / 3的时间后重新设置过期时间 private void scheduleExpirationRenewal(final long threadId) { if (expirationRenewalMap.containsKey(getEntryName())) { return; } Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() { @Override public void run(Timeout timeout) throws Exception { 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(); } }
unlock解锁
protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) { return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " + "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " + "return 1; " + "end;" + "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " + "return nil;" + "end; " + "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " + "if (counter > 0) then " + "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " + "return 0; " + "else " + "redis.call('del', KEYS[1]); " + "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " + "return 1; "+ "end; " + "return nil;", Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()), LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId)); }Redission的unlock解锁也是基于Lua脚本实现的，内部逻辑是先判断锁是否存在，不存在说明已经被释放了，发布锁释放消息后返回，锁存在再判断当前线程是否锁拥有者，不是的话，无权释放返回，解锁的话，会减去重入的次数，重新更新过期时间，若重入数捡完，删除当前key，发布锁释放消息
写在后面
主要基于Redis来设计和实现分布式锁，通过常用的设计思路引申到Redission的实现，无论是设计思路还是代码健壮性Redission的设计都是优秀的，值得学习，下一步会讲解关于Zookeeper的分布式锁实现和相关开源源码分析。
