概述

分布式系統有一個著名的理論CAP，指在一個分布式系統中，最多只能同時滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Partition tolerance）這三項中的兩項。所以在設計系統時，往往需要權衡，在CAP中作選擇。當然，這個理論也並不一定完美，不同系統對CAP的要求級別不一樣，選擇需要考慮方方面面。

在微服務系統中，一個請求存在多級跨服務調用，往往需要犧牲強一致性老保證系統高可用，比如通過分布式事務，異步消息等手段完成。但還是有的場景，需要阻塞所有節點的所有線程，對共享資源的訪問。比如並發時“超賣”和“余額減為負數”等情況。

本地鎖可以通過語言本身支持，要實現分布式鎖，就必須依賴中間件，數據庫、redis、zookeeper等。

分布式鎖特性

不管使用什么中間件，有幾點是實現分布式鎖必須要考慮到的。

  1. 互斥：互斥好像是必須的，否則怎么叫鎖。
  2. 死鎖: 如果一個線程獲得鎖，然后掛了，並沒有釋放鎖，致使其他節點(線程)永遠無法獲取鎖，這就是死鎖。分布式鎖必須做到避免死鎖。
  3. 性能: 高並發分布式系統中，線程互斥等待會成為性能瓶頸，需要好的中間件和實現來保證性能。
  4. 鎖特性：考慮到復雜的場景，分布式鎖不能只是加鎖，然后一直等待。最好實現如Java Lock的一些功能如：鎖判斷，超時設置，可重入性等。

Redis實現之Redisson原理

redission實現了JDK中的Lock接口，所以使用方式一樣，只是Redssion的鎖是分布式的。如下：

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RLock lock = redisson.getLock( "className");
lock.lock();
try {
// do sth.
} finally {
lock.unlock();
}

 

好，Lock主要實現是RedissionLock。

先來看常用的Lock方法實現。

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@Override
public void lock() {
try {
lockInterruptibly();
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
@Override
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
lockInterruptibly(- 1, null);
}

 

再看lockInterruptibly方法：

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@Override
public void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
long threadId = Thread.currentThread().getId();
// 獲取鎖
Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
if (ttl == null) { // 獲取成功
return;
}
 
// 異步訂閱redis chennel
RFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);
commandExecutor.syncSubscription(future); // 阻塞獲取訂閱結果
 
try {
while (true) {// 循環判斷知道獲取鎖
ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
break;
}
 
// waiting for message
if (ttl >= 0) {
getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
getEntry(threadId).getLatch().acquire();
}
}
} finally {
unsubscribe(future, threadId); // 取消訂閱
}
}

 

總結lockInterruptibly：獲取鎖，不成功則訂閱釋放鎖的消息，獲得消息前阻塞。得到釋放通知后再去循環獲取鎖。

下面重點看看如何獲取鎖：Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId)

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private Long tryAcquire(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
return get(tryAcquireAsync(leaseTime, unit, threadId));// 通過異步獲取鎖，但get(future)實現同步
}

 

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private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {
if (leaseTime != -1) { //1 如果設置了超時時間，直接調用 tryLockInnerAsync
return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
}
//2 如果leaseTime==-1，則默認超時時間為30s
RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(LOCK_EXPIRATION_INTERVAL_SECONDS, TimeUnit.SECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
//3 監聽Future，獲取Future返回值ttlRemaining(剩余超時時間)，獲取鎖成功，但是ttlRemaining，則刷新過期時間
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;
}

已經在注釋中解釋了，需要注意的是，此處用到了Netty的Future-listen模型，可以看看我的另一篇對Future的簡單講解：給Future一個Promise。

下面就是最重要的redis獲取鎖的方法tryLockInnerAsync:

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<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));
}

 

這個方法主要就是調用redis執行eval lua，為什么使用eval，因為redis對lua腳本執行具有原子性。把這個方法翻譯一下：

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-- 1. 沒被鎖{key不存在}
eval "return redis.call('exists', KEYS[1])" 1 myLock
-- (1) 設置Lock為key，uuid:threadId為filed, filed值為1
eval "return redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1)" 1 myLock 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- (2) 設置key過期時間{防止獲取鎖后線程掛掉導致死鎖}
eval "return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1])" 1 myLock 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
 
-- 2. 已經被同線程獲得鎖{key存在並且field存在}
eval "return redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2])" 1 myLock 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- (1) 可重入，但filed字段+1
eval "return redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2],1)" 1 myLock 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- (2) 刷新過去時間
eval "return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1])" 1 myLock 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
 
-- 3. 已經被其他線程鎖住{key存在，但是field不存在}：以毫秒為單位返回 key 的剩余超時時間
eval "return redis.call('pttl', KEYS[1])" 1 myLock

 

這就是核心獲取鎖的方式，下面直接釋放鎖方法unlockInnerAsync：

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-- 1. key不存在
eval "return redis.call('exists', KEYS[1])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- (1) 發送釋放鎖的消息，返回1，釋放成功
eval "return redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
 
-- 2. key存在，但field不存在，說明自己不是鎖持有者，無權釋放，直接return nil
eval "return redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
eval "return nil"
 
-- 3. filed存在，說明是本線程在鎖，但有可能其他地方重入鎖，不能直接釋放，應該-1
eval "return redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3]，-1)" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
 
-- 4. 如果減1后大於0，說明還有其他重入鎖，刷新過期時間,返回0。
eval "return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
 
-- 5. 如果不大於0，說明最后一把鎖，需要釋放
-- 刪除key
eval "return redis.call('del', KEYS[1])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- 發釋放消息
eval "return redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1])" 2 myLock redisson_lock__channel_lock 0 3000 3d7b5418-a86d-48c5-ae15-7fe13ef0034c:110
-- 返回1，釋放成功

 

從釋放鎖代碼中看到，刪除key后會發送消息，所以上文提到獲取鎖失敗后，阻塞訂閱此消息。

另外，上文提到刷新過期時間方法scheduleExpirationRenewal，指線程獲取鎖后需要不斷刷新失效時間，避免未執行完鎖就失效。這個方法的實現原理也類似，只是使用了Netty的TimerTask，每到過期時間1/3就去重新刷一次，如果key不存在則停止刷新。Timer實現大概如下：

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private static void nettyTimer() {
final int expireTime = 6;
EventExecutorGroup group = new DefaultEventExecutorGroup(1);
final Timer timer = new HashedWheelTimer();
timer.newTimeout(timerTask -> {
Future<Boolean> future = group.submit(() -> {
System.out.println( "刷新key的失效時間為"+expireTime +"秒");
return false;// 但key不存在時，返回true
});
future.addListener(future1 -> {
if (!future.getNow()) {
nettyTimer();
}
});
}, expireTime/ 3, TimeUnit.SECONDS);
}

 

參考列表：