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()), internalLockLeaseTime, 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）