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

可以注意到,其实像RedissonFairLock等等都是继承的RedissonLock

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;
}
复制代码
  • 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

第一次加锁及watchdog续约

加锁的整体步骤

  1. 初始化数据的获取:threadId、connection manager uuid、leaseTime、lockName

    • threadId
    • uuid是从初始化getLock的时候就获取的
    • leaseTime,可以提供参数,默认的是30s
  2. 执行lua脚本

    • 判断redis中是否有key存在
    • 设置hash数据结构:lockName { uuid:threadId --> number }
    • 设置lockName的过期时间是leaseTime
    • 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

    • 维护了一个map { id:lockName : { {threadId:number},timeout } }
    • 会开启一个调度任务, leaseTime/3 时间后执行
  4. 执行lua脚本

    • 判断Redis中存在lockName的hash结构的key--> uuid:threadId
    • 存在就设置过期时间为leaseTime返回1,不存在直接返回0
    • 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
    • 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;
}
复制代码
数据结构

redis中的数据结构:

{
	"lockName": {
    "uuid:threadId": counter
  }
}
复制代码

本地的数据结构:

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

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
    • 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
    • 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
    • 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?
    • 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?
    • 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
    • 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