5.1 前文锁问题
基于 setnx 实现的分布式锁存在下面的问题：
重入问题：重入问题是指 获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码块中，可重入锁的意义在于防止死锁，比如 HashTable 这样的代码中，他的方法都是使用 synchronized 修饰的，假如他在一个方法内，调用另一个方法，那么此时如果是不可重入的，不就死锁了吗？所以可重入锁他的主要意义是防止死锁，我们的 synchronized 和 Lock 锁都是可重入的。
不可重试：是指目前的分布式只能尝试一次，我们认为合理的情况是：当线程在获得锁失败后，他应该能再次尝试获得锁。
超时释放：我们在加锁时增加了过期时间，这样的我们可以防止死锁，但是如果卡顿的时间超长，虽然我们采用了 lua 表达式防止删锁的时候，误删别人的锁，但是毕竟没有锁住，有安全隐患
主从一致性： 如果 Redis 提供了主从集群，当我们向集群写数据时，主机需要异步的将数据同步给从机，而万一在同步过去之前，主机宕机了，就会出现死锁问题。
5.2 Redission
Redisson 是一个在 Redis 的基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的 Java 常用对象，还提供了许多分布式服务，其中就包含了各种分布式锁的实现。
Redission 提供了分布式锁的多种多样的功能
5.2.1 快速入门
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.13.6</version>
</dependency>@Configuration
public class RedissonConfig {
@Bean
public RedissonClient redissonClient(){
// 配置
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.150.101:6379")
.setPassword("123321");
// 创建RedissonClient对象
return Redisson.create(config);
}
}@Resource
private RedissionClient redissonClient;
@Test
void testRedisson() throws Exception{
//获取锁(可重入)，指定锁的名称
RLock lock = redissonClient.getLock("anyLock");
//尝试获取锁，参数分别是：获取锁的最大等待时间(期间会重试)，锁自动释放时间，时间单位
boolean isLock = lock.tryLock(1,10,TimeUnit.SECONDS);
//判断获取锁成功
if(isLock){
try{
System.out.println("执行业务");
}finally{
//释放锁
lock.unlock();
}
}
}5.2.2 注入 RedissonClient
@Resource
private RedissonClient redissonClient;
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
// 1.查询优惠券
SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
// 2.判断秒杀是否开始
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
// 尚未开始
return Result.fail("秒杀尚未开始！");
}
// 3.判断秒杀是否已经结束
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
// 尚未开始
return Result.fail("秒杀已经结束！");
}
// 4.判断库存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {
// 库存不足
return Result.fail("库存不足！");
}
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//创建锁对象 这个代码不用了，因为我们现在要使用分布式锁
//SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
//获取锁对象
boolean isLock = lock.tryLock();
//加锁失败
if (!isLock) {
return Result.fail("不允许重复下单");
}
try {
//获取代理对象(事务)
IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
} finally {
//释放锁
lock.unlock();
}
}5.3 可重入原理
- 在 Lock 锁中，他是借助于底层的一个 voaltile 的一个 state 变量来记录重入的状态的
- 比如当前没有人持有这把锁，那么 state=0
- 假如有人持有这把锁，那么 state=1
- 如果持有这把锁的人再次持有这把锁
- 那么 state 就会 +1
- 如果是对于 synchronized 而言，他在 c 语言代码中会有一个 count
- 原理和 state 类似，也是重入一次就加一，释放一次就 -1，直到减少成 0 时，表示当前这把锁没有被人持有。
- 在 redission 中，我们的也支持支持可重入锁
- 在分布式锁中，他采用 hash 结构用来存储锁
- 其中大 key 表示表示这把锁是否存在
- 用小 key 表示当前这把锁被哪个线程持有
- 所以接下来我们一起分析一下当前的这个 lua 表达式
- 这个地方一共有 3 个参数
- KEYS[1]：锁名称
- ARGV[1]：锁失效时间
- ARGV[2]: id + ":" + threadId; 锁的小 key
- exists: 判断数据是否存在 name：是 lock 是否存在，如果==0，就表示当前这把锁不存在
- redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); 此时他就开始往 redis 里边去写数据，写成一个 hash 结构
Lock{ id + ":" + threadId: 1 } - 如果当前这把锁存在，则第一个条件不满足，再判断
- redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1
- 此时需要通过大 key+ 小 key 判断当前这把锁是否是属于自己的，如果是自己的，则进行
- redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1)
- 将当前这个锁的 value 进行 +1，redis.call（'pexpire'， KEYS[1]， ARGV[1]）
- 然后再对其设置过期时间，如果以上两个条件都不满足，则表示当前这把锁抢锁失败，最后返回 pttl，即为当前这把锁的失效时间
- 如果小伙帮们看了前边的源码，你会发现他会去判断当前这个方法的返回值是否为 null，如果是 null，则对应则前两个 if 对应的条件，退出抢锁逻辑，如果返回的不是 null，即走了第三个分支，在源码处会进行 while（true） 的自旋抢锁。
5.4 重试和 WatchDog
抢锁过程中，获得当前线程，通过 tryAcquire 进行抢锁，该抢锁逻辑和之前逻辑相同
- 1. 先判断当前这把锁是否存在，如果不存在，插入一把锁，返回 null
- 2. 判断当前这把锁是否是属于当前线程，如果是，则返回 null
所以如果返回是 null，则代表着当前这哥们已经抢锁完毕，或者可重入完毕，但是如果以上两个条件都不满足，则进入到第三个条件，返回的是锁的失效时间，同学们可以自行往下翻一点点，你能发现有个 while（true） 再次进行 tryAcquire 进行抢锁
long threadId = Thread.currentThread().getId();
Long ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
return;
}接下来会有一个条件分支，因为 lock 方法有重载方法，一个是带参数，一个是不带参数，如果带带参数传入的值是 -1，如果传入参数，则 leaseTime 是他本身，所以如果传入了参数，此时 leaseTime！= -1 则会进去抢锁，抢锁的逻辑就是之前说的那三个逻辑
if (leaseTime != -1) {
return tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
}如果是没有传入时间，则此时也会进行抢锁，而且抢锁时间是默认看门狗时间 commandExecutor.getConnectionManager（）。getCfg().getLockWatchdogTimeout()
ttlRemainingFuture.onComplete（（ttlRemaining， e） 这句话相当于对以上抢锁进行了监听，也就是说当上边抢锁完毕后，此方法会被调用，具体调用的逻辑就是去后台开启一个线程，进行续约逻辑，也就是看门狗线程
RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime,
commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(),
TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
if (e != null) {
return;
}
// lock acquired
if (ttlRemaining == null) {
scheduleExpirationRenewal(threadId);
}
});
return ttlRemainingFuture;此逻辑就是续约逻辑，注意看 commandExecutor.getConnectionManager（）。newTimeout（）此方法
Method（**new** TimerTask（） {}，参数 2，参数 3）
指的是：通过参数 2，参数 3 去描述什么时候去做参数 1 的事情，现在的情况是：10s 之后去做参数一的事情
因为锁的失效时间是 30s，当 10s 之后，此时这个 timeTask 就触发了，他就去进行续约，把当前这把锁续约成 30s，如果操作成功，那么此时就会递归调用自己，再重新设置一个 timeTask（），于是再过 10s 后又再设置一个 timerTask，完成不停的续约
那么大家可以想一想，假设我们的线程出现了宕机他还会续约吗？当然不会，因为没有人再去调用 renewExpiration 这个方法，所以等到时间之后自然就释放了。
private void renewExpiration() {
ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
if (ee == null) {
return;
}
Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
@Override
public void run(Timeout timeout) throws Exception {
ExpirationEntry ent = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
if (ent == null) {
return;
}
Long threadId = ent.getFirstThreadId();
if (threadId == null) {
return;
}
RFuture<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);
future.onComplete((res, e) -> {
if (e != null) {
log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", e);
return;
}
if (res) {
// reschedule itself
renewExpiration();
}
});
}
}, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);
ee.setTimeout(task);
}5.5 MutiLock 原理
为了提高 redis 的可用性，我们会搭建集群或者主从，现在以主从为例
此时我们去写命令，写在主机上，主机会将数据同步给从机，但是假设在主机还没有来得及把数据写入到从机去的时候，此时主机宕机，哨兵会发现主机宕机，并且选举一个 slave 变成 master，而此时新的 master 中实际上并没有锁信息，此时锁信息就已经丢掉了。
了解决这个问题，redission 提出来了 MutiLock 锁，使用这把锁咱们就不使用主从了，每个节点的地位都是一样的，这把锁加锁的逻辑需要写入到每一个主丛节点上，只有所有的服务器都写入成功，此时才是加锁成功，假设现在某个节点挂了，那么他去获得锁的时候，只要有一个节点拿不到，都不能算是加锁成功，就保证了加锁的可靠性。
那么 MutiLock 加锁原理是什么呢？笔者画了一幅图来说明
当我们去设置了多个锁时，redission 会将多个锁添加到一个集合中，然后用 while 循环去不停去尝试拿锁，但是会有一个总共的加锁时间，这个时间是用需要加锁的个数 \* 1500ms，假设有 3 个锁，那么时间就是 4500ms，假设在这 4500ms 内，所有的锁都加锁成功，那么此时才算是加锁成功，如果在 4500ms 有线程加锁失败，则会再次去进行重试。
