Redis的分布式锁详解

- 日理万妓 2022-03-15 13:30 256阅读 0赞

### 一、什么是分布式锁： ###

**1、什么是分布式锁：**

分布式锁，即分布式系统中的锁。在单体应用中我们通过锁解决的是**控制共享资源访问**的问题，而分布式锁，就是解决了**分布式系统中控制共享资源访问**的问题。与单体应用不同的是，分布式系统中竞争共享资源的最小粒度从线程升级成了进程。

**2、分布式锁应该具备哪些条件：**

>  *  在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行
>  *  高可用的获取锁与释放锁
>  *  高性能的获取锁与释放锁
>  *  具备可重入特性（可理解为重新进入，由多于一个任务并发使用，而不必担心数据错误）
>  *  具备锁失效机制，即自动解锁，防止死锁
>  *  具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败

**3、分布式锁的实现方式：**

>  *  基于数据库实现分布式锁
>  *  基于Zookeeper实现分布式锁
>  *  基于reids实现分布式锁

这篇文章就简单介绍下这几种分布式锁的实现，重点讲解的是基于redis的分布式锁。

## 二、基于数据库的分布式锁： ##

基于数据库的锁实现也有两种方式，一是基于数据库表的增删，另一种是基于数据库排他锁。

**1、基于数据库表的增删：**

基于数据库表增删是最简单的方式，首先创建一张锁的表主要包含下列字段：类的全路径名+方法名，时间戳等字段。

具体的使用方式：当需要锁住某个方法时，往该表中插入一条相关的记录。类的全路径名+方法名是有唯一性约束的，如果有多个请求同时提交到数据库的话，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么我们就认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，可以执行方法体内容。执行完毕之后，需要delete该记录。

（这里只是简单介绍一下，对于上述方案可以进行优化，如：应用主从数据库，数据之间双向同步；一旦挂掉快速切换到备库上；做一个定时任务，每隔一定时间把数据库中的超时数据清理一遍；使用while循环，直到insert成功再返回成功；记录当前获得锁的机器的主机信息和线程信息，下次再获取锁的时候先查询数据库，如果当前机器的主机信息和线程信息在数据库可以查到的话，直接把锁分配给他就可以了，实现可重入锁）

**2、基于数据库排他锁：**

基于MySql的InnoDB引擎，可以使用以下方法来实现加锁操作：

public void lock(){
        connection.setAutoCommit(false)
        int count = 0;
        while(count < 4){
            try{
                select * from lock where lock_name=xxx for update;
                if(结果不为空){
                    //代表获取到锁
                    return;
                }
            }catch(Exception e){
    
            }
            //为空或者抛异常的话都表示没有获取到锁
            sleep(1000);
            count++;
        }
        throw new LockException();
    }

在查询语句后面增加for update，数据库会在查询过程中给数据库表增加排他锁。获得排它锁的线程即可获得分布式锁，当获得锁之后，可以执行方法的业务逻辑，执行完方法之后，释放锁`connection.commit()`。当某条记录被加上排他锁之后，其他线程无法获取排他锁并被阻塞。

**3、基于数据库锁的优缺点：**

上面两种方式都是依赖数据库表，一种是通过表中的记录判断当前是否有锁存在，另外一种是通过数据库的排他锁来实现分布式锁。

*  优点是直接借助数据库，简单容易理解。
 *  缺点是操作数据库需要一定的开销，性能问题需要考虑。

## 三、基于Zookeeper的分布式锁： ##

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。 （第三方库有 Curator，Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现）

Zookeeper实现的分布式锁存在两个个缺点：

（1）性能上可能并没有缓存服务那么高，因为每次在创建锁和释放锁的过程中，都要动态创建、销毁瞬时节点来实现锁功能。ZK中创建和删除节点只能通过Leader服务器来执行，然后将数据同步到所有的Follower机器上。

（2）zookeeper的并发安全问题：因为可能存在网络抖动，客户端和ZK集群的session连接断了，zk集群以为客户端挂了，就会删除临时节点，这时候其他客户端就可以获取到分布式锁了。

## 四、基于redis的分布式锁： ##

> redis命令说明：
> 
> （1）setnx命令：set if not exists，当且仅当 key 不存在时，将 key 的值设为 value。若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。
> 
>  *  返回1，说明该进程获得锁，将 key 的值设为 value
>  *  返回0，说明其他进程已经获得了锁，进程不能进入临界区。
> 
> 命令格式：setnx lock.key lock.value
> 
> （2）get命令：获取key的值，如果存在，则返回；如果不存在，则返回nil
> 
> 命令格式：get lock.key
> 
> （3）getset命令：该方法是原子的，对key设置newValue这个值，并且返回key原来的旧值。
> 
> 命令格式：getset lock.key newValue
> 
> （4）del命令：删除redis中指定的key
> 
> 命令格式：del lock.key

### **方案一：基于set命令的分布式锁** ###

1、加锁：使用setnx进行加锁，当该指令返回1时，说明成功获得锁

2、解锁：当得到锁的线程执行完任务之后，使用del命令释放锁，以便其他线程可以继续执行setnx命令来获得锁

> （1）存在的问题：假设线程获取了锁之后，在执行任务的过程中挂掉，来不及显示地执行del命令释放锁，那么竞争该锁的线程都会执行不了，产生死锁的情况。
> 
> （2）解决方案：设置锁超时时间

3、设置锁超时时间：setnx 的 key 必须设置一个超时时间，以保证即使没有被显式释放，这把锁也要在一定时间后自动释放。可以使用expire命令设置锁超时时间

> （1）存在问题：
> 
> setnx 和 expire 不是原子性的操作，假设某个线程执行setnx 命令，成功获得了锁，但是还没来得及执行expire 命令，服务器就挂掉了，这样一来，这把锁就没有设置过期时间了，变成了死锁，别的线程再也没有办法获得锁了。
> 
> （2）解决方案：redis的set命令支持在获取锁的同时设置key的过期时间

**4、使用set命令加锁并设置锁过期时间：**

命令格式：set <lock.key> <lock.value> nx ex <expireTime>

详情参考redis使用文档：[http://doc.redisfans.com/string/set.html][http_doc.redisfans.com_string_set.html]

> （1）存在问题：
> 
> ① 假如线程A成功得到了锁，并且设置的超时时间是 30 秒。如果某些原因导致线程 A 执行的很慢，过了 30 秒都没执行完，这时候锁过期自动释放，线程 B 得到了锁。
> 
> ② 随后，线程A执行完任务，接着执行del指令来释放锁。但这时候线程 B 还没执行完，线程A实际上删除的是线程B加的锁。
> 
> （2）解决方案：
> 
> 可以在 del 释放锁之前做一个判断，验证当前的锁是不是自己加的锁。在加锁的时候把当前的线程 ID 当做value，并在删除之前验证 key 对应的 value 是不是自己线程的 ID。但是，这样做其实隐含了一个新的问题，get操作、判断和释放锁是两个独立操作，不是原子性。对于非原子性的问题，我们可以使用Lua脚本来确保操作的原子性

**5、锁续期：**（这种机制类似于redisson的看门狗机制，文章后面会详细说明）

虽然步骤4避免了线程A误删掉key的情况，但是同一时间有 A，B 两个线程在访问代码块，仍然是不完美的。怎么办呢？我们可以让获得锁的线程开启一个**守护线程**，用来给快要过期的锁“续期”。

> ① 假设线程A执行了29 秒后还没执行完，这时候守护线程会执行 expire 指令，为这把锁续期 20 秒。守护线程从第 29 秒开始执行，每 20 秒执行一次。
> 
> ② 情况一：当线程A执行完任务，会显式关掉守护线程。
> 
> ③ 情况二：如果服务器忽然断电，由于线程 A 和守护线程在同一个进程，守护线程也会停下。这把锁到了超时的时候，没人给它续命，也就自动释放了。

### **方案二：基于setnx、get、getset的分布式锁** ###

**1、实现原理：**

> （1）setnx(lockkey, 当前时间+过期超时时间) ，如果返回1，则获取锁成功；如果返回0则没有获取到锁，转向步骤(2)
> 
> （2）get(lockkey)获取值oldExpireTime ，并将这个value值与当前的系统时间进行比较，如果小于当前系统时间，则认为这个锁已经超时，可以允许别的请求重新获取，转向步骤(3)
> 
> （3）计算新的过期时间 newExpireTime=当前时间+锁超时时间，然后getset(lockkey, newExpireTime) 会返回当前lockkey的值currentExpireTime
> 
> （4）判断 currentExpireTime 与 oldExpireTime 是否相等，如果相等，说明当前getset设置成功，获取到了锁。如果不相等，说明这个锁又被别的请求获取走了，那么当前请求可以直接返回失败，或者继续重试。
> 
> （5）在获取到锁之后，当前线程可以开始自己的业务处理，当处理完毕后，比较自己的处理时间和对于锁设置的超时时间，如果小于锁设置的超时时间，则直接执行del命令释放锁（释放锁之前需要判断持有锁的线程是不是当前线程）；如果大于锁设置的超时时间，则不需要再锁进行处理。

**2、代码实现：**

（1）获取锁的实现方式：

public boolean lock(long acquireTimeout, TimeUnit timeUnit) throws InterruptedException {
        acquireTimeout = timeUnit.toMillis(acquireTimeout);
        long acquireTime = acquireTimeout + System.currentTimeMillis();
        //使用J.U.C的ReentrantLock
        threadLock.tryLock(acquireTimeout, timeUnit);
        try {
        	//循环尝试
            while (true) {
            	//调用tryLock
                boolean hasLock = tryLock();
                if (hasLock) {
                    //获取锁成功
                    return true;
                } else if (acquireTime < System.currentTimeMillis()) {
                    break;
                }
                Thread.sleep(sleepTime);
            }
        } finally {
            if (threadLock.isHeldByCurrentThread()) {
                threadLock.unlock();
            }
        }
    
        return false;
    }
    
    public boolean tryLock() {
    
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        String expires = String.valueOf(timeout + currentTime);
        //设置互斥量
        if (redisHelper.setNx(mutex, expires) > 0) {
        	//获取锁，设置超时时间
            setLockStatus(expires);
            return true;
        } else {
            String currentLockTime = redisUtil.get(mutex);
            //检查锁是否超时
            if (Objects.nonNull(currentLockTime) && Long.parseLong(currentLockTime) < currentTime) {
                //获取旧的锁时间并设置互斥量
                String oldLockTime = redisHelper.getSet(mutex, expires);
                //旧值与当前时间比较
                if (Objects.nonNull(oldLockTime) && Objects.equals(oldLockTime, currentLockTime)) {
                	//获取锁，设置超时时间
                    setLockStatus(expires);
                    return true;
                }
            }
    
            return false;
        }
    }

tryLock方法中，主要逻辑如下：lock调用tryLock方法，参数为获取的超时时间与单位，线程在超时时间内，获取锁操作将自旋在那里，直到该自旋锁的保持者释放了锁。

（2）释放锁的实现方式：

public boolean unlock() {
        //只有锁的持有线程才能解锁
        if (lockHolder == Thread.currentThread()) {
            //判断锁是否超时，没有超时才将互斥量删除
            if (lockExpiresTime > System.currentTimeMillis()) {
                redisHelper.del(mutex);
                logger.info("删除互斥量[{}]", mutex);
            }
            lockHolder = null;
            logger.info("释放[{}]锁成功", mutex);
    
            return true;
        } else {
            throw new IllegalMonitorStateException("没有获取到锁的线程无法执行解锁操作");
        }
    }

> 存在问题：
> 
> （1）这个锁的核心是基于System.currentTimeMillis()，如果多台服务器时间不一致，那么问题就出现了，但是这个bug完全可以从服务器运维层面规避的，而且如果服务器时间不一样的话，只要和时间相关的逻辑都是会出问题的
> 
> （2）如果前一个锁超时的时候，刚好有多台服务器去请求获取锁，那么就会出现同时执行redis.getset()而导致出现过期时间覆盖问题，不过这种情况并不会对正确结果造成影响
> 
> （3）存在多个线程同时持有锁的情况：如果线程A执行任务的时间超过锁的过期时间，这时另一个线程就可以获得这个锁了，造成多个线程同时持有锁的情况。类似于方案一，可以使用“锁续期”的方式来解决。

### **前两种redis分布式锁的存在的问题** ###

前面两种redis分布式锁的实现方式，如果从“高可用”的层面来看，仍然是有所欠缺，也就是说当 redis 是单点的情况下，当发生故障时，则整个业务的分布式锁都将无法使用。

为了提高可用性，我们可以使用主从模式或者哨兵模式，但在这种情况下仍然存在问题，在主从模式或者哨兵模式下，正常情况下，如果加锁成功了，那么master节点会异步复制给对应的slave节点。但是如果在这个过程中发生master节点宕机，主备切换，slave节点从变为了 master节点，而锁还没从旧master节点同步过来，这就发生了锁丢失，会导致多个客户端可以同时持有同一把锁的问题。来看个图来想下这个过程：

![ff1648c4b73b9f0b5fd093f8e73d5303.png][]

那么，如何避免这种情况呢？redis 官方给出了基于多个 redis 集群部署的高可用分布式锁解决方案：RedLock，在方案三我们就来详细介绍一下。（备注：如果master节点宕机期间，可以容忍多个客户端同时持有锁，那么就不需要redLock）

### 方案三：基于RedLock的分布式锁 ###

redLock的官方文档地址：[https://redis.io/topics/distlock][https_redis.io_topics_distlock]（文章末尾附上对应的翻译截图）

Redlock算法是Redis的作者 Antirez 在单Redis节点基础上引入的高可用模式。Redlock的加锁要结合单节点分布式锁算法共同实现，因为它是RedLock的基础

**1、加锁实现原理：**

现在假设有5个Redis主节点(大于3的奇数个)，这样基本保证他们不会同时都宕掉，获取锁和释放锁的过程中，客户端会执行以下操作：

（1）获取当前Unix时间，以毫秒为单位，并设置超时时间TTL

> TTL 要大于 正常业务执行的时间 + 获取所有redis服务消耗时间 + 时钟漂移

（2）依次尝试从5个实例，使用相同的key和具有唯一性的value获取锁，当向Redis请求获取锁时，客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间，这个超时时间应该小于锁的失效时间TTL，这样可以避免客户端死等。比如：TTL为5s，设置获取锁最多用1s，所以如果一秒内无法获取锁，就放弃获取这个锁，从而尝试获取下个锁

（3）客户端 获取所有能获取的锁后的时间 减去 第(1)步的时间，就得到锁的获取时间。锁的获取时间要小于锁失效时间TTL，并且至少从半数以上的Redis节点取到锁，才算获取成功锁

（4）如果成功获得锁，key的真正有效时间 = TTL - 锁的获取时间 - 时钟漂移。比如：TTL 是5s,获取所有锁用了2s，则真正锁有效时间为3s

（5）如果因为某些原因，获取锁失败（没有在半数以上实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁，无论Redis实例是否加锁成功，因为可能服务端响应消息丢失了但是实际成功了。

> 设想这样一种情况：客户端发给某个Redis节点的获取锁的请求成功到达了该Redis节点，这个节点也成功执行了`SET`操作，但是它返回给客户端的响应包却丢失了。这在客户端看来，获取锁的请求由于超时而失败了，但在Redis这边看来，加锁已经成功了。因此，释放锁的时候，客户端也应该对当时获取锁失败的那些Redis节点同样发起请求。实际上，这种情况在异步通信模型中是有可能发生的：客户端向服务器通信是正常的，但反方向却是有问题的。

（6）失败重试：当client不能获取锁时，应该在随机时间后重试获取锁；同时重试获取锁要有一定次数限制；

> 在随机时间后进行重试，主要是防止过多的客户端同时尝试去获取锁，导致彼此都获取锁失败的问题。

算法示意图如下：

![a3a2d5f275c3f834d47688c29eb79729.png][]

**2、RedLock性能及崩溃恢复的相关解决方法：**

由于N个Redis节点中的大多数能正常工作就能保证Redlock正常工作，因此理论上它的可用性更高。前面我们说的主从架构下存在的安全性问题，在RedLock中已经不存在了，但如果有节点发生崩溃重启，还是会对锁的安全性有影响的，具体的影响程度跟Redis持久化配置有关：

（1）如果redis没有持久化功能，在clientA获取锁成功后，所有redis重启，clientB能够再次获取到锁，这样违法了锁的排他互斥性；

（2）如果启动AOF永久化存储，事情会好些， 举例：当我们重启redis后，由于redis过期机制是按照unix时间戳走的，所以在重启后，然后会按照规定的时间过期，不影响业务；但是由于AOF同步到磁盘的方式默认是每秒一次，如果在一秒内断电，会导致数据丢失，立即重启会造成锁互斥性失效；但如果同步磁盘方式使用Always(每一个写命令都同步到硬盘)造成性能急剧下降；所以在锁完全有效性和性能方面要有所取舍；

（3）为了有效解决既保证锁完全有效性 和 性能高效问题：antirez又提出了“延迟重启”的概念，redis同步到磁盘方式保持默认的每秒1次，在redis崩溃单机后（无论是一个还是所有），先不立即重启它，而是等待TTL时间后再重启，这样的话，这个节点在重启前所参与的锁都会过期，它在重启后就不会对现有的锁造成影响，缺点是在TTL时间内服务相当于暂停状态；

**3、Redisson中RedLock的实现：**

在JAVA的redisson包已经实现了对RedLock的封装，主要是通过 redisClient 与 lua 脚本实现的，之所以使用 lua 脚本，是为了实现加解锁校验与执行的事务性。

（1）唯一ID的生成：

分布式事务锁中，为了能够让作为中心节点的存储节点获取锁的持有者，从而避免锁被非持有者误解锁，每个发起请求的 client 节点都必须具有全局唯一的 id。通常我们是使用 UUID 来作为这个唯一 id，redisson 也是这样实现的，在此基础上，redisson 还加入了 threadid 避免了多个线程反复获取 UUID 的性能损耗

protected final UUID id = UUID.randomUUID();
    String getLockName(long threadId) {
    	return id + ":" + threadId;
    }

（2）加锁逻辑：

redisson 加锁的核心代码非常容易理解，通过传入 TTL 与唯一 id，实现一段时间的加锁请求。下面是可重入锁的实现逻辑：

<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) 
    {
    	internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
    
    	// 获取锁时向5个redis实例发送的命令
    	return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
    			  // 校验分布式锁的KEY是否已存在，如果不存在，那么执行hset命令（hset REDLOCK_KEY uuid+threadId 1），并通过pexpire设置失效时间（也是锁的租约时间）
    			  "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; " +
    			  // 如果分布式锁的KEY已存在，则校验唯一 id，如果唯一 id 匹配，表示是当前线程持有的锁，那么重入次数加1，并且设置失效时间
    			  "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; " +
    			  // 获取分布式锁的KEY的失效时间毫秒数
    			  "return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
    			  // KEYS[1] 对应分布式锁的 key；ARGV[1] 对应 TTL；ARGV[2] 对应唯一 id
    				Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
    }

（3）释放锁逻辑：

protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) 
    {
    	// 向5个redis实例都执行如下命令
    	return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
    			// 如果分布式锁 KEY 不存在，那么向 channel 发布一条消息
    			"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
    				"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
    				"return 1; " +
    			"end;" +
    			// 如果分布式锁存在，但是唯一 id 不匹配，表示锁已经被占用
    			"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
    				"return nil;" +
    			"end; " +
    			// 如果就是当前线程占有分布式锁，那么将重入次数减 1
    			"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
    			// 重入次数减1后的值如果大于0，表示分布式锁有重入过，那么只设置失效时间，不删除
    			"if (counter > 0) then " +
    				"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
    				"return 0; " +
    			"else " +
    				// 重入次数减1后的值如果为0，则删除锁，并发布解锁消息
    				"redis.call('del', KEYS[1]); " +
    				"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
    				"return 1; "+
    			"end; " +
    			"return nil;",
    			// KEYS[1] 表示锁的 key，KEYS[2] 表示 channel name，ARGV[1] 表示解锁消息，ARGV[2] 表示 TTL，ARGV[3] 表示唯一 id
    			Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()), LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
    }

（4）redisson中RedLock的使用：

Config config = new Config();
    config.useSentinelServers()
            .addSentinelAddress("127.0.0.1:6369","127.0.0.1:6379", "127.0.0.1:6389")
    		.setMasterName("masterName")
    		.setPassword("password").setDatabase(0);
    
    RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
    RLock redLock = redissonClient.getLock("REDLOCK_KEY");
    
    try {
        // 尝试加锁，最多等待500ms，上锁以后10s自动解锁
    	boolean isLock = redLock.tryLock(500, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);
    	if (isLock) {
    		//获取锁成功，执行对应的业务逻辑
    	}
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
    	redLock.unlock();
    }

可以看到，redisson 包的实现中，通过 lua 脚本校验了解锁时的 client 身份，所以我们无需再在 finally 中去判断是否加锁成功，也无需做额外的身份校验，可以说已经达到开箱即用的程度了。

同样，基于RedLock实现的分布式锁也存在 client 获取锁之后，在 TTL 时间内没有完成业务逻辑的处理，而此时锁会被自动释放，造成多个线程同时持有锁的问题。而Redisson 在实现的过程中，自然也考虑到了这一问题，redisson 提供了一个“看门狗”的特性，当锁即将过期还没有释放时，不断的延长锁key的生存时间。（具体实现原理会在方案四进行介绍）

**4、RedLock算法的安全性争论：**

对于这块感兴趣的朋友可以阅读这四篇文章，站在巨人的肩膀上看问题，真的是一种享受，受益匪浅，强烈建议阅读

[How to do distributed locking][]

[Is Redlock safe?][Is Redlock safe]

[基于Redis的分布式锁到底安全吗？（上）][Redis]

[基于Redis的分布式锁到底安全吗？（下）][Redis 1]

### 方案四：基于Redisson看门狗的分布式锁 ###

前面说了，如果某些原因导致持有锁的线程在锁过期时间内，还没执行完任务，而锁因为还没超时被自动释放了，那么就会导致多个线程同时持有锁的现象出现，而为了解决这个问题，可以进行“锁续期”。其实，在JAVA的Redisson包中有一个"看门狗"机制，已经帮我们实现了这个功能。

**1、redisson原理：**

redisson在获取锁之后，会维护一个看门狗线程，当锁即将过期还没有释放时，不断的延长锁key的生存时间

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2E3NDUyMzM3MDA_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

**2、加锁机制：**

线程去获取锁，获取成功：执行lua脚本，保存数据到redis数据库。

线程去获取锁，获取失败：一直通过while循环尝试获取锁，获取成功后，执行lua脚本，保存数据到redis数据库。

**3、watch dog自动延期机制：**

> 看门狗启动后，对整体性能也会有一定影响，默认情况下看门狗线程是不启动的。如果使用redisson进行加锁的同时设置了锁的过期时间，也会导致看门狗机制失效。

redisson在获取锁之后，会维护一个看门狗线程，在每一个锁设置的过期时间的1/3处，如果线程还没执行完任务，则不断延长锁的有效期。看门狗的检查锁超时时间默认是30秒，可以通过 lockWactchdogTimeout 参数来改变。

> 加锁的时间默认是30秒，如果加锁的业务没有执行完，那么每隔 30 ÷ 3 = 10秒，就会进行一次续期，把锁重置成30秒，保证解锁前锁不会自动失效。

那万一业务的机器宕机了呢？如果宕机了，那看门狗线程就执行不了了，就续不了期，那自然30秒之后锁就解开了呗。

**4、redisson分布式锁的关键点：**

> a. 对key不设置过期时间，由Redisson在加锁成功后给维护一个watchdog看门狗，watchdog负责定时监听并处理，在锁没有被释放且快要过期的时候自动对锁进行续期，保证解锁前锁不会自动失效
> 
> b. 通过Lua脚本实现了加锁和解锁的原子操作
> 
> c. 通过记录获取锁的客户端id，每次加锁时判断是否是当前客户端已经获得锁，实现了可重入锁。

**5、Redisson的使用：**

在方案三中，我们已经演示了基于Redisson的RedLock的使用案例，其实 Redisson 也封装 可重入锁（Reentrant Lock）、公平锁（Fair Lock）、联锁（MultiLock）、红锁（RedLock）、读写锁（ReadWriteLock）、 信号量（Semaphore）、可过期性信号量（PermitExpirableSemaphore）、 闭锁（CountDownLatch）等，具体使用说明可以参考官方文档：[Redisson的分布式锁和同步器][Redisson]

附：redLock的官方文档翻译

![0c46a93f144c1f8b0e7ecbfc40e5381f.png][]

参考文章：[https://www.cnblogs.com/rgcloveyaya/p/rgc\_love\_yaya\_1003days.html][https_www.cnblogs.com_rgcloveyaya_p_rgc_love_yaya_1003days.html]

[http_doc.redisfans.com_string_set.html]: http://doc.redisfans.com/string/set.html
[ff1648c4b73b9f0b5fd093f8e73d5303.png]: /images/20220315/5d5762296b0f416c9ad1896d61570a45.png
[https_redis.io_topics_distlock]: https://redis.io/topics/distlock
[a3a2d5f275c3f834d47688c29eb79729.png]: /images/20220315/1478ffd742b0443da761be6c8969e13d.png
[How to do distributed locking]: https://martin.kleppmann.com/2016/02/08/how-to-do-distributed-locking.html
[Is Redlock safe]: http://antirez.com/news/101
[Redis]: http://zhangtielei.com/posts/blog-redlock-reasoning.html
[Redis 1]: http://zhangtielei.com/posts/blog-redlock-reasoning-part2.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2E3NDUyMzM3MDA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220315/78e3609dafc842b9a073b2ffab9bc1a0.png
[Redisson]: https://github.com/redisson/redisson/wiki/8.-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%94%81%E5%92%8C%E5%90%8C%E6%AD%A5%E5%99%A8
[0c46a93f144c1f8b0e7ecbfc40e5381f.png]: /images/20220315/be6d59ce4702431291bd40396e41e092.png
[https_www.cnblogs.com_rgcloveyaya_p_rgc_love_yaya_1003days.html]: https://www.cnblogs.com/rgcloveyaya/p/rgc_love_yaya_1003days.html