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Redisson 的分布式锁

news 2025/7/16 2:57:26

Redisson 的分布式锁基于 Redis 实现，通过原子操作、可重入设计、看门狗续期等机制保障高并发场景下的数据一致性。以下从核心机制、实现原理、典型场景图解及缺陷分析展开详解：

核心机制与实现原理

1.获取锁

2.加锁机制（Lua脚本原子操作）

if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then  -- 锁不存在redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1)  -- 创建Hash：KEYS[1]=锁名，ARGV[2]=客户端ID+线程id，Value=1(锁重入次数)redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1])  -- ARGV[1]=设置过期时间（默认30s）return nil 
end 
if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1 then  -- 锁存在且为当前线程redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1)  -- 重入次数+1redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1])      -- 刷新过期时间return nil 
end 
return redis.call('pttl', KEYS[1])  -- 返回锁剩余生存时间（供其他线程等待）

3. 可重入性

同一线程多次加锁时，Hash 中的 Value 值递增（1 → 2→3...），解锁时递减至 0 才删除锁 Key;

可重入性降低锁的竞争,提高系统性能

4.锁互斥性与等待重试

其他线程加锁：若锁已被占用，返回剩余生存时间（TTL），客户端进入 while 循环自旋，并通过 Redis 的 pub/sub 订阅解锁消息。
唤醒机制：锁释放时发布消息，通过释放信号量唤醒等待线程竞争锁（避免无效轮询）

5. 解锁流程

if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0 then  -- 非当前线程的锁return nil 
end 
local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1)  -- 重入次数-1
if counter > 0 then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2])  -- 重置过期时间return 0 
else redis.call('del', KEYS[1])                 -- 删除Keyredis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1])    -- 发布解锁消息return 1 
end

6.锁超时续期

看门狗自动续期（Watchdog）

触发条件：未显式设置 leaseTime 时启用

流程：

加锁成功后启动后台线程，每隔 10秒（默认）检查锁是否被当前线程持有。
若持有，则重置锁过期时间为 30秒

未显式设置 leaseTime (或 leaseTime = -1)：启用看门狗机制
- 当你使用 lock() 方法加锁时，默认行为就是 启用看门狗。
- 此时，Redisson 会为锁设置一个默认的锁超时时间（通常是 lockWatchdogTimeout 配置的值，默认 30 秒）。
- 看门狗机制（一个后台线程）会在锁持有期间，定期（默认在锁超时时间的 1/3 时，即 10 秒后开始）检查客户端是否仍然持有该锁。如果客户端还持有锁，看门狗会自动将锁的超时时间重置回默认值（30秒），从而避免锁因为业务执行时间过长而意外过期释放。
- 这种模式适用于不知道业务具体需要执行多久，希望锁能一直被持有直到业务完成并显式调用 unlock() 的场景。看门狗确保了只要客户端进程还“活着”且持有锁意图，锁就不会自动过期。
显式设置 leaseTime > 0：禁用看门狗机制
- 当你使用 lock(long leaseTime, TimeUnit unit) 或 tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) 等方法，并明确指定了一个大于 0 的 leaseTime 值时，Redisson 会禁用看门狗机制。
- 此时，你设置的 leaseTime 就是锁的绝对生存时间。锁会在加锁成功后的 leaseTime 时间后自动过期释放，无论业务逻辑是否执行完毕，也无论客户端是否仍然存活。
- 后台没有线程会去自动续期这个锁。
- 这种模式适用于能够预估业务最大执行时间的场景。你需要确保设置的 leaseTime 大于业务逻辑可能执行的最长时间，否则锁可能在业务完成前就自动释放，导致数据不一致。同时，业务逻辑执行完毕后，最好还是显式调用 unlock() 来及时释放锁，避免无谓的等待。