Redisson 分布式锁源码 05：公平锁加锁

关注

发布于: 2021 年 07 月 07 日

前言

默认的加锁逻辑是非公平的。

在加锁失败时，线程会进入 while 循环，一直尝试获得锁，这时候是多线程进行竞争。就是说谁抢到就是谁的。

Redisson 提供了公平锁机制，使用方式如下：

RLock fairLock = redisson.getFairLock("anyLock");// 最常见的使用方法fairLock.lock();

复制代码

下面一起看下公平锁是如何实现的？

公平锁

相信小伙伴们看过前面的文章，已经轻车熟路了，直接定位到源码方法：RedissonFairLock#tryLockInnerAsync。

好家伙，这一大块代码，我截图也截不完，咱们直接分析 lua 脚本。

PS：虽然咱不懂 lua，但是这一堆堆的 if else 咱们大概还是能看懂的。

因为 debug 发现 command == RedisCommands.EVAL_LONG，所以直接看下面一部分。

这么长，连呼好几声好家伙！

先来看看参数都有啥？

KEYS[1]：加锁的名字，anyLock；
KEYS[2]：加锁等待队列，redisson_lock_queue:{anyLock}；
KEYS[3]：等待队列中线程锁时间的 set 集合，redisson_lock_timeout:{anyLock}，是按照锁的时间戳存放到集合中的；
ARGV[1]：锁超时时间 30000；
ARGV[2]：UUID:ThreadId 组合 a3da2c83-b084-425c-a70f-5d9a08b37f31:1；
ARGV[3]：threadWaitTime 默认 300000；
ARGV[4]：currentTime 当前时间戳。

加锁队列和集合是含有大括号的字符串。{XXXX} 是指这个 key 仅使用 XXXX 用来计算 slot 的位置。

Lua 脚本分析

上面的 lua 脚本是分为几块的，咱们分别从不同的角度看下上面代码的执行。

首次加锁（Thread1）

第一部分，因为是首次加锁，所以等待队列为空，直接跳出循环。这一部分执行结束。

第二部分：

当锁不存在，等待队列为空或队首是当前线程，两个条件都满足时，进入内部逻辑；
从等待队列和超时集合中删除当前线程，这时候等待队列和超时集合都是空的，不需要任何操作；
减少队列中所有等待线程的超时时间，也不需要任何操作；
加锁并设置超时时间。

执行完这里就 return 了。所以后面几部分就暂时不看了。

相当于下面两个命令（整个 lua 脚本都是原子的！）：

> hset anyLock a3da2c83-b084-425c-a70f-5d9a08b37f31:1 1> pexpire anyLock 30000

复制代码

Thread2 加锁

当 Thread1 加锁完成之后，此时 Thread2 来加锁。

Thread2 可以是本实例其他线程，也可以是其他实例的线程。

第一部分，虽然锁被 Thread1 占用了，但是等待队列是空的，直接跳出循环。

第二部分，锁存在，直接跳过。

第三部分，线程是否持锁，没有持锁，直接跳过。

第四部分，线程是否在等待队列中，Thread2 才来加锁，不在里面，直接跳过。

Thread2 最后会来到这里：

从线程等待队列 redisson_lock_queue:{anyLock} 中获取最后一个线程；
因为等待队列是空的，所以直接获取当前锁的剩余时间 ttl anyLock；
组装超时时间 timeout = ttl + 300000 + 当前时间戳，这个 300000 是默认 60000*5；
使用 zadd 将 Thread2 放到等待线程有序集合，然后使用 rpush 将 Thread2 再放到等待队列中。

zadd KEYS[3] timeout ARGV[2]

这里使用 zadd 命令分别放置的是，redisson_lock_timeout:{anyLock}，超时时间戳（1624612689520），线程（UUID2:Thread2）。

其中超时时间戳当分数，用来在有序集合中排序，表示加锁的顺序。

Thread3 加锁

Thread1 占有了锁，Thread2 在等待，此时线程 3 来了。

获取 firstThreadId2 此时队列是有线程的是 UUID2:Thread2。

判断 firstThreadId2 的分数（超时时间戳）是不是小于当前时间戳：

小于等于则说明超时了，移除 firstThreadId2；
大于，则会进入后续判断。

第二、三、四部分都不满足条件。

Thread3 最后也会来到这里：

从线程等待队列 redisson_lock_queue:{anyLock} 中获取最后一个线程；
最后一个线程存在，且不是自己，则 ttl = lastThreadId 超时时间戳 - 当前时间戳，就是看最后一个线程还有多久超时；
组装超时时间 timeout = ttl + 300000 + 当前时间戳，这个 300000 是默认 60000*5，在最后一个线程的超时时间上加上 300000 以及当前时间戳，就是 Thread3 的超时时间戳。
使用 zadd 将 Thread3 放到等待线程有序集合，然后使用 rpush 将 Thread3 再放到等待队列中。

总结

本文主要总结了公平锁的加锁逻辑，这涉及到比较多的 Redis 操作，做一下简要总结：

Redis Hash 数据结构：存放当前锁，Redis Key 就是锁，Hash 的 field 是加锁线程，Hash 的 value 是重入次数；
Redis List 数据结构：充当线程等待队列，新的等待线程会使用 rpush 命令放在队列右边；
Redis sorted set 有序集合数据结构：存放等待线程的顺序，分数 score 用来是等待线程的超时时间戳。

需要理解的就是这里会额外添加一个等待队列，以及有序集合。

对照着 Java 公平锁源码阅读，理解起来效果更好。

程序员小航

关注

个人公众号：『程序员小航』 2020.07.30 加入

某不知名互联网公司 Java 程序员一枚。记录工作学习中的技术、开发及源码笔记；分享生活中的见闻感悟。

发布

暂无评论

创作场景