redisson分布式锁-Multi锁原理

程序猿西蒙 2021-11-23

2524

NO.1

背景

对于程序员来说，或多或少都会听过死锁这个概念，它是多个线程并发的竞争系统资源产生相互等待导致的，本质原因还是因为系统资源有限以及进程推进顺序不合理.

死锁的产生一般都会4个必要条件:

互斥条件: 某种资源一次只允许一个进程访问，即该资源一旦分配给一个进程使用，其他进程就不允许获取该资源，直到进程访问结束释放该资源
占有且等待条件: 一个进程本身占有一个或多个资源，同时还再等待其他线程释放需要的资源
不可抢占条件: 别的进程占有了一个资源，你不能直接将资源抢过来，不能强行剥夺
循环等待条件: 若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系

当上述四个条件均满足，就会造成死锁，导致程序无法执行下去，那么怎么来解决死锁的问题呢?

当然实际解决方案有很多，我们这里只说说预防死锁的方案:

破坏“互斥”条件

就是在系统里取消互斥。若资源不被一个进程独占使用，那么死锁是肯定不会发生的。但一般来说在所列的四个条件中，“互斥”条件是无法破坏的。因此，在死锁预防里主要是破坏其他几个必要条件，而不去涉及破坏“互斥”条件

破坏"占有且等待"条件

破坏“占有并等待”条件，就是在系统中不允许进程在已获得某种资源的情况下，申请其他资源。即要想出一个办法，阻止进程在持有资源的同时申请其他资源,比如:所有的进程在开始运行之前，必须一次性地申请其在整个运行过程中所需要的全部资源

破坏“不可抢占”条件

破坏“不可抢占”条件就是允许对资源实行抢夺,如果占有某些资源的一个进程进行进一步资源请求被拒绝，则该进程必须释放它最初占有的资源

破坏“循环等待”条件

破坏“循环等待”条件的一种方法，是将系统中的所有资源统一编号，进程可在任何时刻提出资源申请，但所有申请必须按照资源的编号顺序（升序）提出。这样做就能保证系统不出现死锁

上面描述了一下，死锁的产生条件，以及一种预防方案，当我们在分布式系统中，使用分布式锁进行某些操作的时候，可能也会因为操作不当，导致系统间产生死锁，我们为了解决这个问题，可能会选择一次性的申请多个资源，这样更简单一点，当我们使用redisson来实现分布式锁的时候，能否支持呢?

NO.2

redisson使用

查阅redisson的官网，我们看到redisson支持一种Multi锁，这个锁能支持我们同时申请多个锁资源，我们看看怎么使用

Config config = new Config();
config.useSingleServer()
        .setAddress("redis://192.168.1.17:6379");
RedissonClient client = Redisson.create(config);
RLock lock1 = client.getLock("lock1");
RLock lock2 = client.getLock("lock2");
RLock lock3 = client.getLock("lock3");


RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁：lock1 lock2 lock3
// 所有的锁都上锁成功才算成功。
lock.lock();
lock.unlock();
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使用还是比较简单，同时声明多个锁然后交给RedissonMultiLock对象来管理
通过RedissonMultiLock的lock()/unlock()来进行操作

方法表面上使用很简单，但是实现原理呢？怎么来同时申请多个锁资源的呢？接下来我们来一起分析下它的实现原理

@Override
public void lock() {
    try {
        lockInterruptibly();
    } catch (InterruptedException e) {
        Thread.currentThread().interrupt();
    }
}


@Override
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
    lockInterruptibly(-1, null);
}


@Override
public void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    long baseWaitTime = locks.size() * 1500;
    long waitTime = -1;
    if (leaseTime == -1) {
        waitTime = baseWaitTime;
    } else {
        leaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
        waitTime = leaseTime;
        if (waitTime <= 2000) {
            waitTime = 2000;
        } else if (waitTime <= baseWaitTime) {
            waitTime = ThreadLocalRandom.current().nextLong(waitTime/2, waitTime);
        } else {
            waitTime = ThreadLocalRandom.current().nextLong(baseWaitTime, waitTime);
        }
    }
    
    while (true) {
        if (tryLock(waitTime, leaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
            return;
        }
    }
}
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根据锁的个数先计算一个基础的等待时间，如果调用者没有自己指定则就使用计算好的等待时间默认为lockNum*1500ms
执行循环逻辑来尝试加锁，直到加锁成功跳出循环
看到这里我们发现加锁的核心逻辑就是tryLock方法，这里才是我们重点分析的地方

我们重点分析一下tryLock()方法，来一探究竟

public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    long newLeaseTime = -1;
    if (leaseTime != -1) {
        if (waitTime == -1) {
            newLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
        } else {
            newLeaseTime = unit.toMillis(waitTime)*2;
        }
    }
    
    long time = System.currentTimeMillis();
    long remainTime = -1;
    if (waitTime != -1) {
        remainTime = unit.toMillis(waitTime);
    }
    long lockWaitTime = calcLockWaitTime(remainTime);
    
    int failedLocksLimit = failedLocksLimit();
    List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList<>(locks.size());
    for (ListIterator<RLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {
        RLock lock = iterator.next();
        boolean lockAcquired;
        try {
            if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {
                lockAcquired = lock.tryLock();
            } else {
                long awaitTime = Math.min(lockWaitTime, remainTime);
                lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
            }
        } catch (RedisResponseTimeoutException e) {
            unlockInner(Arrays.asList(lock));
            lockAcquired = false;
        } catch (Exception e) {
            lockAcquired = false;
        }
        
        if (lockAcquired) {
            acquiredLocks.add(lock);
        } else {
            if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {
                break;
            }


            if (failedLocksLimit == 0) {
                unlockInner(acquiredLocks);
                if (waitTime == -1) {
                    return false;
                }
                failedLocksLimit = failedLocksLimit();
                acquiredLocks.clear();
                // reset iterator
                while (iterator.hasPrevious()) {
                    iterator.previous();
                }
            } else {
                failedLocksLimit--;
            }
        }
        
        if (remainTime != -1) {
            remainTime -= System.currentTimeMillis() - time;
            time = System.currentTimeMillis();
            if (remainTime <= 0) {
                unlockInner(acquiredLocks);
                return false;
            }
        }
    }


    if (leaseTime != -1) {
        acquiredLocks.stream()
                .map(l -> (RedissonLock) l)
                .map(l -> l.expireAsync(unit.toMillis(leaseTime), TimeUnit.MILLISECONDS))
                .forEach(f -> f.syncUninterruptibly());
    }
    
    return true;
}


protected long calcLockWaitTime(long remainTime) {
    return remainTime;
}
protected int failedLocksLimit() {
    return 0;
}
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计算一个加锁剩余的时间remainTime和尝试加锁需要等待的时间lockWaitTime(默认就等于reaminTime)
查看允许加锁失败的个数，即对所有的锁对象，允许有几个锁对象加锁失败
创建一个集合来保存加锁成功的锁对象
遍历所有的锁对象，依次调用带超时参数的tryLock()来尝试进行加锁
如果在规定时间内加锁成功，则保存到acquiredLocks中
如果加锁失败则需要判断是否允许有加锁失败，这里failedLocksLimit为0，即只要有一个锁对象尝试加锁失败，那么就要释放掉之前成功的所有锁

为什么要这样呢?这就是上面预防死锁的方案中提到的破坏不可抢占条件，这样可以预防客户端加锁的时候产生死锁

判断加锁的时间是否超时，如果超时了则释放掉所有的锁资源，这样做也会防止死锁
如果tryLock加锁失败，那么lockInterruptibly()方法的while逻辑就不会跳出循环，他会继续尝试不断的进行加锁，直到所有的锁资源都成功获取

我们发现其实原理很简单，就是在规定时间内尝试获取声明的每一把锁，只要有一个锁获取失败，那么就放弃之前获取的所有的锁资源，然后从头再来，继续尝试加锁，直到所有的锁资源都加锁成功

NO.3

释放锁原理

锁资源既然获取成功了，在我们执行完对应的操作之后，理应释放掉获取的锁资源，那么针对多个锁资源，RedissonMultiLock又是怎么来释放的呢?

下面我们来分析下其原理

public void unlock() {
    List<RFuture<Void>> futures = new ArrayList<>(locks.size());
    for (RLock lock : locks) {
        futures.add(lock.unlockAsync());
    }
    for (RFuture<Void> future : futures) {
        future.syncUninterruptibly();
    }
}
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我们发现这个释放锁更简单，就是遍历所有的锁资源，然后调用其自身的释放锁方法，进行释放
同步等待所有的资源释放完毕，结束运行

释放锁的原理何其简单，只是一些循环逻辑，调用不同资源本身的释放逻辑来完成锁资源释放

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redisson分布式锁-Multi锁原理

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