Redisson分布式锁深刻解析（二）

时间 2019-11-06

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上一篇文章主要侧重如何获取锁以及所获取成功的场景，本文将着重对失败以及解锁的状况进行分析，探寻Redisson分布式锁最具艺术的地方。node

@Override
    public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        long time = unit.toMillis(waitTime);
        long current = System.currentTimeMillis();
        final long threadId = Thread.currentThread().getId();
        Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
        // lock acquired
        if (ttl == null) {
            return true;
        }
        
        time -= (System.currentTimeMillis() - current);
        if (time <= 0) {
            acquireFailed(threadId);
            return false;
        }
        
        current = System.currentTimeMillis();

        // 订阅监听redis消息，而且建立RedissonLockEntry，其中RedissonLockEntry中比较关键的是一个 Semaphore属性对象,用来控制本地的锁请求的信号量同步，返回的是netty框架的Future实现。 
        final RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);
       // 阻塞等待subscribe的future的结果对象，若是subscribe方法调用超过了time，说明已经超过了客户端设置的最大wait time，则直接返回false，取消订阅，再也不继续申请锁了。
        if (!await(subscribeFuture, time, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
            if (!subscribeFuture.cancel(false)) {
                subscribeFuture.addListener(new FutureListener<RedissonLockEntry>() {
                    @Override
                    public void operationComplete(Future<RedissonLockEntry> future) throws Exception {
                        if (subscribeFuture.isSuccess()) {
                            unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
                        }
                    }
                });
            }
            acquireFailed(threadId);
            return false;
        }

        try {
            time -= (System.currentTimeMillis() - current);
            if (time <= 0) {
                acquireFailed(threadId);
                return false;
            }
        
            while (true) {
                long currentTime = System.currentTimeMillis();
                // 再次尝试一次申请锁
                ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
                // 
                if (ttl == null) {
                    return true;
                }

                time -= (System.currentTimeMillis() - currentTime);
                if (time <= 0) {
                    acquireFailed(threadId);
                    return false;
                }

                // waiting for message
                currentTime = System.currentTimeMillis();
                // 经过信号量(共享锁)阻塞,等待解锁消息(这一点设计的很是精妙：减小了其余分布式节点的等待或者空转等无效锁申请的操做，总体提升了性能)
                // 若是剩余时间(ttl)小于wait time ,就在 ttl 时间内，从Entry的信号量获取一个许可(除非被中断或者一直没有可用的许可)。 
                // 不然就在wait time 时间范围内等待能够经过信号量
                if (ttl >= 0 && ttl < time) {
                    getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
                } else {
                    getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
                }

                time -= (System.currentTimeMillis() - currentTime);
                if (time <= 0) {
                    acquireFailed(threadId);
                    return false;
                }
            }
        } finally {
            //不管是否得到锁,都要取消订阅解锁消息
            unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
        }
//        return get(tryLockAsync(waitTime, leaseTime, unit));
    }

咱们看到当获取锁的时长超过请求等待时间，直接进入acquireFailed（进一步调用acquireFailedAsync），并同步返回false，获取锁失败。接下里咱们直接进入该异步（异步处理IO，提升系统吞吐量）方法，对其进行解析：redis

@Override
protected RFuture<Void> acquireFailedAsync(long threadId) {
    return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_VOID,
                "redis.call('zrem', KEYS[2], ARGV[1]); " +
                "redis.call('lrem', KEYS[1], 0, ARGV[1]); ",
                Arrays.<Object>asList(getThreadsQueueName(), getTimeoutSetName()), getLockName(threadId));
}

能够看到，这一步就是把该线程从获取锁操做的等待队列中直接删掉；网络

接着往下看，若是未达到请求超时时间，则首先订阅该锁的信息。当其余线程释放锁的时候，会同时根据锁的惟一通道publish一条分布式的解锁信息，接收到分布式消息后，等待获取锁的Semaphore中的监听队列中的listenser线程可从新申请锁，这个后面会深刻讲解。下面是订阅的具体细节：框架

public RFuture<E> subscribe(final String entryName, final String channelName, final ConnectionManager connectionManager) {
    final AtomicReference<Runnable> listenerHolder = new AtomicReference<Runnable>();
    //根据channelName拿到信号量,channelName=UUID+":"+name,对应一个锁。
    final AsyncSemaphore semaphore = connectionManager.getSemaphore(channelName);
    final RPromise<E> newPromise = new RedissonPromise<E>() {
        @Override
        public boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning) {
            return semaphore.remove(listenerHolder.get());
        }
    };

    Runnable listener = new Runnable() {

        @Override
        public void run() {
            E entry = entries.get(entryName);
            if (entry != null) {
                entry.aquire();
                semaphore.release();
                entry.getPromise().addListener(new TransferListener<E>(newPromise));
                return;
            }
            
            E value = createEntry(newPromise);
            value.aquire();
            
            E oldValue = entries.putIfAbsent(entryName, value);
            if (oldValue != null) {
                oldValue.aquire();
                semaphore.release();
                oldValue.getPromise().addListener(new TransferListener<E>(newPromise));
                return;
            }
            
            RedisPubSubListener<Object> listener = createListener(channelName, value);
            connectionManager.subscribe(LongCodec.INSTANCE, channelName, semaphore, listener);
        }
    };
    //把生成的监听线程listenser加入到信号量的监听集合中去，后面发布解锁消息的时候，会唤醒
    semaphore.acquire(listener);
    listenerHolder.set(listener);
    
    return newPromise;
}

接着回到tryLock方法，看到finally里面：不管是否得到锁,都要取消订阅解锁消息，这里不作赘述。异步

接着咱们一并分析一下解锁的过程分布式

public void unlock() {
        Boolean opStatus = get(unlockInnerAsync(Thread.currentThread().getId()));
        if (opStatus == null) {
            throw new IllegalMonitorStateException("attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: "
                    + id + " thread-id: " + Thread.currentThread().getId());
        }
        if (opStatus) {
            // 解锁成功以后取消更新锁expire的时间任务,针对于没有锁过时时间的
            cancelExpirationRenewal();
        }

//        Future<Void> future = unlockAsync();
//        future.awaitUninterruptibly();
//        if (future.isSuccess()) {
//            return;
//        }
//        if (future.cause() instanceof IllegalMonitorStateException) {
//            throw (IllegalMonitorStateException)future.cause();
//        }
//        throw commandExecutor.convertException(future);
    }

解锁的逻辑相对简单，具体步骤以下：ide

若是lock键不存在，发消息说锁已经可用性能
若是锁不是被当前线程锁定，则返回nilui
因为支持可重入，在解锁时将重入次数须要减1线程
若是计算后的重入次数>0，则从新设置过时时间
若是计算后的重入次数<=0，则发消息说锁已经可用

protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
    return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
            "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
                "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
                "return 1; " +
            "end;" +
            "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
                "return nil;" +
            "end; " +
            "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
            "if (counter > 0) then " +
                "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
                "return 0; " +
            "else " +
                "redis.call('del', KEYS[1]); " +
                "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
                "return 1; "+
            "end; " +
            "return nil;",
            Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()), LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));

}

下面咱们再看一下Redisson是如何处理解锁消息的（LockPubSub.unlockMessage）：

/**
 * 
 * @author Nikita Koksharov
 *
 */
public class LockPubSub extends PublishSubscribe<RedissonLockEntry> {

    public static final Long unlockMessage = 0L;

    @Override
    protected RedissonLockEntry createEntry(RPromise<RedissonLockEntry> newPromise) {
        return new RedissonLockEntry(newPromise);
    }

    @Override
    protected void onMessage(RedissonLockEntry value, Long message) {
        if (message.equals(unlockMessage)) {
           // 释放一个许可，唤醒等待的entry.getLatch().tryAcquire去再次尝试获取锁。
            value.getLatch().release();

            while (true) {
                Runnable runnableToExecute = null;
                 // 若是entry还有其余Listeners回调，也唤醒执行。
                 synchronized (value) {
                    Runnable runnable = value.getListeners().poll();
                    if (runnable != null) {
                        if (value.getLatch().tryAcquire()) {
                            runnableToExecute = runnable;
                        } else {
                            value.addListener(runnable);
                        }
                    }
                }
                
                if (runnableToExecute != null) {
                    runnableToExecute.run();
                } else {
                    return;
                }
            }
        }
    }

}

Redisson还有不少东西能够挖掘，不只局限分布式锁（对于分布式锁的一些细节，本文摘抄了网络中比较靠谱的一些片断，方便你们理解）。做者Nikita Koksharov 把原来Conrrent包下不少同步类（好比:CountDownLatch，Semaphore），用分布式的方式实现了一遍，仍是很厉害的。这些加强的实现，之后在工做都将大有用处。这些点，之后有空的时候再慢慢研究。