从Redisson分布式锁看锁的设计思路

Redisson

我们先来了解一下Redisson是个什么东西，他是一个客户端，通过网络和redis来沟通。那么他用的什么东西呢，如果你找一下他的依赖，那么就会发现netty，他通过netty来和redis沟通，这对于后边看门狗的续期，有很大的相关性。

锁的一些性质：

• 互斥性
• 可重入性
• 原子性
• 防止死锁
• 阻塞等待上的优化 / 通知他人
  我们依次来看这里的性质，在Redisson分布式锁中都有说法，通过抓住锁的一些核心性质，来实现锁的操作部分。

互斥性

这里直接通过key 是否exist来判断就可以了，来看这里的lua脚本

"if ((redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) " +  "or (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; " +  "return redis.call('pttl', KEYS[1]);"

这里直接exists去判断，是否有这个key，这里h也是hash的意思，对吧，这里的hincrby就是去实现的重入嘛。 "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " + 这一句给当前锁重新加一个过期时间。

可重入性。

首先来看一看设计思路：
为什么普通的锁不可重入？ 因为setnx 可以看成一种boolean的状态，他只有true or false , 但是我们想要的不仅仅是true or false , 我们想要的是state , 我们想要值。 这里AQS有一个state变量，就是干这个用的，为什么他state是 volatile int，而不是用的boolean？就是为了实现可重入的效果。 那么为什么不可以用String ? 他的key作为锁名和持有的名 ， value作为这个锁的重入次数，而是用hash这种key - fieldKey - value的格式。

我觉得实现可重入这些都是次要的，对于可重入的实现，主要是将boolean改为int值就可以了。但是hash结构的这种key - fieldKey - value的模式可以为我们提供一些别的遍历。在一个key中，我们可以通过fieldKey存储更多的信息。
myLock: {
“8743c9c0…:1”: 1, // 主锁字段
“mode”: “fair”, // 锁模式
“timeout”: 30000, // 超时时间
“created_at”: 1630000000 // 创建时间戳
}
我觉得这个东西是最重要的，单个的string的key存的东西比较单一，取出来的时候操作会很复杂，所以我们主要选取hash，string可以实现重入，但是很麻烦。而hash双重key自动spilt，并且还有其他信息可以使用。有简单的数据结构，就不要去用复杂的东西来折磨自己了

原子性

使用lua脚本来保持原子性。为什么redis执行是原子性？因为redis使用单个主线程来处理任务。 redis会一股脑读完lua脚本中的内容，那么为什么redis单单用个单线程就可以那么快呢？其实核心就在于IO多路复用。这里详细讲一下当复习了。某个redis可能会连接多个client，当某个socket可读的时候，内核通过事件触发的方式来通知Redis，然后Redis立马对该事件进行处理。为了更形象的理解，我们来假设redis不用多路复用，那么如果有大量的请求连过来，他必须去对应的处理。比如fork一个子进程，或者开一条线程。如果不这么做，那么大量的client就会互相阻塞，因为路就这么大，你不开更多的路，那么只能像排队那样等前边的人弄完才可以继续走，或者用简单的NIO，比如之前的select，但是select要去轮训，且连接管理大小有限。poll只优化连接数，但是仍然是去轮训请求的。如果请求数很多，他们的开销，时间消耗都是不晓得。但是如果用IO多路复用呢？每个连接都有自己的channel，kernel会通过channel表来通知redis哪个channel有对应的数据，redis直接去拿然后操作就可以了，简单，高效。

防止死锁。

如果redis挂了，那么普通的锁永远都不会被释放，所以我们需要考虑expire ，但是如果expire的时间太短，线程执行的过程中被释放那不炸了吗，所以我们需要使用watchDog，给锁续时。看门狗的续期逻辑不依赖当前的线程，而是有他自己的一个线程，还记得前文我们说的netty吗？他里边就有个时间轮，Redisson通过时间轮的方式来管理锁续期。来看代码(虽然我也不想粘)

CompletionStage<Boolean> f = acquiredFuture.thenApply(acquired -> {  // lock acquired  if (acquired) {  if (leaseTime > 0) {  internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);  } else {  scheduleExpirationRenewal(threadId);  }  }  return acquired;  
});

private void renewExpiration() {  ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());  if (ee == null) {  return;  }  Timeout task = getServiceManager().newTimeout(new TimerTask() {  @Override  public void run(Timeout timeout) throws Exception {  ExpirationEntry ent = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());  if (ent == null) {  return;  }  Long threadId = ent.getFirstThreadId();  if (threadId == null) {  return;  }  CompletionStage<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);  future.whenComplete((res, e) -> {  if (e != null) {  log.error("Can't update lock {} expiration", getRawName(), e);  EXPIRATION_RENEWAL_MAP.remove(getEntryName());  return;  }  if (res) {  // reschedule itself  renewExpiration();  } else {  cancelExpirationRenewal(null, null);  }  });  }  }, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);  ee.setTimeout(task);  
}

这里new了一个定时任务，他是TaskTime类型的任务，每隔锁的释放时间的1 / 3 去更新一次，最开始为30，所以每隔10s去做一次。里边的任务会去继续调用他自己，实现定时任务的循环。最后把这个任务用ee来启动. HashedWheelTimeout你去这里的newTimeout中去看一下，就会看到这个哈希时间轮了。 然后就是执行这个定时任务的线程了，他是redisson来管理的线程，你去debug看一下，就会看到他的线程名称对应为(我的) redisson-netty-4-3 这种名称很明显是新创建的内容。但是具体在哪创建的，我没找到。反正肯定是和主线程没什么关系。二者声明周期是不同的。主线程挂了后，那么这个是会一直续期，所以一定要用finally来修饰。

阻塞通知 ： pub / sub

这里最后就是当锁释放后怎么通知其他的线程可以去拿锁了。这里也是发布订阅模式的应用。而不是直接用比如AQS那种用阻塞队列的模式来拿等待的锁。
根本原因是 “分布式” vs “单机” 的物理差异，导致无法像 AQS 那样维护一条集中式等待队列。

1. AQS 为什么能用 CLH 队列
   • 所有线程在同一 JVM，共享同一块堆内存；
   • 用 volatile + CAS 就能原子地把线程节点插到链表；
   • LockSupport.park/unpark 直接在用户态挂起/唤醒线程，零网络开销。

2. Redis 场景下如果硬做“链表”会遇到什么
   • 节点放哪？
   – 放客户端本地：别的 JVM 看不到，无法全局排队。
   – 放 Redis 里：需要把“客户端 ID + 线程 ID”序列化成 List/Stream 的元素，插入、弹出、超时清理全部要 Lua 保证原子，实现复杂度陡增。
   • 唤醒谁？
   – 队列只能让“下一个节点”的客户端去抢锁；如果那个客户端进程已经崩溃，节点就永远卡在那里，需要额外的监听与清理。
   • 实时性
   – 链表方案只能让客户端轮询“轮到我了吗？”；消息往返 + 空转重试让延迟不可控。
   • 原子性
   – “入队 + 抢锁”必须是原子事务，否则会出现两个客户端同时认为自己排在队头。
   – 一次 Lua 脚本里既要写队列又要 SETNX，逻辑臃肿且难以维护。

3. Pub/Sub 的优势正好弥补以上痛点
   • 天然广播：一条 PUBLISH 立即通知所有订阅端，零轮询、零链表维护。
   • 无状态：客户端崩溃后频道自动消失，没有残留节点。
   • 实现简单：Lua 脚本只需 DEL + PUBLISH 两步即可保证原子。
   • 延迟低：消息由 Redis 服务器主动推送，毫秒级即可唤醒等待方。

结论
AQS 用链表是因为它能在同一进程内共享内存，而 Redisson 运行在跨进程、跨机器的分布式环境中，无法安全、实时、低成本地维护全局链表；Pub/Sub 提供的“广播+无状态”机制正好满足分布式锁释放通知的需求，因此成为最优选。