原理

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加锁机制

  1. -- 锁互斥机制
  2. if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) 
  3. then
  4.   redis.call('hset', KEYS[1]), ARGV[2], 1);
  5.     redis.call('pexpire', KEYS[1]), ARGV[1]);
  6.     return nil;
  7. end;
  8. -- 可重入加锁机制
  9. if (redis.call('hexist', KEYS[1], ARGV[2]) == 1)
  10. then
  11.     redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);
  12.     redis.call('pexpire', KEYS[1]), ARGV[1]);
  13.     return nil;
  14. end;
  15. return redis.call('pttl', KEYS[1]);
  • KEYS[1] ：代表的是你加锁的那个key。

比如说：RLock lock = redisson.getLock(“myLock”);这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“myLock”。

  • ARGV[1]：代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。
  • ARGV[2]：代表的是加锁的客户端的ID，guid+线程ID。类似于下面这样：

8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1

watch dog自动延期机制

客户端1加锁的锁key默认生存时间才30秒，如果超过了30秒，客户端1还想一直持有这把锁，怎么办呢？
简单！只要客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。

释放锁机制

如果执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。
其实说白了，就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。
如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：
“del myLock”命令，从redis里删除这个key。
然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。
这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。
一般我们在生产系统中，可以用Redisson框架提供的这个类库来基于redis进行分布式锁的加锁与释放锁。

Redis分布式锁的缺点

其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例。

但是这个过程中一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。

接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。

此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。

这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。

所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。