1. 底层原理

Redisson实现Redis分布式锁的底层原理

2. 详解

2.1 加锁机制

现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个redis cluster集群，他首先会根据hash节点选择一台机器。这里注意，仅仅只是选择一台机器！这点很关键！
紧接着，就会发送一段lua脚本到redis上，那段lua脚本如下所示：

2.1.1 为啥要用lua脚本呢？

因为一大坨复杂的业务逻辑，可以通过封装在lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。

2.1.2 这段lua脚本是什么意思呢？

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，类似于下面这样：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1

第一段if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁的那个锁key不存在的话，你就进行加锁。

2.1.3 如何加锁呢

很简单，用下面的命令：

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

通过这个命令设置一个hash数据结构，这行命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：

上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁key完成了加锁。
接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置myLock这个锁key的生存时间是30秒。
好了，到此为止，ok，加锁完成了。

2.2 锁互斥机制 （客户端2来尝试加锁）

那么在这个时候，如果客户端2来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本，会咋样呢？

很简单，第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在了。
接着第二个if判断，判断一下，myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端2的ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端1的ID。
所以，客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字，这个数字代表了myLock这个锁key的剩余生存时间。比如还剩15000毫秒的生存时间。
此时客户端2会进入一个while循环，不停的尝试加锁。

2.3 watch dog自动延期机制

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。

2.4 可重入加锁机制

那如果客户端1都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？

第一个if判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了。
第二个if判断会成立，因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID，就是客户端1的那个ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”
此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用incrby，通过这个命令，对客户端1的加锁次数，累加1。

incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1

此时myLock数据结构变为下面这样，那个myLock的hash数据结构中的那个客户端ID，就对应着加锁的次数

2.5 锁释放机制

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。