Redis分布式锁(Redisson)
什么是Redission呢
Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务，其中就包含了各种分布式锁的实现。
Redission提供了分布式锁的多种多样的功能
加锁原理
加锁主要是这段lua脚本
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " + //判断是否存在锁
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " + //不存在，则获取锁，hash结构
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " + //设置过期时间为ARGV[1]
"return nil; " +
"end; " +
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " + //如果第二个客户端来获取锁，判断是否存在这个客户端ID ARGV[2]为客户端id
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);" //加锁失败，就会返回当前锁的存活时间 pttl
KEYS[1] ： 锁名称
ARGV[1]： 锁失效时间
ARGV[2]： id + ":" + threadId; 锁的key
exists: 判断数据是否存在 name：是lock是否存在,如果==0，就表示当前这把锁不存在
redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1);此时他就开始往redis里边去写数据 ，写成一个hash结构
Lock{
id + ":" + threadId : 1
}
如果当前这把锁存在，则第一个条件不满足，再判断
redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1
此时需要通过大key+小key判断当前这把锁是否是属于自己的，如果是自己的，则进行
redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1)
将当前这个锁的value进行+1 ，redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 然后再对其设置过期时间，如果以上两个条件都不满足，则表示当前这把锁抢锁失败，最后返回pttl，即为当前这把锁的失效时间。
锁的互斥机制
此时，如果客户端 2 来尝试加锁，会如何呢？首先，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，是否包含线程 2 的 ID，这里明显不是，因为那里包含的是线程 1 的 ID。所以，线程2 会执行：
return redis.call('pttl', KEYS[1]);
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。
Redissson tryLock 的主流程：
@Override
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
// 获取锁等待时间
long time = unit.toMillis(waitTime);
long current = System.currentTimeMillis();
long threadId = Thread.currentThread().getId();
// 1.尝试获取锁
Long ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
// 2. 获取锁成功 lock acquired
if (ttl == null) {
return true;
}
// 申请锁的耗时如果大于等于最大等待时间，则申请锁失败.
time -= System.currentTimeMillis() - current;
if (time <= 0) {
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
//记录当前时间
current = System.currentTimeMillis();
/**
* 2.订阅锁释放事件，并通过 await 方法阻塞等待锁释放，有效的解决了无效的锁申请浪费资源的问题：
* 基于信息量，当锁被其它资源占用时，当前线程通过 Redis 的 channel 订阅锁的释放事件，一旦锁释放会发消息通知待等待的线程进行竞争.
*
* 当 this.await 返回 false，说明等待时间已经超出获取锁最大等待时间，取消订阅并返回获取锁失败.
* 当 this.await 返回 true，进入循环尝试获取锁.
*/
RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);
// await 方法内部是用 CountDownLatch 来实现阻塞，获取 subscribe 异步执行的结果（应用了 Netty 的 Future）
if (!subscribeFuture.await(time, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
if (!subscribeFuture.cancel(false)) {
subscribeFuture.onComplete((res, e) -> {
if (e == null) {
unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
}
});
}
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
// 计算获取锁的总耗时，如果大于等于最大等待时间，则获取锁失败.
try {
time -= System.currentTimeMillis() - current;
if (time <= 0) {
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
/**
* 3.收到锁释放的信号后，在最大等待时间之内，循环一次接着一次的尝试获取锁
* 获取锁成功，则立马返回 true，
* 若在最大等待时间之内还没获取到锁，则认为获取锁失败，返回 false 结束循环
*/
while (true) {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
return true;
}
time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
if (time <= 0) {
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
// waiting for message
currentTime = System.currentTimeMillis();
if (ttl >= 0 && ttl < time) {
subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
if (time <= 0) {
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
}
} finally {
unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
}
// return get(tryLockAsync(waitTime, leaseTime, unit));
}