这篇“Redis中Redisson红锁使用原理是什么”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Redis中Redisson红锁使用原理是什么”文章吧。
主从结构分布式锁的问题
实现Redis分布式锁的最简单的方法就是在Redis中创建一个key，这个key有一个失效时间（TTL)，以保证锁最终会被自动释放掉。当客户端释放资源(解锁）的时候，会删除掉这个key。
从表面上看似乎效果不错，但有一个严重的单点失败问题：如果Redis挂了怎么办？你可能会说，可以通过增加一个slave节点解决这个问题。但这通常是行不通的。这样做，我们不能实现资源的独享，因为Redis的主从同步通常是异步的。
在这种场景（主从结构）中存在明显的竞态：
客户端A从master获取到锁
在master将锁同步到slave之前，master宕掉了。
slave节点被晋级为master节点
客户端B从新的master获取到锁
这个锁对应的资源之前已经被客户端A已经获取到了。安全失效！
有时候程序就是这么巧，比如说正好一个节点挂掉的时候，多个客户端同时取到了锁。如果你可以接受这种小概率错误，那用这个基于复制的方案就完全没有问题。否则的话，我们建议你实现下面描述的解决方案。
简介
Redis中针对此种情况，引入了红锁的概念。红锁采用主节点过半机制，即获取锁或者释放锁成功的标志为：在过半的节点上操作成功。
原理
在Redis的分布式环境中，我们假设有N个Redis master。这些节点完全互相独立，不存在主从复制或者其他集群协调机制。之前我们已经描述了在Redis单实例下怎么安全地获取和释放锁。我们确保将在每（N）个实例上使用此方法获取和释放锁。在这个样例中，我们假设有5个Redis master节点，这是一个比较合理的设置，所以我们需要在5台机器上面或者5台虚拟机上面运行这些实例，这样保证他们不会同时都宕掉。
为了取到锁，客户端应该执行以下操作：
获取当前Unix时间，以毫秒为单位。
依次尝试从N个实例，使用相同的key和随机值获取锁。
向Redis设置锁时，客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间，这个超时时间应该小于锁的失效时间。
例如你的锁自动失效时间为10秒，则超时时间应该在5-50毫秒之间。这样可以避免服务器端Redis已经挂掉的情况下，客户端还在死死地等待响应结果。如果服务器端没有在规定时间内响应，客户端应该尽快尝试另外一个Redis实例。
客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤1记录的时间）得到获取锁使用的时间。
仅当从大多数（这里是3个节点）的Redis节点都取到锁，且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。
如果取到了锁，key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间（步骤3计算的结果）。
如果因为某些原因，获取锁失败（没有在至少N/2+1个Redis实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁（即便某些Redis实例根本就没有加锁成功）。
官网
官方github：8. 分布式锁和同步器 · redisson/redisson Wik
基于Redis的Redisson红锁RedissonRedLock对象实现了Redlock介绍的加锁算法。该对象也可以用来将多个RLock对象关联为一个红锁，每个RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。
RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");
RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁：lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功。
lock.lock();
...
lock.unlock();大家都知道，如果负责储存某些分布式锁的某些Redis节点宕机以后，而且这些锁正好处于锁住的状态时，这些锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生，Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。默认情况下，看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。
另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。
RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3); // 给lock1，lock2，lock3加锁，如果没有手动解开的话，10秒钟后将会自动解开 lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS); // 为加锁等待100秒时间，并在加锁成功10秒钟后自动解开 boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS); ... lock.unlock();
RedissonRedLock extends RedissonMultiLock，所以实际上，redLock.tryLock实际调用：org.redisson.RedissonMultiLock.java#tryLock()，进而调用到其同类的tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) ，入参为：tryLock(-1, -1, null)
org.redisson.RedissonMultiLock.java#tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit)源码如下：
final List<RLock> locks = new ArrayList<>();
/**
* Creates instance with multiple {@link RLock} objects.
* Each RLock object could be created by own Redisson instance.
*
* @param locks - array of locks
*/
public RedissonMultiLock(RLock... locks) {
if (locks.length == 0) {
throw new IllegalArgumentException("Lock objects are not defined");
}
this.locks.addAll(Arrays.asList(locks));
}
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
long newLeaseTime = -1;
if (leaseTime != -1) {
newLeaseTime = unit.toMillis(waitTime)*2;
}
long time = System.currentTimeMillis();
long remainTime = -1;
if (waitTime != -1) {
remainTime = unit.toMillis(waitTime);
}
long lockWaitTime = calcLockWaitTime(remainTime);
/**
* 1. 允许加锁失败节点个数限制（N-(N/2+1)）
*/
int failedLocksLimit = failedLocksLimit();
/**
* 2. 遍历所有节点通过EVAL命令执行lua加锁
*/
List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList<>(locks.size());
for (ListIterator<RLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {
RLock lock = iterator.next();
boolean lockAcquired;
/**
* 3.对节点尝试加锁
*/
try {
if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {
lockAcquired = lock.tryLock();
} else {
long awaitTime = Math.min(lockWaitTime, remainTime);
lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
} catch (RedisResponseTimeoutException e) {
// 如果抛出这类异常，为了防止加锁成功，但是响应失败，需要解锁所有节点
unlockInner(Arrays.asList(lock));
lockAcquired = false;
} catch (Exception e) {
// 抛出异常表示获取锁失败
lockAcquired = false;
}
if (lockAcquired) {
/**
*4. 如果获取到锁则添加到已获取锁集合中
*/
acquiredLocks.add(lock);
} else {
/**
* 5. 计算已经申请锁失败的节点是否已经到达 允许加锁失败节点个数限制 （N-(N/2+1)）
* 如果已经到达， 就认定最终申请锁失败，则没有必要继续从后面的节点申请了
* 因为 Redlock 算法要求至少N/2+1 个节点都加锁成功，才算最终的锁申请成功
*/
if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {
break;
}
if (failedLocksLimit == 0) {
unlockInner(acquiredLocks);
if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {
return false;
}
failedLocksLimit = failedLocksLimit();
acquiredLocks.clear();
// reset iterator
while (iterator.hasPrevious()) {
iterator.previous();
}
} else {
failedLocksLimit--;
}
}
/**
* 6.计算 目前从各个节点获取锁已经消耗的总时间，如果已经等于最大等待时间，则认定最终申请锁失败，返回false
*/
if (remainTime != -1) {
remainTime -= System.currentTimeMillis() - time;
time = System.currentTimeMillis();
if (remainTime <= 0) {
unlockInner(acquiredLocks);
return false;
}
}
}
if (leaseTime != -1) {
List<RFuture<Boolean>> futures = new ArrayList<>(acquiredLocks.size());
for (RLock rLock : acquiredLocks) {
RFuture<Boolean> future = ((RedissonLock) rLock).expireAsync(unit.toMillis(leaseTime), TimeUnit.MILLISECONDS);
futures.add(future);
}
for (RFuture<Boolean> rFuture : futures) {
rFuture.syncUninterruptibly();
}
}
/**
* 7.如果逻辑正常执行完则认为最终申请锁成功，返回true
*/
return true;
}以上就是关于“Redis中Redisson红锁使用原理是什么”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。
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