Redisson实现分布式锁原理

redis官方的红锁解释https://redis.io/topics/distlock

一 Redis分布式锁原理

如图所示啊，石杉大佬画的redisson分布式锁原理。 大概总结下，保证我们的key落到一个集群里，并且加锁操作是基于lua脚本的原子性操作，对于锁延迟由watch dog控制。

具体可以看https://www.cnblogs.com/AnXinliang/p/10019389.html

二 Redis分布式锁可能出现多个系统加锁成功的现象

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。

如果我们想保证完全一致，必须重写Redisson加锁的逻辑了，保证必须mater和slave同时加锁成功，我们整个加锁才是成功的。

三 .redis的红锁

上面的2是对于单个主从结构我们可以这样干，如果假设我们有多个相对独立的master，无slave呢？我们在其中一个master上加了，然后它挂了岂不是我们的数据会在剩下的结点会重新加锁成功？

redis引入了红锁的概念：用Redis中的多个master实例，来获取锁，只有大多数实例获取到了锁，才算是获取成功。

具体的红锁算法分为以下五步：

• 1.获取当前的时间（单位是毫秒）。
• 2.使用相同的key和随机值在N个节点上请求锁。这里获取锁的尝试时间要远远小于锁的超时时间，防止某个masterDown了，我们还在不断的获取锁，而被阻塞过长的时间。
• 3.只有在大多数节点上获取到了锁，而且总的获取时间小于锁的超时时间的情况下，认为锁获取成功了。
• 如果锁获取成功了，锁的超时时间就是最初的锁超时时间进去获取锁的总耗时时间。
• 如果锁获取失败了，不管是因为获取成功的节点的数目没有过半，还是因为获取锁的耗时超过了锁的释放时间，都会将已经设置了key的master上的key删除。