Redisson分布式锁底层原理

已于 2025-06-07 11:21:57 修改
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于 2025-06-07 11:20:50 首次发布
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Redisson

现在最流行的redis分布式锁就是Redisson了，来看看它的底层原理就了解redis是如何使用分布式锁的了

原理分析

分布式锁要解决的是分布式环境下，并行相同代码的加锁功能；了解过redis分布式锁的人肯定知道，一开始redis作为分布式锁用的是setnx，再这基础上设置个定时过期时间，但这种方式有什么问题呢？

实际上看懂上图的人也就明白了那有什么问题，首先是原子性问题，setnx+过期时间这两个操作必须是原子性的，所以这可以用lua脚本解决

再然后是释放锁的时机该如何定？

  • 不管我们定多少过期时间，都不能保证，在这段时间内锁住的代码执行完成了，所以这个时间定多少都不好；
  • 如果不定时间，当执行完成后释放锁，问题就是如果执行到一半机器宕机，那这把锁就永远放不掉了

那Redisson是如何解决上述问题的呢？

  • 它对代码进行了精简的封装，我们的使用非常简单，甚至我们不用主动设置过期时间
  • 它设计了个watch dog看门狗，每隔10秒会检查一下是否还持有锁，若持有锁，就给他更新过期时间30秒；通过这样的设计，可以让他在没有释放锁之前一直持有锁，哪怕宕机了，也能自动释放锁
  • 而不能获得锁的客户端则是不断循环尝试加锁
  • 通过记录锁的客户端id，可以把它设计成可重入锁

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Redisson分布式锁原理解析
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01-16 759
在互联网项目中，多用户同时请求、用户重复请求、接口超时重试、消息重试等情况下可能会带来并发问题，造成数据不一致甚至资产损失。 在高并发项目中，分布式锁扮演着至关重要的角色，合理使用分布式锁可有效控制并发或实现幂等，从而保证数据的完整性和一致性。
distributed-lock:使用Spring的分布式锁定
05-05
分布式锁 分布式锁定可确保您的方法无法从多个JVM（服务器，微服务集群等）并行运行。 它使用公用存储来跟踪已使用的锁，并且您的方法需要获取一个或多个锁才能运行。 默认情况下，锁遵循方法的生命周期，它们是在方法开始时获得并在方法结束时释放的。 支持手动控制，本文档后面将对此进行说明。 在此项目中，由锁实现实现的所有锁将在10秒后过期，如果在两次重试之间无法获取锁并Hibernate50毫秒，则将在1秒后超时。 这些选项可根据注释自定义。 使用锁 要锁定您的方法，您需要首先启用上一节中所述的锁定。 Spring 将处理所有@Locked方法，包括它们的别名。 type字段描述要使用的锁的实现。 如果您打算使用相同的实现（大多数人通常会这样做），则为了避免重复您自己，我添加了别名支持。 它们包装@Locked批注并定义使用的类型。 每个锁都需要定义用于获取锁的表达式。 要了解有关Spri
分布式锁与Redission实现
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03-13 524
为什么会引出分布式锁 原始项目单tomcat运行，不会存在这种情况，系统分布式架构部署时候，便于资源的锁定，例如多台服 务器执行定时任务线上就可能会引发问题。 Synchornized 是针对于 java进程锁，基于JVM，当一个系统部署在多个节点，多个实例的时候，也无法 完成锁对线程的控制，因此引出分布式锁。 首先看一个基于最基本的redisTemplate实现的分布式锁： 需要注意一下几点： ...
Redission分布式锁原理
Mamba Out
04-13 2111
原理 源码中加锁lua代码 if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return nil; end; if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then
Redisson Lock--分布式锁
Skiray的博客
09-22 1229
RedissonClient-(getLock)->RedissonLock-(lock)->tryAcquire-(同步转异步)->tryAcquireAsync-(最终调用)->tryLockInnerAsync-(lua脚本)->lua(脚本原子性，发送)–>redis服务器接受请求，执行脚本。
RedissonLock 分布式锁
04-30 609
普通的分布式锁实现 依靠简单的lua脚本；但是缺点是redis单点故障问题无法解决；如果主从架构也无法保证主挂了之前主从是完全同步的 执行时间超过了锁的过期时间；需要启动一个看门狗定时器，再不停的续期；以保证当前线程未处理完成之前不会导致分布式锁失效 为了解决redis单点故障问题，这里引入了redissionLock；依赖几个没有任何主从关系的redis节点 Redlock的实现如下： ...
Redisson 分布式锁的原理与使用示例
分享即是最好的学习
01-17 809
Redisson 是一个基于 Redis 的 Java 客户端，提供高效的分布式锁实现，支持自动续约和可重入锁等特性，帮助解决分布式系统中的资源竞争和数据一致性问题。
Redisson分布式锁详解：使用方式、场景与底层机制
weixin_44343004的博客
02-15 1368
Redisson的分布式锁（RLock）基于Redis的原子操作实现，支持可重入、自动续期（看门狗）、公平锁等特性。自动续期：通过看门狗（Watchdog）机制避免锁超时释放。可重入性：同一线程可重复获取锁。高可用：支持Redis单机、哨兵、集群等模式。在实际使用Redisson分布式锁时，可能会遇到一些典型问题。Redisson分布式锁虽简化了分布式协作，但仍需开发者理解其机制与潜在风险。锁释放规范性：确保unlock()在finally中执行。超时时间与看门狗。
Redisson分布式锁详细教程 - 从入门到实战
weixin_51040479的博客
07-07 788
《Redisson分布式锁全面指南》摘要 本文系统介绍了Redisson分布式锁的原理与实践。通过类比公共厕所和ATM机等生活场景，解释了分布式锁的互斥性本质。针对单体与分布式应用的差异，分析了分布式锁的必要性，并详细阐述了其四大核心要求：互斥性、安全性、活性和高可用。 文章深入解析了Redisson的多种锁类型： 基本锁：演示库存扣减场景，强调锁粒度优化 公平/非公平锁：对比特性与性能差异 读写锁：优化缓存更新场景的并发性能 联锁：解决转账等需要多资源锁定的场景 红锁：应对Redis主从切换时的锁失效问题
Redis系列---Redission分布式锁
lipviolet的博客
09-20 1456
两者都是阻塞加锁， 前者会一直阻塞，相应的该方法不存在返回值，因为无意义；后者可以传入一个等待时间，等待时间内持续阻塞，相应的该方法存在返回值，因为要确认是否成功加了锁。根据业务场景自己判断使用哪种锁，二者其实相似，trylock就是lock的进阶，加了一个等待时间而已。无论是redission还是redis的setNx，只要是锁，都必须有加锁和释放锁两个动作，二者缺一不可，并且需要把释放锁放到final中，这样可以保证锁一定被释放。然而，虽然看门狗机制设计得很好，但在某些极端情况下，仍然可能出现死锁。
基于Redission实现分布式锁
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05-09 1万+
实现Redis的分布式锁，除了自己基于redis client原生api来实现之外，还可以使用开源框架：Redission Redisson是一个企业级的开源Redis Client，也提供了分布式锁的支持。 回想一下上一篇文章《基于Redis实现分布式锁》说的，如果自己写代码来通过redis设置一个值，是通过下面这个命令设置的。 SET anyLock unique_value NX PX 30000 这里设置的超时时间是30s，假如我超过30s都还没有完成业务逻辑的情况下，key会过期，其他
Redission源码浅析一：RedissonLock.lock与RedissonLock.tryLock
一只小星星
08-25 1824
加锁时，如果没有指定过期时间，则默认过期时间为30s且每隔10s进行锁续期操作。
【redission分布式锁】到底要用lock还是tryLock
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03-09 1817
如果想实现分布式锁请看上一篇文章【上一篇文章留了一个小尾巴，redission的lock方法是会阻塞的，具有一定的风险，意思就是说，这是一个获取锁的方法，但是如果锁已经存在会进行等待。这个等待是没有时间限制的，有兴趣可以看一下源码，利用的是while(true)循环。注解意思是，获取锁，获取不到就等待，但是waitTime耗尽的时候就不再等待，并返回false。跟lock的区别有两个，一是不会无限等待，甚至可以不等待（waitTime设置为0）；二是有返回值，代表是否占用锁成功。
Redission · 可重入锁（Reentrant Lock）
不惑
09-29 1763
下面的代码是单节点 Redis 的配置。/*** 对 Redisson 的使用都是通过 RedissonClient 对象* @return*/@Bean(destroyMethod="shutdown") // 服务停止后调用 shutdown 方法。// 创建配置// 集群模式。
分布式锁和Redisson实现
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概述 分布式系统有一个著名的理论CAP，指在一个分布式系统中，最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。所以在设计系统时，往往需要权衡，在CAP中作选择。当然，这个理论也并不一定完美，不同系统对CAP的要求级别不一样，选择需要考虑方方面面。 在微服务系统中，一个请求存在多级跨服务调用...
【Redission实现分布式锁lock()和tryLock()方法】
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例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考使用lock()，会出现堵塞，在获取时间内等待其他线程释放才能执行。lock() 方法是阻塞获取锁的方式，如果当前锁被其他线程持有，则当前线程会一直阻塞等待获取锁，直到获取到锁或者发生超时或中断等情况才会结束等待。使用lock()
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经过近4年日日夜夜的努力，Redisson终于在2019年1月16日成为GitHub里星星最多的Redis Java客户端。在此十分感谢大家的这些年来对Redisson的支持和信赖，我们会再接再厉让项目变得更好。 谢谢大家! 项目网站：https://redisson.org源码地址：https://github.com/redisson/redisso...
redisson分布式锁集群
最新发布
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Redisson 分布式锁在集群环境中提供了可靠的锁机制，适用于多节点部署的场景。其核心原理是基于 Redis 的原子操作来实现分布式环境下的锁控制，同时通过 Redisson 提供的 API 抽象出简单易用的接口，使得开发人员可以快速集成和使用分布式锁功能。 在集群环境中使用 Redisson 分布式锁时，可以通过以下方式获取和使用锁： ```java RLock lock = redisson.getLock("myDistributedLock"); lock.lock(); try { // 执行业务逻辑 } finally { lock.unlock(); } ``` 上述代码展示了如何获取一个分布式锁并进行加锁和解锁操作。Redisson 的 `RLock` 接口封装了锁的获取和释放逻辑，确保在分布式系统中能够安全地处理并发访问问题。 Redisson 分布式锁的实现依赖于 Redis 的单线程特性和 Lua 脚本执行的原子性。当一个客户端请求加锁时，Redisson 会通过 Lua 脚本在 Redis 中设置一个键值对，并设置过期时间以防止死锁。如果多个客户端同时请求加锁，只有第一个成功写入键值对的客户端能够获得锁。 在 Redisson 集群环境中，锁的实现还考虑到了 Redis 集群的数据分片特性。Redisson 会根据锁的名称进行哈希计算，确定锁信息存储在哪个 Redis 节点上。这种机制确保了在集群环境下，锁的状态能够在多个节点之间正确分布和管理。 对于 Redisson 分布式锁的可重入性，其通过记录锁的持有者（通常是线程 ID）和重入次数来实现。当同一个线程多次请求同一个锁时，Redisson 会增加重入计数，而不是阻塞线程。解锁时，重入计数会递减，直到计数为零时才真正释放锁。这一特性简化了递归调用或嵌套加锁场景的处理。 在 Redis 主从架构+哨兵模式的环境下，Redisson 分布式锁存在一定的风险。如果在主库宕机时，锁信息尚未同步到从库，新的主库将无法继承锁的状态，导致其他客户端可能错误地获取锁。这一问题源于 Redis 的异步复制机制，而非 Redisson 的实现缺陷。为了避免此类问题，可以考虑使用 Redlock 算法或其他一致性更强的分布式锁方案。 为了增强 Redisson 分布式锁在集群环境中的可靠性，Redisson 提供了看门狗（Watchdog）机制。当锁被获取时，看门狗会定期刷新锁的过期时间，防止因业务逻辑执行时间过长而导致锁提前释放。这一机制确保了即使在复杂的网络环境下，锁的状态也能保持稳定。 此外，Redisson 还支持多种锁模式，如公平锁、读写锁等，以满足不同业务场景的需求。公平锁确保锁的获取顺序与请求顺序一致，而读写锁则允许多个读操作并发执行，但写操作互斥。这些锁类型在集群环境中同样适用，并且 Redisson 会根据集群配置自动调整锁的实现方式。 在实际部署 Redisson 分布式锁时，建议结合具体的 Redis 集群拓扑结构进行配置。例如，在 Redis 集群模式下，Redisson 会自动连接到集群中的所有节点，并根据锁的名称进行哈希计算以确定锁的存储位置。而在 Redis 主从+哨兵模式下，Redisson 会通过哨兵机制自动发现主库，并在主库发生切换时重新建立连接。 总之，Redisson 分布式锁在集群环境中的使用方法简单直观，其底层实现充分利用了 Redis 的原子操作和集群特性，确保了分布式系统中的锁管理能够高效、可靠地进行。
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