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汪~汪~汪~redisson的WatchDog是如何看家护院的?

汪~汪~汪~redisson的WatchDog是如何看家护院的?

作者: 逆熵架构 | 来源:发表于2019-01-09 20:30 被阅读1次

          上一文,我们分析了redisson加锁的过程,总结来说,流程不复杂,代码也很直观,主要是异步通过lua脚本执行了加锁的逻辑。其中,我们注意到了一些细节,比如 RedissonLock中的变量internalLockLeaseTime,默认值是30000毫秒,还有调用tryLockInnerAsync()传入的一个从连接管理器获取的getLockWatchdogTimeout(),他的默认值也是30000毫秒,这些都和redisson官方文档所说的watchdog机制有关,看门狗,还是很形象的描述这一机制,那么看门狗到底做了什么,为什么怎么做呢?下面我们就来分析和探讨一下。

          我们先思考一个问题,假设在一个分布式环境下,多个服务实例请求获取锁,其中服务实例1成功获取到了锁,在执行业务逻辑的过程中,服务实例突然挂掉了或者hang住了,那么这个锁会不会释放,什么时候释放?回答这个问题,自然想起来之前我们分析的lua脚本,其中第一次加锁的时候使用pexpire给锁key设置了过期时间,默认30000毫秒,由此来看如果服务实例宕机了,锁最终也会释放,其他服务实例也是可以继续获取到锁执行业务。但是要是30000毫秒之后呢,要是服务实例1没有宕机但是业务执行还没有结束,所释放掉了就会导致线程问题,这个redisson是怎么解决的呢?这个就一定要实现自动延长锁有效期的机制。

          之前,我们分析到异步执行完lua脚本执行完成之后,设置了一个监听器,来处理异步执行结束之后的一些工作。如图所示,在操作完成之后会

    去执行operationComplete方法,先判断这个异步操作有没有执行成功,如果没有成功,直接返回,如果执行成功了,就会同步获取结果,如果ttlRemaining为null,则会执行一个定时调度的方法scheduleExpirationRenewal,回想一下之前的lua脚本,当加锁逻辑

    处理结束,返回了一个nil;如此说来 就一定会走定时任务了。我们接下去看看定时任务的逻辑是什么样子的。

    首先,会先判断在expirationRenewalMap中是否存在了entryName,这是个map结构,主要还是判断在这个服务实例中的加锁客户端的锁key是否存在,如果已经存在了,就直接返回;第一次加锁,肯定是不存在的,接下来就是搞了一个TimeTask,延迟internalLockLeaseTime/3之后执行,这里就用到了文章一开始就提到奇妙的变量,算下来就是大约10秒钟执行一次,调用了一个异步执行的方法

    renewExpirationAsync方法,也是调用异步执行了一段lua脚本,首先判

    断这个锁key的map结构中是否存在对应的key8a9649f5-f5b5-48b4-beaa-d0c24855f9ab:anyLock:1,如果存在,就直接调用pexpire命令设置锁key的过期时间,默认30000毫秒。

    OK,现在思路就清晰了,在上面任务调度的方法中,也是异步执行并且设置了一个监听器,在操作执行成功之后,会回调这个方法,如果调用失败会打一个错误日志并返回,更新锁过期时间失败;然后获取异步执行的结果,如果为true,就会调用本身,如此说来又会延迟10秒钟去执行这段逻辑,所以,这段逻辑在你成功获取到锁之后,会每隔十秒钟去执行一次,并且,在锁key还没有失效的情况下,会把锁的过期时间继续延长到30000毫秒,也就是说只要这台服务实例没有挂掉,并且没有主动释放锁,看门狗都会每隔十秒给你续约一下,保证锁一直在你手中。完美的操作。

    到现在来说,加锁,锁自动延长过期时间,都OK了,然后就是说在你执行业务,持有锁的这段时间,别的服务实例来尝试加锁又会发生什么情况呢?或者当前客户端的别的线程来获取锁呢?很显然,肯定会阻塞住,我们来通过代码看看是怎么做到的。还是把眼光放到之前分析的那段加锁lua代码上,当加锁的锁key存在的时候并

    且锁key对应的map结构中当前客户端的唯一key也存在时,会去调用hincrby命令,将唯一key的值自增一,并且会pexpire设置key的过期时间为30000毫秒,然后返回nil,可以想象这里也是加锁成功的,也会继续去执行定时调度任务,完成锁key过期时间的续约,这里呢,就实现了锁的可重入性。

    那么当以上这种情况也没有发生呢,这里就会直接返回当前锁的剩余有效期,相应的也不会去执行续约逻辑。此时一直返回到上面的方法,如下图,如果加锁成功就直接返回

    否则就会进入一个死循环,去尝试加锁,并且也会在等待一段时间之后一直循环尝试加锁,阻塞住,知道第一个服务实例释放锁。对于不同的服务实例尝试会获取一把锁,也和上面的逻辑类似,都是这样实现了锁的互斥。

    紧接着,我们来看看锁释放的逻辑,其实也很简单,调用了lock.unlock()方法,跟着代码走流程发现,也是异步调用了一段lua脚本,

    现在再看lua脚本,应该就比较清晰,也就是通过判断锁key是否存在,如果不存在直接返回;否则就会判断当前客户端对应的唯一key的值是否存在,如果不存在就会返回nil;否则,值自增-1,判断唯一key的值是否大于零,如果大于零,则返回0;否则删除当前锁key,并返回1;返回到上一层方法,也是针对返回值进行了操作,如果返回值是1,则会去取消之前的

    定时续约任务,如果失败了,则会做一些类似设置状态的操作,这一些和解锁逻辑也没有什么关系,可以不去看他。

    总结一下,redisson的加锁和解锁流程我们也跟完了,现在来说,redis分布式锁,redisson去加锁,也就是去redis集群中选择一台master实例去实现锁机制,并且能因为一台master可能会挂载多台slave实例,这样也就实现了高可用性。但是呢,不得不去思考,如果master和salve同步的过程中,master宕机了,偏偏在这之前某个服务实例刚刚写入了一把锁,这时候就尴尬了,salve还没有同步到这把锁,就被切换成了master,那么这时候可以说就有问题了,另一个服务实例在新的master上获取到一把新锁,这时候就会出现俩台服务实例都持有锁,执行业务逻辑的场景,这个是有问题的。也是在生产环境中我们需要去考虑的一个问题。

    最后,谢谢大家的观看,如果文章中出现一些错误说法,欢迎批评和指正,有意见和看法也欢迎留言,一起交流,一起成长,谢谢大家。

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