它保证了当多个Redisson客户端线程同时请求加锁时，优先分配给先发出请求的线程。所有请求线程会在一个队列中排队，当某个线程出现宕机时，Redisson会等待5秒后继续下一个线程，也就是说如果前面有5个线程都处于等待状态，那么后面的线程会等待至少25秒。
源码版本：3.17.7
先上官方例子：
RLock fairLock = redisson.getFairLock("anyLock");
// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁
boolean res = fairLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
fairLock.unlock();
因为在Redisson中，公平锁和普通可重入锁的逻辑大体上一样，我在上一篇文章都介绍了，这里就不再赘述。下面开始介绍合理逻辑。
加锁的 lua 脚本在 RedissonFairLock#tryLockInnerAsync方法中
RFuture tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand command) {
long wait = threadWaitTime;
if (waitTime > 0) {
wait = unit.toMillis(waitTime);
}
long currentTime = System.currentTimeMillis();
if (command == RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN) {
......
}
if (command == RedisCommands.EVAL_LONG) {
return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, command,
// remove stale threads
"while true do " + // list为空，证明没有人排队，退出循环
"local firstThreadId2 = redis.call('lindex', KEYS[2], 0);" +
"if firstThreadId2 == false then " +
"break;" +
"end;" +
// 能到这里，证明有人排队，拿出在排队的第一个人的超时时间，如果超时了，则移除相应数据
"local timeout = tonumber(redis.call('zscore', KEYS[3], firstThreadId2));" +
"if timeout
公平锁总共用了Redis的三种数据类型，对应着 lua 脚本里面的keys1、2、3的参数：
- KEYS[1] 锁的名字，使用 Hash 数据类型，是可重入锁的基础，结构为 {“threadId1”: 1, “thread2”: 1}，key为线程id，value是锁的次数
- KEYS[2] 线程队列的名字，使用 List 数据类型，结构为 [ “threadId1”, “threadId2” ]，按顺序存放需要获取锁的线程的id
- KEYS[3] 时间队列的名字，使用 sorted set 数据类型，结构为 {“threadId2”:123, “threadId1”:190}，key为线程id，value为获取锁的超时 *时间戳
我下面会用 锁、线程队列、时间队列 来表示这3个数据结构，需要注意下我的表述。
同样的，介绍下参数：
- ARGV[1]：leaseTime 锁的持有时间
- ARGV[2]：线程id（描述不太准确，暂时按这样理解）
- ARGV[3]：waitTime 尝试获取锁的最大等待时间
- ARGV[4]：currentTime 当前时间戳
接下来，我们一段一段分析 lua 脚本，首先看最开始的 while 循环
"while true do " + // list为空，证明没有人排队，退出循环
"local firstThreadId2 = redis.call('lindex', KEYS[2], 0);" +
"if firstThreadId2 == false then " +
"break;" +
"end;" +
// 能到这里，证明有人排队，拿出在排队的第一个人的超时时间，如果超时了，则移除相应数据
"local timeout = tonumber(redis.call('zscore', KEYS[3], firstThreadId2));" +
"if timeout
具体的逻辑我在注释中写的很清楚了，看的时候记住 KEYS[2]、KEYS[3] 对应着线程队列和时间队列接口。主要注意的是，线程队列只有当一个线程持有锁，另一个线程获取不到锁时，才会有值（前面有人才排队，没人排什么队）。接着看第二段
// 检查是否可以获取锁。当锁不存在，并且线程队列不存在或者线程队列第一位是当前线程，则可以获取锁
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) " +
"and ((redis.call('exists', KEYS[2]) == 0) or (redis.call('lindex', KEYS[2], 0) == ARGV[2])) then " +
// remove this thread from the queue and timeout set
// 都获取锁了，当然要从线程队列和时间队列中移除
"redis.call('lpop', KEYS[2]);" +
"redis.call('zrem', KEYS[3], ARGV[2]);" +
// decrease timeouts for all waiting in the queue
// 刷新时间队列中的时间
"local keys = redis.call('zrange', KEYS[3], 0, -1);" +
"for i = 1, #keys, 1 do " +
"redis.call('zincrby', KEYS[3], -tonumber(ARGV[3]), keys[i]);" +
"end;" +
// acquire the lock and set the TTL for the lease
// 和公平锁的设置一样，值加1并且设置过期时间
"redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1);" +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);" +
"return nil;" +
"end;" +
翻译翻译就是，锁不存在（别人没有持有锁）并且线程队列不存在或者线程队列第一位是当前线程（不用排队或者自己排第一）才能获得锁。因为时间队列中存放的是各个线程等待锁的超时时间戳，所以每次都需要刷新下。继续下一段逻辑
// 能到这里，证明前面拿不到锁，但是也要做可重入锁的处理
"if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1 then " +
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2],1);" +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);" +
"return nil;" +
"end;" +
这是可重入锁的处理，继续下一段
// 时间队列中有值，证明线程已经在队列中，不需要往后执行逻辑了
"local timeout = redis.call('zscore', KEYS[3], ARGV[2]);" +
"if timeout ~= false then " +
// the real timeout is the timeout of the prior thread
// in the queue, but this is approximately correct, and
// avoids having to traverse the queue
// 因为下面的timeout = ttl + tonumber(ARGV[3]) + tonumber(ARGV[4])
// 所以这里的ttl = timeout - tonumber(ARGV[3]) - tonumber(ARGV[4])
"return timeout - tonumber(ARGV[3]) - tonumber(ARGV[4]);" +
"end;" +
举例子：线程1持有锁，线程2尝试第一次获取锁（不进入这段if），线程2第二次获取锁（进入了这段if）。继续下一段
"local lastThreadId = redis.call('lindex', KEYS[2], -1);" +
"local ttl;" +
// 如果最后一个线程不是当前线程，则从时间集合取出（举例：线程1/2/3按顺序获取锁，此时pttl得到的是线程1的锁过期时间，zscore拿到的是线程2的锁的过期时间，此时线程3应该以线程2的为准）
"if lastThreadId ~= false and lastThreadId ~= ARGV[2] then " +
"ttl = tonumber(redis.call('zscore', KEYS[3], lastThreadId)) - tonumber(ARGV[4]);" +
"else " +
// 否则直接获取锁的存活时间
"ttl = redis.call('pttl', KEYS[1]);" +
"end;" +
// 过期时间 = 锁存活时间 + 等待时间 + 当前时间戳
"local timeout = ttl + tonumber(ARGV[3]) + tonumber(ARGV[4]);" +
// 如果添加到时间集合成功，则同时添加线程集合
"if redis.call('zadd', KEYS[3], timeout, ARGV[2]) == 1 then " +
"redis.call('rpush', KEYS[2], ARGV[2]);" +
"end;" +
"return ttl;",
以上就是公平锁的加锁 lua 脚本的全部逻辑。讲的有点乱，但是只要能搞清楚keys1、2、3对应着哪种数据类型，理解整个逻辑应该问题不大。
解锁的核心 lua 脚本是下面这段 RedissonFairLock#unlockInnerAsync
protected RFuture unlockInnerAsync(long threadId) {
return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
// remove stale threads
"while true do " // 线程队列为空，证明没有人排队，退出循环
+ "local firstThreadId2 = redis.call('lindex', KEYS[2], 0);"
+ "if firstThreadId2 == false then "
+ "break;"
+ "end; "
// 能到这里，证明有人排队，拿出在排队的第一个人的超时时间，如果超时了，则移除相应数据
+ "local timeout = tonumber(redis.call('zscore', KEYS[3], firstThreadId2));"
+ "if timeout 0) then " +
// 锁次数仍然大于0，则刷新锁的存活时间
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"return 0; " +
"end; " +
// 删除锁
"redis.call('del', KEYS[1]); " +
// 订阅发布机制通知下一个等待中的线程
"local nextThreadId = redis.call('lindex', KEYS[2], 0); " +
"if nextThreadId ~= false then " +
"redis.call('publish', KEYS[4] .. ':' .. nextThreadId, ARGV[1]); " +
"end; " +
"return 1; ",
Arrays.asList(getRawName(), threadsQueueName, timeoutSetName, getChannelName()),
LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId), System.currentTimeMillis());
}
算了，不想写了，看注释吧。
本文介绍了Redisson的公平锁，逻辑大体上和普通可重入锁一致，核心在于 lua 脚本，运用了Redis的3种数据类型。
Original: https://www.cnblogs.com/konghuanxi/p/16869998.html
Author: 王谷雨
Title: Redisson源码解读-公平锁
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