Redis中的分布式锁（步步为营）
分布式锁概述
分布式锁指的是，所有服务中的所有线程都去获取同一把锁，但只有一个线程可以成功的获得锁，其他没有获得锁的线程必须全部等待，直到持有锁的线程释放锁。
分布式锁是可以跨越多个实例，多个进程的锁
分布式锁具备的条件：
[*]互斥性：任意时刻，只能有一个客户端持有锁
[*]锁超时释放：持有锁超时，可以释放，防止死锁
[*]可重入性：一个线程获取了锁之后，可以再次对其请求加锁
[*]高可用、高性能：加锁和解锁开销要尽可能低，同时保证高可用
[*]安全性：锁只能被持有该锁的服务(或应用)释放。
[*]容错性：在持有锁的服务崩溃时，锁仍能得到释放，避免死锁。
分布式锁实现方案
分布式锁都是通过第三方组件来实现的，目前比较流行的分布式锁的解决方案有：
[*]数据库，通过数据库可以实现分布式锁，但是在高并发的情况下对数据库压力较大，所以很少使用。
[*]Redis，借助Redis也可以实现分布式锁，而且Redis的Java客户端种类很多，使用的方法也不尽相同。
[*]Zookeeper，Zookeeper也可以实现分布式锁，同样Zookeeper也存在多个Java客户端，使用方法也不相同
Redis实现分布式锁
SETNX
基本方案：Redis提供了setXX指令来实现分布式锁
格式: setnx key value将key 的值设为value ，当且仅当key不存在。若给定的 key已经存在，则SETNX不做任何动作。
设置分布式锁后，能保证并发安全，但上述代码还存在问题，如果执行过程中出现异常，程序就直接抛出异常退出，导致锁没有释放造成最终死锁的问题。（即使将锁放在finally中释放，但是假如是执行到中途系统宕机，锁还是没有被成功的释放掉，依然会出现死锁现象）
设置超时时间
SET lock_key unique_value NX PX 10000但是，即使设置了超时时间后，还存在问题。
假设有多个线程，假设设置锁的过期时间10s,线程1上锁后执行业务逻辑的时长超过十秒，锁到期释放锁，线程2就可以获得锁执行，此时线程1执行完删除锁，删除的就是线程2持有的锁，线程3又可以获取锁，线程2执行完删除锁，删除的是线程3的锁，如此往后，这样就会出问题。
让线程只删除自己的锁
解决办法就是让线程只能删除自己的锁，即给每个线程上的锁添加唯一标识（这里UUID实现，基本不会出现重复），删除锁时判断这个标识：
但上述红框中由于判定和释放锁不是原子的，极端情况下，可能判定可以释放锁，在执行删除锁操作前刚好时间到了，其他线程获取锁执行，前者线程删除锁删除的依然是别的线程的锁，所以要让删除锁具有原子性，可以利用redis事务或lua脚本实现原子操作判断+删除
Redis的单条命令操作是原子性的，但是多条命令操作并不是原子性的，因此Lua脚本实现的就是令Redis的多条命令也实现原子操作
redis事务不是原子操作的，详情请看 Redis的事务
但是，可以利用Redis的事务和watch实现的乐观锁 来监视锁的状态
@RequestMapping(" /deduct_stock") public String deductStock() { String REDIS_LOCK = "good_lock"; // 每个人进来先要进行加锁，key值为"good_lock" String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-",""); try{ // 为key加一个过期时间 Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS); // 加锁失败 if(!flag){ return "抢锁失败！"; } System.out.println( value+ " 抢锁成功"); String result = template.opsForValue().get("goods:001"); int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if (total > 0) { // 如果在此处需要调用其他微服务，处理时间较长。。。 int realTotal = total - 1; template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal)); System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8002"); return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8002"; } else { System.out.println("购买商品失败，服务端口为8002"); } return "购买商品失败，服务端口为8002"; }finally { // 谁加的锁，谁才能删除 // 也可以使用redis事务 // https://redis.io/commands/set // 使用Lua脚本，进行锁的删除 Jedis jedis = null; try{ jedis = RedisUtils.getJedis(); String script = "if redis.call('get',KEYS) == ARGV " + "then " + "return redis.call('del',KEYS) " + "else " + " return 0 " + "end"; Object eval = jedis.eval(script, Collections.singletonList(REDIS_LOCK), Collections.singletonList(value)); if("1".equals(eval.toString())){ System.out.println("-----del redis lock ok...."); }else{ System.out.println("-----del redis lock error ...."); } }catch (Exception e){ }finally { if(null != jedis){ jedis.close(); } } // redis事务// while(true){// template.watch(REDIS_LOCK);// if(template.opsForValue().get(REDIS_LOCK).equalsIgnoreCase(value)){// template.setEnableTransactionSupport(true);// template.multi();// template.delete(REDIS_LOCK);// List<Object> list = template.exec();// if(list == null){// continue;// }// }// template.unwatch();// break;// } } }}尽管这样，还是会有问题，锁超时释放虽然可以避免死锁，但如果是业务执行耗时较长，也会导致锁的释放，但其实此时业务还在执行中，还是应该将业务执行结束之后再释放锁。
续时
因此可以设定，任务不完成，锁就不释放。
可以维护一个定时线程池 ScheduledExecutorService，每隔 2s 去扫描加入队列中的 Task，判断失效时间是否快到了，如果快到了，则给锁续上时间。
那如何判断是否快到失效时间了呢？可以用以下公式：【失效时间】<= 【当前时间】+【失效间隔（三分之一超时）】
// 扫描的任务队列private static ConcurrentLinkedQueue<RedisLockDefinitionHolder> holderList = new ConcurrentLinkedQueue();/** * 线程池，维护keyAliveTime */private static final ScheduledExecutorService SCHEDULER = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());{ // 两秒执行一次「续时」操作 SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(() -> { // 这里记得加 try-catch，否者报错后定时任务将不会再执行=-= Iterator<RedisLockDefinitionHolder> iterator = holderList.iterator(); while (iterator.hasNext()) { RedisLockDefinitionHolder holder = iterator.next(); // 判空 if (holder == null) { iterator.remove(); continue; } // 判断 key 是否还有效，无效的话进行移除 if (redisTemplate.opsForValue().get(holder.getBusinessKey()) == null) { iterator.remove(); continue; } // 超时重试次数，超过时给线程设定中断 if (holder.getCurrentCount() > holder.getTryCount()) { holder.getCurrentTread().interrupt(); iterator.remove(); continue; } // 判断是否进入最后三分之一时间 long curTime = System.currentTimeMillis(); boolean shouldExtend = (holder.getLastModifyTime() + holder.getModifyPeriod()) <= curTime; if (shouldExtend) { holder.setLastModifyTime(curTime); redisTemplate.expire(holder.getBusinessKey(), holder.getLockTime(), TimeUnit.SECONDS); log.info("businessKey : [" + holder.getBusinessKey() + "], try count : " + holder.getCurrentCount()); holder.setCurrentCount(holder.getCurrentCount() + 1); } } }, 0, 2, TimeUnit.SECONDS);}Redisson
使用Redis + lua方式可能存在的问题
[*]不可重入性。同一个线程无法多次获取同一把锁
[*]不可重试。获取锁只尝试一次就返回false，没有重试机制
[*]超时释放。锁超时释放虽然可以避免死锁，但如果是业务执行耗时较长，也会导致锁的释放，存在安全隐患
[*]主从一致性。如果Redis是主从集群，主从同步存在延迟，当主机宕机时，从成为了主，但可能存在从此时还未完成同步，因此从上就没有锁标识，此时会出现线程安全问题。
RLock是Redisson分布式锁的最核心接口，继承了concurrent包的Lock接口和自己的RLockAsync接口，RLockAsync的返回值都是RFuture，是Redisson执行异步实现的核心逻辑，也是Netty发挥的主要阵地。
RLock如何加锁解锁，实现可重入性？
从RLock进入，找到RedissonLock类，找到tryLock 方法再继续找到tryAcquireOnceAsync 方法，这是加锁的主要代码（版本不一此处实现有差别，和最新3.15.x有一定出入，但是核心逻辑依然未变。此处以3.13.6为例）
// waitTime 等待时间，多久时间内都会在这尝试获取锁// leaseTime 加锁时是否设置过期时间private RFuture<Boolean> tryAcquireOnceAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) { if (leaseTime != -1L) { return this.tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN); } else { RFuture<Boolean> ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(waitTime, this.commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN); ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> { if (e == null) { if (ttlRemaining) { this.scheduleExpirationRenewal(threadId); } } }); return ttlRemainingFuture; } }此处出现leaseTime时间判断的2个分支，实际上就是加锁时是否设置过期时间，未设置过期时间（-1）时则会有watchDog 的锁续约 （下文），一个注册了加锁事件的续约任务。我们先来看有过期时间tryLockInnerAsync 部分
evalWriteAsync方法是eval命令执行lua的入口
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) { this.internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime); return this.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, command, "if (redis.call('exists', KEYS) == 0) then redis.call('hincrby', KEYS, ARGV, 1); redis.call('pexpire', KEYS, ARGV); return nil; end; if (redis.call('hexists', KEYS, ARGV) == 1) then redis.call('hincrby', KEYS, ARGV, 1); redis.call('pexpire', KEYS, ARGV); return nil; end; return redis.call('pttl', KEYS);", Collections.singletonList(this.getName()), this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId));}eval命令执行Lua脚本的地方，此处将Lua脚本展开
-- 不存在该key时if (redis.call('exists', KEYS) == 0) then -- 新增该锁并且hash中该线程id对应的count置1redis.call('hincrby', KEYS, ARGV, 1); -- 设置过期时间redis.call('pexpire', KEYS, ARGV); return nil; end; -- 存在该key 并且 hash中线程id的key也存在if (redis.call('hexists', KEYS, ARGV) == 1) then -- 线程重入次数++redis.call('hincrby', KEYS, ARGV, 1); redis.call('pexpire', KEYS, ARGV); return nil; end; return redis.call('pttl', KEYS);// keyNameKEYS = Collections.singletonList(this.getName())// leaseTimeARGV = this.internalLockLeaseTime// uuid+threadId组合的唯一值ARGV = this.getLockName(threadId)总共3个参数完成了一段逻辑：
[*]判断该锁是否已经有对应hash表存在，
[*]没有对应的hash表：则set该hash表中一个entry的key为锁名称，value为1，之后设置该hash表失效时间为leaseTime
[*]存在对应的hash表：则将该lockName的value执行+1操作，也就是计算进入次数，再设置失效时间leaseTime
[*]最后返回这把锁的ttl剩余时间
再看看RLock如何解锁？
看unlock方法，同样查找方法名，一路到unlockInnerAsync
protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) { return this.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "if (redis.call('hexists', KEYS, ARGV) == 0) then return nil;end; local counter = redis.call('hincrby', KEYS, ARGV, -1); if (counter > 0) then redis.call('pexpire', KEYS, ARGV); return 0; else redis.call('del', KEYS); redis.call('publish', KEYS, ARGV); return 1; end; return nil;", Arrays.asList(this.getName(), this.getChannelName()), LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId));}将lua脚本展开
-- 不存在keyif (redis.call('hexists', KEYS, ARGV) == 0) then return nil;end;-- 存在，计数器 -1local counter = redis.call('hincrby', KEYS, ARGV, -1); if (counter > 0) then -- 过期时间重设redis.call('pexpire', KEYS, ARGV); return 0; else-- 删除并发布解锁消息redis.call('del', KEYS); redis.call('publish', KEYS, ARGV); return 1;end; return nil;该Lua KEYS有2个Arrays.asList(getName(), getChannelName())
name 锁名称channelName，用于pubSub发布消息的channel名称ARGV变量有三个LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId)
LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE，channel发送消息的类别，此处解锁为0internalLockLeaseTime，watchDog配置的超时时间，默认为30slockName 这里的lockName指的是uuid和threadId组合的唯一值具体执行步骤如下：
[*]如果该锁不存在则返回nil；
[*]如果该锁存在则将其线程的hash key计数器-1，
[*]计数器counter>0，重置下失效时间，返回0；否则，删除该锁，发布解锁消息unlockMessage，返回1；
加锁解锁流程总结如下：
总的来说就是通过Hash类型来存储锁的次数：
RLock的锁重试问题
需要分析的是锁重试的，所以，在使用lock.tryLock()方法的时候，不能用无参的。
public boolean tryLock(long waitTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException { return this.tryLock(waitTime, -1L, unit);}在调用tryAcquire方法后，返回了一个Long的ttl
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException { long time = unit.toMillis(waitTime); long current = System.currentTimeMillis(); long threadId = Thread.currentThread().getId(); Long ttl = this.tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId); if (ttl == null) { return true; } else { time -= System.currentTimeMillis() - current; if (time <= 0L) { this.acquireFailed(waitTime, unit, threadId); return false; } else { //省略继续跟着代码进去查看，最后会发现，调用tryLockInnerAsync方法。这个方法就是获取锁的Lua脚本的。
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) { this.internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime); return this.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, command, "if (redis.call('exists', KEYS) == 0) then redis.call('hincrby', KEYS, ARGV, 1); redis.call('pexpire', KEYS, ARGV); return nil; end; if (redis.call('hexists', KEYS, ARGV) == 1) then redis.call('hincrby', KEYS, ARGV, 1); redis.call('pexpire', KEYS, ARGV); return nil; end; return redis.call('pttl', KEYS);", Collections.singletonList(this.getName()), this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId));}这个lua脚本上面提到了。就是 判断，如果获取到锁，返回一个nil.也就是null。如果没有获取到，就调用 pttl，name。其实就是获取当前name锁的剩余有效期。
获取到ttl。如果返回null说获取锁成功，直接返回true.如果返回的不是null，说明需要进行重试操作了。主要是根据时间进行判断的。经过一系列判断后，do,while是真正执行重试相关逻辑的。如下：
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException { long time = unit.toMillis(waitTime); long current = System.currentTimeMillis(); long threadId = Thread.currentThread().getId(); Long ttl = this.tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId); //如果返回null,说明获取到了锁，直接返回 if (ttl == null) { return true; } else { //当前时间与进入方法时的时间进行比较 //System.currentTimeMillis() - current表示前面获取锁消耗时间 time -= System.currentTimeMillis() - current;////time是重试锁的等待时间， if (time <= 0L) {//剩余等待时间，如果剩余等待时间<=0，设置获取锁失败。 this.acquireFailed(waitTime, unit, threadId); return false; } else { //再次获取当前时间 current = System.currentTimeMillis(); //刚刚尝试完获取锁失败，如果继续立即尝试一般是获取不到锁的，因此这里选择订阅的方式 //订阅当前锁，在unlock释放锁的时候有个：redis.call('publish', KEYS, ARGV); 所以这里就订阅了 RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = this.subscribe(threadId); //进行等待RFuture的结果，等多久？等time的时间 if (!subscribeFuture.await(time, TimeUnit.MILLISECONDS)) { //time时间过完了还没有等到锁释放的通知 if (!subscribeFuture.cancel(false)) { subscribeFuture.onComplete((res, e) -> { if (e == null) { //如果等待超时，就取消订阅 this.unsubscribe(subscribeFuture, threadId); } }); } this.acquireFailed(waitTime, unit, threadId); //返回获取锁失败 return false; } else {//到这里表示在tme时间内获得了释放锁的通知 boolean var16; try { //检查之前订阅等待的消耗时间 time -= System.currentTimeMillis() - current; if (time <= 0L) {//当前的剩余等待时间 this.acquireFailed(waitTime, unit, threadId); boolean var20 = false; return var20; } //这里开始进行重试相关逻辑。主要就是当前时间和进入方法时候的时间进行比较 do { long currentTime = System.currentTimeMillis(); //这里就是第一次重试 ttl = this.tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId); if (ttl == null) {//null表示获取锁失败 var16 = true; return var16; } //再试一次 time -= System.currentTimeMillis() - currentTime; if (time <= 0L) { this.acquireFailed(waitTime, unit, threadId); var16 = false; return var16; } currentTime = System.currentTimeMillis(); if (ttl >= 0L && ttl < time) { //也不是一直试，等别人释放 ((RedissonLockEntry)subscribeFuture.getNow()).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS); } else { ((RedissonLockEntry)subscribeFuture.getNow()).getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS); } time -= System.currentTimeMillis() - currentTime; } while(time > 0L);//时间还充足，继续等待 //时间到期了，还没获取到锁，返回失败 this.acquireFailed(waitTime, unit, threadId); var16 = false; } finally { this.unsubscribe(subscribeFuture, threadId); } return var16; } } }}主要是do while机制进行锁重试的，while会检查时间是否还充足会继续循环。当然这个循环不是直接while(true)的盲等机制，而是利用信号量和订阅的方式实现的，会等别人释放锁，再进行尝试，这种方式对cpu友好
Redisson的超时续约
跟随tryLock代码，在RedissonLock类中的tryAcquireOnceAsync方法中，会看到如下代码:
private RFuture<Boolean> tryAcquireOnceAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) { if (leaseTime != -1L) {//设置了锁过期时间 return this.tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN); } else { //leaseTime = -1时，即没有设置了锁过期时间 RFuture<Boolean> ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(waitTime, this.commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(),//，默认30秒 TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN); //ttlRemainingFuture完成以后 ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> { if (e == null) {//没有抛异常 if (ttlRemaining) {//获取锁成功 this.scheduleExpirationRenewal(threadId);//自动更新续期时间的任务调度 } } }); return ttlRemainingFuture; }}
[*]在使用trylock的时候，如果设置了锁过期时间，就不会执行续命相关逻辑了。
[*]其中默认的watchdogTimeout时间是30秒。
private void scheduleExpirationRenewal(long threadId) { RedissonLock.ExpirationEntry entry = new RedissonLock.ExpirationEntry(); //获取一个entry,将entry放到map里，getEntryName()就是当前锁名称。 //放到map里，即一个锁对应一个entry RedissonLock.ExpirationEntry oldEntry = (RedissonLock.ExpirationEntry)EXPIRATION_RENEWAL_MAP.putIfAbsent(this.getEntryName(), entry); if (oldEntry != null) {//表示重入的，第二次放 oldEntry.addThreadId(threadId); } else {//表示第一次放 entry.addThreadId(threadId); this.renewExpiration();//第一次放，进行续约 }}看门狗机制：在获取锁成功以后，开启一个定时任务，每隔一段时间就会去重置锁的超时时间，以确保锁是在程序执行完unlock手动释放的，不会发生因为业务阻塞，key超时而自动释放的情况。
到期续约方法：
private void renewExpiration() { RedissonLock.ExpirationEntry ee = (RedissonLock.ExpirationEntry)EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(this.getEntryName()); if (ee != null) { //Timeout定时任务，或者叫周期任务 Timeout task = this.commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() { public void run(Timeout timeout) throws Exception { RedissonLock.ExpirationEntry ent = (RedissonLock.ExpirationEntry)RedissonLock.EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(RedissonLock.this.getEntryName()); if (ent != null) { Long threadId = ent.getFirstThreadId(); if (threadId != null) { //执行续命的操作 RFuture<Boolean> future = RedissonLock.this.renewExpirationAsync(threadId); future.onComplete((res, e) -> { if (e != null) { RedissonLock.log.error("Can't update lock " + RedissonLock.this.getName() + " expiration", e); } else { if (res) { RedissonLock.this.renewExpiration();//再次调用 } } }); } } } //刷新周期， this.internalLockLeaseTime / 3L， 默认释放时间是30秒，除以3就是每10秒更新一次 //续命时间为1/3的过期时间，设置续命单位是秒 },this.internalLockLeaseTime / 3L, TimeUnit.MILLISECONDS); ee.setTimeout(task); }}查看renewExpirationAsync方法源码，其调用了Lua脚本执行续命操作的。
protected RFuture<Boolean> renewExpirationAsync(long threadId) { return this.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "if (redis.call('hexists', KEYS, ARGV) == 1) then redis.call('pexpire', KEYS, ARGV); return 1; end; return 0;", Collections.singletonList(this.getName()), this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId));}pexpire重置锁的有效期。
总体逻辑如下：
[*]开启一个任务，10秒钟后执行
[*]开始的这个任务中重置有效期。假设设置的是默认30秒，则重置为30秒
[*]更新后又重复步骤1、2
那么什么时候取消这个续约的任务呢？在释放锁unlock时
public RFuture<Void> unlockAsync(long threadId) { RPromise<Void> result = new RedissonPromise(); RFuture<Boolean> future = this.unlockInnerAsync(threadId); future.onComplete((opStatus, e) -> { //取消这个任务 this.cancelExpirationRenewal(threadId); if (e != null) { result.tryFailure(e); } else if (opStatus == null) { IllegalMonitorStateException cause = new IllegalMonitorStateException("attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: " + this.id + " thread-id: " + threadId); result.tryFailure(cause); } else { result.trySuccess((Object)null); } }); return result;}multilock解决主从一致性问题
如果Redis是主从集群，主从同步存在延迟，当主机宕机时，从成为了主，但可能存在从此时还未完成同步，因此从上就没有锁标识，此时会出现并发安全问题。
因此redisson提出来了MutiLock锁，使用这把锁就不使用主从了，每个节点的地位都是一样的， 这把锁加锁的逻辑需要写入到每一个主丛节点上，只有所有的服务器都写入成功，此时才是加锁成功，假设现在某个节点挂了，那么他去获得锁的时候，只要有一个节点拿不到，都不能算是加锁成功，就保证了加锁的可靠性。
使用multilock（）方法。必须在所有的节点都获取锁成功，才算成功。 缺点是运维成本高，实现复杂。
@Resourceprivate RedissonClient redissonClient;@Resourceprivate RedissonClient2 redissonClient2;@Resourceprivate RedissonClient3 redissonClient3;RLock lock = redissonClient.getMultilock(lock1,lock2,lock3)总结Redisson
Redisson分布式锁解决前三个问题原理
总结Redisson分布式锁原理：
[*]可重入：利用hash结构记录线程id和重入次数
[*]可重试：利用信号量和PubSub功能来实现等待、唤醒，获取锁失败的重试机制
[*]超时续约：利用watchDog，开启一个定时任务，每隔一段时间(releaseTime/3)，重置超时时间。
[*]使用multilock: 多个独立的redis节点，必须在所有节点都获取重入锁,才算获取成功;
redLock
不管是redLock，还是redissonLock，两者底层都是通过相同的lua脚本来加锁、释放锁的，所以，两者只是外部形态的不同，底层是一样的。redLock是继承了redissonMultiLock，大部分的逻辑，都是在redissonMultiLock中去实现的，所以源码部分，大部分都是RedissonMultiLock
原理
[*]redLock的使用，需要有奇数台独立部署的Redis节点
[*]在加锁的时候，会分别去N台节点上加锁，如果半数以上的节点加锁成功，就认为当前线程加锁成功
面试题专栏
Java面试题专栏已上线，欢迎访问。
[*]如果你不知道简历怎么写，简历项目不知道怎么包装；
[*]如果简历中有些内容你不知道该不该写上去；
[*]如果有些综合性问题你不知道怎么答；
那么可以私信我，我会尽我所能帮助你。
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