在分布式世界中，守护多实例间的加锁安全是至关重要的。Redisson，这座基于Redis的分布式锁宝库，为我们提供了强大而灵活的解决方案。接下来，我们将深入探讨Redisson的分布式锁机制，包括其原子性保证和lua脚本的巧妙运用。
Redisson加锁艺术
首先，通过实例化RedissonClient并调用RLock接口，我们能借助lock()方法来实现加锁和释放。在底层，lock()方法巧妙地调用tryAcquire()，并异步执行tryAcquireAsync。真正实现原子性加锁的过程，则是由tryLockInnerAsync通过lua脚本来完成的。
lua脚本的加锁魔法
tryLockInnerAsync的核心在于lua脚本，它以锁名、预设的过期时间（默认30秒）和一个独特标识（由UUID和线程ID结合）为参数。lua脚本的精妙之处在于，它通过检查锁的状态、创建新锁或更新加锁计数（实现可重入），确保操作的原子性。
lua脚本的力量
当lua脚本执行时，它会细致地检查当前锁的状态，如果不存在则创建，同时在hash数据结构中记录加锁次数。这样，我们就拥有了一个既支持加锁又保持可重入性的分布式锁系统。
解锁机制
完成任务后，我们可以通过Redisson的unlock()方法，异步但确保线程所有权的lua脚本来释放锁。此外，为了防止死锁，Redisson还设置了watchdog机制：在没有显式指定过期时间时，每隔10秒自动续约，只要线程状态一致，锁的持有权就得以延续。
公平加锁与互斥
Redisson还提供了公平加锁选项，确保线程按加锁顺序获取，避免资源饥饿。对于读多写少的场景，它支持读写锁，确保并发访问的正确性。例如，RedissonReadWriteLock能区分读读共享、读写互斥和写写互斥，同时支持批量加锁（联锁）以提高效率。
跨节点的挑战与解决方案
然而，单Redis实例的故障可能导致系统问题。Redisson通过RedLock算法，利用多个节点的锁获取来增强系统的健壮性。在RedissonRedLock中，通过并行加锁并检测多数节点响应成功，即使在master宕机时，也能确保锁的正确释放。
总的来说，Redisson通过lua脚本的巧妙应用和智能解锁策略，实现了分布式锁的高效管理，包括公平加锁、读写锁、互斥和阻塞等待。同时，它巧妙地处理了单点故障和死锁风险。探索更多Redisson的奥秘，关注我们的“三友的java日记”公众号，让技术之路更加畅通无阻。
[1] Redisson官方文档：https://redisson.io/
[2] RedLock算法：https://redis.io/topics/distlock
[3] RedissonRedLock实现原理：https://github.com/redisson/redisson/wiki/RedLock