一、什么是Redisson
1.Redisson是架设在Redis基础上的一个Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)，它实现了分布式和可扩展的Java数据结构。
2.它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还实现了可重入锁（Reentrant Lock）、公平锁（Fair Lock）、联锁（MultiLock）、红锁（RedLock）、 读写锁（ReadWriteLock）等，还提供了许多分布式服务。
二、Redisson的宗旨
促进使用者对redis的关注分离,从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
三、分布式锁的实现
Redis要实现分布式锁，必须满足以下条件
- 互斥性：在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
- 无死锁：客户端在持有锁期间，如果出现宕机，不能释放锁，导致后续其他客户端无法获取锁，必须保证宕机情况下，也能释放锁。
- 容错性：只要大部分的redis节点正常运行，客户端就可以加解锁。
1、分布锁的演变
以前实现分布式锁是基于jedis+Lua脚本，但jedis是线程不安全的，常常通过JedisPool连接池去管理实例，在多线程情况下让每个线程有自己独立的jedis实例，但是随着现代系统的多核和异步，为了不断提高的吞吐量，异步非阻塞线程模型大行其道，Redisson底层是从用Netty框架，出身既是贵族，很多大厂都开始用Redisson实现分布式锁。
2、采用Resisson实现分布式锁
- 配置文件pom.xml
- application.yaml
- 配置类config（只做单点连接）
- 实现类
- 步骤1：源码分析
- 步骤2：源码分析
RedissonLock实现Rlock接口，重写tryLock方法
沿着tryLockAsync（）往下走，到最底层是Lua脚本
eval命令执行Lua代码完成加锁操作。KEYS[1]为锁在redis中的key，key对应value为map结构，ARGV[1]为锁超时时间，ARGV[2]为锁value中的key。ARGV[2]由UUID+threadId组成，用来标记锁被谁持有。
流程：
1、第一个if判断key是否存在，如果不存在，就获取锁，赋值，设置过期时间。
2、第二个if判断key是否存在，如果存在，对比ARGV[2]判断请求的标记值和锁的标记值是否一样，如果一样，则说明已经获取了锁，这时候hincrby锁重入+1，（redis.call(‘hincrby’, KEYS[1], ARGV[2], 1);记录同一线程持有锁之后累计加锁次数实现锁重入）。
3、重置锁的过期时间 。
4、加锁失败，返回锁的过期时间。
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对于获取不到的锁的线程，它会继续请求获取锁，直接到锁被释放
A
表示以共享方式获取锁，获取不到进入重复阻塞，如果阻塞时间超过连接时间，解除阻塞，线程中断，抛出异常InterruptedException。
- 步骤3：解锁
流程
第一个if判断KEYS[1]是否存在，ARGV[3]的标记是否相同（防止释放错锁），不存在返回nil。
第二个if判断KEYS[1]的可重入次数是否大于0，说明此key还要继续利用，不能释放，大于0重新设置过期时间，小于0的话，则释放KEY[1]，并重新设置锁，通知阻塞线程获取锁。
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执行release操作，调用acquire，被阻塞的线程继续获取锁。（查了资料，看了别的博主，此处还是弄不太懂，望老司机指点下）
问题：如果获取锁的线程，锁的过期时间小于线程执行任务的时间，会导致线程还未执行完，锁就面临过期，被释放掉，其他线程获取锁，修改数据，造成数据的值对应不上
Watch dog：自动延期机制
一般锁的默认释放时间为30秒，线程获取锁的同时，后台会自动运行一个watch dog线程，来监视此锁，每隔10秒检查一下，如果此线程还拥有此锁，那么就延长10秒。
四、分布式锁存在的风险
如果存储key的那个节点挂了的话，就可能存在丢失锁的风险，导致出现多个客户端持有锁的情况：
1、客户端A从master获取锁。
2、在master将锁同步到slave之前，master宕机了（因为主从复制是异步的，所以宕机的时候，master有锁，slave无锁），然后主从切换，slave节点被晋级为master节点。
3、客户端B此时请求获取锁，发现原slave节点里没有锁，因此会创建锁并获取，此时会跟客户端A取到同一个锁，导致同一时刻不止一个线程获取到锁。
五、附图
六、结语
如果有不足或不对之处，劳烦各位看官帮忙指出，万分感谢！爱你们（笔芯）
