redisson的WatchDog是如何看家护院的

redisson的WatchDog是如何看家护院的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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 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。

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