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我们来看一下第二种redis分布式锁

第一种锁是可重入锁，非公平可重入锁，所谓的非公平可重入锁是什么意思呢？胡乱的争抢，根本没有任何公平性和顺序性可言

第二种锁，可重入锁，公平锁

通过公平锁，可以保证，客户端获取锁的顺序，就跟他们请求获取锁的顺序，是一样的，公平锁，排队，谁先申请获取这把锁，谁就可以先获取到这把锁，这个是按照顺序来的

会把各个客户端对加锁的请求进行排队处理，保证说先申请获取锁的，就先可以得到这把锁，实现所谓的公平性

可重入非公平锁、公平锁，他们在整体的技术实现上都是一样的，只不过唯一不同的一点就是在于加锁的逻辑那里

RLock fairLock = redisson.getFairLock("anyLock");
fairLock.lock();
fairLock.unlock();

这个代码就是获取公平锁的方法。
RedissonFairLock是RedissonLock的子类，整体的锁的技术框架的实现，都是跟之前讲解的RedissonLock是一样的，无非就是重载了一些方法，加锁和释放锁的lua脚本的逻辑稍微复杂了一些，别的没什么特别的

第一个线程第一次加锁

我们来分析一下这个加锁的lua脚本

if (command == RedisCommands.EVAL_LONG) {return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,// remove stale threads"while true do "+ "local firstThreadId2 = redis.call('lindex', KEYS[2], 0);"+ "if firstThreadId2 == false then "+ "break;"+ "end; "+ "local timeout = tonumber(redis.call('zscore', KEYS[3], firstThreadId2));"+ "if timeout <= tonumber(ARGV[4]) then "+ "redis.call('zrem', KEYS[3], firstThreadId2); "+ "redis.call('lpop', KEYS[2]); "+ "else "+ "break;"+ "end; "+ "end;"+ "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) and ((redis.call('exists', KEYS[2]) == 0) "+ "or (redis.call('lindex', KEYS[2], 0) == ARGV[2])) then " +"redis.call('lpop', KEYS[2]); " +"redis.call('zrem', KEYS[3], ARGV[2]); " +"redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +"return nil; " +"end; " +"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; " +"local firstThreadId = redis.call('lindex', KEYS[2], 0); " +"local ttl; " + "if firstThreadId ~= false and firstThreadId ~= ARGV[2] then " + "ttl = tonumber(redis.call('zscore', KEYS[3], firstThreadId)) - tonumber(ARGV[4]);" + "else "+ "ttl = redis.call('pttl', KEYS[1]);" + "end; " + "local timeout = ttl + tonumber(ARGV[3]);" + "if redis.call('zadd', KEYS[3], timeout, ARGV[2]) == 1 then " +"redis.call('rpush', KEYS[2], ARGV[2]);" +"end; " +"return ttl;", Arrays.<Object>asList(getName(), threadsQueueName, timeoutSetName), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId), currentTime + threadWaitTime, currentTime);
}

首先，第一行while true do 进入一个while的死循环
第二行local firstThreadId2 = redis.call(‘lindex’, KEYS[2], 0);

先看一下KEYS[2]这个参数是什么，也就是这部分lua脚本下面那个List里面第二个参数，第一个是getName()，不用想肯定是和我们传的“anyLock”有关，那第二个KEYS[2] = threadsQueueName = redisson_lock_queue:{anyLock}，基于redis的数据结构实现的一个队列，第三个KEYS[3] = timeoutSetName = redisson_lock_timeout:{anyLock} 基于redis的数据结构实现的一个Set数据集合，有序集合，可以自动按照你给每个数据指定的一个分数（score）来进行排序
ARGV = internalLockLeaseTime, getLockName(threadId), currentTime
ARGV[1] = 30000毫秒
ARGV[2] = UUID:threadId 与线程有关
ARGV[3] = 当前时间（10:00:00） + 5000毫秒 = 10:00:05
ARGV[4] = 当前时间（10:00:00）

再回到lua脚本 local firstThreadId2 = redis.call(‘lindex’, KEYS[2], 0);
lindex 命令用于通过索引获取列表中的元素。也可以使用负数下标，以 -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数第二个元素
那这行的意思就是从名为redisson_lock_queue:{anyLock} 的队列数组中弹出来下标为0的元素，也就是队列中的第一个元素

下一行，如果不存在的话，直接跳出while循环

if firstThreadId2 == false then "+ "break;"
+ "end;

那我们第一次加锁的时候，肯定是不存在的，所以往下看其他逻辑
这里有几个判断，第一个exists anyLock 这个锁是否存在，不存在，返回true
第二个和第三个是or
第二个exists redisson_lock_queue:{anyLock}，队列是否存在，不存在，返回true
第三个lindex redisson_lock_queue:{anyLock} 弹出第一个元素，是否等于 UUID:threadId 这个是要返回false，但是第二和第三个判断 是or，所以第二第三只要有一个true就成立了

if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) and ((redis.call('exists', KEYS[2]) == 0) "+ "or (redis.call('lindex', KEYS[2], 0) == ARGV[2])) then

那继续往下走
lpop redisson_lock_queue:{anyLock}，弹出队列的第一个元素，现在队列是空的，所以什么都不会干
zrem redisson_lock_timeout:{anyLock} UUID:threadId，从set集合中删除threadId对应的元素，此时因为这个set集合是空的，所以什么都不会干

hset anyLock UUID:threadId 1，加锁，这和之前的加锁逻辑一样，加一个名字为anyLock的map结构，键值对key:value 为“UUID:threadId”: 1

redis.call(‘pexpire’, KEYS[1], ARGV[1]); 给这个锁设置过期时间，默认30s
返回一个nil，在外层代码中，就会认为是加锁成功，此时就会开启一个watchdog看门狗定时调度的程序，每隔10秒判断一下，当前这个线程是否还对这个锁key持有着锁，如果是，则刷新锁key的生存时间为30000毫秒
这就是公平锁的加锁原理

第二个线程第一次加锁

那这是第一次加锁，后面是怎么实现公平锁？ 再来看一下
第二个线程来尝试加锁，首先也是进入while true死循环，lindex redisson_lock_queue:{anyLock} 0，获取队列的第一个元素，此时队列还是空的，所以获取到的是false，直接退出while true死循环

再次进入这个判断，这次就有些不一样了
‘exists’, anyLock == 0 此时anyLock锁已经存在了，所以这个条件肯定就不成立了
那进行下面的判断
if (redis.call(‘hexists’, KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then
这个是判断，在名为anyLock这个map锁的键值对中 有没有名为 “UUID-02:threadId-02” 的key，此时肯定也是不成立，因为现在就是这个线程第一次请求加锁的。

再往下就是排队的关键逻辑了，我们来分析一下
local firstThreadId = redis.call(‘lindex’, KEYS[2], 0);
取出来队列中的第一个元素
if firstThreadId ~= false and firstThreadId ~= ARGV[2] then
这是判断取出来的元素不为空，此时不成立
所以else中的逻辑 ttl = redis.call(‘pttl’, KEYS[1]);这个是获取 anyLock这个锁的剩余生存时间，假设是20000毫秒
继续往下local timeout = ttl + tonumber(ARGV[3]); 算出来 ttl + 当前时间 + 5000毫秒是什么时间
比如：当前是2023-01-01 10:00:00， 那么加上20000毫秒，再加 5000毫秒，结果就是10:00:25 的long型时间戳

if redis.call(‘zadd’, KEYS[3], timeout, ARGV[2]) == 1 then
在set有序集合redisson_lock_timeout:{anyLock} 中，新增一个线程是 UUID-02:threadId-02的数据，排序权重是2023-01-01 10:00:25的long型时间戳 ，并且新增成功的话，
rpush’, KEYS[2], ARGV[2]
在队列 redisson_lock_queue:{anyLock} 中也新增一个元素UUID-02:threadId-02的数据
最后返回一个anyLock的存活时间ttl，之前的逻辑还记得吧，如果加锁的时候返回有效期时间的话，也会进入一个while死循环不断地尝试加锁。重新执行lua脚本
后面的线程也是同理，timeout时间戳不断增大，有序集合redisson_lock_timeout:{anyLock} 中会按照这个权重自动排序，队列 redisson_lock_queue:{anyLock} 中也按照放入的顺序往后排。

第三个线程第一次加锁

这次进来这个lua脚本的时候就要进入这个逻辑中了
local firstThreadId2 = redis.call(‘lindex’, KEYS[2], 0); 判断队列中第一个元素是否存在，上面已经放进去了，肯定是存在的，而且这是第二个线程的
local timeout = tonumber(redis.call(‘zscore’, KEYS[3], firstThreadId2));
获取有序队列中，元素UUID-02:threadId-02的权重值。

if timeout <= tonumber(ARGV[4]) then
上面我们说了，这个权重值是2023-01-01 10:00:25的long型时间戳，那这里是判断当前时间的时间戳和这个相比。 意思就是，当前时间是否已经超过了2023-01-01 10:00:25。
这次我们先假设不成立，继续往下

exists’, KEYS[1] == 0 肯定也是不成立，已经存在了，
此时队列中第一个元素是UUID-02:threadId-02
ARGV[2] 是UUID-03:threadId-03
local firstThreadId = redis.call(‘lindex’, KEYS[2], 0);
那这里判断的两个条件成立
firstThreadId不等于空，并且不等于当前线程
if firstThreadId ~= false and firstThreadId ~= ARGV[2] then
这里获取的就是，第一个线程的权重时间戳-当前时间的时间戳，意思是，队列第一个线程还有多久会去竞争锁
然后再拿着这个时间差+当前时间+5s
这样一来，这个线程的权重在有序队列中，肯定是排在第一个线程后面的。
ttl = tonumber(redis.call(‘zscore’, KEYS[3], firstThreadId)) - tonumber(ARGV[4]);

然后就是入队，排队
if redis.call(‘zadd’, KEYS[3], timeout, ARGV[2]) == 1 then
redis.call(‘rpush’, KEYS[2], ARGV[2]);

此时我们看一下情况

如果超过的话，理论上来说anyLock这个锁已经被释放掉了。
那就把元素UUID-02:threadId-02从 有序集合redisson_lock_timeout:{anyLock} 中移除
redis.call(‘zrem’, KEYS[3], firstThreadId2);
队列redisson_lock_queue:{anyLock}中也把第一个元素删除
redis.call(‘lpop’, KEYS[2]);