命令的逻辑并不复杂，但不得不说，作者的设计还是很有心的，用了redis的Hash结构存储数据，如果发现当前线程已经持有锁了，就用hincrby命令将value值加1，value的值将决定释放锁的时候调用解锁命令的次数，达到实现锁的可重入性效果。
每一步命令对应的逻辑我都在下面的图中标注了，大家可以读一下：
我们继续跟代码吧，根据上面的命令可以看出，如果线程拿到锁的话，tryLock方法会直接返回true，万事大吉。
拿不到的话，就会返回锁的剩余过期时长，这个时长有什么作用呢？我们回到tryLock方法中死循环的那个地方：
这里有一个针对waitTime和key的剩余过期时间大小的比较，取到二者中比较小的那个值，然后用Java的Semaphore信号量的tryAcquire方法来阻塞线程。
那么Semaphore信号量又是由谁控制呢，何时才能release呢。这里又需要回到上面来看，各位看官应该还记得，我们上面贴的tryLock代码中还有这一段：
current = System.currentTimeMillis();
// 订阅分布式锁, 解锁时进行通知
final RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);
订阅的逻辑显然是在subscribe方法里，跟着方法的调用链，它会进入到PublishSubscribe.Java中：
这段代码的作用在于将当前线程的threadId添加到一个AsyncSemaphore中，并且设置一个redis的监听器，这个监听器是通过redis的发布、订阅功能实现的。
一旦监听器收到redis发来的消息，就从中获取与当前thread相关的，如果是锁被释放的消息，就立马通过操作Semaphore（也就是调用release方法）来让刚才阻塞的地方释放。
释放后线程继续执行，仍旧是判断是否已经超时。如果还没超时，就进入下一次循环再次去获取锁，拿到就返回true，没有拿到的话就继续流程。
这里说明一下，之所以要循环，是因为锁可能会被多个客户端同时争抢，线程阻塞被释放之后的那一瞬间很可能还是拿不到锁，但是线程的等待时间又还没过，这个时候就需要重新跑循环去拿锁。
这就是tryLock获取锁的整个过程了，画一张流程图的话表示大概是这样：
lock
除了tryLock，一般我们还经常直接调用lock来获取锁，lock的拿锁过程跟tryLock基本是一致的，区别在于lock没有手动设置锁过期时长的参数，该方法的调用链也是跑到tryAcquire方法来获取锁的，不同的是，它会跑到这部分的逻辑：
这段代码做了两件事：
1、预设30秒的过期时长，然后去获取锁
2、开启一个监听器，如果发现拿到锁了，就开启定时任务不断去刷新该锁的过期时长
刷新过期时长的方法是scheduleExpirationRenewal，贴一下源码吧：
private void scheduleExpirationRenewal(final long threadId) {
// expirationRenewalMap是一个ConcurrentMap，存储标志为"当前线程ID:key名称"的任务
if (expirationRenewalMap.containsKey(getEntryName())) {
return;
}
Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
@Override
public void run(Timeout timeout) throws Exception {
// 检测锁是否存在的lua脚本，存在的话就用pexpire命令刷新过期时长
RFuture<Boolean> future = commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end; " +
"return 0;",
Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
future.addListener(new FutureListener<Boolean>() {
@Override
public void operationComplete(Future<Boolean> future) throws Exception {
expirationRenewalMap.remove(getEntryName());
if (!future.isSuccess()) {
log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", future.cause());
return;
}
if (future.getNow()) {
// reschedule itself
scheduleExpirationRenewal(threadId);
}
}
});
}
}, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (expirationRenewalMap.putIfAbsent(getEntryName(), task) != null) {
task.cancel();
}
}
代码的流程比较简单，大概就是开启一个定时任务，每隔internalLockLeaseTime / 3的时间（这个时间是10秒）就去检测锁是否还被当前线程持有，是的话就重新设置过期时长internalLockLeaseTime，也就是30秒的时间。
而这些定时任务会存储在一个ConcurrentHashMap对象expirationRenewalMap中，存储的key就为“线程ID:key名称”，如果发现expirationRenewalMap中不存在对应当前线程key的话，定时任务就不会跑，这也是后面解锁中的一步重要操作。
上面这段代码就是Redisson中所谓的”看门狗“程序，用一个异步线程来定时检测并执行的，以防手动解锁之前就过期了。
其他的逻辑就跟tryLock()基本没什么两样啦，大家看一下就知道了
解锁
有拿锁的方法，自然也就有解锁。Redisson分布式锁解锁的上层调用方法是unlock()，默认不用传任何参数
@Override
public void unlock() {
// 发起释放锁的命令请求
Boolean opStatus = get(unlockInnerAsync(Thread.currentThread().getId()));
if (opStatus == null) {
throw new IllegalMonitorStateException("attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: "
+ id + " thread-id: " + Thread.currentThread().getId());
}
if (opStatus) {
// 成功释放锁，取消"看门狗"的续时线程
cancelExpirationRenewal();
}
}
解锁相关的命令操作在unlockInnerAsync方法中定义，
又是一大串的lua脚本，比起前面加锁那段脚本的命令稍微复杂了点，不过没关系，我们简单梳理一下，命令的逻辑大概是这么几步：
1、判断锁是否存在，不存在的话用publish命令发布释放锁的消息，订阅者收到后就能做下一步的拿锁处理；
2、锁存在但不是当前线程持有，返回空置nil；
3、当前线程持有锁，用hincrby命令将锁的可重入次数-1，然后判断重入次数是否大于0，是的话就重新刷新锁的过期时长，返回0，否则就删除锁，并发布释放锁的消息，返回1；
当线程完全释放锁后，就会调用cancelExpirationRenewal()方法取消"看门狗"的续时线程
void cancelExpirationRenewal() {
// expirationRenewalMap移除对应的key，就不会执行当前线程对应的"看门狗"程序了
Timeout task = expirationRenewalMap.remove(getEntryName());
if (task != null) {
task.cancel();
}
}
这就是释放锁的过程了，怎么样，是不是还是比较简单的，阅读起来比加锁那份代码舒服多了，当然啦，简单归简单，为了方便你们理清整个分布式锁的过程，我当然还是费心费力的给你们画流程图展示下啦（就冲这点，是不是该给我来个三连啊，哈哈）：
RedLock
以上就是Redisson分布式锁的原理讲解，总的来说，就是简单的用lua脚本整合基本的set命令实现锁的功能，这也是很多Redis分布式锁工具的设计原理。除此之外，Redisson还支持用"RedLock算法"来实现锁的效果，这个工具类就是RedissonRedLock。
用法也很简单，创建多个Redisson Node, 由这些无关联的Node就可以组成一个完整的分布式锁
RLock lock1 = Redisson.create(config1).getLock(lockKey);
RLock lock2 = Redisson.create(config2).getLock(lockKey);
RLock lock3 = Redisson.create(config3).getLock(lockKey);
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
try {
redLock.lock();
} finally {
redLock.unlock();
}
RedLock算法原理方面我就不细说了，大家有兴趣可以看我之前的文章，或者是网上搜一下，简单的说就是能一定程度上能有效防止Redis实例单点故障的问题，但并不完全可靠，不管是哪种设计，光靠Redis本身都是无法保证锁的强一致性的。
还是那句话，鱼和熊掌不可兼得，性能和安全方面也往往如此，Redis强大的性能和使用的方便足以满足日常的分布式锁需求，如果业务场景对锁的安全隐患无法忍受的话，最保底的方式就是在业务层做幂等处理。
总结
看了本文的源码解析，相信各位看官对Redisson分布式锁的设计也有了足够的了解，当然啦，虽然是讲解源码，我们的主要精力还是放在分布式锁的原理上，一些无关流程的代码就没有带大家字斟酌句的解读了，大家有兴趣的话可以自己去阅读看看，源码中很多地方都展示了一些基础并发工具和网络通信的妙用之处，学习一下还是挺有收获的。
最后我还是想吐槽一下，Redisson的注释是真的少啊。。。。。。
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