Redisson分布式锁 - 机房托管|北京机房租用|IDC机柜租用租赁|电信联通移动机房机柜|带宽租用-价格及费用咨询

文章目录

一、Redisson简单介绍
二、Redisson简单使用
- 1. maven引用
- 2. RedisConfig配置
- 3. StockRedissonService
- 4. 测试
三、Redisson源码
- 1. 加锁
- 2. 解锁
- 3. 自动续期
- 4. 总结
四、Redisson公平锁
五、Redisson读写锁
五、Redisson的RSemaphore信号量
- 1. Semaphore:
- 2. RSemaphore：实现分布式限流
六、Redisson的RCountDownLatch
- 1. CountDownLatch:允许一个或者多个线程去等待其他线程完成操作。
- 2. RCountDownLatch
七、总结

一、Redisson简单介绍

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格，可参考Redisson官方文档使用，它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。

二、Redisson简单使用

1. maven引用

dependency>
			groupId>org.redisson/groupId>
			artifactId>redisson/artifactId>
			version>3.19.1/version>
		/dependency>

2. RedisConfig配置

@Configuration
public class RedissonConfig {
    @Value("${spring.redis.host}")
    private String redisAddress;

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        // 默认连接地址 127.0.0.1:6379
        RedissonClient redisson = Redisson.create();

//        Config config = new Config();
//        config.useSingleServer().setAddress("redis://" + redisAddress); //redis服务器地址
//                .setDatabase(0) //制定redis数据库编号
//                .setUsername("").setPassword() // redis用户名密码
//                .setConnectionMinimumIdleSize(10) //连接池最小空闲连接数
//                .setConnectionPoolSize(50) //连接池最大线程数
//                .setIdleConnectionTimeout(60000) //线程的超时时间
//                .setConnectTimeout(6000) //客户端程序获取redis链接的超时时间
//                .setTimeout(60000) //响应超时时间
//        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        return redisson;
    }
}

3. StockRedissonService

@Service
public class StockRedissonService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    public void deduct() {

        RLock rlock = redissonClient.getLock("lock");
        rlock.lock();

        try{
            // 1。 查询库存
            String stockStr = redisTemplate.opsForValue().get("stock");
            if (!StringUtil.isNullOrEmpty(stockStr)) {
                int stock = Integer.parseInt(stockStr);
                // 2。 判断条件是否满足
                if (stock > 0) {
                    // 3 更新redis
                    redisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock - 1));
                }
            }
        }finally {
            rlock.unlock();
        }
    }

}

简单来说，就是直接

RLock rlock = redissonClient.getLock(“lock”);

获取到锁，然后lock()和unlock()即可。

4. 测试

并发达到了660，比之前自己写的redis LUA脚本还要高。

三、Redisson源码

1. 加锁

T> RFutureT> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommandT> command) {
        return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, command,
                "if ((redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) " +
                            "or (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; " +
                    "return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
                Collections.singletonList(getRawName()), unit.toMillis(leaseTime), getLockName(threadId));
    }

这就是加锁的核心代码，其实本质上也就是LUA脚本+hash数据类型

// 如果这个key不存在，或者这个key是我自己的，那么state+1,并且重置失效时间
"if ((redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) " +
"or (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; " +
// 如果不满足，则以毫秒为单位，返回key的过期时间
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",

pttl: 以毫秒为单位返回 key 的剩余过期时间。
当 key 不存在时，返回 -2 。
当 key 存在但没有设置剩余生存时间时，返回 -1 。
否则，以毫秒为单位，返回 key 的剩余生存时间。

这其实和我们之前手写的lua脚本并没有什么太大差别，只是它这里return nil表示的是加锁成功

2. 解锁

protected RFutureBoolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
        return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
              "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
                        "return nil;" +
                    "end; " +
                    "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
                    "if (counter > 0) then " +
                        "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
                        "return 0; " +
                    "else " +
                        "redis.call('del', KEYS[1]); " +
                        "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
                        "return 1; " +
                    "end; " +
                    "return nil;",
                Arrays.asList(getRawName(), getChannelName()), LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
    }

解锁的核心代码，和加锁一样，本质上也是LUA脚本+hash数据类型

// 如果key不是我的，直接返回nil，解锁失败
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
"return nil;" +
"end; " +
// 如果key是我的，那么state-1
"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
// state-1后的值，如果>0，说明重入过了，那更新下失效时间
"if (counter > 0) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"return 0; " +
// state-1后的值，如果=0，说明全部解锁成功了，删除锁，并且publish
"else " +
"redis.call('del', KEYS[1]); " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end; " +
"return nil;",

3. 自动续期

private void renewExpiration() {
        ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
        if (ee == null) {
            return;
        }
        
        Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
            @Override
            public void run(Timeout timeout) throws Exception {
                ExpirationEntry ent = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
                if (ent == null) {
                    return;
                }
                Long threadId = ent.getFirstThreadId();
                if (threadId == null) {
                    return;
                }
                
                CompletionStageBoolean> future = renewExpirationAsync(threadId);
                future.whenComplete((res, e) -> {
                    if (e != null) {
                        log.error("Can't update lock {} expiration", getRawName(), e);
                        EXPIRATION_RENEWAL_MAP.remove(getEntryName());
                        return;
                    }
                    
                    if (res) {
                        // reschedule itself
                        renewExpiration();
                    } else {
                        cancelExpirationRenewal(null);
                    }
                });
            }
        }, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);
        
        ee.setTimeout(task);
    }

它也是使用的new TimerTask() ，同样也是一次性续期，若res=1，再次续期。

官方文档：如果负责储存这个分布式锁的Redisson节点宕机以后，而且这个锁正好处于锁住的状态时，这个锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生，Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。默认情况下，看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。

不同的是，即使redisson节点宕机，它还是可以自动续期，保证你的业务逻辑正常结束。

4. 总结

其实和我们之前手写实现的redis分布式锁原理差不多，但是它是配合着CompletableFuture去异步实现，更加高效
本质上还是LUA脚本+hash数据类型

四、Redisson公平锁

公平锁

非公平锁：来个线程就先试试能不能插队，不能插队才去后面排队
公平锁：线程都乖乖去后面排队去，不准插队

代码

StockController新增一个接口，用于调用公平锁

 @GetMapping("fair/lock/{id}")
    public String fairLock(@PathVariable("id")Long id){
        stockService.fairLock(id);
        return "hello fair lock";
    }

StockRedissonService

public void fairLock(Long id) {

        RLock fairLock = redissonClient.getFairLock("fairLock");
        fairLock.lock();
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
            System.out.println("-----测试公平锁-----");
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            fairLock.unlock();
        }
    }

测试
访问http://localhost:10010/fair/lock/1 从1一直访问到5

redis中有个等待队列

访问是顺序执行。

那如果把公平锁修改为非公平锁呢

RLock fairLock = redissonClient.getLock("fairLock");

重新测试

redis中并无等待队列

锁访问顺序也并不是先进先出。

ps:若使用nginx转发会超时重发，修改conf即可

添加如下：

proxy_connect_timeout 12000;
proxy_send_timeout 12000;
proxy_read_timeout 12000;

五、Redisson读写锁

读写不能并发加锁
写写不能并发加锁
读读能并发不加锁

StockController

 @GetMapping("read/lock")
    public String readLock(){
        stockService.readLock();
        return "read read lock";
    }

    @GetMapping("write/lock")
    public String writeLock(){
        stockService.writeLock();
        return "write write lock";
    }

StockRedissonService

public void readLock() {
        RReadWriteLock lock = redissonClient.getReadWriteLock("rwLock");
        lock.readLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);
        // TODO 疯狂的读
//        lock.readLock().unlock();
    }

    public void writeLock() {
        RReadWriteLock lock = redissonClient.getReadWriteLock("rwLock");
        lock.writeLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);
        // TODO 疯狂的写
//        lock.writeLock().unlock();
    }

简单测试下，两个页面分别访问
http://localhost:10010/write/lock 写操作
http://localhost:10010/read/lock 读操作

写写：多次写操作明显等待

写读：明显等待

读写：明显等待

读锁有多个，但写锁只有一个

读读：无等待现象

五、Redisson的RSemaphore信号量

1. Semaphore:

可以用来控制同时访问特定资源的线程数量，常用于限流场景。
Semaphore接收一个int整型值，表示许可证数量。
线程通过调用acquire()获取许可证，执行完成之后通过调用release()归还许可证。
只有获取到许可证的线程才能运行，获取不到许可证的线程将会阻塞。

 public static void main(String[] args) {
        Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
        for (int i = 0; i  6; i++) {
            new Thread(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":抢到了停车位");
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(10));
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "停了会儿就开走了");
                    semaphore.release();
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
            }, i + "号车").start();
        }
    }

每次只会停三辆车，走一辆后才可以停下一辆，完美实现限流。

2. RSemaphore：实现分布式限流

StockRedissonService

 public void semaphoreLock() {
        RSemaphore semaphore = redissonClient.getSemaphore("semaphore");
        semaphore.trySetPermits(3); //设置资源量，限流的线程数
        try {
            semaphore.acquire(); // 获取资源，获取资源成功的线程可以继续处理业务操作，否则会被阻塞住
            redisTemplate.opsForList().rightPush("log",port + "端口获取了资源，开始处理业务逻辑" + Thread.currentThread().getName());
            TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(10));
            redisTemplate.opsForList().rightPush("log",port + "端口处理完，释放了资源"  + Thread.currentThread().getName());
            semaphore.release(); // 手动释放资源，后续请求线程可以获取该资源
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }

    }

用redis的list数据类型来记录日志，方便集群部署的日志查看。

注意：

semaphore.trySetPermits(3);//设置资源量，限流的线程数

这会在redis中成semaphore的key，如果要修改资源量，必须手动把redis中该key删除，否则只在代码中修改，重启后无法生效。

简单测试下，多次访问后

集群部署下，共用了信号量的限流，两个端口启动，同一时间限流了3个线程。

六、Redisson的RCountDownLatch

1. CountDownLatch:允许一个或者多个线程去等待其他线程完成操作。

CountDownLatch接收一个int型参数，表示要等待的工作线程的个数。
await(): 使当前线程进入同步队列进行等待，直到latch的值被减到0或者当前线程被中断，当前线程就会被唤醒。
countDown(): 使latch的值减1，如果减到了0，则会唤醒所有等待在这个latch上的线程。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 班长线程
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(6);
        for (int i = 0; i  6; i++) {
            new Thread(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "准备出门了");
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "睡了一会，终于出门了");
                countDownLatch.countDown();
            }, i + "号同学" ).start();
        }

        countDownLatch.await();
        System.out.println("班长锁门了");
    }

班长等六个同学全部出门后才可以锁门

2. RCountDownLatch

StockController

@GetMapping("test/countDown")
    public String countDown(){
        stockService.countDown();
        return "出来了一位同学";
    }

    @GetMapping("test/latch")
    public String testLatch(){
        stockService.testLatch();
        return "班长锁门了";
    }

countDown 同学出门

 public void countDown() {
        RCountDownLatch cdl = redissonClient.getCountDownLatch("cdl");
        // TODO 出门准备完成
        cdl.countDown();
    }

latch 等六位同学出门后，班长锁门

 public void testLatch() {
        RCountDownLatch cdl = redissonClient.getCountDownLatch("cdl");
        cdl.trySetCount(6);
        try {
            cdl.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        // TODO 准备锁门
    }

 RCountDownLatch cdl = redissonClient.getCountDownLatch("cdl");

其中的“cdl”即是存放在redis的key，两个方法必须命名一致。

分别访问接口
http://localhost/test/countDown 出门
http://localhost/test/latch 班长锁门
只有访问六次出门后，才可以成功锁门

redis中存放着cdl的key，也就是目前的等待线程数。

七、总结

redisson: redis的java客户端，分布式锁
玩法：

引入依赖
java配置类：RedissonConfig
代码使用

可重入锁RLock对象: CompletableFuture + LUA脚本 + hash

RLock rlock = redissonClient.getLock("xxx");
rlock.lock()/unlock()

公平锁：

RLock fairLock = redissonClient.getLock("xxx");
fairLock.lock()/unlock()

联锁和红锁
读写锁：

 RReadWriteLock lock = redissonClient.getReadWriteLock("xxx");
lock.readLock().lock()/unlock();
lock.writeLock().lock()/unlock();

信号量：

RSemaphore semaphore = redissonClient.getSemaphore("xxx");
semaphore.trySetPermits(3); //设置资源量，限流的线程数
semaphore.acquire()/release()

闭锁：

RCountDownLatch cdl = redissonClient.getCountDownLatch("xxx");
cdl.trySetCount(6);
cdl.await()/countDown()

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一、Redisson简单介绍

二、Redisson简单使用

1. maven引用

2. RedisConfig配置

3. StockRedissonService

4. 测试

三、Redisson源码

1. 加锁

2. 解锁

3. 自动续期

4. 总结

四、Redisson公平锁

五、Redisson读写锁

五、Redisson的RSemaphore信号量

1. Semaphore:

2. RSemaphore：实现分布式限流

六、Redisson的RCountDownLatch

1. CountDownLatch:允许一个或者多个线程去等待其他线程完成操作。

2. RCountDownLatch

七、 总结

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七、总结