當前位置：首頁 > 运维知识 > 数据库 >内容正文

数据库

分布式锁中的王者方案：Redisson

發布時間：2024/2/28 数据库 67 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了分布式锁中的王者方案：Redisson 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

我們先來看下 Redis 官網對分布式鎖的說法：

而 Java 版的分布式鎖的框架就是 Redisson。

本篇實戰內容將會基于我的開源項目 PassJava 來整合 Redisson。

我把后端、前端、小程序都上傳到同一個倉庫里面了，大家可以通過?Github?或?碼云訪問。地址如下：

Github: https://github.com/Jackson0714/PassJava-Platform

碼云：https://gitee.com/jayh2018/PassJava-Platform

配套教程：www.passjava.cn

在實戰之前，我們先來看下使用 Redisson 的原理。

一、Redisson 是什么？

如果你之前是在用 Redis 的話，那使用 Redisson 的話將會事半功倍，Redisson 提供了使用 Redis的最簡單和最便捷的方法。

Redisson的宗旨是促進使用者對 Redis 的關注分離（Separation of Concern），從而讓使用者能夠將精力更集中地放在處理業務邏輯上。

Redisson 是一個在 Redis 的基礎上實現的 Java 駐內存數據網格（In-Memory Data Grid）。

Netty 框架：Redisson采用了基于NIO的Netty框架，不僅能作為Redis底層驅動客戶端，具備提供對Redis各種組態形式的連接功能，對Redis命令能以同步發送、異步形式發送、異步流形式發送或管道形式發送的功能，LUA腳本執行處理，以及處理返回結果的功能
基礎數據結構：將原生的Redis?Hash，List，Set，String，Geo，HyperLogLog等數據結構封裝為Java里大家最熟悉的映射（Map），列表（List），集（Set），通用對象桶（Object Bucket），地理空間對象桶（Geospatial Bucket），基數估計算法（HyperLogLog）等結構，
分布式數據結構：這基礎上還提供了分布式的多值映射（Multimap），本地緩存映射（LocalCachedMap），有序集（SortedSet），計分排序集（ScoredSortedSet），字典排序集（LexSortedSet），列隊（Queue），阻塞隊列（Blocking Queue），有界阻塞列隊（Bounded Blocking Queue），雙端隊列（Deque），阻塞雙端列隊（Blocking Deque），阻塞公平列隊（Blocking Fair Queue），延遲列隊（Delayed Queue），布隆過濾器（Bloom Filter），原子整長形（AtomicLong），原子雙精度浮點數（AtomicDouble），BitSet等Redis原本沒有的分布式數據結構。
分布式鎖：Redisson還實現了Redis文檔中提到像分布式鎖Lock這樣的更高階應用場景。事實上Redisson并沒有不止步于此，在分布式鎖的基礎上還提供了聯鎖（MultiLock），讀寫鎖（ReadWriteLock），公平鎖（Fair Lock），紅鎖（RedLock），信號量（Semaphore），可過期性信號量（PermitExpirableSemaphore）和閉鎖（CountDownLatch）這些實際當中對多線程高并發應用至關重要的基本部件。正是通過實現基于Redis的高階應用方案，使Redisson成為構建分布式系統的重要工具。
節點：Redisson作為獨立節點可以用于獨立執行其他節點發布到分布式執行服務和分布式調度服務里的遠程任務。

二、整合 Redisson

Spring Boot 整合 Redisson 有兩種方案：

程序化配置。
文件方式配置。

本篇介紹如何用程序化的方式整合 Redisson。

2.1 引入 Maven 依賴

在 passjava-question 微服務的 pom.xml 引入 redisson的 maven 依賴。

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.15.5</version> </dependency>

2.2 自定義配置類

下面的代碼是單節點 Redis 的配置。

@Configuration public?class?MyRedissonConfig?{/***?對?Redisson?的使用都是通過?RedissonClient?對象*?@return*?@throws?IOException*/@Bean(destroyMethod="shutdown")?//?服務停止后調用 shutdown 方法。public?RedissonClient?redisson()?throws?IOException?{//?1.創建配置Config?config?=?new?Config();//?集群模式//?config.useClusterServers().addNodeAddress("127.0.0.1:7004",?"127.0.0.1:7001");// 2.根據 Config 創建出 RedissonClient 示例。config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");return?Redisson.create(config);} }

2.3 測試配置類

新建一個單元測試方法。

@Autowired RedissonClient?redissonClient;@Test public?void?TestRedisson()?{System.out.println(redissonClient); }

我們運行這個測試方法，打印出 redissonClient

org.redisson.Redisson@77f66138

三、分布式可重入鎖

3.1 可重入鎖測試

基于Redis的Redisson分布式可重入鎖RLockJava 對象實現了java.util.concurrent.locks.Lock接口。同時還提供了異步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2標準的接口。

RLock?lock?=?redisson.getLock("anyLock"); //?最常見的使用方法 lock.lock();

我們用 passjava 這個開源項目測試下可重入鎖的兩個點：

（1）多個線程搶占鎖，后面鎖需要等待嗎？
（2）如果搶占到鎖的線程所在的服務停了，鎖會不會被釋放？

3.1.1 驗證一：可重入鎖是阻塞的嗎？

為了驗證以上兩點，我寫了個 demo 程序：代碼的流程就是設置WuKong-lock鎖，然后加鎖，打印線程 ID，等待 10 秒后釋放鎖，最后返回響應：“test lock ok”。

@ResponseBody @GetMapping("test-lock") public?String?TestLock()?{// 1.獲取鎖，只要鎖的名字一樣，獲取到的鎖就是同一把鎖。RLock?lock?=?redisson.getLock("WuKong-lock");//?2.加鎖lock.lock();try?{System.out.println("加鎖成功，執行后續代碼。線程 ID："?+?Thread.currentThread().getId());Thread.sleep(10000);}?catch?(Exception?e)?{//TODO}?finally?{lock.unlock();//?3.解鎖System.out.println("Finally，釋放鎖成功。線程 ID："?+?Thread.currentThread().getId());}return?"test?lock?ok"; }

先驗證第一個點，用兩個 http 請求來測試搶占鎖。

請求的 URL：

http://localhost:11000/question/v1/redisson/test/test-lock

第一個線程對應的線程 ID 為 86，10秒后，釋放鎖。在這期間，第二個線程需要等待鎖釋放。

第一個線程釋放鎖之后，第二個線程獲取到了鎖，10 秒后，釋放鎖。

畫了一個流程圖，幫助大家理解。如下圖所示：

第一步：線程 A 在 0 秒時，搶占到鎖，0.1 秒后，開始執行等待 10 s。
第二步：線程 B 在 0.1 秒嘗試搶占鎖，未能搶到鎖（被 A 搶占了）。
第三步：線程 A 在 10.1 秒后，釋放鎖。
第四步：線程 B 在 10.1 秒后搶占到鎖，然后等待 10 秒后釋放鎖。

由此可以得出結論，Redisson 的可重入鎖（lock）是阻塞其他線程的，需要等待其他線程釋放的。

3.1.2 驗證二：服務停了，鎖會釋放嗎？

如果線程 A 在等待的過程中，服務突然停了，那么鎖會釋放嗎？如果不釋放的話，就會成為死鎖，阻塞了其他線程獲取鎖。

我們先來看下線程 A 的獲取鎖后的，Redis 客戶端查詢到的結果，如下圖所示：

WuKong-lock 有值，而且大家可以看到 TTL 在不斷變小，說明 WuKong-lock 是自帶過期時間的。

通過觀察，經過 30 秒后，WuKong-lock 過期消失了。說明 Redisson 在停機后，占用的鎖會自動釋放。

那這又是什么原理呢？這里就要提一個概念了，看門狗。

3.2 看門狗原理

如果負責儲存這個分布式鎖的 Redisson 節點宕機以后，而且這個鎖正好處于鎖住的狀態時，這個鎖會出現鎖死的狀態。為了避免這種情況的發生，Redisson內部提供了一個監控鎖的看門狗，它的作用是在Redisson實例被關閉前，不斷的延長鎖的有效期。

默認情況下，看門狗的檢查鎖的超時時間是30秒鐘，也可以通過修改Config.lockWatchdogTimeout來另行指定。

如果我們未制定 lock 的超時時間，就使用 30 秒作為看門狗的默認時間。只要占鎖成功，就會啟動一個定時任務：每隔 10 秒重新給鎖設置過期的時間，過期時間為 30 秒。

如下圖所示：

看門狗原理圖-1

當服務器宕機后，因為鎖的有效期是 30 秒，所以會在 30 秒內自動解鎖。（30秒等于宕機之前的鎖占用時間+后續鎖占用的時間）。

如下圖所示：

看門狗原理圖-2

3.3 設置鎖過期時間

我們也可以通過給鎖設置過期時間，讓其自動解鎖。

如下所示，設置鎖 8 秒后自動過期。

lock.lock(8,?TimeUnit.SECONDS);

如果業務執行時間超過 8 秒，手動釋放鎖將會報錯，如下圖所示：

所以我們如果設置了鎖的自動過期時間，則執行業務的時間一定要小于鎖的自動過期時間，否則就會報錯。

四、王者方案

上一篇我講解了分布式鎖的五種方案：Redis 分布式鎖｜從青銅到鉆石的五種演進方案，這一篇主要是講解如何用 Redisson 在 Spring Boot 項目中實現分布式鎖的方案。

因為 Redisson 非常強大，實現分布式鎖的方案非常簡潔，所以稱作王者方案。

原理圖如下：

代碼如下所示：

//?1.設置分布式鎖 RLock?lock?=?redisson.getLock("lock"); //?2.占用鎖 lock.lock(); //?3.執行業務 ... //?4.釋放鎖 lock.unlock();

和之前 Redis 的方案相比，簡潔很多。

下面講解下 Redisson 的其他幾種分布式鎖，相信大家在以后的項目中也會用到。

五、分布式讀寫鎖

基于 Redis 的 Redisson 分布式可重入讀寫鎖RReadWriteLock?Java對象實現了java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock接口。其中讀鎖和寫鎖都繼承了?RLock接口。

寫鎖是一個排他鎖（互斥鎖），讀鎖是一個共享鎖。

讀鎖 + 讀鎖：相當于沒加鎖，可以并發讀。
讀鎖 + 寫鎖：寫鎖需要等待讀鎖釋放鎖。
寫鎖 + 寫鎖：互斥，需要等待對方的鎖釋放。
寫鎖 + 讀鎖：讀鎖需要等待寫鎖釋放。

示例代碼如下：

RReadWriteLock?rwlock?=?redisson.getReadWriteLock("anyRWLock"); //?最常見的使用方法 rwlock.readLock().lock(); //?或 rwlock.writeLock().lock();

另外Redisson還通過加鎖的方法提供了leaseTime的參數來指定加鎖的時間。超過這個時間后鎖便自動解開了。

//?10秒鐘以后自動解鎖 //?無需調用unlock方法手動解鎖 rwlock.readLock().lock(10,?TimeUnit.SECONDS); //?或 rwlock.writeLock().lock(10,?TimeUnit.SECONDS);//?嘗試加鎖，最多等待100秒，上鎖以后10秒自動解鎖 boolean?res?=?rwlock.readLock().tryLock(100,?10,?TimeUnit.SECONDS); //?或 boolean?res?=?rwlock.writeLock().tryLock(100,?10,?TimeUnit.SECONDS); ... lock.unlock();

六、分布式信號量

基于Redis的Redisson的分布式信號量（Semaphore）Java對象RSemaphore采用了與java.util.concurrent.Semaphore相似的接口和用法。同時還提供了異步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2標準的接口。

關于信號量的使用大家可以想象一下這個場景，有三個停車位，當三個停車位滿了后，其他車就不停了。可以把車位比作信號，現在有三個信號，停一次車，用掉一個信號，車離開就是釋放一個信號。

我們用 Redisson 來演示上述停車位的場景。

先定義一個占用停車位的方法：

/** *?停車，占用停車位 *?總共?3?個車位 */ @ResponseBody @RequestMapping("park") public?String?park()?throws?InterruptedException?{//?獲取信號量（停車場）RSemaphore?park?=?redisson.getSemaphore("park");//?獲取一個信號（停車位）park.acquire();return?"OK"; }

再定義一個離開車位的方法：

/***?釋放車位*?總共?3?個車位*/ @ResponseBody @RequestMapping("leave") public?String?leave()?throws?InterruptedException?{//?獲取信號量（停車場）RSemaphore?park?=?redisson.getSemaphore("park");//?釋放一個信號（停車位）park.release();return?"OK"; }

為了簡便，我用 Redis 客戶端添加了一個 key：“park”，值等于 3，代表信號量為 park，總共有三個值。

然后用 postman 發送 park 請求占用一個停車位。

然后在 redis 客戶端查看 park 的值，發現已經改為 2 了。繼續調用兩次，發現 park 的等于 0，當調用第四次的時候，會發現請求一直處于等待中，說明車位不夠了。如果想要不阻塞，可以用 tryAcquire 或 tryAcquireAsync。

我們再調用離開車位的方法，park 的值變為了 1，代表車位剩余 1 個。

注意：多次執行釋放信號量操作，剩余信號量會一直增加，而不是到 3 后就封頂了。

其他分布式鎖：

公平鎖（Fair Lock）
聯鎖（MultiLock）
紅鎖（RedLock）
讀寫鎖（ReadWriteLock）
可過期性信號量（PermitExpirableSemaphore）
閉鎖（CountDownLatch）

參考資料：

https://github.com/redisson/redisson

總結

以上是生活随笔為你收集整理的分布式锁中的王者方案：Redisson的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。