• 关于Redis分布式锁这一篇应该是讲的最好的了,先收藏起来再看!


    前言

    在Java并发编程中,我们通常使用到synchronized 、Lock这两个线程锁,Java中的锁,只能保证对同一个JVM中的线程有效。而在分布式集群环境,这个时候我们就需要使用到分布式锁。

    实现分布式锁的方案

    • 基于数据库实现分布式锁
    • 基于缓存Redis实现分布式锁
    • 基于Zookeeper的临时序列化节点实现分布式锁

    Redis实现分布式锁

    场景:在高并发的情况下,可能有大量请求来到数据库查询三级分类数据,而这种数据不会经常改变,可以引入缓存来存储第一次从数据库查询出来的数据,其他线程就可以去缓存中获取数据,来减少数据库的查询压力。

    在集群的环境下,就可以使用分布式锁来控制去查询数据库的次数。

    阶段一

        private  Map<String, List<Catelog2Vo>>  getCatalogJsonDBWithRedisLock() {
            // 去Redis中抢占位置
            Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "1111");
            if (lock){
                // 抢到锁了 执行业务
                Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = getDataFromDb();
                // 删除锁
                stringRedisTemplate.delete("lock");
                return dataFromDb;
            }else {
                // 自旋获取锁
                // 休眠100ms
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return getCatalogJsonDBWithRedisLock();
            }
        }
    
    

    得到锁以后,我们应该再去缓存中确定一次,如果没有才需要继续查询,从数据库查到数据以后,应该先把数据放入缓存中,再将数据返回。

      private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
            // 得到锁以后,我们应该再去缓存中确定一次,如果没有才需要继续查询
            String catalogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
            if (!StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {
                // 反序列化 转换为指定对象
                Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson, new 
                TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {});
                return result;
            }
            System.out.println("查询数据库了......");
            // 查询所有分类数据在进行刷选
            List<CategoryEntity> categoryEntityList = baseMapper.selectList(null);
            // 查询一级分类
            List<CategoryEntity> leave1Categorys = getParent_cid(categoryEntityList, 0L);
            Map<String, List<Catelog2Vo>> listMap = leave1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), l1 -> {
    
                List<CategoryEntity> categoryL2List = getParent_cid(categoryEntityList, l1.getCatId());
                List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
                if (categoryL2List != null) {
                    catelog2Vos = categoryL2List.stream().map(l2 -> {
                        Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(l2.getParentCid().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
    
                        List<CategoryEntity> categoryL3List = getParent_cid(categoryEntityList, 
                                                                            l2.getCatId());
                        if (categoryL3List != null) {
                            List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> catelog3Vos =  
                                categoryL3List.stream().map(l3 -> {
                                Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new 
                                   Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), 
                                                          l3.getCatId().toString(), 
                                                          l3.getName());
                                return catelog3Vo;
                            }).collect(Collectors.toList());
                            catelog2Vo.setCatalog3List(catelog3Vos);
                        }
                        return catelog2Vo;
                    }).collect(Collectors.toList());
                }
                return catelog2Vos;
            }));
            // 最后需将数据加入的缓存中
            String jsonString = JSON.toJSONString(listMap);
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJson", jsonString, 1L, 
                                                  TimeUnit.DAYS);
    
            return listMap;
        }
    
    
    阶段二

        private  Map<String, List<Catelog2Vo>>  getCatalogJsonDBWithRedisLock() {
            // 去Redis中抢占位置
            Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "1111");
            if (lock){
                // 抢到锁了 执行业务
                // 设置过期时间
                stringRedisTemplate.expire("lock",3,TimeUnit.SECONDS);
                Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = getDataFromDb();
                // 删除锁
                stringRedisTemplate.delete("lock");
                return dataFromDb;
            }else {
                // 自旋获取锁
                // 休眠100ms
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return getCatalogJsonDBWithRedisLock();
            }
        }
    
    
    阶段三

      private  Map<String, List<Catelog2Vo>>  getCatalogJsonDBWithRedisLock() {
            // 去Redis中抢占位置  保证原子性
          Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", 
          "1111",300,TimeUnit.SECONDS);
            if (lock){
                // 抢到锁了 执行业务
                Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = getDataFromDb();
                // 删除锁
                stringRedisTemplate.delete("lock");
                return dataFromDb;
            }else {
                // 自旋获取锁
                // 休眠100ms
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return getCatalogJsonDBWithRedisLock();
            }
        }
    
    
    阶段四

    private  Map<String, List<Catelog2Vo>>  getCatalogJsonDBWithRedisLock() {
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
            // 去Redis中抢占位置  保证原子性
            Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,300,TimeUnit.SECONDS);
            if (lock){
                // 抢到锁了 执行业务
                Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = getDataFromDb();
                String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
                if (uuid.equals(s)){
                    // 删除锁
                    stringRedisTemplate.delete("lock");
                }
                return dataFromDb;
            }else {
                // 自旋获取锁
                // 休眠100ms
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return getCatalogJsonDBWithRedisLock();
            }
        }
    
    
    阶段五

      private  Map<String, List<Catelog2Vo>>  getCatalogJsonDBWithRedisLock() {
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
            // 去Redis中抢占位置  保证原子性
            Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,300,TimeUnit.SECONDS);
            if (lock){
                // 抢到锁了 执行业务
                Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = getDataFromDb();
                String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
                // 获取值对比+对比成功删除=原子操作 Lua脚本解锁
                String script = "if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    " +
                        "    return redis.call("del",KEYS[1])
    " +
                        "else
    " +
                        "    return 0
    " +
                        "end";
                Long lock1 = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class) , Arrays.asList("lock"), uuid);
                return dataFromDb;
            }else {
                // 自旋获取锁
                // 休眠100ms
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return getCatalogJsonDBWithRedisLock();
            }
        }
    
    
    小总结
    1. stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(“lock”, uuid,300,TimeUnit.SECONDS);
    2. stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(script, Long.class) , Arrays.asList(“lock”), uuid);
    3. 使用Redis来实现分布式锁需保证加锁【占位+过期时间】和删除锁【判断+删除】操作的原子性。
    4. Redis锁的过期时间小于业务的执行时间该如何自动续期?
      • 设置一个比业务耗时更长的过期时间
      • Redisson的看门狗机制

    Redisson实现分布式锁

    Redisson 简介

    Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)。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。其中包括(BitSetSetMultimapSortedSetMapListQueueBlockingQueueDequeBlockingDequeSemaphoreLockAtomicLongCountDownLatchPublish / SubscribeBloom filterRemote serviceSpring cacheExecutor serviceLive Object serviceScheduler service) Redisson提供了使用Redis的最简单和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离(Separation of Concern),从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

    原理机制

    集成Spring Boot 项目

    1. 引入依赖 【可引入Spring Boot 封装好的starter】

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson -->
              <dependency>
                  <groupId>org.redisson</groupId>
                  <artifactId>redisson</artifactId>
                  <version>3.12.0</version>
              </dependency>
      
      
    2. 添加配置类

      @Configuration
      public class MyRedissonConfig {
      
          @Bean(destroyMethod = "shutdown")
          public RedissonClient redissonClient(){
              // 创建配置  记得加redis://
              Config config = new Config();
              config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.26.104:6379");
              // 根据配置创建RedissClient客户端
              RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
              return redissonClient;
          }
      }
      
      
    可重入锁 Reentrant Lock
    1. 获取一把锁 redissonClient.getLock(“my-lock”);
    2. 给业务代码加锁 lock.lock();
    3. 解锁 lock.unlock();
    4. 看门狗机制 锁会自动续期
    @ResponseBody
        @GetMapping("/hello")
        public String hello(){
            // 1、获取一把锁,只要锁的名字一样,就是同一把锁
            RLock lock = redissonClient.getLock("my-lock");
            // 加锁
            // 阻塞式等待,默认加的锁都是【看门狗时间】30s时间
            //1)、锁的自动续期,如果业务超长,运行期间自动给锁续上新的30s,不用担心业务时间长,锁自动过期被删掉
            //2)、加锁的业务只要运行完成,就不会给当前锁续期,即使不手动解锁,锁默认在30s以后自动删除
            lock.lock();
            try {
                System.out.println("加锁成功......."+Thread.currentThread().getId());
                Thread.sleep(30000);
            } catch (InterruptedException e) {
    
            }finally {
                // 释放锁   不会出现死锁状态 如果没有执行解锁,锁有过期时间,过期了会将锁删除
                lock.unlock();
                System.out.println("解锁成功......"+Thread.currentThread().getId());
            }
            return "hello";
        }
    
    

    lock方法有一个重载方法 lock(long leaseTime, TimeUnit unit)

      public void lock(long leaseTime, TimeUnit unit) {
            try {
                this.lock(leaseTime, unit, false);
            } catch (InterruptedException var5) {
                throw new IllegalStateException();
            }
        }
    
    

    注意:指定了过期时间后,不会进行自动续期,此时如果有多个线程,即便业务还然在执行,过期时间到了之后,锁就会被释放,其他线程就会争抢到锁。

    二个方法对比

    1. 如果设置了过期时间,就会发生执行脚本给Redis,进行占锁,设置过期时间为我们指定的时间。

    2. 未设置过期时间,就会使用看门狗的默认时间LockWatchdogTimeout 30*1000

    3. 只有没有指定过期的时间的方法才有自动续期功能

    4. 自动续期实现机制 :只要占锁成功,就会自动启动一个定时任务【重新给锁设置过期时间,新的过期时间就是看门狗的默认时间】,每隔10s【( internalLockLeasTime)/3】都会自动续期。

    5. 持有锁的机器宕机问题,因为来不及续期,所以锁自动被释放,当该机再次恢复时,因为其后台守护线程是ScheduleTask,所以恢复后会马上执行一次watchDog续期逻辑,执行过程中,它会感知到自己已经丢失了锁,所以不存在共同持有的问题。

    读写锁 ReadWriteLock

    保证一定能读到最新数据,修改期间,写锁是一个互斥锁,读锁是一个共享锁。

    1. 写+读 写锁没有释放,读锁就得等待
    2. 写+写 阻塞方式
    3. 读+写 写锁等待读锁释放才能加锁
    4. 读+读 相当于无锁,并发读
     @ResponseBody
        @GetMapping("/write")
        public String writeLock(){
            RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("rw-lock");
            RLock rLock = readWriteLock.writeLock();
            String s = "";
            try {
                rLock.lock();
                System.out.println("写锁加锁成功......"+Thread.currentThread().getId());
                s = UUID.randomUUID().toString();
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("writeLock",s);
                Thread.sleep(30000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }finally {
                rLock.unlock();
                System.out.println("写锁释放成功......"+Thread.currentThread().getId());
            }
           return s;
        }
    
        @ResponseBody
        @GetMapping("/read")
        public String readLock(){
            RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("rw-lock");
            RLock rLock = readWriteLock.readLock();
            rLock.lock();
            String s = "";
            try{
                System.out.println("读锁加锁成功......"+Thread.currentThread().getId());
                s = stringRedisTemplate.opsForValue().get("writeLock");
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }finally {
                System.out.println("读锁释放成功......"+Thread.currentThread().getId());
                rLock.unlock();
            }
            return s;
        }
    
    
    信号量 Semaphore

    使用信号量来做分布式限流

        @ResponseBody
        @GetMapping("/park")
        public String park() throws InterruptedException {
            RSemaphore park = redissonClient.getSemaphore("park");
            // 抢占一个车位
            boolean b = park.tryAcquire();
            // 如果还可以抢占到 就执行业务代码
            if (b){
                // 执行业务代码
            }else {
                return "error";
            }
            return "ok=>"+b;
        }
    
        @ResponseBody
        @GetMapping("/go")
        public String go() {
            RSemaphore park = redissonClient.getSemaphore("park");
            //  释放一个车位
            park.release();
            return "ok";
        }
    
    
    闭锁 CountDownLatch

    模拟场景:等待班级放学走了,保安关校门。

        @ResponseBody
        @GetMapping("/lockdoor")
        public String lockDoor() throws InterruptedException {
            RCountDownLatch door = redissonClient.getCountDownLatch("door");
            door.trySetCount(5);
            // 等待闭锁完成
            door.await();
            return "放假了.....";
        }
    
        @GetMapping("/gogogo/{id}")
        @ResponseBody
        public String gogogo(@PathVariable("id")Long id){
            RCountDownLatch door = redissonClient.getCountDownLatch("door");
            // 计数减一
            door.countDown();
            return id+"班级走了....";
        }
    
    
    Redisson解决上面Redis查询问题
      /**
         * 使用Redisson分布式锁来实现多个服务共享同一缓存中的数据
         * @return
         */
        private Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonDBWithRedissonLock() {
            RLock lock = redissonClient.getLock("catalogJson-lock");
             // 该方法会阻塞其他线程向下执行,只有释放锁之后才会接着向下执行
            lock.lock();
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();
            }finally {
                lock.unlock();
            }
            return dataFromDb;
        }
    
    

    最后

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