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关于Redis分布式锁这一篇应该是讲的最好的了，赶紧收藏起来

mhr18 2024-10-22 12:36 29 浏览 0 评论

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\n" +
                    "    return redis.call(\"del\",KEYS[1])\n" +
                    "else\n" +
                    "    return 0\n" +
                    "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

stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(“lock”, uuid,300,TimeUnit.SECONDS);
stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(script, Long.class) , Arrays.asList(“lock”), uuid);
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。
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(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, Bloom filter, Remote service, Spring cache, Executor service, Live Object service, Scheduler 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

引入依赖【可引入Spring Boot 封装好的starter】  <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.12.0</version> </dependency>
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

获取一把锁 redissonClient.getLock(“my-lock”);
给业务代码加锁 lock.lock();
解锁 lock.unlock();
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

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。
未设置过期时间，就会使用看门狗的默认时间LockWatchdogTimeout 30*1000
只有没有指定过期的时间的方法才有自动续期功能
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。
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。

写+读写锁没有释放，读锁就得等待
写+写阻塞方式
读+写写锁等待读锁释放才能加锁
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;
    }

redis 锁

上一篇：Spring Boot Redis 实现分布式锁，真香
下一篇：图解 Redis 分布式锁，写得太好了

关于Redis分布式锁这一篇应该是讲的最好的了，赶紧收藏起来

前言

Redis实现分布式锁

阶段一

阶段二

阶段三

阶段四

阶段五

小总结

Redisson实现分布式锁

Redisson 简介

可重入锁 Reentrant Lock

读写锁 ReadWriteLock

信号量 Semaphore

闭锁 CountDownLatch

Redisson解决上面Redis查询问题

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