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2.1 引入 Maven 依賴" >2.1 引入 Maven 依賴

2.2 自定義配置類" >2.2 自定義配置類

2.3 測試配置類" >2.3 測試配置類

三、分布式可重入鎖" >三、分布式可重入鎖

3.1 可重入鎖測試" >3.1 可重入鎖測試

3.1.1 驗證一：可重入鎖是阻塞的嗎？

3.1.2 驗證二：服務停了，鎖會釋放嗎？

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3.3 設置鎖過期時間" >3.3 設置鎖過期時間

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Java

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分布式鎖中的王者方案 - Redisson

Java后端技術全棧

Aug 24, 2023 pm 03:31 PM

分布式鎖 redisson

網上有各種各樣關于Redis實現分布式鎖的方案，但何為王者方案？

答案就：?Redisson。

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(zhàn)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(zhàn)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(yè)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(tài)形式的連接功能，對Redis命令能以同步發(fā)送、異步形式發(fā)送、異步流形式發(fā)送或管道形式發(fā)送的功能，LUA腳本執(zhí)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(fā)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。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(fā)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(jié)點：Redisson作為獨立節(jié)點可以用于獨立執(zhí)行其他節(jié)點發(fā)布到分布式執(zhí)行服務和分布式調度服務

節(jié)點：Redisson作為獨立節(jié)點可以用于獨立執(zhí)行其他節(jié)點發(fā)布到`分布式執(zhí)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。

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson -->
<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(jié)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(chuàng)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(chuàng)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。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

@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(zhí)行后續(xù)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";
}

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”。

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

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(zhí)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(jié)點宕機以后，而且這個鎖正好處于鎖住的狀態(tài)時，這個鎖會出現鎖死的狀態(tài)。為了避免這種情況的發(fā)生，Redisson內部提供了一個監(jiān)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：

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(xù)鎖占用的時間）。

如下圖所示：

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(yè)務執(zhí)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(zhí)行業(yè)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(zhí)行業(yè)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(fā)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?？梢园衍囄槐茸餍盘?，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。