分布式锁Redission
Redisson 作为分布式锁
官方文档：https://github.com/redisson/redisson/wiki
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引入依赖
<dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.11.1</version> </dependency>2.配置redission
@Configuration public class MyRedissonConfig { /** * 所有对 Redisson 的使用都是通过 RedissonClient * * @return * @throws IOException */ @Bean(destroyMethod = "shutdown") public RedissonClient redisson() throws IOException { // 1、创建配置 Config config = new Config(); // Redis url should start with redis:// or rediss:// config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.163.131:6379"); // 2、根据 Config 创建出 RedissonClient 实例 return Redisson.create(config); } }3.测试
@Autowired RedissonClient redissonClient; @Test public void redission() { System.out.println(redissonClient); }4.使用
@ResponseBody @GetMapping("/hello") public String hello() { // 1. 获取一把锁 RLock lock = redisson.getLock("my-lock"); // 2. 加锁, 阻塞式等待 lock.lock(); try { System.out.println("加锁成功，执行业务..."); Thread.sleep(15000); } catch (Exception e) { } finally { // 3. 解锁 假设解锁代码没有运行，Redisson 会出现死锁吗？（不会） System.out.println("释放锁"+Thread.currentThread().getId()); lock.unlock(); } return "hello"; }
假设解锁代码没有运行，Redisson 会出现死锁吗？
不会
- 锁的自动续期，如果业务时间很长，运行期间自动给锁续期 30 s，不用担心业务时间过长，锁自动过期被删掉；
- 加锁的业务只要运行完成，就不会给当前锁续期，即使不手动续期，默认也会在 30 s 后解锁
源码分析-Redission如何解决死锁
Ctrl+Alt查看方法实现
这是一个加锁方法，不传过期时间
public void lock() {
try {
//这里过期时间自动赋值成-1
this.lock(-1L, (TimeUnit)null, false);
} catch (InterruptedException var2) {
throw new IllegalStateException();
}
}
然后会调用 this.lock(-1L, (TimeUnit)null, false)方法
private void lock(long leaseTime, TimeUnit unit, boolean interruptibly) throws InterruptedException {
//得到线程ID
long threadId = Thread.currentThread().getId();
//通过线程ID获取到锁
Long ttl = this.tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
//如果没有获取到锁
if (ttl != null) {
RFuture<RedissonLockEntry> future = this.subscribe(threadId);
this.commandExecutor.syncSubscription(future);
try {
while(true) {
ttl = this.tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
if (ttl == null) {
return;
}
if (ttl >= 0L) {
try {
this.getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (InterruptedException var13) {
if (interruptibly) {
throw var13;
}
this.getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
} else if (interruptibly) {
this.getEntry(threadId).getLatch().acquire();
} else {
this.getEntry(threadId).getLatch().acquireUninterruptibly();
}
}
} finally {
this.unsubscribe(future, threadId);
}
}
}
获取锁方法
private Long tryAcquire(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
return (Long)this.get(this.tryAcquireAsync(leaseTime, unit, threadId));
}
里面又调用了tryAcquireAsync
private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
//如果传了过期时间
if (leaseTime != -1L) {
return this.tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
}
//没有传过期时间
else {
RFuture<Long> ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(this.commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
if (e == null) {
if (ttlRemaining == null) {
this.scheduleExpirationRenewal(threadId);
}
}
});
return ttlRemainingFuture;
}
}
有指定过期时间走tryLockInnerAsync方法，尝试用异步加锁
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
//先把时间转换成internalLockLeaseTime
this.internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
//然后执行lua脚本 发给redis执行
return this.commandExecutor.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, command, "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return nil; end; if (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(this.getName()), new Object[]{this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId)});
}
没有指定过期时间调用getLockWatchdogTimeout（）方法，获取锁的默认看门狗时间，30秒
public long getLockWatchdogTimeout() {
return this.lockWatchdogTimeout;
}
this.lockWatchdogTimeout = 30000L;
还是调用tryLockInnerAsync给redis发送命令，占锁成功返回一个以不变异步编排的RFuture<Long>对象，来进行监听，里面有两个参数ttlRemaining, e
ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
if (e == null) {
if (ttlRemaining == null) {
this.scheduleExpirationRenewal(threadId);
}
}
});
里面有个scheduleExpirationRenewal方法
private void scheduleExpirationRenewal(long threadId) {
RedissonLock.ExpirationEntry entry = new RedissonLock.ExpirationEntry();
RedissonLock.ExpirationEntry oldEntry = (RedissonLock.ExpirationEntry)EXPIRATION_RENEWAL_MAP.putIfAbsent(this.getEntryName(), entry);
if (oldEntry != null) {
oldEntry.addThreadId(threadId);
} else {
entry.addThreadId(threadId);
//重新设置过期时间
this.renewExpiration();
}
}
里面的关键方法renewExpiration执行定时任务，
private void renewExpiration() {
RedissonLock.ExpirationEntry ee = (RedissonLock.ExpirationEntry)EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(this.getEntryName());
if (ee != null) {
//里面会执行一个定时任务
Timeout task = this.commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
public void run(Timeout timeout) throws Exception {
RedissonLock.ExpirationEntry ent = (RedissonLock.ExpirationEntry)RedissonLock.EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(RedissonLock.this.getEntryName());
if (ent != null) {
Long threadId = ent.getFirstThreadId();
if (threadId != null) {
RFuture<Boolean> future = RedissonLock.this.renewExpirationAsync(threadId);
future.onComplete((res, e) -> {
if (e != null) {
RedissonLock.log.error("Can't update lock " + RedissonLock.this.getName() + " expiration", e);
} else {
if (res) {
RedissonLock.this.renewExpiration();
}
}
});
}
}
}
//看门狗时间/3 10秒钟重试一次
}, this.internalLockLeaseTime / 3L, TimeUnit.MILLISECONDS);
ee.setTimeout(task);
}
}
主要是来运行renewExpirationAsync这个方法
protected RFuture<Boolean> renewExpirationAsync(long threadId) {
return this.commandExecutor.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return 1; end; return 0;", Collections.singletonList(this.getName()), new Object[]{this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId)});
}
里面传入了一个internalLockLeaseTime时间参数
又是获取看门狗时间
总结
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如果传了锁的超时时间，就发送给redis执行脚本，进行占锁，默认超时就是我们指定的时间
-
如果未指定锁的超时时间，就是使用lockWatchdogTimeout的默认时间30秒，只要占锁成功就会启动一个定时任务【重新给所设置时间，新的过期时间就是
lockWatchdogTimeout的默认时间】最佳实践使用自定义过期时间，省掉了自动续期时间，自动加锁
读写锁测试
@GetMapping("/write")
@ResponseBody
public String writeValue()
{
RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock("rw-lock");
String s="";
RLock rLock=readWriteLock.writeLock();
try{
//加写锁
rLock.lock();
s= UUID.randomUUID().toString();
Thread.sleep(30000);
redisTemplate.opsForValue().set("writeValue",s);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
finally {
rLock.unlock();
}
return s;
}
@GetMapping("/read")
@ResponseBody
public String readValue()
{
RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock("rw-lock");
String s="";
//加读锁
RLock rLock=readWriteLock.readLock();
rLock.lock();
try{
s=redisTemplate.opsForValue().get("writeValue");
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
finally {
rLock.unlock();
}
return s;
}
写锁没释放读锁就必须等待，没有写锁读锁都可以读
保证数据的一致性，写锁是一个排他锁、互斥锁，读锁是共享锁。
读读共享、读写互斥、写写互斥、写读互斥，只要有写的存在都必须等待
信号量测试
像车库停车，每进来一辆车，车库减少一个车位，只有当车库还有车位才可以停车
@GetMapping("/park")
@ResponseBody
public String park() throws InterruptedException {
RSemaphore park = redisson.getSemaphore("park");
//获取一个信号 占一个值
park.acquire();
return "ok";
}
@GetMapping("/go")
@ResponseBody
public String go(){
RSemaphore park = redisson.getSemaphore("park");
//释放一个车位
park.release();
return "ok";
}
访问：
信号量可以用作分布式的限流
闭锁
只有等待所有活动都完成才发生，例如当所有班级放学走完才关闭学校大门
@GetMapping("/lockdoor")
@ResponseBody
public String lockDoor() throws InterruptedException {
RCountDownLatch door = redisson.getCountDownLatch("door");
door.trySetCount(5);
door.await();//等待闭锁都完成
return "放假啦....";
}
@GetMapping("/gogo/{id}")
@ResponseBody
public String gogogo(@PathVariable("id") Long id) throws InterruptedException {
RCountDownLatch door = redisson.getCountDownLatch("door");
door.countDown();
return id+"班都走了";
}
缓存一致性解决
在我们读缓存的时候可能会有数据被修改过，为了让我们能够读到最新的数据，有两种处理方法：
双写模式
在把数据写入数据库的时候，同时写入到缓存中
问题：在写的过程中，可能会在第一个线程缓存还没写进，但是第二个查询到缓存又开始写数据，读到的最新数据有延迟，导致产生脏数据
失效模式
在把数据写入数据更新的时候，把缓存删除，下次查询没有缓存再添加缓存
问题：在线程1更新数据的时候消耗大量时间，还没删缓存，线程2进来也没有缓存，读取到原来老的数据，然后更新缓存
我们系统的一致性解决方案：
1、缓存的所有数据都有过期时间，数据过期下一次查询触发主动更新
2、读写数据的时候，加上分布式的读写锁。
3、遇到实时性、一致性要求高的数据，就应该查数据库，即使慢点。
