基于Redisson实现的分布式锁

基于Redisson实现的分布式锁

关于Redisson分布式锁的使用：

private Integer setInfo(Long key) {
    // 获取分布式锁
    RLock lock = redisson.getLock("Ext_Info:" + key);
    // 加锁
    lock.lock();
    try {
        // 业务处理
        Product product = productDao.get(key);
        return 1;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        // 解锁
        lock.unlock();
    }
    return -1;
}

分布式锁失效问题

在主从或集群架构中，当主节点宕机后，该节点上存储的分布式锁信息可能会丢失。当从节点升为主节点时，其他线程可能在新的主节点上重新添加分布式锁信息，这会导致并发安全问题的发生。

为解决这个问题，引入了Redlock算法。Redlock的基本逻辑是向多个独立的Redis节点尝试加锁，只有当在大多数节点上加锁成功时，才认为加锁成功。即便个别节点丢失了锁信息，只要多数节点保持锁状态，就能保证安全性。然而，Redlock也存在局限性，如锁信息丢失的风险依然存在，且每次加锁都需要与多个节点通信，这可能会影响Redis原本的高性能，相比之下，在某些场景下可能不如使用Zookeeper等其他协调服务。

Redisson实现分布式锁源码剖析

1. 加锁的核心逻辑：（此处省略详细源码剖析，具体内容需参考Redisson的加锁实现）

2. 加锁成功后的锁续命逻辑：（此处省略详细源码剖析，主要包括Redisson如何实现锁自动续期以防止锁因超时而意外释放）

3. 其它线程加锁失败后的逻辑：（此处省略详细源码剖析，涉及如何处理锁竞争、等待和超时等情况）

4. 解锁核心逻辑：（此处省略详细源码剖析，主要讲解Redisson如何确保解锁操作的正确性和一致性）

分布式锁的优化

对于读多写少的业务场景，可以采用读写锁进行优化：

public Product update(Product product) {
    Product productResult = null;
    // 获取分布式读写锁
    RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock(LOCK_PRODUCT_UPDATE_PREFIX + product.getId());
    // 获取写锁
    RLock writeLock = readWriteLock.writeLock();
    // 加写锁
    writeLock.lock();
    try {
        productResult = productDao.update(product);
        // 设置产品缓存，并设置过期时间
        redisUtil.set(productResult.getId(), JSON.toJSONString(productResult), 
                     genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
    } finally {
        // 释放写锁
        writeLock.unlock();
    }
    return productResult;
}

Redisson实现的读写锁，在加锁逻辑上与普通分布式锁类似，但额外提供了读锁和写锁的区别。在读写锁机制下，多个读取操作可以并发进行（读读不互斥），而写操作或多个写操作会互斥进行（读写、写写互斥），以此保障在并发环境下的数据安全。

原文链接 https://www.hanyuanhun.cn | https://node.hanyuanhun.cn