关抢占 自旋锁_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!...
作者:Nan,气冲天.
原文:https://blog.csdn.net/qq_44209336
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> 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> dataFromDb = getDataFromDb();// 删除锁 stringRedisTemplate.delete("lock");return dataFromDb; }else {// 自旋获取锁// 休眠100mstry { 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> 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> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List>>() {});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 categoryEntityList = baseMapper.selectList(null);// 查询一级分类List leave1Categorys = getParent_cid(categoryEntityList, 0L);Map<String, List> listMap = leave1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), l1 -> {List categoryL2List = getParent_cid(categoryEntityList, l1.getCatId());List catelog2Vos = null;if (categoryL2List != null) { catelog2Vos = categoryL2List.stream().map(l2 -> { Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(l2.getParentCid().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());List categoryL3List = getParent_cid(categoryEntityList, l2.getCatId());if (categoryL3List != null) {List 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> 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> dataFromDb = getDataFromDb();// 删除锁 stringRedisTemplate.delete("lock");return dataFromDb; }else {// 自旋获取锁// 休眠100mstry { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }return getCatalogJsonDBWithRedisLock(); } }
阶段三
private Map<String, List> 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> dataFromDb = getDataFromDb();// 删除锁 stringRedisTemplate.delete("lock");return dataFromDb; }else {// 自旋获取锁// 休眠100mstry { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }return getCatalogJsonDBWithRedisLock(); } }
阶段四
private Map<String, List> 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> 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100mstry { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }return getCatalogJsonDBWithRedisLock(); } }
阶段五
private Map<String, List> 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> 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(script, Long.class) , Arrays.asList("lock"), uuid);return dataFromDb; }else {// 自旋获取锁// 休眠100mstry { 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】
org.redissonredisson3.12.0
添加配置类
@Configurationpublic 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}")@ResponseBodypublic 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> 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> dataFromDb = null;try { dataFromDb = getDataFromDb(); }finally { lock.unlock(); }return dataFromDb; }
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