如何查询网站接入商,上海招聘信息网官网,上海建网站工作室,查询二建证书注册在哪个单位2. 基于redis实现分布式锁
2.1. 基本实现 借助于redis中的命令setnx(key, value)#xff0c;key不存在就新增#xff0c;存在就什么都不做。同时有多个客户端发送setnx命令#xff0c;只有一个客户端可以成功#xff0c;返回1#xff08;true#xff09;#xff1b;其他…2. 基于redis实现分布式锁
2.1. 基本实现 借助于redis中的命令setnx(key, value)key不存在就新增存在就什么都不做。同时有多个客户端发送setnx命令只有一个客户端可以成功返回1true其他的客户端返回0false。 多个客户端同时获取锁setnx 获取成功执行业务逻辑执行完成释放锁del 其他客户端等待重试
改造StockService方法
Service
public class StockService {Autowiredprivate StockMapper stockMapper;Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;public void deduct() {// 加锁setnxBoolean lock this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, 111);// 重试递归调用if (!lock){try {Thread.sleep(50);this.deduct();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}} else {try {// 1. 查询库存信息String stock redisTemplate.opsForValue().get(stock).toString();// 2. 判断库存是否充足if (stock ! null stock.length() ! 0) {Integer st Integer.valueOf(stock);if (st 0) {// 3.扣减库存redisTemplate.opsForValue().set(stock, String.valueOf(--st));}}} finally {// 解锁this.redisTemplate.delete(lock);}}}
}
其中加锁也可以使用循环
// 加锁获取锁失败重试
while (!this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, 111)){try {Thread.sleep(40);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
}
解锁
// 释放锁
this.redisTemplate.delete(lock);
使用Jmeter压力测试如下 2.2. 防死锁 问题setnx刚刚获取到锁当前服务器宕机导致del释放锁无法执行进而导致锁无法锁无法释放死锁
解决给锁设置过期时间自动释放锁。
设置过期时间两种方式 通过expire设置过期时间缺乏原子性如果在setnx和expire之间出现异常锁也无法释放 使用set指令设置过期时间set key value ex 3 nx既达到setnx的效果又设置了过期时间 压力测试肯定也没有问题。 2.3. 防误删
问题可能会释放其他服务器的锁。
场景如果业务逻辑的执行时间是7s。执行流程如下 index1业务逻辑没执行完3秒后锁被自动释放。 index2获取到锁执行业务逻辑3秒后锁被自动释放。 index3获取到锁执行业务逻辑 index1业务逻辑执行完成开始调用del释放锁这时释放的是index3的锁导致index3的业务只执行1s就被别人释放。 最终等于没锁的情况。
解决setnx获取锁时设置一个指定的唯一值例如uuid释放前获取这个值判断是否自己的锁 实现如下 问题删除操作缺乏原子性。
场景 index1执行删除时查询到的lock值确实和uuid相等 index1执行删除前lock刚好过期时间已到被redis自动释放 index2获取了lock index1执行删除此时会把index2的lock删除
解决方案没有一个命令可以同时做到判断 删除所有只能通过其他方式实现LUA脚本 2.4. redis中的lua脚本
2.4.1. 现实问题 redis采用单线程架构可以保证单个命令的原子性但是无法保证一组命令在高并发场景下的原子性。例如 在串行场景下A和B的值肯定都是3
在并发场景下A和B的值可能在0-6之间。
极限情况下1 则A的结果是0B的结果是3
极限情况下2 则A和B的结果都是6 如果redis客户端通过lua脚本把3个命令一次性发送给redis服务器那么这三个指令就不会被其他客户端指令打断。Redis 也保证脚本会以原子性(atomic)的方式执行 当某个脚本正在运行的时候不会有其他脚本或 Redis 命令被执行。 这和使用 MULTI/ EXEC 包围的事务很类似。 但是MULTI/ EXEC方法来使用事务功能将一组命令打包执行无法进行业务逻辑的操作。这期间有某一条命令执行报错例如给字符串自增其他的命令还是会执行并不会回滚。
2.4.2. lua介绍 Lua 是一种轻量小巧的脚本语言用标准C语言编写并以源代码形式开放 其设计目的是为了嵌入应用程序中从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。
设计目的 其设计目的是为了嵌入应用程序中从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。
Lua 特性 轻量级它用标准C语言编写并以源代码形式开放编译后仅仅一百余K可以很方便的嵌入别的程序里。 可扩展Lua提供了非常易于使用的扩展接口和机制由宿主语言(通常是C或C)提供这些功能Lua可以使用它们就像是本来就内置的功能一样。 其它特性 支持面向过程(procedure-oriented)编程和函数式编程(functional programming) 自动内存管理只提供了一种通用类型的表table用它可以实现数组哈希表集合对象 语言内置模式匹配闭包(closure)函数也可以看做一个值提供多线程协同进程并非操作系统所支持的线程支持 通过闭包和table可以很方便地支持面向对象编程所需要的一些关键机制比如数据抽象虚函数继承和重载等。
2.4.3. lua基本语法 对lua脚本感兴趣的同学请移步到官方教程或者《菜鸟教程》。这里仅以redis中可能会用到的部分语法作介绍。 a 5 -- 全局变量
local b 5 -- 局部变量 redis只支持局部变量
a, b 10, 2*x -- 等价于 a10; b2*x
流程控制
if( 布尔表达式 1)
then--[ 在布尔表达式 1 为 true 时执行该语句块 --]
elseif( 布尔表达式 2)
then--[ 在布尔表达式 2 为 true 时执行该语句块 --]
else --[ 如果以上布尔表达式都不为 true 则执行该语句块 --]
end
2.4.4. redis执行lua脚本 - EVAL指令
在redis中需要通过eval命令执行lua脚本。
格式
EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]
scriptlua脚本字符串这段Lua脚本不需要也不应该定义函数。
numkeyslua脚本中KEYS数组的大小
key [key ...]KEYS数组中的元素
arg [arg ...]ARGV数组中的元素
案例1基本案例
EVAL return 10 0
输出(integer) 10
案例2动态传参
EVAL return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]} 5 10 20 30 40 50 60 70 80 90
# 输出10 20 60 70EVAL if KEYS[1] ARGV[1] then return 1 else return 0 end 1 10 20
# 输出0EVAL if KEYS[1] ARGV[1] then return 1 else return 0 end 1 20 10
# 输出1 传入了两个参数10和20KEYS的长度是1所以KEYS中有一个元素10剩余的一个20就是ARGV数组的元素。 redis.call()中的redis是redis中提供的lua脚本类库仅在redis环境中可以使用该类库。
案例3执行redis类库方法
set aaa 10 -- 设置一个aaa值为10
EVAL return redis.call(get, aaa) 0
# 通过return把call方法返回给redis客户端打印10 注意脚本里使用的所有键都应该由 KEYS 数组来传递。但并不是强制性的代价是这样写出的脚本不能被 Redis 集群所兼容。
案例4给redis类库方法动态传参
EVAL return redis.call(set, KEYS[1], ARGV[1]) 1 bbb 20 学到这里基本可以应付redis分布式锁所需要的脚本知识了。
案例5pcall函数的使用了解
-- 当call() 在执行命令的过程中发生错误时脚本会停止执行并返回一个脚本错误输出错误信息
EVAL return redis.call(sets, KEYS[1], ARGV[1]), redis.call(set, KEYS[2], ARGV[2]) 2 bbb ccc 20 30
-- pcall函数不影响后续指令的执行
EVAL return redis.pcall(sets, KEYS[1], ARGV[1]), redis.pcall(set, KEYS[2], ARGV[2]) 2 bbb ccc 20 30
注意set方法写成了sets肯定会报错。 2.5. 使用lua保证删除原子性
删除LUA脚本
if redis.call(get, KEYS[1]) ARGV[1] then return redis.call(del, KEYS[1]) else return 0 end
代码实现
public void deduct() {String uuid UUID.randomUUID().toString();// 加锁setnxwhile (!this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, uuid, 3, TimeUnit.SECONDS)) {// 重试循环try {Thread.sleep(50);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}try {// this.redisTemplate.expire(lock, 3, TimeUnit.SECONDS);// 1. 查询库存信息String stock redisTemplate.opsForValue().get(stock).toString();// 2. 判断库存是否充足if (stock ! null stock.length() ! 0) {Integer st Integer.valueOf(stock);if (st 0) {// 3.扣减库存redisTemplate.opsForValue().set(stock, String.valueOf(--st));}}} finally {// 先判断是否自己的锁再解锁String script if redis.call(get, KEYS[1]) ARGV[1] then return redis.call(del, KEYS[1]) else return 0 end;this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(script, Boolean.class), Arrays.asList(lock), uuid);}
}
压力测试库存量也没有问题截图略过。。。 2.6. 可重入锁 由于上述加锁命令使用了 SETNX 一旦键存在就无法再设置成功这就导致后续同一线程内继续加锁将会加锁失败。当一个线程执行一段代码成功获取锁之后继续执行时又遇到加锁的子任务代码可重入性就保证线程能继续执行而不可重入就是需要等待锁释放之后再次获取锁成功才能继续往下执行。
用一段 Java 代码解释可重入
public synchronized void a() {b();
}public synchronized void b() {// pass
} 假设 X 线程在 a 方法获取锁之后继续执行 b 方法如果此时不可重入线程就必须等待锁释放再次争抢锁。 锁明明是被 X 线程拥有却还需要等待自己释放锁然后再去抢锁这看起来就很奇怪我释放我自己~ 可重入性就可以解决这个尴尬的问题当线程拥有锁之后往后再遇到加锁方法直接将加锁次数加 1然后再执行方法逻辑。退出加锁方法之后加锁次数再减 1当加锁次数为 0 时锁才被真正的释放。 可以看到可重入锁最大特性就是计数计算加锁的次数。所以当可重入锁需要在分布式环境实现时我们也就需要统计加锁次数。
解决方案redis Hash
2.6.1. 加锁脚本 Redis 提供了 Hash 哈希表这种可以存储键值对数据结构。所以我们可以使用 Redis Hash 存储的锁的重入次数然后利用 lua 脚本判断逻辑。
if (redis.call(exists, KEYS[1]) 0 or redis.call(hexists, KEYS[1], ARGV[1]) 1)
thenredis.call(hincrby, KEYS[1], ARGV[1], 1);redis.call(expire, KEYS[1], ARGV[2]);return 1;
elsereturn 0;
end
假设值为KEYS:[lock], ARGV[uuid, expire] 如果锁不存在或者这是自己的锁就通过hincrby不存在就新增并加1存在就加1获取锁或者锁次数加1。
2.6.2. 解锁脚本
-- 判断 hash set 可重入 key 的值是否等于 0
-- 如果为 nil 代表 自己的锁已不存在在尝试解其他线程的锁解锁失败
-- 如果为 0 代表 可重入次数被减 1
-- 如果为 1 代表 该可重入 key 解锁成功
if(redis.call(hexists, KEYS[1], ARGV[1]) 0) then return nil;
elseif(redis.call(hincrby, KEYS[1], ARGV[1], -1) 0) then return 0;
else redis.call(del, KEYS[1]); return 1;
end;
2.6.3. 代码实现
由于加解锁代码量相对较多这里可以封装成一个工具类 DistributedLockClient工厂类具体实现
Component
public class DistributedLockClient {Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;private String uuid;public DistributedLockClient() {this.uuid UUID.randomUUID().toString();}public DistributedRedisLock getRedisLock(String lockName){return new DistributedRedisLock(redisTemplate, lockName, uuid);}
}
DistributedRedisLock实现如下
public class DistributedRedisLock implements Lock {private StringRedisTemplate redisTemplate;private String lockName;private String uuid;private long expire 30;public DistributedRedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockName, String uuid) {this.redisTemplate redisTemplate;this.lockName lockName;this.uuid uuid;}Overridepublic void lock() {this.tryLock();}Overridepublic void lockInterruptibly() throws InterruptedException {}Overridepublic boolean tryLock() {try {return this.tryLock(-1L, TimeUnit.SECONDS);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return false;}/*** 加锁方法* param time* param unit* return* throws InterruptedException*/Overridepublic boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {if (time ! -1){this.expire unit.toSeconds(time);}String script if redis.call(exists, KEYS[1]) 0 or redis.call(hexists, KEYS[1], ARGV[1]) 1 then redis.call(hincrby, KEYS[1], ARGV[1], 1) redis.call(expire, KEYS[1], ARGV[2]) return 1 else return 0 end;while (!this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), getId(), String.valueOf(expire))){Thread.sleep(50);}return true;}/*** 解锁方法*/Overridepublic void unlock() {String script if redis.call(hexists, KEYS[1], ARGV[1]) 0 then return nil elseif redis.call(hincrby, KEYS[1], ARGV[1], -1) 0 then return redis.call(del, KEYS[1]) else return 0 end;Long flag this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(script, Long.class), Arrays.asList(lockName), getId());if (flag null){throw new IllegalMonitorStateException(this lock doesnt belong to you!);}}Overridepublic Condition newCondition() {return null;}/*** 给线程拼接唯一标识* return*/String getId(){return uuid : Thread.currentThread().getId();}
}
2.6.4. 使用及测试
在业务代码中使用
public void deduct() {DistributedRedisLock redisLock this.distributedLockClient.getRedisLock(lock);redisLock.lock();try {// 1. 查询库存信息String stock redisTemplate.opsForValue().get(stock).toString();// 2. 判断库存是否充足if (stock ! null stock.length() ! 0) {Integer st Integer.valueOf(stock);if (st 0) {// 3.扣减库存redisTemplate.opsForValue().set(stock, String.valueOf(--st));}}} finally {redisLock.unlock();}
}
测试 测试可重入性 2.7. 自动续期
lua脚本
if(redis.call(hexists, KEYS[1], ARGV[1]) 1) then redis.call(expire, KEYS[1], ARGV[2]); return 1;
else return 0;
end
在RedisDistributeLock中添加renewExpire方法
public class DistributedRedisLock implements Lock {private StringRedisTemplate redisTemplate;private String lockName;private String uuid;private long expire 30;public DistributedRedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockName, String uuid) {this.redisTemplate redisTemplate;this.lockName lockName;this.uuid uuid : Thread.currentThread().getId();}Overridepublic void lock() {this.tryLock();}Overridepublic void lockInterruptibly() throws InterruptedException {}Overridepublic boolean tryLock() {try {return this.tryLock(-1L, TimeUnit.SECONDS);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return false;}/*** 加锁方法* param time* param unit* return* throws InterruptedException*/Overridepublic boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {if (time ! -1){this.expire unit.toSeconds(time);}String script if redis.call(exists, KEYS[1]) 0 or redis.call(hexists, KEYS[1], ARGV[1]) 1 then redis.call(hincrby, KEYS[1], ARGV[1], 1) redis.call(expire, KEYS[1], ARGV[2]) return 1 else return 0 end;while (!this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuid, String.valueOf(expire))){Thread.sleep(50);}// 加锁成功返回之前开启定时器自动续期this.renewExpire();return true;}/*** 解锁方法*/Overridepublic void unlock() {String script if redis.call(hexists, KEYS[1], ARGV[1]) 0 then return nil elseif redis.call(hincrby, KEYS[1], ARGV[1], -1) 0 then return redis.call(del, KEYS[1]) else return 0 end;Long flag this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(script, Long.class), Arrays.asList(lockName), uuid);if (flag null){throw new IllegalMonitorStateException(this lock doesnt belong to you!);}}Overridepublic Condition newCondition() {return null;}// String getId(){// return this.uuid : Thread.currentThread().getId();// }private void renewExpire(){String script if redis.call(hexists, KEYS[1], ARGV[1]) 1 then return redis.call(expire, KEYS[1], ARGV[2]) else return 0 end;new Timer().schedule(new TimerTask() {Overridepublic void run() {if (redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuid, String.valueOf(expire))) {renewExpire();}}}, this.expire * 1000 / 3);}
}
在tryLock方法中使用 构造方法作如下修改 解锁方法作如下修改 2.8. 手写分步式锁小结
特征 独占排他setnx 防死锁 redis客户端程序获取到锁之后立马宕机。给锁添加过期时间 不可重入可重入 防误删 先判断是否自己的锁才能删除 原子性 加锁和过期时间之间set k v ex 3 nx 判断和释放锁之间lua脚本 可重入性hashkey field value lua脚本 自动续期Timer定时器 lua脚本 在集群情况下导致锁机制失效 客户端程序10010从主中获取锁 从还没来得及同步数据主挂了 于是从升级为主 客户端程序10086就从新主中获取到锁导致锁机制失效 锁操作
加锁 setnx独占排他 死锁、不可重入、原子性 set k v ex 30 nx独占排他、死锁 不可重入 hash lua脚本可重入锁 判断锁是否被占用exists如果没有被占用则直接获取锁hset/hincrby并设置过期时间expire 如果锁被占用则判断是否当前线程占用的hexists如果是则重入hincrby并重置过期时间expire 否则获取锁失败将来代码中重试 Timer定时器 lua脚本实现锁的自动续期 判断锁是否自己的锁hexists 1如果是自己的锁则执行expire重置过期时间
解锁 del导致误删 先判断再删除同时保证原子性lua脚本 hash lua脚本可重入 1. 判断当前线程的锁是否存在不存在则返回nil将来抛出异常 存在则直接减1hincrby -1判断减1后的值是否为0为0则释放锁del并返回1 不为0则返回0
重试递归 循环 2.9. 红锁算法
redis集群状态下的问题 客户端A从master获取到锁 在master将锁同步到slave之前master宕掉了。 slave节点被晋级为master节点 客户端B取得了同一个资源被客户端A已经获取到的另外一个锁。
安全失效
解决集群下锁失效参照redis官方网站针对redlock文档https://redis.io/docs/manual/patterns/distributed-locks/ 在算法的分布式版本中我们假设有N个Redis服务器。这些节点是完全独立的因此我们不使用复制或任何其他隐式协调系统。前几节已经描述了如何在单个实例中安全地获取和释放锁在分布式锁算法中将使用相同的方法在单个实例中获取和释放锁。将N设置为5是一个合理的值因此需要在不同的计算机或虚拟机上运行5个Redis主服务器确保它们以独立的方式发生故障。
为了获取锁客户端执行以下操作 客户端以毫秒为单位获取当前时间的时间戳作为起始时间。 客户端尝试在所有N个实例中顺序使用相同的键名、相同的随机值来获取锁定。每个实例尝试获取锁都需要时间客户端应该设置一个远小于总锁定时间的超时时间。例如如果自动释放时间为10秒则尝试获取锁的超时时间可能在5到50毫秒之间。这样可以防止客户端长时间与处于故障状态的Redis节点进行通信如果某个实例不可用尽快尝试与下一个实例进行通信。 客户端获取当前时间 减去在步骤1中获得的起始时间来计算获取锁所花费的时间。当且仅当客户端能够在大多数实例至少3个中获取锁时并且获取锁所花费的总时间小于锁有效时间则认为已获取锁。 如果获取了锁则将锁有效时间减去 获取锁所花费的时间如步骤3中所计算。 如果客户端由于某种原因无法锁定N / 2 1个实例或有效时间为负而未能获得该锁它将尝试解锁所有实例即使没有锁定成功的实例。 每台计算机都有一个本地时钟我们通常可以依靠不同的计算机来产生很小的时钟漂移。只有在拥有锁的客户端将在锁有效时间内如步骤3中获得的减去一段时间仅几毫秒的情况下终止工作才能保证这一点。以补偿进程之间的时钟漂移 当客户端无法获取锁时它应该在随机延迟后重试以避免同时获取同一资源的多个客户端之间不同步这可能会导致脑裂的情况没人胜。同样客户端在大多数Redis实例中尝试获取锁的速度越快出现裂脑情况以及需要重试的窗口就越小因此理想情况下客户端应尝试将SET命令发送到N个实例同时使用多路复用。 值得强调的是对于未能获得大多数锁的客户端尽快释放部分获得的锁有多么重要这样就不必等待锁定期满才能再次获得锁但是如果发生了网络分区并且客户端不再能够与Redis实例进行通信则在等待密钥到期时需要付出可用性损失。 2.10. redisson中的分布式锁 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。 官方文档地址Home · redisson/redisson Wiki · GitHub
2.10.1. 可重入锁Reentrant Lock 基于Redis的Redisson分布式可重入锁RLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口。 大家都知道如果负责储存这个分布式锁的Redisson节点宕机以后而且这个锁正好处于锁住的状态时这个锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗它的作用是在Redisson实例被关闭前不断的延长锁的有效期。默认情况下看门狗检查锁的超时时间是30秒钟也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。 RLock对象完全符合Java的Lock规范。也就是说只有拥有锁的进程才能解锁其他进程解锁则会抛出IllegalMonitorStateException错误。 另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。
RLock lock redisson.getLock(anyLock);
// 最常见的使用方法
lock.lock();// 加锁以后10秒钟自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);// 尝试加锁最多等待100秒上锁以后10秒自动解锁
boolean res lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {try {...} finally {lock.unlock();}
} 引入依赖
dependencygroupIdorg.redisson/groupIdartifactIdredisson/artifactIdversion3.11.2/version
/dependency 添加配置
Configuration
public class RedissonConfig {Beanpublic RedissonClient redissonClient(){Config config new Config();// 可以用rediss://来启用SSL连接config.useSingleServer().setAddress(redis://172.16.116.100:6379);return Redisson.create(config);}
} 代码中使用
Autowired
private RedissonClient redissonClient;public void checkAndLock() {// 加锁获取锁失败重试RLock lock this.redissonClient.getLock(lock);lock.lock();// 先查询库存是否充足Stock stock this.stockMapper.selectById(1L);// 再减库存if (stock ! null stock.getCount() 0){stock.setCount(stock.getCount() - 1);this.stockMapper.updateById(stock);}// 释放锁lock.unlock();
} 压力测试
性能跟我们手写的区别不大。 数据库也没有问题
2.10.2. 公平锁Fair Lock 基于Redis的Redisson分布式可重入公平锁也是实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口的一种RLock对象。同时还提供了异步Async、反射式Reactive和RxJava2标准的接口。它保证了当多个Redisson客户端线程同时请求加锁时优先分配给先发出请求的线程。所有请求线程会在一个队列中排队当某个线程出现宕机时Redisson会等待5秒后继续下一个线程也就是说如果前面有5个线程都处于等待状态那么后面的线程会等待至少25秒。
RLock fairLock redisson.getFairLock(anyLock);
// 最常见的使用方法
fairLock.lock();// 10秒钟以后自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
fairLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);// 尝试加锁最多等待100秒上锁以后10秒自动解锁
boolean res fairLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
fairLock.unlock();
2.10.3. 联锁MultiLock 基于Redis的Redisson分布式联锁RedissonMultiLock对象可以将多个RLock对象关联为一个联锁每个RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。
RLock lock1 redissonInstance1.getLock(lock1);
RLock lock2 redissonInstance2.getLock(lock2);
RLock lock3 redissonInstance3.getLock(lock3);RedissonMultiLock lock new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁lock1 lock2 lock3
// 所有的锁都上锁成功才算成功。
lock.lock();
...
lock.unlock();
2.10.4. 红锁RedLock 基于Redis的Redisson红锁RedissonRedLock对象实现了Redlock介绍的加锁算法。该对象也可以用来将多个RLock对象关联为一个红锁每个RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。
RLock lock1 redissonInstance1.getLock(lock1);
RLock lock2 redissonInstance2.getLock(lock2);
RLock lock3 redissonInstance3.getLock(lock3);RedissonRedLock lock new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功。
lock.lock();
...
lock.unlock();
2.10.5. 读写锁ReadWriteLock 基于Redis的Redisson分布式可重入读写锁RReadWriteLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock接口。其中读锁和写锁都继承了RLock接口。 分布式可重入读写锁允许同时有多个读锁和一个写锁处于加锁状态。
RReadWriteLock rwlock redisson.getReadWriteLock(anyRWLock);
// 最常见的使用方法
rwlock.readLock().lock();
// 或
rwlock.writeLock().lock();// 10秒钟以后自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
rwlock.readLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 或
rwlock.writeLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);// 尝试加锁最多等待100秒上锁以后10秒自动解锁
boolean res rwlock.readLock().tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
// 或
boolean res rwlock.writeLock().tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
lock.unlock();
添加StockController方法
GetMapping(test/read)
public String testRead(){String msg stockService.testRead();return 测试读;
}GetMapping(test/write)
public String testWrite(){String msg stockService.testWrite();return 测试写;
}
添加StockService方法
public String testRead() {RReadWriteLock rwLock this.redissonClient.getReadWriteLock(rwLock);rwLock.readLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);System.out.println(测试读锁。。。。);// rwLock.readLock().unlock();return null;
}public String testWrite() {RReadWriteLock rwLock this.redissonClient.getReadWriteLock(rwLock);rwLock.writeLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);System.out.println(测试写锁。。。。);// rwLock.writeLock().unlock();return null;
}
打开开两个浏览器窗口测试 同时访问写一个写完之后等待一会儿约10s另一个写开始 同时访问读不用等待 先写后读读要等待约10s写完成 先读后写写要等待约10s读完成
2.10.6. 信号量Semaphore 基于Redis的Redisson的分布式信号量SemaphoreJava对象RSemaphore采用了与java.util.concurrent.Semaphore相似的接口和用法。同时还提供了异步Async、反射式Reactive和RxJava2标准的接口。
RSemaphore semaphore redisson.getSemaphore(semaphore);
semaphore.trySetPermits(3);
semaphore.acquire();
semaphore.release();
在StockController添加方法
GetMapping(test/semaphore)
public String testSemaphore(){this.stockService.testSemaphore();return 测试信号量;
}
在StockService添加方法
public void testSemaphore() {RSemaphore semaphore this.redissonClient.getSemaphore(semaphore);semaphore.trySetPermits(3);try {semaphore.acquire();TimeUnit.SECONDS.sleep(5);System.out.println(System.currentTimeMillis());semaphore.release();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
}
添加测试用例并发10次循环一次 控制台效果
控制台1
1606960790234
1606960800337
1606960800443
1606960805248控制台2
1606960790328
1606960795332
1606960800245控制台3
1606960790433
1606960795238
1606960795437
由此可知
1606960790秒有3次请求进来每个控制台各1次
1606960795秒有3次请求进来控制台2有1次控制台3有2次
1606960800秒有3次请求进来控制台1有2次控制台2有1次
1606960805秒有1次请求进来控制台1有1次
2.10.7. 闭锁CountDownLatch 基于Redisson的Redisson分布式闭锁CountDownLatchJava对象RCountDownLatch采用了与java.util.concurrent.CountDownLatch相似的接口和用法。
RCountDownLatch latch redisson.getCountDownLatch(anyCountDownLatch);
latch.trySetCount(1);
latch.await();// 在其他线程或其他JVM里
RCountDownLatch latch redisson.getCountDownLatch(anyCountDownLatch);
latch.countDown();
需要两个方法一个等待一个计数countDown
给StockController添加测试方法
GetMapping(test/latch)
public String testLatch(){this.stockService.testLatch();return 班长锁门。。。;
}GetMapping(test/countdown)
public String testCountDown(){this.stockService.testCountDown();return 出来了一位同学;
}
给StockService添加测试方法
public void testLatch() {RCountDownLatch latch this.redissonClient.getCountDownLatch(latch);latch.trySetCount(6);try {latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
}public void testCountDown() {RCountDownLatch latch this.redissonClient.getCountDownLatch(latch);latch.trySetCount(6);latch.countDown();
}
重启测试打开两个页面当第二个请求执行6次之后第一个请求才会执行。
