关于后端: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

在 Java 并发编程中，咱们通常应用到 synchronized、Lock 这两个线程锁，Java 中的锁，只能保障对同一个 JVM 中的线程无效。而在分布式集群环境，这个时候咱们就须要应用到分布式锁。

实现分布式锁的计划

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 的长期序列化节点实现分布式锁

场景：在高并发的状况下，可能有大量申请来到数据库查问三级分类数据，而这种数据不会常常扭转，能够引入缓存来存储第一次从数据库查问进去的数据，其余线程就能够去缓存中获取数据，来缩小数据库的查问压力。

在集群的环境下，就能够应用分布式锁来管制去查询数据库的次数。

阶段一

    private  Map<String, List<Catelog2Vo>>  getCatalogJsonDBWithRedisLock() {
        // 去 Redis 中抢占地位
        Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "1111");
        if (lock){
            // 抢到锁了 执行业务
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = getDataFromDb();
            // 删除锁
            stringRedisTemplate.delete("lock");
            return dataFromDb;
        }else {
            // 自旋获取锁
            // 休眠 100ms
            try {Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
            }
            return getCatalogJsonDBWithRedisLock();}
    }

失去锁当前，咱们应该再去缓存中确定一次，如果没有才须要持续查问，从数据库查到数据当前，应该先把数据放入缓存中，再将数据返回。

  private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
        // 失去锁当前，咱们应该再去缓存中确定一次，如果没有才须要持续查问
        String catalogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {
            // 反序列化 转换为指定对象
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson, new 
            TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {});
            return result;
        }
        System.out.println("查询数据库了......");
        // 查问所有分类数据在进行刷选
        List<CategoryEntity> categoryEntityList = baseMapper.selectList(null);
        // 查问一级分类
        List<CategoryEntity> leave1Categorys = getParent_cid(categoryEntityList, 0L);
        Map<String, List<Catelog2Vo>> listMap = leave1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), l1 -> {List<CategoryEntity> categoryL2List = getParent_cid(categoryEntityList, l1.getCatId());
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryL2List != null) {catelog2Vos = categoryL2List.stream().map(l2 -> {Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(l2.getParentCid().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());

                    List<CategoryEntity> categoryL3List = getParent_cid(categoryEntityList, 
                                                                        l2.getCatId());
                    if (categoryL3List != null) {
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> 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;
        }));
        // 最初需将数据退出的缓存中
        String jsonString = JSON.toJSONString(listMap);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJson", jsonString, 1L, 
                                              TimeUnit.DAYS);

        return listMap;
    }

阶段二

    private  Map<String, List<Catelog2Vo>>  getCatalogJsonDBWithRedisLock() {
        // 去 Redis 中抢占地位
        Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "1111");
        if (lock){
            // 抢到锁了 执行业务
            // 设置过期工夫
            stringRedisTemplate.expire("lock",3,TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = getDataFromDb();
            // 删除锁
            stringRedisTemplate.delete("lock");
            return dataFromDb;
        }else {
            // 自旋获取锁
            // 休眠 100ms
            try {Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
            }
            return getCatalogJsonDBWithRedisLock();}
    }

阶段三

  private  Map<String, List<Catelog2Vo>>  getCatalogJsonDBWithRedisLock() {
        // 去 Redis 中抢占地位  保障原子性
      Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", 
      "1111",300,TimeUnit.SECONDS);
        if (lock){
            // 抢到锁了 执行业务
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = getDataFromDb();
            // 删除锁
            stringRedisTemplate.delete("lock");
            return dataFromDb;
        }else {
            // 自旋获取锁
            // 休眠 100ms
            try {Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
            }
            return getCatalogJsonDBWithRedisLock();}
    }

阶段四

private  Map<String, List<Catelog2Vo>>  getCatalogJsonDBWithRedisLock() {String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        // 去 Redis 中抢占地位  保障原子性
        Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,300,TimeUnit.SECONDS);
        if (lock){
            // 抢到锁了 执行业务
            Map<String, List<Catelog2Vo>> 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 100ms
            try {Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
            }
            return getCatalogJsonDBWithRedisLock();}
    }

阶段五

  private  Map<String, List<Catelog2Vo>>  getCatalogJsonDBWithRedisLock() {String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        // 去 Redis 中抢占地位  保障原子性
        Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,300,TimeUnit.SECONDS);
        if (lock){
            // 抢到锁了 执行业务
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = getDataFromDb();
            String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
            // 获取值比照 + 比照胜利删除 = 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<Long>(script, Long.class) , Arrays.asList("lock"), uuid);
            return dataFromDb;
        }else {
            // 自旋获取锁
            // 休眠 100ms
            try {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);
应用 Redis 来实现分布式锁需保障加锁【占位 + 过期工夫】和删除锁【判断 + 删除】操作的原子性。
Redis 锁的过期工夫小于业务的执行工夫该如何主动续期？
- 设置一个比业务耗时更长的过期工夫
- Redisson 的看门狗机制

Redisson 简介

Redisson 是一个在 Redis 的根底上实现的 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 罕用对象，还提供了许多分布式服务。其中包含(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 提供了应用 Redis 的最简略和最便捷的办法。Redisson 的主旨是促成使用者对 Redis 的关注拆散（Separation of Concern），从而让使用者可能将精力更集中地放在解决业务逻辑上。

原理机制

集成 Spring Boot 我的项目

引入依赖【可引入 Spring Boot 封装好的 starter】

  <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson -->
        <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson</artifactId>
            <version>3.12.0</version>
        </dependency>

增加配置类

@Configuration
public class MyRedissonConfig {@Bean(destroyMethod = "shutdown")
    public RedissonClient redissonClient(){
        // 创立配置  记得加 redis://
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.26.104:6379");
        // 依据配置创立 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();
看门狗机制锁会主动续期

@ResponseBody
    @GetMapping("/hello")
    public String hello(){
        // 1、获取一把锁，只有锁的名字一样，就是同一把锁
        RLock lock = redissonClient.getLock("my-lock");
        // 加锁
        // 阻塞式期待，默认加的锁都是【看门狗工夫】30s 工夫
        //1)、锁的主动续期，如果业务超长，运行期间主动给锁续上新的 30s，不必放心业务工夫长，锁主动过期被删掉
        //2)、加锁的业务只有运行实现，就不会给以后锁续期，即便不手动解锁，锁默认在 30s 当前主动删除
        lock.lock();
        try {System.out.println("加锁胜利......."+Thread.currentThread().getId());
            Thread.sleep(30000);
        } catch (InterruptedException e) { }finally {
            // 开释锁   不会呈现死锁状态 如果没有执行解锁，锁有过期工夫，过期了会将锁删除
            lock.unlock();
            System.out.println("解锁胜利......"+Thread.currentThread().getId());
        }
        return "hello";
    }

lock 办法有一个重载办法 lock(long leaseTime, TimeUnit unit)

  public void lock(long leaseTime, TimeUnit unit) {
        try {this.lock(leaseTime, unit, false);
        } catch (InterruptedException var5) {throw new IllegalStateException();
        }
    }

留神：指定了过期工夫后，不会进行主动续期，此时如果有多个线程，即使业务还然在执行，过期工夫到了之后，锁就会被开释，其余线程就会争抢到锁。

二个办法比照

如果设置了过期工夫，就会产生执行脚本给 Redis，进行占锁，设置过期工夫为咱们指定的工夫。
未设置过期工夫，就会应用看门狗的默认工夫 LockWatchdogTimeout 30*1000
只有没有指定过期的工夫的办法才有主动续期性能
主动续期实现机制：只有占锁胜利，就会主动启动一个定时工作【从新给锁设置过期工夫，新的过期工夫就是看门狗的默认工夫】，每隔 10s【（internalLockLeasTime）/3】都会主动续期。
持有锁的机器宕机问题，因为来不及续期，所以锁主动被开释，当该机再次复原时，因为其 后盾守护线程是 ScheduleTask，所以复原后会马上执行一次 watchDog 续期逻辑，执行过程中，它会感知到本人曾经失落了锁，所以不存在独特持有的问题。

读写锁 ReadWriteLock

保障肯定能读到最新数据，批改期间，写锁是一个互斥锁，读锁是一个共享锁。

写 + 读写锁没有开释，读锁就得期待
写 + 写阻塞形式
读 + 写写锁期待读锁开释能力加锁
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("写锁加锁胜利......"+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("写锁开释胜利......"+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("读锁加锁胜利......"+Thread.currentThread().getId());
            s = stringRedisTemplate.opsForValue().get("writeLock");
        }catch (Exception e){e.printStackTrace();
        }finally {System.out.println("读锁开释胜利......"+Thread.currentThread().getId());
            rLock.unlock();}
        return s;
    }

信号量 Semaphore

应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();
        // 如果还能够抢占到 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");
        //  开释一个车位
        park.release();
        return "ok";
    }

闭锁 CountDownLatch

模仿场景：期待班级放学走了，保安关校门。

    @ResponseBody
    @GetMapping("/lockdoor")
    public String lockDoor() throws InterruptedException {RCountDownLatch door = redissonClient.getCountDownLatch("door");
        door.trySetCount(5);
        // 期待闭锁实现
        door.await();
        return "放假了.....";
    }

    @GetMapping("/gogogo/{id}")
    @ResponseBody
    public String gogogo(@PathVariable("id")Long id){RCountDownLatch door = redissonClient.getCountDownLatch("door");
        // 计数减一
        door.countDown();
        return id+"班级走了....";
    }

Redisson 解决下面 Redis 查问问题

  /**
     * 应用 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<Catelog2Vo>> getCatalogJsonDBWithRedissonLock() {RLock lock = redissonClient.getLock("catalogJson-lock");
         // 该办法会阻塞其余线程向下执行，只有开释锁之后才会接着向下执行
        lock.lock();
        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
        try {dataFromDb = getDataFromDb();
        }finally {lock.unlock();
        }
        return dataFromDb;
    }

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关于后端: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

前言

Redis 实现分布式锁

阶段一

阶段二

阶段三

阶段四

阶段五

小总结

Redisson 实现分布式锁

Redisson 简介

可重入锁 Reentrant Lock

读写锁 ReadWriteLock

信号量 Semaphore

闭锁 CountDownLatch

Redisson 解决下面 Redis 查问问题

最初

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前言

Redis 实现分布式锁

阶段一

阶段二

阶段三

阶段四

阶段五

小总结

Redisson 实现分布式锁

Redisson 简介

可重入锁 Reentrant Lock

读写锁 ReadWriteLock

信号量 Semaphore

闭锁 CountDownLatch

Redisson 解决下面 Redis 查问问题

最初

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