前言
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
Redis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实现分布式锁
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
@Configurationpublic 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; }最初
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