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分布式锁中的王者方案-Redisson

标签：
Redis

我们先来看下 Redis 官网怎么说，

而 Java 版的 分布式锁的框架就是 Redisson。本篇实战内容将会基于我的开源项目 PassJava 来整合 Redisson。

我把后端、前端、小程序都上传到同一个仓库里面了，大家可以通过 Github 或 码云访问。地址如下：

Github: https://github.com/Jackson0714/PassJava-Platform

码云：https://gitee.com/jayh2018/PassJava-Platform

配套教程：www.passjava.cn

在实战之前，我们先来看下使用 Redisson 的原理。

一、Redisson 是什么？

如果你之前是在用 Redis 的话，那使用 Redisson 的话将会事半功倍，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。

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）。

  • Netty 框架：Redisson采用了基于NIO的Netty框架，不仅能作为Redis底层驱动客户端，具备提供对Redis各种组态形式的连接功能，对Redis命令能以同步发送、异步形式发送、异步流形式发送或管道形式发送的功能，LUA脚本执行处理，以及处理返回结果的功能

  • 基础数据结构：将原生的Redis Hash，List，Set，String，Geo，HyperLogLog等数据结构封装为Java里大家最熟悉的映射（Map），列表（List），集（Set），通用对象桶（Object Bucket），地理空间对象桶（Geospatial Bucket），基数估计算法（HyperLogLog）等结构，

  • 分布式数据结构：这基础上还提供了分布式的多值映射（Multimap），本地缓存映射（LocalCachedMap），有序集（SortedSet），计分排序集（ScoredSortedSet），字典排序集（LexSortedSet），列队（Queue），阻塞队列（Blocking Queue），有界阻塞列队（Bounded Blocking Queue），双端队列（Deque），阻塞双端列队（Blocking Deque），阻塞公平列队（Blocking Fair Queue），延迟列队（Delayed Queue），布隆过滤器（Bloom Filter），原子整长形（AtomicLong），原子双精度浮点数（AtomicDouble），BitSet等Redis原本没有的分布式数据结构。

  • 分布式锁：Redisson还实现了Redis文档中提到像分布式锁Lock这样的更高阶应用场景。事实上Redisson并没有不止步于此，在分布式锁的基础上还提供了联锁（MultiLock），读写锁（ReadWriteLock），公平锁（Fair Lock），红锁（RedLock），信号量（Semaphore），可过期性信号量（PermitExpirableSemaphore）和闭锁（CountDownLatch）这些实际当中对多线程高并发应用至关重要的基本部件。正是通过实现基于Redis的高阶应用方案，使Redisson成为构建分布式系统的重要工具。

二、整合 Redisson

Spring Boot 整合 Redisson 有两种方案：

  • 程序化配置。
  • 文件方式配置。

本篇介绍如何用程序化的方式整合 Redisson。

2.1 引入 Maven 依赖

在 passjava-question 微服务的 pom.xml 引入 redisson的 maven 依赖。

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson -->
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.15.5</version>
</dependency>

2.2 自定义配置类

下面的代码是单节点 Redis 的配置。

@Configuration
public class MyRedissonConfig {
    /**
     * 对 Redisson 的使用都是通过 RedissonClient 对象
     * @return
     * @throws IOException
     */
    @Bean(destroyMethod="shutdown") // 服务停止后调用 shutdown 方法。
    public RedissonClient redisson() throws IOException {
        // 1.创建配置
        Config config = new Config();
        // 集群模式
        // config.useClusterServers().addNodeAddress("127.0.0.1:7004", "127.0.0.1:7001");
        // 2.根据 Config 创建出 RedissonClient 示例。
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        return Redisson.create(config);
    }
}

2.3 测试配置类

新建一个单元测试方法。

@Autowired
RedissonClient redissonClient;

@Test
public void TestRedisson() {
    System.out.println(redissonClient);
}

我们运行这个测试方法，打印出 redissonClient

org.redisson.Redisson@77f66138

三、分布式可重入锁

3.1 可重入锁测试

基于Redis的Redisson分布式可重入锁RLockJava 对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。

RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
// 最常见的使用方法
lock.lock();

我们用 passjava 这个开源项目测试下可重入锁的两个点：

  • （1）多个线程抢占锁，后面锁需要等待吗？
  • （2）如果抢占到锁的线程所在的服务停了，锁会不会被释放？

3.1.1 验证一：可重入锁是阻塞的吗？

为了验证以上两点，我写了个 demo 程序：代码的流程就是设置WuKong-lock锁，然后加锁，打印线程 ID，等待 10 秒后释放锁，最后返回响应：“test lock ok”。

@ResponseBody
@GetMapping("test-lock")
public String TestLock() {
    // 1.获取锁，只要锁的名字一样，获取到的锁就是同一把锁。
    RLock lock = redisson.getLock("WuKong-lock");

    // 2.加锁
    lock.lock();
    try {
        System.out.println("加锁成功，执行后续代码。线程 ID：" + Thread.currentThread().getId());
        Thread.sleep(10000);
    } catch (Exception e) {
        //TODO
    } finally {
        lock.unlock();
        // 3.解锁
        System.out.println("Finally，释放锁成功。线程 ID：" + Thread.currentThread().getId());
    }

    return "test lock ok";
}

先验证第一个点，用两个 http 请求来测试抢占锁。

请求的 URL：

http://localhost:11000/question/v1/redisson/test/test-lock

第一个线程对应的线程 ID 为 86，10秒后，释放锁。在这期间，第二个线程需要等待锁释放。

第一个线程释放锁之后，第二个线程获取到了锁，10 秒后，释放锁。

画了一个流程图，帮助大家理解。如下图所示：

  • 第一步：线程 A 在 0 秒时，抢占到锁，0.1 秒后，开始执行等待 10 s。
  • 第二步：线程 B 在 0.1 秒尝试抢占锁，未能抢到锁（被 A 抢占了）。
  • 第三步：线程 A 在 10.1 秒后，释放锁。
  • 第四步：线程 B 在 10.1 秒后抢占到锁，然后等待 10 秒后释放锁。

由此可以得出结论，Redisson 的可重入锁（lock）是阻塞其他线程的，需要等待其他线程释放的。

3.1.2 验证二：服务停了，锁会释放吗？

如果线程 A 在等待的过程中，服务突然停了，那么锁会释放吗？如果不释放的话，就会成为死锁，阻塞了其他线程获取锁。

我们先来看下线程 A 的获取锁后的，Redis 客户端查询到的结果，如下图所示：

WuKong-lock 有值，而且大家可以看到 TTL 在不断变小，说明 WuKong-lock 是自带过期时间的。

通过观察，经过 30 秒后，WuKong-lock 过期消失了。说明 Redisson 在停机后，占用的锁会自动释放。

那这又是什么原理呢？这里就要提一个概念了，看门狗。

3.2 看门狗原理

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，看门狗的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。

如果我们未制定 lock 的超时时间，就使用 30 秒作为看门狗的默认时间。只要占锁成功，就会启动一个定时任务：每隔 10 秒重新给锁设置过期的时间，过期时间为 30 秒。

如下图所示：

当服务器宕机后，因为锁的有效期是 30 秒，所以会在 30 秒内自动解锁。（30秒等于宕机之前的锁占用时间+后续锁占用的时间）。

如下图所示：

3.3 设置锁过期时间

我们也可以通过给锁设置过期时间，让其自动解锁。

如下所示，设置锁 8 秒后自动过期。

lock.lock(8, TimeUnit.SECONDS);

如果业务执行时间超过 8 秒，手动释放锁将会报错，如下图所示：

image-20210521102640573

所以我们如果设置了锁的自动过期时间，则执行业务的时间一定要小于锁的自动过期时间，否则就会报错。

四、王者方案

上一篇我讲解了分布式锁的五种方案：《从青铜到钻石的演进方案》，这一篇主要是讲解如何用 Redisson 在 Spring Boot 项目中实现分布式锁的方案。

因为 Redisson 非常强大，实现分布式锁的方案非常简洁，所以称作王者方案。

原理图如下：

代码如下所示：

// 1.设置分布式锁
RLock lock = redisson.getLock("lock");
// 2.占用锁
lock.lock();
// 3.执行业务
...
// 4.释放锁
lock.unlock();

和之前 Redis 的方案相比，简洁很多。

五、分布式读写锁

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。

写锁是一个拍他锁（互斥锁），读锁是一个共享锁。

  • 读锁 + 读锁：相当于没加锁，可以并发读。
  • 读锁 + 写锁：写锁需要等待读锁释放锁。
  • 写锁 + 写锁：互斥，需要等待对方的锁释放。
  • 写锁 + 读锁：读锁需要等待写锁释放。

示例代码如下：

RReadWriteLock rwlock = redisson.getReadWriteLock("anyRWLock");
// 最常见的使用方法
rwlock.readLock().lock();
// 或
rwlock.writeLock().lock();

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。

// 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();

六、分布式信号量

基于Redis的Redisson的分布式信号量（Semaphore）Java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。

关于信号量的使用大家可以想象一下这个场景，有三个停车位，当三个停车位满了后，其他车就不停了。可以把车位比作信号，现在有三个信号，停一次车，用掉一个信号，车离开就是释放一个信号。

我们用 Redisson 来演示上述停车位的场景。

先定义一个占用停车位的方法：

/**
* 停车，占用停车位
* 总共 3 个车位
*/
@ResponseBody
@RequestMapping("park")
public String park() throws InterruptedException {
  // 获取信号量（停车场）
  RSemaphore park = redisson.getSemaphore("park");
  // 获取一个信号（停车位）
  park.acquire();

  return "OK";
}

再定义一个离开车位的方法：

/**
 * 释放车位
 * 总共 3 个车位
 */
@ResponseBody
@RequestMapping("leave")
public String leave() throws InterruptedException {
    // 获取信号量（停车场）
    RSemaphore park = redisson.getSemaphore("park");
    // 释放一个信号（停车位）
    park.release();

    return "OK";
}

为了简便，我用 Redis 客户端添加了一个 key：“park”，值等于 3，代表信号量为 park，总共有三个值。

然后用 postman 发送 park 请求占用一个停车位。

然后在 redis 客户端查看 park 的值，发现已经改为 2 了。继续调用两次，发现 park 的等于 0，当调用第四次的时候，会发现请求一直处于等待中，说明车位不够了。如果想要不阻塞，可以用 tryAcquire 或 tryAcquireAsync。

我们再调用离开车位的方法，park 的值变为了 1，代表车位剩余 1 个。

注意：多次执行释放信号量操作，剩余信号量会一直增加，而不是到 3 后就封顶了。

其他分布式锁：

  • 公平锁（Fair Lock）

  • 联锁（MultiLock）

  • 红锁（RedLock）

  • 读写锁（ReadWriteLock）

  • 可过期性信号量（PermitExpirableSemaphore）

  • 闭锁（CountDownLatch）

还有其他分布式锁就不在本篇展开了，感兴趣的同学可以查看官方文档。

参考资料：

https://github.com/redisson/redisson

作者：悟空聊架构
出处：https://www.cnblogs.com/jackson0714/p/redisson.html

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发表于 2021.05.28 21:03， 共 1625 人浏览

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