Redisson常用方法
Redisson
参考: 原文链接
定义:Redisson 是一个用于与 Redis 进行交互的 Java 客户端库
优点:很多
1. 入门
1.1 安装
<!--redission-->
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.31.0</version>
</dependency><!--starter-->
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.18.0</version>
</dependency>
1.2 配置
@Configuration
public class RedissonConfig {@Beanpublic RedissonClient redissonClient(){// 配置Config config = new Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.133.136:6379").setPassword("111111");// 创建RedissonClient对象return Redisson.create(config);}
}
---------------------------------使用yml配置-----------------------------------------
redisson:singleServerConfig:address: "redis://192.168.133.136:6379" # Redis 服务器地址password: "111111" # 如果有密码,填入密码connectionMinimumIdleSize: 10 # 最小空闲连接数connectionPoolSize: 64 # 连接池大小idleConnectionTimeout: 10000 # 空闲连接最大存活时间connectTimeout: 10000 # 连接超时timeout: 10000 # 请求超时retryAttempts: 3 # 重试次数retryInterval: 1500 # 重试间隔(毫秒)
1.3 使用
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;@Test
void testRedisson() throws Exception {//获取锁(可重入),指定锁的名称RLock lock = redissonClient.getLock("sanjin");//尝试获取锁,参数分别是:获取锁的最大等待时间(期间会重试),锁自动释放时间,时间单位boolean isLock = lock.tryLock(1, 10, TimeUnit.SECONDS);//判断获取锁成功if (isLock) {try {System.out.println("执行业务");} finally {//释放锁lock.unlock();}}
}
----------------结果------------------
执行业务
2. 可重入锁原理
2.1 加锁
这是可重入锁接口,
public interface RLock extends Lock, RLockAsync {String getName();void lockInterruptibly(long var1, TimeUnit var3) throws InterruptedException;// 有等待时间boolean tryLock(long var1, long var3, TimeUnit var5) throws InterruptedException;// 无等待时间void lock(long var1, TimeUnit var3);boolean forceUnlock();boolean isLocked();boolean isHeldByThread(long var1);boolean isHeldByCurrentThread();int getHoldCount();long remainTimeToLive();
}
看一下lock实现方法, 明白大体逻辑即可
- 如果成功,立即返回,如果失败,订阅锁的释放事件
- 在锁释放时,重新尝试获取锁,如果仍未成功(又被抢了),根据 TTL 再次等待,直到获取锁成功
- 在方法退出前,取消对锁释放事件的订阅,避免资源浪费
private void lock(long leaseTime, TimeUnit unit, boolean interruptibly) throws InterruptedException {// 保证只有锁的持有线程可以释放锁long threadId = Thread.currentThread().getId();// -1通常表示锁的等待时间设置为无限制(立即尝试获取锁)// 如果返回 null,表示成功获取到锁, ttl表示锁的剩余过期时间Long ttl = this.tryAcquire(-1L, leaseTime, unit, threadId);if (ttl != null) {// 如果未获取到锁,订阅锁的释放事件CompletableFuture<RedissonLockEntry> future = this.subscribe(threadId);// 设置订阅超时,防止由于网络或其他问题导致的长时间等待this.pubSub.timeout(future);RedissonLockEntry entry;// 阻塞等待订阅结果if (interruptibly) {entry = (RedissonLockEntry)this.commandExecutor.getInterrupted(future);} else {entry = (RedissonLockEntry)this.commandExecutor.get(future);}try {// 进入一个无限循环,不断尝试重新获取锁,直到成功为止while(true) {// 再次尝试获取锁ttl = this.tryAcquire(-1L, leaseTime, unit, threadId);// 如果返回 null,表示成功获取锁,直接退出方法if (ttl == null) {return;}// 如果返回一个非 null 的值 ttl,表示锁仍被占用,需要根据剩余时间等待if (ttl >= 0L) {try {// 使用计数器(CountDownLatch 的一种实现)来等待锁的释放通知entry.getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);} catch (InterruptedException var14) {if (interruptibly) {throw var14;}entry.getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);}// 如果 TTL 为负数(可能表示锁的持有者未设置自动过期时间),线程将等待一个释放通知} else if (interruptibly) {entry.getLatch().acquire();} else {entry.getLatch().acquireUninterruptibly();}}} finally {// 无论锁是否成功获取,最终都会释放订阅,以避免资源泄漏this.unsubscribe(entry, threadId);}}
}
具体加锁逻辑tryAcquire
KEYS[1]
:锁的 Redis 键,通常为锁的唯一标识ARGV[1]
:锁的过期时间(毫秒)ARGV[2]
:当前线程的唯一标识(value)
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {// 异步执行 Redis 的 EVAL 命令return this.evalWriteAsync(this.getRawName(), LongCodec.INSTANCE, command,// 判断锁是否已存在,如果锁不存在,创建锁并设置过期时间"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +// 使用 HINCRBY 创建锁并设置当前线程的持有次数为 1,利用hash结构"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +// 设置锁的过期时间,确保锁在持有者崩溃后释放"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +// 返回 nil 表示锁已成功获取"return nil; " +"end; " +// 锁已被当前线程持有的情况, 判断锁是否被当前线程持有"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +// 增加持有次数(支持可重入)"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +// 更新锁的过期时间"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +"return nil; " +"end; " +// 返回锁的剩余过期时间(毫秒),用于通知调用者等待或重试"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",Collections.singletonList(this.getRawName()), new Object[]{unit.toMillis(leaseTime), this.getLockName(threadId)});}
具体加锁逻辑如下图
2.2 续锁
主要就是根据leaseTime判断如何操作
指定了leaseTime:设置过期时间为leaseTime,不启用看门狗
不指定leaseTime:设置默认过期时间(30s),并且启用看门狗
指不指定是看 lock.lock() 是否传入了值
private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {RFuture ttlRemainingFuture;// 尝试获取锁if (leaseTime > 0L) {// 使用指定的过期时间尝试获取锁, 适合短期锁场景,过期后无需续期ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);} else {// 使用内部默认的锁租约时间 internalLockLeaseTime(30秒), 适合长期锁场景,通常需要续期机制ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(waitTime, this.internalLockLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);}// 处理锁获取结果CompletionStage<Long> f = ttlRemainingFuture.thenApply((ttlRemaining) -> {// 如果 ttlRemaining == null,说明锁成功获取if (ttlRemaining == null) {if (leaseTime > 0L) {// 将 internalLockLeaseTime 更新为指定的租约时间,后续 Redis 锁命令会使用该值设置锁的过期时间this.internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);} else {// 看门狗机制续租// 调用 scheduleExpirationRenewal 方法,开启后台续期任务,确保锁不会因过期时间耗尽而释放this.scheduleExpirationRenewal(threadId);}}// 表示锁已被其他线程持有,返回锁的剩余有效时间return ttlRemaining;});return new CompletableFutureWrapper(f);
}
2.3 解锁
最外层的解锁方法
public void unlock() {try {// 异步调用解锁方法,并等待其执行完成this.get(this.unlockAsync(Thread.currentThread().getId()));} catch (RedisException var2) {if (var2.getCause() instanceof IllegalMonitorStateException) {throw (IllegalMonitorStateException)var2.getCause();} else {throw var2;}}
}
解锁并处理解锁后的步骤(取消看门狗机制…)
public RFuture<Void> unlockAsync(long threadId) {// 异步调用解锁方法RFuture<Boolean> future = this.unlockInnerAsync(threadId);// 使用 handle() 方法处理解锁结果和异常CompletionStage<Void> f = future.handle((opStatus, e) -> {// 取消锁的续期this.cancelExpirationRenewal(threadId);// 如果异步操作抛出异常,包装并抛出 CompletionExceptionif (e != null) {throw new CompletionException(e);} else if (opStatus == null) {// 如果解锁操作状态为 null,说明当前线程未持有锁,抛出 IllegalMonitorStateExceptionIllegalMonitorStateException cause = new IllegalMonitorStateException("attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: " + this.id + " thread-id: " + threadId);throw new CompletionException(cause);} else {// 如果操作成功,则返回 nullreturn null;}});return new CompletableFutureWrapper(f);
}
具体解锁的redis执行步骤
参数:
KEYS[1]
:锁的键名。KEYS[2]
:用于发布解锁事件的频道名。ARGV[1]
:解锁事件消息。ARGV[2]
:锁的过期时间。ARGV[3]
:锁的名称(用于计数器)。
步骤:
-
检查当前线程是否持有锁
-
减少锁计数器
-
如果计数器值大于零,更新锁的过期时间
-
如果计数器值为零,删除锁并发布解锁事件
protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {return this.evalWriteAsync(this.getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,// 检查指定的锁是否存在。如果不存在(0),返回 nil,表示当前线程没有持有锁。"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +"return nil;" +"end;" +// 将锁的计数器减一。如果当前线程持有锁,这个操作会减少锁的计数器值"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1);" +// 如果锁计数器值仍大于零,说明有其他线程持有锁,需要更新锁的过期时间"if (counter > 0) then " +// 更新锁的过期时间"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +// 表示解锁操作成功但锁仍被其他线程持有"return 0; " +"else " +// 如果计数器值为零,说明当前线程是最后一个持有锁的线程// 删除锁"redis.call('del', KEYS[1]); " +// 发布解锁事件通知其他等待的线程"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +// 表示解锁成功且锁已被完全释放"return 1; " +"end; " +// 如果条件不满足,返回 nil"return nil;",Arrays.asList(this.getRawName(), this.getChannelName()),new Object[]{LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId)});
}
图解:
3. 其他锁
3.1 红锁和多锁的区别
RedLock 是一种更为复杂的分布式锁实现,保证了分布式环境中的高可用性和容错性,但需要多个 Redis 实例进行协调
多锁 的实现简单,但可靠性差,容易受到单点故障的影响,不适合对安全性和可靠性要求较高的应用
特点 | RedLock | 多锁(Multiple Locks) |
---|---|---|
实现方式 | 使用多个独立的 Redis 实例,保证多数节点成功 | 每个 Redis 实例独立设置锁 |
容错性 | 高,支持在大多数节点上获取锁 | 低,不能保证一致性和容错性 |
锁的获取 | 需要在大多数实例中成功获取 | 在任意一个实例上获取锁即可 |
安全性 | 提供了更高的安全性和可靠性 | 相对简单,但不适用于复杂场景 |
网络分区容忍性 | 可以容忍部分节点失败,但不是所有 | 不适合面对网络分区或节点故障的场景 |
3.2 简单演示
public static void main(String[] args) {String lockKey = "myLock";Config config = new Config();config.useSingleServer().setPassword("123456").setAddress("redis://127.0.0.1:6379");Config config2 = new Config();config.useSingleServer().setPassword("123456").setAddress("redis://127.0.0.1:6380");Config config3 = new Config();config.useSingleServer().setPassword("123456").setAddress("redis://127.0.0.1:6381");RLock lock = Redisson.create(config).getLock(lockKey);RLock lock2 = Redisson.create(config2).getLock(lockKey);RLock lock3 = Redisson.create(config3).getLock(lockKey);RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock, lock2, lock3);try {redLock.lock();} finally {redLock.unlock();}
}
3.3 CAP之间的取舍
CAP 原则又称 CAP 定理, 指的是在一个分布式系统中, Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性), 三者不可得兼
一致性© : 在分布式系统中的所有数据备份, 在同一时刻是否同样的值(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)
可用性(A): 在集群中一部分节点故障后, 集群整体是否还能响应客户端的读写请求(对数据更新具备高可用性)
分区容忍性§: 以实际效果而言, 分区相当于对通信的时限要求. 系统如果不能在时限内达成数据一致性, 就意味着发生了分区的情况, 必须就当前操作在 C 和 A 之间做出选择
4. Redisson的限流功能
常见的限流功能:固定窗口算法、滑动窗口算法、漏桶算法、令牌桶算法
利用Redisson的令牌桶限流
@Test
void testLimiter() {// 创建一个限流器RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter("sanjin");// 初始化最大流速为每秒10个令牌rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 10, 1, RateIntervalUnit.SECONDS);for (int i = 0; i < 20; i++) {// 尝试获取一个令牌boolean b = rateLimiter.tryAcquire();if (b) {System.out.println("成功获取第"+ i +"个令牌");} else {System.out.println("被第" + i + "次限流了");}}
}
---------------------------结果-----------------------------------
成功获取第0个令牌
成功获取第1个令牌
成功获取第2个令牌
成功获取第3个令牌
成功获取第4个令牌
成功获取第5个令牌
成功获取第6个令牌
成功获取第7个令牌
成功获取第8个令牌
成功获取第9个令牌
被第10次限流了
被第11次限流了
被第12次限流了
被第13次限流了
被第14次限流了
被第15次限流了
被第16次限流了
被第17次限流了
被第18次限流了
被第19次限流了
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