redisson实现微服务分布式锁

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鱼找水需要时间 发表于 2023/02/13 21:47:41 2023/02/13
【摘要】 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。

前言

在应用开发中,特别是web工程开发,通常都是并发编程,不是多进程就是多线程。这种场景下极易出现线程并发性安全问题,此时不得不使用锁来解决问题。在多线程高并发场景下,为了保证资源的线程安全问题,jdk为我们提供了synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁,但是它们只能保证一个工程内的线程安全。在分布式集群、微服务、云原生横行的当下,如何保证不同进程、不同服务、不同机器的线程安全问题,jdk并没有给我们提供既有的解决方案。此时,我们就必须借助于相关技术手动实现了。目前主流的实现有以下方式:

  1. 基于mysql关系型实现
  2. 基于redis非关系型数据实现
  3. 基于zookeeper/etcd实现

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锁分类

悲观锁:具有强烈的独占和排他特性,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。适合于写比较多,会阻塞读操作。
乐观锁:采取了更加宽松的加锁机制,大多是基于数据版本( Version )及时间戳来实现。。适合于读比较多,不会阻塞读

独占锁、互斥锁、排他锁:保证在任一时刻,只能被一个线程独占排他持有。synchronized、ReentrantLock
共享锁:可同时被多个线程共享持有。CountDownLatch倒计数器、Semaphore信号量

可重入锁:又名递归锁。同一个线程在外层方法获取锁的时候,在进入内层方法时会自动获取锁。
不可重入锁

公平锁:有优先级的锁,先来先得,谁先申请锁就先获取到锁
非公平锁:无优先级的锁,后来者也有机会先获取到锁

自旋锁:当线程尝试获取锁失败时(锁已经被其它线程占用了),无限循环重试尝试获取锁
阻塞锁:当线程尝试获取锁失败时,线程进入阻塞状态,直到接收信号后被唤醒。在竞争激烈情况下,性能较高

读锁:共享锁
写锁:独占排他锁

偏向锁:一直被一个线程所访问,那么该线程会自动获取锁
轻量级锁(CAS):当锁是偏向锁的时候,被另一个线程所访问,偏向锁就会升级为轻量级锁,
其他线程会通过自旋的形式尝试获取锁,不会阻塞,提高性能。
重量级锁:当锁为轻量级锁的时候,另一个线程虽然是自旋,但自旋不会一直持续下去,当自旋一定次数的时候(10次),
还没有获取到锁,就会进入阻塞,该锁膨胀为重量级锁。重量级锁会让他申请的线程进入阻塞,性能降低。
以上其实是synchronized的锁升级过程

表级锁:对整张表加锁,加锁快开销小,不会出现死锁,但并发度低,会增加锁冲突的概率
行级锁:是mysql粒度最小的锁,只针对操作行,可大大减少锁冲突概率,并发度高,但加锁慢,开销大,会出现死锁

Redisson

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。

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Redisson底层采用的是Netty 框架。支持Redis 2.8以上版本,支持Java1.6+以上版本。

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。

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(timer定时器),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();
   }
}

1、引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.11.2</version>
</dependency>

2、添加配置

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        Config config = new Config();
        // 可以用"rediss://"来启用SSL连接
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        return Redisson.create(config);
    }
}

3、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();

    // todo 一些处理业务

    // 释放锁
    lock.unlock();
}

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)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。

可重入锁拼的是运气,先到的请求不一定会先抢到锁
公平锁拼的是网速和手速,内部会有一个队列来保证顺序

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();

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();

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();

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();
并发操作 是否可以并发
写 和 写 不能并发
读 和 写 不能并发
读 和 读 可以并发

信号量(Semaphore)

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)RxJava2标准的接口。

RSemaphore semaphore = redisson.getSemaphore("semaphore");
semaphore.trySetPermits(3);
//尝试获取许可,如果成功就会继续执行,否则就会被阻塞
semaphore.acquire();
//释放许可供其他线程使用,之前被阻塞的线程会被唤醒继续执行
semaphore.release();

Semaphore一般用于流量的控制,特别是公共资源有限的应用场景。例如数据库的连接,假设数据库的连接数上线为10个,多个线程并发操作数据库可以使用Semaphore来控制并发操作数据库的线程个数最多为10个。

例如商场的停车场只有三个车位,外边有十辆车需要进来,这时要保证同一时刻停车场只能有三辆车进来,有空车位了才能让别的车驶进来。

闭锁(CountDownLatch)

基于Redisson的Redisson分布式闭锁(CountDownLatch)Java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();

JUC中的CountDownLatch作用只能局限在单个JVM中,一旦集群部署的话就无法保证了

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