Redisson分布式锁全解析：从基础到红锁，锁定高并发解决方案
1. 介绍Redisson和分布式锁的概念1.1 Redisson简介
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, IMDG)。它不仅提供了对分布式和可伸缩数据布局的支持，还提供了多种分布式服务，包罗但不限于分布式锁、聚集、映射、计数器、发布/订阅消息等。Redisson通过利用Redis键的atomic性子，实现了分布式锁等高级功能。
1.2 分布式锁的重要性
在分布式体系中，多个历程可能会同时访问相同的资源，如数据库记录或文件。假如不得当管理，就会导致数据不同等或竞态条件。分布式锁是控制分布式体系中多个节点共享资源同步访问的一种机制。它们帮助维护跨节点的资源访问顺序，保持数据的同等性和完备性。
1.3 Redisson在分布式锁中的脚色
Redisson将Redis的高性能和高可用性引入了分布式锁的实现。利用Redis强大的下令集，Redisson实验锁操纵成为可能，而且这些锁操纵是原子的，这意味着Redisson提供了一种可靠和高效的方式来实验分布式锁机制。
2. 可重入锁(Reentrant Lock)
2.1 可重入锁的概述
可重入锁是指同一个线程可以多次获得同一把锁。这种类型的锁可以避免死锁的发生，因为它允许同一线程在没有释放锁的环境下多次获得锁。这在递归函数大概一系列相互调用的函数需要访问同一个资源时特别有用。
2.2 在Redisson中实现可重入锁
Redisson实现了一个分布式的可重入锁RLock，它支持主动续租，保证了锁的持有者在宕机或无响应时，锁会主动释放。它通过利用Redis的特性，有用地完成锁定息争锁操纵。
2.3 可重入锁的现实应用场景
可重入锁非常得当那些需要一连几次访问一个资源的场景。比方，一个电商平台的订单创建过程中，从验证库存到终极下单可能需要多次进行资源锁定，可重入锁可以确保整个过程的同步执行。
2.4 代码实现和示例
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
public class ReentrantLockExample {
public static void main(String[] args) {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7181");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
try {
// 支持自动续租
lock.lock();
// 处理业务逻辑
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
在上面的例子中，我们创建了Redisson客户端，而且获取了一个分布式锁anyLock。在锁定资源期间，假如处理业务逻辑的时间超过了锁的一连时间，Redisson会主动续租，直到业务逻辑处理完成，随后释放锁。这确保了在发生异常环境下，锁将不会被永久持有。
3. 公平锁(Fair Lock)
3.1 公平锁与非公平锁的区别
公平锁是一种严格按照请求锁的顺序来分配锁的机制，即先来先得。对比之下，非公平锁则可能允许后请求的历程先获得锁。非公平锁可能会导致某些线程饥饿，但是通常其性能高于公平锁，因为它减少了线程之间的切换。
3.2 Redisson的公平锁实现
Redisson提供了RFairLock，一个可重入的公平锁实现。它保证了最长等待的线程最优先获取锁。这是通过在Redis中维护一个请求队列来实现的，确保了锁分配的公平性。
3.3 利用公平锁解决题目的示例
公平锁适用于需要保证处理顺序的场景，如打印队列、线程池任务执行顺序等。它可以避免"饥饿"环境，保证体系处理的有序性和公平性。
3.4 代码实现和示例
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RFairLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
public class FairLockExample {
public static void main(String[] args) {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7181");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RFairLock fairLock = redisson.getFairLock("anyFairLock");
try {
// 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);
if (res) {
// 处理业务逻辑
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
fairLock.unlock();
}
}
}
在上面的示例中，我们利用了Redisson的RFairLock来创建一个公平锁，确保线程按照请求锁的顺序来获得锁定资源的权限。尝试锁定时，我们设置了最大等待时间和锁的持有时间，以避免可能的死锁。
4. 联锁(MultiLock)
4.1 联锁的工作原理
联锁是一种同步机制，用于同时获取多个锁。在分布式体系中，当需要对多个独立资源进行操纵时，联锁确保所有的资源都被锁定，以进行安全的原子操纵。
4.2 如何利用Redisson实现联锁
Redisson通过MultiLock类提供了联锁的实现。你可以将多个RLock对象传入MultiLock，它会同时锁定所有的锁。只有当所有的锁都被成功获取，线程才气继续执行。
4.3 联锁的利用场景
联锁在需要执行跨多个资源的复合操纵时非常有用，比方，在两个账户间进行资金转账时，需要同时锁定两个账户的资源。
4.4 代码实现和示例
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.api.MultiLock;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class MultiLockExample {
public static void main(String[] args) {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7181");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RLock lock1 = redisson.getLock("lock1");
RLock lock2 = redisson.getLock("lock2");
RLock lock3 = redisson.getLock("lock3");
MultiLock multiLock = new MultiLock(lock1, lock2, lock3);
try {
// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁
boolean res = multiLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {
// 处理跨多个资源的复合操作
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
multiLock.unlock();
}
}
}
在上面的代码中，我们创建了一个联锁，它会组合三个单独的锁。只有当这三个锁都成功被获取时，才会执行后续的复合操纵。这保证了操纵的原子性。
5. 红锁(RedLock)
5.1 了解红锁算法
红锁(RedLock)是一种在多个独立的Redis节点上提供分布式锁的算法。它由Redis的创造者Antirez提出，旨在通过在多个节点上利用锁来提高容错性。假如单个节点宕机，利用RedLock算法的体系仍能保持正常运作。
5.2 Redisson中的红锁应用
在Redisson中，RedLock算法被用作确保多个Redis节点间互斥操纵的一种方式。通过在多个节点上加锁，RedLock使得体系更加健壮，能够抵抗单点故障。
5.3 红锁的实战演示
红锁适用于需要高可用性和高可靠性锁的场景。特别是当体系部署在可能会出现网络分区大概节点故障的环境中时，红锁提供了一种更安全的锁计谋。
5.4 代码实现和示例
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.RedissonRedLock;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class RedLockExample {
public static void main(String[] args) {
Config config1 = new Config();
config1.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:7181");
RedissonClient redisson1 = Redisson.create(config1);
Config config2 = new Config();
config2.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:7182");
RedissonClient redisson2 = Redisson.create(config2);
Config config3 = new Config();
config3.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:7183");
RedissonClient redisson3 = Redisson.create(config3);
RLock lock1 = redisson1.getLock("lock");
RLock lock2 = redisson2.getLock("lock");
RLock lock3 = redisson3.getLock("lock");
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
try {
// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁
boolean res = redLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {
// 执行任务
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
redLock.unlock();
}
}
}
在以上示例中，我们通过连接到三个不同的Redis服务器，创建了三个RLock对象，并将它们组合成一个RedissonRedLock对象。这帮助我们在多个节点间实现了互斥，提高了分布式环境下的数据同等性和体系的容错性。
6. 读写锁(ReadWriteLock)
6.1 读写锁的必要性和原理
读写锁是一种支持并发读取而在写入时需要排它的锁机制。这种锁允许多个读取者同时访问资源，但在写入者访问时，所有读取者和其他写入者都必须等待。这大大提高了在读多写少场景下的性能。
6.2 Redisson的读写锁特性
Redisson实现的RReadWriteLock提供了一个读写锁的分布式实现，它保证了当有线程持有写锁时，所有的读锁和其他写锁都将等待。
6.3 在现实项目中应用读写锁
在诸如电子商务网站的商品详情页面，读操纵远多于写操纵的场景中，读写锁可以有用地提升性能和吞吐量。
6.4 代码实现和示例
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RReadWriteLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ReadWriteLockExample {
public static void main(String[] args) {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7181");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RReadWriteLock rwlock = redisson.getReadWriteLock("anyRWLock");
RLock readLock = rwlock.readLock();
RLock writeLock = rwlock.writeLock();
// 获取读锁
readLock.lock();
try {
// 执行读取操作
} finally {
readLock.unlock();
}
// 获取写锁
try {
boolean res = writeLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {
// 执行写入操作
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
writeLock.unlock();
}
}
}
在这个例子中，我们利用Redisson的RReadWriteLock来分别获取读锁和写锁。读锁可以被多个线程同时持有，而写锁则保证了独占性，直到释放后其他读写操纵才气继续进行。
7. 信号量(Semaphore)
7.1 信号量的基本概念
信号量是一个计数器，用来控制多个线程对共享资源的访问。它主要用于实现资源的并发访问控制，而且可以是二进制的（即互斥锁）大概可以拥有多个单位。
7.2 利用Redisson实现分布式信号量
Redisson的分布式信号量RSemaphore允许在多个服务间共享信号量的状态，提供了一种跨历程或跨服务器同步资源访问的方式。
7.3 分布式信号量的应用案例
分布式信号量非常适用于限制对某一资源访问的并发数，好比限制并发访问数据库的线程数目，大概在微服务架构中限制对某个服务的并发请求量。
7.4 代码实现和示例
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RSemaphore;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
public class SemaphoreExample {
public static void main(String[] args) {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7181");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RSemaphore semaphore = redisson.getSemaphore("mySemaphore");
try {
// 尝试获取一个许可
boolean acquired = semaphore.tryAcquire(1, 100, TimeUnit.SECONDS);
if (acquired) {
// 执行业务逻辑
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
} finally {
// 释放许可
semaphore.release();
}
}
}
上面的代码片段展示了如何利用Redisson的RSemaphore来控制对共享资源的并发访问。在需要访问资源时，线程会尝试从信号量中获取许可，假如成功则继续执行; 完成后释放许可。
8. 可逾期性信号量(PermitExpirableSemaphore)
8.1 可逾期性信号量介绍
可逾期性信号量是一种特别类型的信号量，它允许线程在肯定时间内持有许可，当指定时间事后，许可会主动失效。这对于需要限时访问的资源来说是非常实用的。
8.2 Redisson的可逾期性信号量应用
Redisson提供了RPermitExpirableSemaphore类，用于创建和管理可逾期性信号量。这允许在分布式体系中实现临时许可的功能，确保资源利用的机动性和安全性。
8.3 如何在项目中利用可逾期性信号量
当我们需要对资源的访问进行时间限制时，好比在线测验体系中对试题的访问，我们可以利用可逾期性信号量来控制访问时间。
8.4 代码实现和示例
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RPermitExpirableSemaphore;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
public class PermitExpirableSemaphoreExample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7181");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RPermitExpirableSemaphore semaphore = redisson.getPermitExpirableSemaphore("mySemaphore");
// 获取一个5分钟后过期的许可
String permitId = semaphore.acquire(5, TimeUnit.MINUTES);
try {
// 执行业务逻辑
} finally {
// 释放许可
semaphore.release(permitId);
}
}
}
在这段代码中，RPermitExpirableSemaphore被用来获取一个可以在5分钟后主动逾期的许可。许可的ID用于后续释放该许可时的识别。
9. 闭锁(CountDownLatch)
9.1 闭锁的概念和用途
闭锁（CountDownLatch）是一种同步机制，它允许一个或多个线程等待直到一系列操纵在其他线程中完成。一旦这些操纵完成，闭锁会放开，等待的线程就可以恢复执行。
9.2 通过Redisson实现分布式闭锁
Redisson通过RCountDownLatch类提供了闭锁的分布式实现。这允许在不同的JVM历程中等待肯定事件的发生，而且与传统的CountDownLatch用法类似。
9.3 分布式闭锁在和谐任务中的应用
分布式闭锁特别适用于处理分布式体系中的任务和谐题目，比方，在一台机器上启动服务前确保必要的几个服务已经在其他机器上启动。
9.4 代码实现和示例
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RCountDownLatch;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
public class CountDownLatchExample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7181");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("anyCountDownLatch");
latch.trySetCount(1);
// 在另一个线程或JVM中
// latch.countDown();
// 等待闭锁释放
latch.await();
// 继续执行后续逻辑
}
}
在这段代码里，我们利用了RCountDownLatch来创建一个闭锁，其计数器为1。只有当另一个线程（或在另一个JVM上）调用countDown()方法后，主线程调用的await()方法之后的代码才会执行。
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