springboot整合redis实现分布式锁

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redis常见问题：

• 缓存穿透：程序中没有缓存null值；当大量请求获取一个不存在的数据时，由于缓存中没有缓存到null值，大量请求直接访问数据库，数据库压力陡增，从而出现穿透问题！
• 解决方案：将查询结果为null的值缓存到redis中
• 缓存雪崩：大量缓存同一个时间内失效；
• 解决方案：在设置数据有效时间时，增加一个随机数
• 缓存击穿：大量请求同时访问同一个正好过期的缓存数据
• 解决方案：添加分布式锁

原生方式

参考文档：https://github.com/redisson/redisson/wiki/Table-of-Content

1、导入依赖

<!--原生redisson-->
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.11.0</version>
</dependency>

<!--操作redisTemplate-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

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2、创建配置

 /**
  * 所有对redisson的使用都是通过RedissonClient对象
  * @return
  * @throws IOException
  */
 @Bean(destroyMethod="shutdown")
 public RedissonClient redisson() throws IOException {
     //创建配置
     Config config = new Config();
     //可以用"rediss://"来启用SSL连接，useSingleServer表示单例模式
     config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
     //根据config创建出RedissonClient实例
     return Redisson.create(config);
 }

3、测试RedissonClient 对象是否创建

@Autowired
RedissonClient redisson;

@Test
public void test(){
    System.out.println(redisson);
}

出现如下结果表示测试通过

4、测试分布式锁

注意：为避免出现死锁，所有关于锁的程序设计都尽量设计为可重入锁（Reentrant Lock）！

4.1、解决死锁

@Autowired
RedissonClient redisson;

@ResponseBody
@RequestMapping("/hello")
public String hello(){
    //1、获取一把锁，只要锁的名字一样，那就是同一把锁
    RLock lock = redisson.getLock("my-lock");
    //2、加锁，默认加的锁都是30s时间
    lock.lock(); //阻塞式等待
    //1)、锁的自动续期；如果业务超长，运行期间自动给锁续上新的30s；不用担心业务时间长，锁自动过期被删掉
    //2）、加锁的业务只要运行完成，就不会给当前锁续期，即使不手动解锁，锁默认在30s后自动删除

    /**
     * lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS); //10秒自动解锁；解锁时间一定要大于业务操作时间
     * 问题：如果指定解锁时间，在锁时间到了以后，不会自动续期
     * 1、如果我们传递了锁的超时时间，就发送给redis执行脚本，进行占锁，默认超时就是我们指定的时间
     * 2、如果我们未指定超时时间，就使用30*1000【lockWatchdogTimeout看门狗默认的时间】，只要占锁成功，就会
     *      启动一个定时任务【重新给锁设置过期时间，新的过期时间就是看门狗的默认时间】，每隔10秒就会自动续期，续成30s
     */
    //最佳实践
    //lock.lock(30, TimeUnit.SECONDS); 指定时间，并手动解锁
    try {
        System.out.println("加锁成功，执行业务。。。"+Thread.currentThread().getId());
        Thread.sleep(30000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        System.out.println("释放锁。。。"+Thread.currentThread().getId());
        lock.unlock();
    }
    return "hello";
}

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4.2、读写锁

@Autowired
 RedissonClient redisson;
 
 @Autowired
 RedisTemplate redisTemplate;

//写锁保证一定能读到最新数据，修改期间，写锁是一个排他锁（互诉锁，独享锁）。读锁是一个共享锁
//写锁没释放，读就必须等待
//写 + 读 （写的时候进行读操作）：等待写锁释放
//写 + 写 （写的时候进行写操作）：阻塞方式
//读 + 写 （读的时候进行写操作）：等待读锁释放
//读 + 读 ：相当于无锁，并发读，只会在redis中记录好，所有当前的读锁。他们都会同时加锁成功。
//总结：只要有写的存在，就必须等待前面的锁释放。
@ResponseBody
@RequestMapping("/write")
public String writeLock(){
    RReadWriteLock lock = redisson.getReadWriteLock("rw-lock");
    String s = "";
    RLock rLock = lock.writeLock();
    try {
        // 改数据加写锁，读数据加读锁

        rLock.lock();
        s = UUID.randomUUID().toString();
        redisTemplate.opsForValue().set("writerValue",s);
        Thread.sleep(3000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        rLock.unlock();
    }
    return s;
}

@ResponseBody
@RequestMapping("/read")
public String readLock(){
    RReadWriteLock lock = redisson.getReadWriteLock("rw-lock");
    RLock rLock = lock.readLock();
    String s = "";
    try {
        //加读锁
        rLock.lock();
        s = redisTemplate.opsForValue().get("writerValue").toString();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        rLock.unlock();
    }
    return s;
}

4.3、闭锁

/**
 * 下班了，关门回家
 * 1、部门没人了
 * 2、5个部门全部走完，锁门回家
 * @return
 * @throws InterruptedException
 */
@ResponseBody
@RequestMapping("/lockDoor")
public String lockDoor() throws InterruptedException {
    RCountDownLatch door = redisson.getCountDownLatch("door");
    door.trySetCount(5);
    door.await(); // 等待闭锁都完成
    return "下班了。。。。";
}

@ResponseBody
@RequestMapping("/gogogo/{id}")
public String gogogo(@PathVariable("id") String id){
    RCountDownLatch door = redisson.getCountDownLatch("door");
    door.countDown(); //计数减1
    return id + "部门下班了";
}

4.4、信号量

注：信号量也可以用作分布式限流

/**
 * 车库停车(信号量)
 * 3车位
 * 信号量也可以用作分布式限流
 * @return
 */
@ResponseBody
@RequestMapping("/park")
public String park() throws InterruptedException {
    RSemaphore park = redisson.getSemaphore("park");
    //park.acquire(); //获取一个信号，获取一个值，占一个车位（阻塞方式）
    boolean b = park.tryAcquire();//直接运行之后的代码，非阻塞
    if (b){
        //执行业务
    }
    return "ok";
}

@ResponseBody
@RequestMapping("/gogo")
public String gogo(){
    RSemaphore park = redisson.getSemaphore("park");
    park.release(); //释放一个车位，车开走了
    return "ok";
}

4.5、解决缓存一致性问题

常见的两种方式：

• 双写模式：修改数据完成后，直接修改缓存中的数据
• 失效模式：修改数据完成后，删掉缓存中的数据，等待下次主动查询进行更新

解决双写模式出现脏数据的问题：

• 给并发写操作加写锁
• 如果系统允许数据出现短暂的不一致，可忽略！等待数据过期自动删除，下次主动查询再缓存！

解决失效模式出现脏数据的问题：

• 加写锁

由此看到，无论是哪种模式，都会导致缓存不一致的问题，怎么办？

• 如果是用户比较稳定的数据（订单数据，用户数据），并发几率小，不用考虑缓存不一致问题，缓存时直接加上失效时间，下次查询时自动更新缓存！
• 如果是菜单，商品介绍等基础数据，可以使用canal订阅binlog的方式
• 缓存数据时加上过期时间也足够解决大部分业务对于缓存的要求
• 通过加锁保证并发读写，比如读写锁。如果业务不关心脏数据，可忽略此问题！

总结（最佳方案）：

• 实时性、一致性高的数据（读多写多），直接走查询数据库。
• 缓存数据时，加上过期时间，保证每天拿到的数据是当前最新数据。
• 读写数据的时候，加上分布式的读写锁（写操作频繁的除外）。
• 不应过度设计，增加系统难度。

来源：https://blog.csdn.net/weixin_45865428/article

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END

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