分布式锁中的王者方案 - Redisson

不念不忘少年蓝@ 2022-09-09 12:42 130阅读 0赞

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网上有各种各样关于Redis实现分布式锁的方案，但何为王者方案？

答案就： **Redisson**。

我们先来看下 Redis 官网对分布式锁的说法：

![80351b204c4051f517197bd37e593d58.png][]

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）。

![0a153d5d37d65ed3d846b21c8434c0d5.png][]

*  **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。
 *  **节点**：Redisson作为独立节点可以用于独立执行其他节点发布到`分布式执行服务`和`分布式调度服务`里的远程任务。

## 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。

<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`RLock`Java 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

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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：

![34d28fc76da4c471aa0c52f82e8fb7ce.png][]

*  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：

![d643989ee95e30184cf33b4f9e7d96c1.png][]

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。

![2371831a78d21e380b929a4022b5bfa1.png][]

那这又是什么原理呢？这里就要提一个概念了，`看门狗`。

![a43cdde58846c3b980faa3206ff8f971.gif][]

### 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：

![c454ce3adcc65bbc48cb5c5a9a8061c5.png][] 看门狗原理图-1

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：

![c8272153145f804decbd7dae1a60f565.png][] 看门狗原理图-2

### 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：

![7973302f673584b46a2cec2a03c295b9.png][]

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：[Redis 分布式锁｜从青铜到钻石的五种演进方案][Redis]，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：

![ec56b062558e2952965f563ea85271c9.png][]

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。

下面讲解下 Redisson 的其他几种分布式锁，相信大家在以后的项目中也会用到。

## 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。

写锁是一个排他锁（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。

![994cec38498462c632d629448f148ea9.png][]

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。

![bd3af9aac91718c1dbf186930f075eac.png][]

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。

![ccfdcd0516007c5bda201ebae92c75ad.png][]

然后用 postman 发送 park 请求占用一个停车位。

![1fbecc4a77ebfe73117368ca21c489ec.png][]

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）

![de0a56b34e7ab558699c739a6a4ab0ca.png][]

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。

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