Redisson常用方法

ops/2024/12/14 20:43:33/

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

java">@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

java">@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，

java">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

  1. 如果成功，立即返回，如果失败，订阅锁的释放事件
  2. 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
  3. 在方法退出前，取消对锁释放事件的订阅，避免资源浪费
java">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）
java"><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

java">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

java">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…）

java">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：

  1. 检查当前线程是否持有锁

  2. 减少锁计数器

  3. 如果计数器值大于零，更新锁的过期时间

  4. 如果计数器值为零，删除锁并发布解锁事件

java">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

java">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

java">@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

http://www.ppmy.cn/ops/141904.html

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