简历_专业技能_熟悉分布式锁Redisson的原理以及使用

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#分布式 #Redisson

于 2025-01-05 22:39:28 首次发布

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怎么样才能够在简历上写熟悉redisson的应用以及原理

在简历上描述你熟悉 Redisson 的应用以及原理时，需要做到以下几点：

1. 清晰描述技能与经验

直接说明你对 Redisson 的熟悉程度以及具体的应用场景，展示你掌握的技术能力和应用经验。

示例：

核心技能描述：

熟悉 Redisson 框架，掌握其核心功能（如分布式锁、缓存、延时队列等）的应用场景及实现原理。

2. 列举具体应用场景

通过实际的项目经验或典型场景来证明你熟悉 Redisson。以下是一些可以写在简历上的内容：

示例项目经验：

分布式锁：

在项目中使用 Redisson 实现分布式锁，解决多节点环境下资源竞争问题，保证任务调度的幂等性。通过 RLock 提高系统的稳定性，并避免因重复操作导致的数据冲突。
分布式缓存：

使用 Redisson 实现基于 Redis 的分布式缓存，结合 Spring Boot 提供缓存自动刷新功能，优化热点数据的访问性能。
延时任务（分布式队列）：

利用 Redisson 的 RDelayedQueue 实现延时任务调度，用于电商订单超时取消功能，减少订单未支付资源浪费。
分布式对象：

使用 Redisson 提供的分布式对象（如 RMap、RSet 等），实现多节点间共享数据一致性，避免传统分布式缓存的复杂性。
事务与锁结合：

在复杂交易系统中，结合 Redisson 分布式锁与 Redis 事务，保证高并发场景下的数据一致性和安全性。

3. 展示你对原理的理解

除了应用，还需要说明你对 Redisson 核心原理的理解。以下是常见的原理，可以根据你的实际掌握情况选取一些写入简历：

示例：

Redisson 的核心机制：

理解 Redisson 通过基于 Redis 的 Lua 脚本实现分布式锁的可重入性、自动续期及超时释放机制，掌握其背后的实现逻辑。
分布式锁实现原理：
熟悉 Redisson 分布式锁的实现原理，包括：
- 单实例模式：基于 Redis 单节点的锁机制。
- 集群模式：通过主从复制和集群广播机制，实现分布式环境下的高可用锁管理。
一致性与高可用保障：

熟悉 Redisson 基于 Redis 哨兵模式和集群模式实现的高可用分布式锁机制，了解锁失效和数据一致性问题的处理。
缓存设计原理：

掌握 Redisson 基于本地缓存与 Redis 缓存结合的二级缓存策略，避免缓存击穿与缓存雪崩问题。
延时任务的实现：

理解 Redisson 的延时队列 RDelayedQueue 背后的时间轮算法（time-wheel）实现原理，以及其在高性能任务调度中的优势。

4. 用简历中的关键词突出你的能力

招聘方通常通过关键字筛选简历，所以确保简历中包含以下关键词：

分布式锁
缓存机制
延时队列
Redisson
Redis
数据一致性
高并发
高可用

示例段落：

熟悉 Redisson 框架，具备丰富的分布式环境下的开发经验。在电商项目中，基于 Redisson 实现分布式锁（RLock）和延时任务（RDelayedQueue），解决高并发环境下的资源竞争与任务调度问题。掌握其核心原理，包括锁的可重入性、自动续期、高可用保障机制及其在 Redis 哨兵与集群模式下的实现逻辑。

5. 附加具体的技术成果

如果可能，可以在简历中添加具体的技术成果或优化效果。例如：

性能提升：描述通过使用 Redisson 优化后的系统性能。
- 示例：通过 Redisson 分布式锁优化任务调度系统，减少 40% 的任务冲突，提升任务处理效率约 30%。
系统稳定性：通过分布式锁、缓存等应用，解决实际的复杂问题。
- 示例：通过 Redisson 缓存机制降低数据库查询压力，支撑了日均 500w+ 的请求量。

总结

在简历中写 “熟悉 Redisson 的应用及原理” 时，可以采用以下结构：

技能概述：直接说明熟悉 Redisson 的具体功能（如分布式锁、缓存、延时队列）和实现原理。
项目经验：列举 2~3 个具体的项目场景，描述问题、Redisson 的应用方式及最终优化效果。
技术理解：补充对核心原理的掌握（如分布式锁、缓存一致性、高可用机制等）。
成果数据：用实际成果证明你的能力（如性能提升、系统稳定性提高等）。

通过具体化的描述，不仅可以证明你对 Redisson 的熟悉程度，还能体现出你对分布式系统的实战经验。

1.为什么学习Redisson

在这里插入图片描述
为了解决上图的一人一单的并发性问题，我们使用了基于Redis的分布式锁+lua脚本的方法，但是存在如下问题：

在这里插入图片描述
自己实现上面的功能太麻烦了，可以借用成熟的框架，所以我们要使用Redisson。企业环境下不用自己实现分布式锁，之前的学习都是为了理解原理。

2.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）。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，其中就包含了各种分布式锁的实现。
官网地址： https://redisson.org
GitHub地址： https://github.com/redisson/redisson
在这里插入图片描述

3.Redisson入门

1.引入依赖:

<dependency>
	<groupId>org.redisson</groupId>
	<artifactId>redisson</artifactId>
	<version>3.13.6</version>
</dependency>

2.配置Redisson客户端:下面是利用Java的方式来配置（推荐），也可以利用Yaml文件，和SpringBoot整合实现，不推荐使用redisson的starter，会覆盖redis的starter。

@Configuration
public class RedisConfig {
   
   

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() {
   
   
        // 配置类
        Config config = new Config();
        
        // 添加redis地址，这里添加了单点的地址，也可以使用config.useClusterServer()添加集群地址
        config.useSingleServer()
              .setAddress("redis://192.168.150.101:6379")
              .setPassword("123321");
        
        // 创建客户端
        return Redisson.create(config);
    }
}

3.使用Redisson的分布式锁
在这里插入图片描述

4.Redisson可重入锁的原理

在这里插入图片描述
上图中的锁是无法实现可重入的。上图中左边的代码是同一个线程，但是想要两次获取锁。
那我们如何实现可重入呢？借鉴JDK的Reentrantlock的原理。那Redis如何实现在一个key中存储两个东西（线程ID和重入次数）呢？Hash结构。
在这里插入图片描述
这时候释放锁的逻辑也要改变，要通过次数判断是否为最后的锁（比如value减去一为零了），才会决定是否删除锁，不能不管次数都去释放锁。

为了保证原子性，我们一定要用lua脚本。

获取锁脚本如下：
在这里插入图片描述
释放锁脚本如下

代码运行如下：

在这里插入图片描述

boolean isLock =lock.trylock();

找到trylock的实现类，我们使用的最普通的Redissionlock
在这里插入图片描述

@Override
public boolean tryLock(){
   
   return get(tryLockAsync());//实现类中存在一个get(tryLockAsync()。

再跟踪
在这里插入图片描述
再跟踪

上面的“不管你传没传 leaseTime释放时间，都会进下面蓝色的代码中”，是因为你不传这个参数，会赋值一个默认值，默认值是 -1 ，导致不符合if判断。

再跟踪，发现lua脚本，脚本和我们之前学的是一样的。
在这里插入图片描述
unlock跟踪的话，是一样的，会跟踪到lua脚本。

5.基于Redis的分布式锁优化

我们之前自己的分布式锁，除了不可重入，还不可重试，也就是获取锁一次失败了就停止了。还有超时释放问题：锁超时释放虽然可以避免死锁，但如果是业务执行耗时较长，也会导致业务没有结束，锁就被释放，存在安全隐患。
在这里插入图片描述
我们trylock可以添加三个参数，添加了第一个参数-等待时间，就可以变成可重试的锁了。

Lock.java 接口如下

boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException;

找到实现，如下
RedissionLock,class：

public boolean tryLock(long waitTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
   
   
        return this.tryLock(waitTime, -1L, unit);//tryLock代码如下
    }
    
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
   
   
    long time = unit.toMillis(waitTime);  // 将等待时间转化为毫秒，方便后续的时间计算
    long current = System.currentTimeMillis();  // 获取当前时间戳，记录下开始时间
    long threadId = Thread.currentThread().getId();  // 获取当前线程的ID，用于锁的订阅
    Long ttl = this.tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);  // 尝试获取锁并返回锁的剩余时间（ttl）
    if (ttl == null) {
   
     // 如果ttl为null，表示锁获取成功
        return true;  // 返回true，表示获取锁成功
    } else {
   
   
        time -= System.currentTimeMillis() - current;  // 计算获取锁所需的时间，并更新剩余等待时间
        if (time <= 0L) {
   
     // 如果剩余等待时间小于等于0，说明已经超时，无法获取锁
            this.acquireFailed(waitTime, unit, threadId);  // 获取锁失败，记录失败信息
            return false;  // 返回false，表示获取锁失败
        } else {
   
   
            current = System.currentTimeMillis();  // 重新记录当前时间 这里不能立即尝试获取锁，因为我们刚得知获得锁的进程的业务还没有结束，立刻尝试，大概率还是没结束。
            RFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture =