分布式锁

Redis实现分布式锁 1. 为什么需要分布式锁?我们都知道,以上情况,,此时就2. 单机锁 & 分布式锁的定义:3. 分布式锁应该具备哪些条件?4. 分布式锁都有哪些主流的实现方案?分布式锁的核心是实现多线程之间互斥,而满足这一点的方式有很多,常见的有三种:补充:Zookeeper实现分布式锁的思路实现分布式锁的核心思路5. 如何用 Redis 实现分布式锁的?Redis本身可以被多个客户端访问,正好就是一个共享存储系统,可以用来保存分布式锁,而且Redis的读写性能高,可以应对高并发的锁操作场景。 阅读详情

分布式锁

###基本概念
我们在开发单体应用的时候,如果遇到多线程同步访问某个方法时,只需要非常简单的加锁处理即可保证数据的正确性,那如果集群部署的时候,比如在线上执行一个定时任务,两边同时执行了你的任务,导致数据错乱,甚至造成更大损失。那么分布式锁到底该用在哪些场景,分布式锁应该具备什么条件呢?
1.在分布式环境下,一个方法只能被其中一台机器单线程执行
2.锁要有可重入性
3.锁失效机制,防止死锁,如果获取不到锁,直接返回失败

###常用分布式锁

1.数据库分布式锁
这种锁,有一定的缺陷,首先是性能问题。其次需要写很多逻辑去处理,而且过程中会出现很多问题,实现方式:创建一张表,要使用就把方法名插入进数据库,从而获得锁,执行完成删除数据
2.redis 手动分布式锁 主要是NX的实现,过程比较复杂,释放锁,需要写lua脚本,不推荐
3.zookeeper分布式锁 更加复杂,不推荐





4.zookeeper的curator客户端 唯一的缺陷是基于zookeeper
这个写一下,毕竟好用

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>4.2.0</version>
</dependency>

/***
*注册CuratorFramework
*/
@Component
public class CuratorLockConf {
    @Bean(initMethod = "start",destroyMethod = "close")
    public CuratorFramework getFramework(){
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("localhost:2181", retryPolicy);
        return client;
    }
}






@Autowired
private  CuratorFramework client;

@RequestMapping("cc")
public String curatorLock(){
    log.info("进入方法");
    InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client,"/order" );
    try {
        if (lock.acquire(30, TimeUnit.MINUTES)){
            try {
                log.info("获得了锁");
                Thread.sleep(1000);
            }finally {
                log.info("释放了锁");
                lock.release();
            }
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return "Ok";
}

接下来是我们平时项目中用到最多的一种锁 redisson

5.redissonApi方式

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.13.3</version>
</dependency>

@RequestMapping("RedissonApiLock")
public String RedissonApiLock(){
    Config config = new Config();
    config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.1.200:9379").setPassword("root@123456").setDatabase(3);
    RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
    RLock order = redissonClient.getLock("order");
    log.info("进入了方法");
    try {
        order.lock(30,TimeUnit.SECONDS);//过期时间,如果没有释放锁,超出时间会自动释放
        log.info("获得了锁");
        Thread.sleep(1000);
    }catch (Exception e){
        e.printStackTrace();
    }finally {
        log.info("释放了锁");
        order.unlock();
    }
    return "Ok";
}

6.redisson-spring-boot-start 用到最多的方法

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.13.3</version>
</dependency>

@Autowired
private  RedissonClient redissonClient;

@RequestMapping("RedissonLock")
public String RedissonLock(){
    RLock order = redissonClient.getLock("order");
    log.info("进入了方法");
    try {
        order.lock(30,TimeUnit.SECONDS);//过期时间,如果没有释放锁,超出时间会自动释放
        log.info("获得了锁");
        Thread.sleep(1000);
    }catch (Exception e){
        e.printStackTrace();
    }finally {
        log.info("释放了锁");
        order.unlock();
    }
    return "Ok";
}
Redis实战之 分布式锁 重入问题:重入问题是指 获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码块中,可重入锁的意义在于防止死锁,比如HashTable这样的代码中,他的方法都是使用synchronized修饰的,假如他在一个方法内,调用另一个方法,那么此时如果是不可重入的,不就死锁了吗?所以可重入锁他的主要意义是防止死锁,我们的synchronized和Lock锁都是可重入的。不可重试:是指目前的分布式只能尝试一次,我们认为合理的情况是:当线程在获得锁失败后,他应该能再次尝试获得锁。 阅读详情

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分布式锁,Redis锁,Redis

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可惜我不帅
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