redis的getResource为null问题

本文详细解析了Redis连接异常的八大常见原因,包括Redis未启动、防火墙限制、IP或端口错误、Jedis对象未释放、SpringBoot依赖缺失、vm.overcommit_memory设置不当、JedisPool配置问题及连接池维护不当。提供了详尽的解决方案,帮助读者快速定位并解决问题。

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产生此错误的原因通常是:

 一、Redis没有启动;

我自己遇到一次这样的问题。汗!

二、由于防火墙原因无法连接到Redis;

1、服务器防火墙入站规则。

2、访问Redis的应用程序所在主机的出站规则。

三、IP地址或端口错误

四、Jedis 对象用完以后,要释放掉,不让会一直占用,所以会出现无法获取新的资源。

五、Spring Boot项目,缺少依赖

如果使用Redis与Spring Boot,也会抛出此异常。
如果你使用的是Spring Boot,那么Redis的依赖是不够的,
您还需要从redis.io手动下载并安装Redis,然后将其从终端运行


me@my_pc:/path/to/redis/dir$ ./src/redis-server ./redis.conf
运行服务器后,您需要在使用Redis的所有应用程序中添加相关行:
application.properties:

spring.redis.host: <yourhost> // usually localhost, but can also be on a LAN
spring.redis.port: <yourport> // usually 6379, but settable in redis.conf
application.yml:
...
spring:
  redis:
    host: <yourhost> // usually localhost, but can also be on a LAN
    port: <yourport> // usually 6379, but settable in redis.conf

六、vm.overcommit_memory = 0,fork失败


使用redis-cli,执行ping命令,异常信息出来了:

(error)MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently

not able to persist on disk. Commands that may modify the data set

are disabled. Please check Redis logs for details about the error.

然后查看redis日志,出现了

WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition. To fix this issue add 'vm.overcommit_memory = 1' to /etc/sysctl.conf and then reboot or run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1' for this to take effect.

问题已经很清晰了,bgsave会fork一个子进程,因为vm.overcommit_memory = 0,所以申请的内存大小和父进程的一样,由于redis已经使用了60%的内存空间,所以fork失败

解决办法:

/etc/sysctl.conf 添加 vm.overcommit_memory=1

sysctl  vm.overcommit_memory=1

七、当jedispool中的jedis被取完 等待超过你设置的 MaxWaitMillis 就会抛出Could not get a resource from the pool 
八、连接池中空闲的连接过一阵子就会自动断开,但是连接池还以为连接正常

参考配置文件:


JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(200);
config.setMaxIdle(50);
config.setMinIdle(8);//设置最小空闲数
config.setMaxWaitMillis(10000);
config.setTestOnBorrow(true);
config.setTestOnReturn(true);
//Idle时进行连接扫描
config.setTestWhileIdle(true);
//表示idle object evitor两次扫描之间要sleep的毫秒数
config.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(30000);
//表示idle object evitor每次扫描的最多的对象数
config.setNumTestsPerEvictionRun(10);
//表示一个对象至少停留在idle状态的最短时间,然后才能被idle object evitor扫描并驱逐;这一项只有在timeBetweenEvictionRunsMillis大于0时才有意义
config.setMinEvictableIdleTimeMillis(60000);

JedisPool pool = new JedisPool(config, ip, port, 10000, "密码", 0);

<think>首先,用户的问题是:“我想了解Redis为何能被用作分布式锁的原理和机制 请问Redis 实现分布式锁的原理及优势”。这基于用户之前的查询和系统指令。 系统指令的关键点: - 所有行内数学表达式必须用 `$...$` 格式。 - 独立公式用 `$$...$$` 格式,单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如 `[^1]`。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用:用户提供了几个引用,我需要参考它们来回答问题。 用户提供的引用: - [^1]: Redis 分布式锁的原理、实现及优势,包括高性能、简单易用、数据结构支持、集群模式。 - [^2]: Redisson 的使用,实现分布式锁的基本操作。 - [^3]: 分布式系统中互斥访问的问题Redis 分布式锁的应用。 - [^4]: 基于 Redis 实现分布式锁的代码示例,使用 setnx 和 Lua 脚本。 我的回答需要覆盖 Redis 实现分布式锁的原理和优势。原理包括机制,如原子操作、锁的获取和释放;优势如高性能、可靠性等。 结构化回答: 1. **介绍**:简要解释分布式锁的概念和为什么需要它。 2. **原理**:详细说明 Redis 如何实现分布式锁,包括核心机制如 SETNX、过期时间、Lua 脚本等。 3. **优势**:列出 Redis 的优势,基于引用中的信息。 4. **实现细节**:简要描述基本实现,如使用 Redisson 或原生命令。 5. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 确保使用中文。 在引用段落末尾添加引用标识。例如,当提到某个点时,自然地添加 `[^1]` 等。 生成相关问题:基于主题,提出几个相关问题,如优化、最佳实践等。 LaTeX 格式:用户的问题中没有数学表达式,但如果有,我需要遵守格式。例如,如果讨论概率或方程,用 `$...$`。但这里可能不需要,除非涉及数学概念。 现在,规划回答: - **步骤1: 介绍**:解释分布式锁和 Redis 的角色。 - **步骤2: 原理**: - 原子操作:使用 SETNX 命令来获取锁。 - 设置过期时间:避免死锁。 - 释放锁:使用 Lua 脚本确保原子性。 - 参考引用 [^1], [^3], [^4]。 - **步骤3: 优势**: - 高性能:基于内存。 - 简单易用:命令简单。 - 支持集群:高可用。 - 参考引用 [^1], [^2]。 - **步骤4: 简要实现**:提到 Redisson 或基本代码。 - **步骤5: 相关问题**:生成 3-4 个相关问题。 相关问题例子: 1. Redis 分布式锁的常见问题及解决方案? 2. 如何优化 Redis 分布式锁的性能? 3.Redis 集群中如何确保分布式锁的可靠性? 4. 与其他分布式锁实现(如 ZooKeeper)相比,Redis 有何优缺点? 确保回答清晰、可靠,基于引用。</think>### Redis 实现分布式锁的原理及优势 分布式锁是分布式系统中确保多个节点对共享资源互斥访问的关键机制,常用于避免数据冲突(如电商秒杀场景中的库存超卖问题)。Redis 作为高性能内存数据库,被广泛用于实现分布式锁,其核心在于原子操作和简单命令。下面我将逐步解释原理和优势,确保回答基于可靠参考。 #### 1. **分布式锁的原理** Redis 实现分布式锁的核心机制依赖于原子性操作和命令组合,确保锁的获取、持有和释放是线程安全的: - **锁的获取**:使用 `SETNX`(Set If Not Exists)命令尝试设置一个键值对。如果键不存在,则设置成功并获取锁;否则失败。例如: ```bash SETNX lock_key client_id ``` 这保证了只有第一个设置成功的客户端能获取锁,避免了竞态条件[^1]。 - **设置过期时间**:为防止死锁(如客户端崩溃后锁未释放),需为锁设置超时时间。使用 `SET` 命令的 `EX` 选项实现原子性设置: ```bash SET lock_key client_id EX 30 NX ``` 这表示锁在 30 秒后自动过期,确保系统自愈[^3]。 - **锁的释放**:释放锁时需验证客户端身份(避免误删其他客户端的锁),通常使用 Lua 脚本保证原子性。例如: ```lua if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end ``` 该脚本检查锁的持有者是否为当前客户端,是则删除锁,否则忽略。这防止了非原子操作导致的锁泄漏问题[^4]。 - **锁的续期(可选)**:对于长任务,客户端可通过 `EXPIRE` 命令定期续期锁,避免过期。这通常结合心跳机制实现[^1]。 Redis 的集群模式(如哨兵或集群)通过主从复制和故障转移,确保锁在高可用环境下可靠运行。即使主节点故障,锁状态也能快速恢复[^1]。 #### 2. **Redis 实现分布式锁的优势** Redis 在分布式锁场景中的优势源于其设计和性能特性: - **高性能**:Redis 基于内存存储,读写操作在微秒级完成,远快于磁盘数据库。这使得锁的获取和释放响应迅速,适合高并发场景(如秒杀系统),减少系统延迟[^1][^3]。 - **简单易用**:通过基本命令(如 `SETNX`, `DEL`)即可实现锁逻辑,无需复杂中间件。工具库如 Redisson 进一步封装了锁操作(如可重入锁、公平锁),提供开箱即用的支持[^2]。 - **原子性保障**:Redis 的单线程模型和 Lua 脚本支持确保了操作的原子性,避免了分布式环境下的竞态条件。例如,Lua 脚本在单次执行中完成锁验证和删除,防止并发错误[^3][^4]。 - **灵活性与扩展性**:支持多种数据结构(如字符串、哈希),便于实现复杂锁机制(如读写锁)。集群模式允许锁在分布式部署中无缝迁移,提升系统容错性[^1][^2]。 - **成本效益**:相比 ZooKeeper 等专用协调服务,Redis 资源消耗低,部署简单,适合中小规模系统[^3]。 #### 3. **基本实现示例** 使用 Redisson(Java 客户端)简化实现: ```java // 示例代码基于引用[^2][^4] @Autowired private RedissonClient redissonClient; public void accessResource() { RLock lock = redissonClient.getLock("resource_lock"); try { lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS); // 获取锁,设置10秒过期 // 执行临界区操作,如扣减库存 Stock stock = stockMapper.selectById(1L); if (stock != null && stock.getCount() > 0) { stock.setCount(stock.getCount() - 1); stockMapper.updateById(stock); } } finally { lock.unlock(); // 释放锁 } } ``` 此代码展示了可重入锁的实现,Redisson 内部处理了原子性和续期逻辑[^2][^4]。 #### 注意事项 - **潜在问题**:Redis 锁在极端网络分区时可能发生脑裂(split-brain),导致锁失效。可通过 Redlock 算法(多节点投票)缓解,但需权衡复杂度[^1]。 - **最佳实践**:始终设置合理的过期时间,并监控锁状态;优先使用成熟库(如 Redisson)而非原生命令[^2][^4]。 总之,Redis 分布式锁通过原子操作和高效内存模型,提供了可靠、高性能的互斥解决方案,特别适合高并发分布式系统[^1][^3]。
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