Redisson分布式锁原理

Redisson是一个基于Redis的分布式工具,提供了分布式锁和其他高级服务。在示例中,展示了如何在SpringBoot应用中使用Redisson进行库存扣减操作,通过加锁、解锁确保线程安全。其内部机制包括锁续命,即在锁即将过期时自动延长生命周期,以及线程在加锁失败时的间隙性自旋尝试,确保锁的公平性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、Redisson简介

一个基于Redis实现的分布式工具,有基本分布式对象和高级又抽象的分布式服务,为每个试图再造分布式轮子的程序员带来了大部分分布式问题的解决办法。

2、使用方法

引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

使用代码:

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

@RequestMapping("/deduct_stock")
public String deductStock() {
    String lockKey = "lock:product_101";
    //获取锁对象
    RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
    //加分布式锁
    redissonLock.lock();
    try {
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if (stock > 0) {
            int realStock = stock - 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
            System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + realStock);
        } else {
            System.out.println("扣减失败,库存不足");
        }
    } finally {
        //解锁
        redissonLock.unlock();
    }
    return "end";
}

3、原理

流程图

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传上传(imO83mlDx3SN-1687971405777)(../img/Redisson分布式锁原理.png)(../img/Redisson分布式锁原理.png)]

线程1在加锁成功后,会在后台开启一个线程,这个线程每隔10秒检查是否还持有锁,如果持有锁则延长锁的时间,这一步操作称之为锁续命。

然后线程2这时候去加锁,如果失败了则会间隙性自旋加锁,直到成功为止。

源码

加锁核心源码

<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
    internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);

    return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
    	"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
        "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
        "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
        "return nil; " +
        "end; " +
        "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
        "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
        "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
        "return nil; " +
        "end; " +
        "return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
        Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}

1、if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0)如果锁不存在

2、redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); 设置锁,key value, value为uuid+threadId

3、redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 设置锁过期时间,默认30秒

锁续命源码

RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener<Long>() {
    @Override
    public void operationComplete(Future<Long> future) throws Exception {
        if (!future.isSuccess()) {
            return;
        }

        Long ttlRemaining = future.getNow();
        // 加锁成功后,开启定时任务进行锁续命
        if (ttlRemaining == null) {
            scheduleExpirationRenewal(threadId);
        }
    }
});
// 定时任务锁续命
Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
    @Override
    public void run(Timeout timeout) throws Exception {

        RFuture<Boolean> future = commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
        "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
        "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
        "return 1; " +
        "end; " +
        "return 0;",
        Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));

        future.addListener(new FutureListener<Boolean>() {
            @Override
            public void operationComplete(Future<Boolean> future) throws Exception {
                expirationRenewalMap.remove(getEntryName());
                if (!future.isSuccess()) {
                    log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", future.cause());
                    return;
                }

                if (future.getNow()) {
                    // reschedule itself
                    scheduleExpirationRenewal(threadId);
                }
            }
        });
    }
}, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);

1、if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then 判断锁是否存在

2、redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 把锁的超时时间重新设置为30秒

间歇性加锁源码

try {
    while (true) {
        // ttl不为NULL时,表示加锁失败,返回锁剩余过期时间
        ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
        // ttl为null时代表加锁成功
        if (ttl == null) {
            break;
        }

        // waiting for message
        if (ttl >= 0) {
            // 当前线程阻塞ttl秒,释放CPU资源
            getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
        } else {
            getEntry(threadId).getLatch().acquire();
        }
    }
} finally {
    unsubscribe(future, threadId);
}

若锁未过期,这时候主线程将锁释放,如何实现唤醒阻塞中的线程呢?使用redis的发布订阅模式

// 未抢到锁的线程订阅了一个channel
RFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);
commandExecutor.syncSubscription(future);

在解锁的时候发布释放锁的消息

return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
    "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
    "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
    "return 1; " +
    "end;" +
    "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
    "return nil;" +
    "end; " +
    "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
    "if (counter > 0) then " +
    "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
    "return 0; " +
    "else " +
    "redis.call('del', KEYS[1]); " +
    "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
    "return 1; "+
    "end; " +
    "return nil;",
    Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()), LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));

1、if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then 如果锁不存在

2、redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); 发布消息告诉阻塞中的线程锁释放

or

1、if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then 如果不是我加的锁

2、return nil;返回

or

1、local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); 将锁数量-1

2、if (counter > 0) then 若锁数量>0(注意,这里判断锁数量是因为有可能有重入锁

3、redis.call('del', KEYS[1]); 删除锁

4、redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); 发布锁删除消息,通知阻塞中的线程

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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