分布式锁之RedissonLock

2024-05-07 02:20
文章标签 分布式 redissonlock

本文主要是介绍分布式锁之RedissonLock,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

什么是Redisson?
俗话说他就是看门狗,看门狗机制是一种用于保持Redis连接活跃性的方法,通常用于分布式锁的场景。看门狗的工作原理是:当客户端获取到锁之后,会对Redis中的一个特定的键设置一个有限的过期时间,然后每隔一段时间(默认是15秒),客户端会对这个键“续约”,即重新设置它的过期时间,以此来保持锁的持有状态,防止锁因为某些原因(如客户端崩溃或网络问题)而被释放。
在这里插入图片描述
以下是核心实战部分
配置文件读取

@ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis.redisson"
)
@Data
public class RedissonProperties {/*** key前缀*/private String keyPrefix;/*** 拿锁等待时间(毫秒)*/private long waitTime = 10000;/*** 默认ttl时间(毫秒)*/private long leaseTime = 60000;@Value("${spring.redis.redisson.config.clusterServersConfig.nodeAddresses}")private String nodeAddresses;@Value("${spring.redis.redisson.config.clusterServersConfig.scanInterval}")private Integer scanInterval;@Value("${spring.redis.redisson.config.threads}")private Integer threads;@Value("${spring.redis.redisson.config.nettyThreads}")private Integer nettyThreads;@Value("${spring.redis.redisson.config.transportMode}")private String transportMode;
}

yml文件

spring:##redis集群配置redis:database: 0timeout: 5000msredisson:config:clusterServersConfig:nodeAddresses: redis://10.xxx.xx.x1:6379,redis://10.xxx.xx.x2:6379,redis://10.xxx.xx.x3:6379scanInterval: 1000nettyThreads: 0threads: 0transportMode: NIOkey-prefix: test:keylease-time: 80000wait-time: 50000

redisson自动配置类

@Configuration
@ConditionalOnClass({Redisson.class})
@EnableConfigurationProperties({RedissonProperties.class})
@Slf4j
public class RedissonAutoConfiguration {@Bean@ConditionalOnMissingBean({RedisConnectionFactory.class})public RedissonConnectionFactory redissonConnectionFactory(RedissonClient redisson) {return new RedissonConnectionFactory(redisson);}@Bean(destroyMethod = "shutdown")@ConditionalOnMissingBean({RedissonClient.class})public RedissonClient redisson(RedissonProperties redissonProperties) throws IOException {Config config = new Config();config.useClusterServers().addNodeAddress(redissonProperties.getNodeAddresses().split(",")).setScanInterval(redissonProperties.getScanInterval());config.setThreads(redissonProperties.getThreads()).setNettyThreads(redissonProperties.getNettyThreads()).setTransportMode(TransportMode.valueOf(redissonProperties.getTransportMode()));return Redisson.create(config);}@Bean@ConditionalOnMissingBean(name = {"redisTemplate"})public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate();template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);return template;}@Bean@ConditionalOnMissingBeanpublic StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);return template;}}

redis的缓存类实现

@Service
public class RedisCache {@Autowiredprivate RedissonClient redisson;@Autowiredprivate RedissonProperties redissonProperties;/*** 缓存** @param key 缓存key* @param <T>* @return 缓存返回值*/public <T> T get(String key) {RBucket<T> bucket = redisson.getBucket(getKey(key));return bucket.get();}/*** 以string的方式读取缓存** @param key 缓存key* @return 缓存返回值*/public String getString(String key) {RBucket<String> bucket = redisson.getBucket(getKey(key), StringCodec.INSTANCE);return bucket.get();}/*** 以string的方式保存缓存(与其他应用共用redis时需要使用该函数)** @param key     缓存key* @param value   缓存值* @param expiredTime 缓存过期时间*/public void putString(String key, String value, long expiredTime) {RBucket<String> bucket = redisson.getBucket(getKey(key), StringCodec.INSTANCE);bucket.set(value, expiredTime, TimeUnit.MILLISECONDS);}/*** 如果不存在则写入缓存(string方式,不带有redisson的格式信息)** @param key     缓存key* @param value   缓存值* @param expiredTime 缓存过期时间*/public boolean putStringIfAbsent(String key, String value, long expiredTime) {RBucket<String> bucket = redisson.getBucket(getKey(key), StringCodec.INSTANCE);return bucket.trySet(value, expiredTime, TimeUnit.MILLISECONDS);}/*** 设置缓存** @param key     缓存key* @param value   缓存值* @param expiredTime 缓存过期时间* @param <T>     类型*/public <T> void put(String key, T value, long expiredTime) {RBucket<T> bucket = redisson.getBucket(getKey(key));bucket.set(value, expiredTime, TimeUnit.MILLISECONDS);}/*** 如果不存在则设置缓存** @param key     缓存key* @param value   缓存值* @param expiredTime 缓存过期时间* @param <T>     类型*/public <T> void putIfAbsent(String key, T value, long expiredTime) {RBucket<T> bucket = redisson.getBucket(getKey(key));bucket.trySet(value, expiredTime, TimeUnit.MILLISECONDS);}/*** 移除缓存** @param key*/public void remove(String key) {redisson.getBucket(getKey(key)).delete();}/*** 判断缓存是否存在** @param key* @return*/public boolean exists(String key) {return redisson.getBucket(getKey(key)).isExists();}private String getKey(String key) {return StringUtils.format("{0}:{1}", redissonProperties.getKeyPrefix(), key);}

获取和释放分布式锁接口
DistributedLock

/*** get分布式锁* @param lockKey* @param requestId* @param expireTime* @return*/public boolean getDistributedLock(String lockKey, String requestId, long expireTime);/*** remove分布式锁* @param lockKey* @param requestId* @return*/public boolean removeDistributedLock(String lockKey, String requestId);

实现DistributedLock的实现类逻辑

@Service
public class RedisDistributedLocker implements DistributedLocker {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisDistributedLocker.class);@Autowiredprivate RedissonClient redisson;@Autowiredprivate RedissonProperties redissonProperties;public boolean getDistributedLock(String lockKey, String flagId, long expireTime) {boolean success;try {if (expireTime == 0) {expireTime = redissonProperties.getLeaseTime();}lockKey = StringUtils.format("{0}:{1}", redissonProperties.getKeyPrefix(), lockKey);RLock locker = redisson.getLock(lockKey);success = locker.tryLock(redissonProperties.getWaitTime(), expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);} catch (Exception e) {success = false;logger.error(StringUtils.format("获取分布式锁失败,lockKey={0}, flagId={1}, expirTime={2}", lockKey, flagId, expireTime), e);}return success;}public boolean releaseDistributedLock(String lockKey, String flagId) {boolean success = false;try {lockKey = StringUtils.format("{0}:{1}", redissonProperties.getKeyPrefix(), lockKey);RLock locker = redisson.getLock(lockKey);if (locker.isHeldByCurrentThread()) {locker.unlock();success = true;}} catch (Exception e) {success = false;logger.error(StringUtils.format("分布式锁失败,lockKey={0}, flagId={1}", lockKey, flagId), e);}return success;}

在需要的业务场景下使用 以下为伪代码

try {boolean ock = distributedLocker.getDistributedLock(lockKey, flagId, 9000L);if (!ock) {return;}// 实现自己的业务逻辑。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。} catch (Exception e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException(e.getMessage());} finally {distributedLocker.releaseDistributedLock(lockKey, flagId);}

以上的是分布式锁之RedissonLock 若需完整代码 可识别二维码后 给您发代码。
在这里插入图片描述

这篇关于分布式锁之RedissonLock的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/966063

相关文章

Golang实现Redis分布式锁(Lua脚本+可重入+自动续期)

《Golang实现Redis分布式锁(Lua脚本+可重入+自动续期)》本文主要介绍了Golang分布式锁实现,采用Redis+Lua脚本确保原子性,持可重入和自动续期,用于防止超卖及重复下单,具有一定... 目录1 概念应用场景分布式锁必备特性2 思路分析宕机与过期防止误删keyLua保证原子性可重入锁自动

基于MongoDB实现文件的分布式存储

《基于MongoDB实现文件的分布式存储》分布式文件存储的方案有很多,今天分享一个基于mongodb数据库来实现文件的存储,mongodb支持分布式部署,以此来实现文件的分布式存储,需要的朋友可以参考... 目录一、引言二、GridFS 原理剖析三、Spring Boot 集成 GridFS3.1 添加依赖

Redis实现分布式锁全解析之从原理到实践过程

《Redis实现分布式锁全解析之从原理到实践过程》:本文主要介绍Redis实现分布式锁全解析之从原理到实践过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、背景介绍二、解决方案(一)使用 SETNX 命令(二)设置锁的过期时间(三)解决锁的误删问题(四)Re

Gradle下如何搭建SpringCloud分布式环境

《Gradle下如何搭建SpringCloud分布式环境》:本文主要介绍Gradle下如何搭建SpringCloud分布式环境问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录Gradle下搭建SpringCloud分布式环境1.idea配置好gradle2.创建一个空的gr

C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的两种方式介绍

《C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的两种方式介绍》分布式锁在集群的架构中发挥着重要的作用,:本文主要介绍C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的... 目录自定义分布式锁获取锁释放锁自动续期StackExchange.Redis分布式锁获取锁释放锁自动续期分布式

深入理解Apache Kafka(分布式流处理平台)

《深入理解ApacheKafka(分布式流处理平台)》ApacheKafka作为现代分布式系统中的核心中间件,为构建高吞吐量、低延迟的数据管道提供了强大支持,本文将深入探讨Kafka的核心概念、架构... 目录引言一、Apache Kafka概述1.1 什么是Kafka?1.2 Kafka的核心概念二、Ka

Python FastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统

《PythonFastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统》这篇文章主要为大家详细介绍了PythonFastAPI如何结合Celery以及RabbitMQ实现简单的分布式... 实现思路FastAPI 服务器Celery 任务队列RabbitMQ 作为消息代理定时任务处理完整

redis+lua实现分布式限流的示例

《redis+lua实现分布式限流的示例》本文主要介绍了redis+lua实现分布式限流的示例,可以实现复杂的限流逻辑,如滑动窗口限流,并且避免了多步操作导致的并发问题,具有一定的参考价值,感兴趣的可... 目录为什么使用Redis+Lua实现分布式限流使用ZSET也可以实现限流,为什么选择lua的方式实现

Seata之分布式事务问题及解决方案

《Seata之分布式事务问题及解决方案》:本文主要介绍Seata之分布式事务问题及解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Seata–分布式事务解决方案简介同类产品对比环境搭建1.微服务2.SQL3.seata-server4.微服务配置事务模式1

java如何分布式锁实现和选型

《java如何分布式锁实现和选型》文章介绍了分布式锁的重要性以及在分布式系统中常见的问题和需求,它详细阐述了如何使用分布式锁来确保数据的一致性和系统的高可用性,文章还提供了基于数据库、Redis和Zo... 目录引言:分布式锁的重要性与分布式系统中的常见问题和需求分布式锁的重要性分布式系统中常见的问题和需求