Java Redis并发读写锁,使用Redisson实现分布式锁

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 【7月更文挑战第15天】

Java Redis并发读写锁,使用Redisson实现分布式锁

在分布式系统中,处理并发读写操作是一个常见的挑战。许多应用程序需要协调并发访问共享资源,以确保数据的一致性和可靠性。为了解决这个问题,我们可以使用分布式锁来同步并发读写操作。本文将介绍如何使用Redisson实现分布式锁,并在Java应用程序中实现并发读写锁。

什么是Redisson?

Redisson是一个基于Redis的开源Java库,提供了一组强大的分布式对象和服务,包括分布式锁、分布式集合、分布式对象以及许多其他功能。它通过简单易用的API,为Java开发人员提供了方便的方式来构建分布式应用程序。

使用Redisson实现分布式锁

下面是一个示例代码,展示了如何使用Redisson实现分布式锁:

javaCopy code
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
public class DistributedLockExample {
    private static final String LOCK_KEY = "mylock";
    public static void main(String[] args) {
        // 创建Redisson配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        // 创建Redisson客户端
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        // 获取分布式锁对象
        RLock lock = redisson.getLock(LOCK_KEY);
        try {
            // 尝试获取锁
            lock.lock();
            // 执行需要同步的操作
            System.out.println("执行同步操作...");
        } finally {
            // 释放锁
            lock.unlock();
            // 关闭Redisson客户端
            redisson.shutdown();
        }
    }
}

在上面的示例代码中,我们首先创建了一个Redisson配置,并指定了连接到Redis服务器的地址。然后,我们创建了一个Redisson客户端对象。通过调用getLock方法,我们可以获取一个分布式锁对象。在开始需要同步的操作之前,我们调用lock方法尝试获取锁。当我们完成操作后,调用unlock方法释放锁。最后,我们关闭Redisson客户端。

Redisson分布式锁的特性

Redisson提供了许多有用的特性来加强分布式锁的功能:

  • 可重入锁:Redisson的分布式锁是可重入的,同一个线程可以多次获取锁而不会造成死锁。
  • 公平锁:可以选择使用公平锁来保证锁的获取顺序与线程的调度顺序一致。
  • 锁续期:锁可以设置一个过期时间,如果在锁定期间执行的操作需要更长时间,锁可以自动延长其过期时间,避免操作超时。
  • 异步锁:可以使用异步方式来获取和释放锁。
  • 红锁:Redisson支持红锁算法,用于在多个分布式节点之间实现可重入的公平锁。
  • 读写锁:除了普通的互斥锁,Redisson还提供了读写锁的实现,可以更有效地管理读写操作的并发性。


示例代码:

javaCopy code
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
public class DistributedLockExample {
    private static final String LOCK_KEY = "mylock";
    public static void main(String[] args) {
        // 创建Redisson配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        // 创建Redisson客户端
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        // 获取分布式锁对象
        RLock lock = redisson.getLock(LOCK_KEY);
        try {
            // 尝试获取锁
            lock.lock();
            // 在这里可以执行需要同步的操作
            System.out.println("获取到锁,并执行了同步操作");
            // 模拟操作需要一定时间的情况
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放锁
            lock.unlock();
            // 关闭Redisson客户端
            redisson.shutdown();
        }
    }
}

这是一个简单的示例,展示了如何使用Redisson实现分布式锁。在实际应用场景中,可以将需要同步的操作放在try块中的同步操作部分。在获取到锁之后,执行所需的业务逻辑。在示例中,我们通过打印信息模拟了同步操作,并使用Thread.sleep()模拟了操作需要一定时间的情况。 在实际应用中,可能还需要根据业务需求进行异常处理、加入重试机制等。使用分布式锁可以确保在分布式环境中,只有一个线程能够获取到锁并执行同步操作,从而保证数据的一致性和可靠性。

Redisson是一个开源的Java Redis客户端,它提供了丰富的功能和灵活的API,用于在Java应用程序中与Redis进行交互。Redisson具有简单易用的接口,能够方便地与Redis进行通信,并提供了大量的分布式数据结构和分布式服务。 以下是Redisson的一些主要特性:

  1. 分布式数据结构:Redisson提供了一系列分布式数据结构,如分布式Map、Set、List、Queue、Lock和Semaphore等。这些数据结构在分布式环境下使用起来非常方便,可用于共享和协调数据。
  2. 分布式锁:Redisson实现了基于Redis的分布式锁,提供了可靠的分布式锁实现,可以确保在分布式环境下数据的一致性。它支持公平锁和非公平锁,以及可重入锁和红锁等高级锁机制。
  3. 分布式对象:Redisson还支持将对象存储在Redis中,并以原子方式进行操作。通过使用Redisson提供的分布式对象,可以在不同的Java进程之间共享和操作Java对象。
  4. 分布式服务:Redisson提供了一些分布式服务,如远程调用、延迟任务和发布/订阅机制。这些服务可以帮助开发人员构建更复杂的分布式应用。
  5. 高性能:Redisson通过优化网络通信和协议,以及提供异步和批量操作等机制,实现了高效的与Redis的交互。它还支持连接池和对Redis集群的负载均衡,以提供更好的性能和可伸缩性。
  6. 高可靠性:Redisson提供了可靠的分布式锁和分布式数据结构的实现,以确保在分布式环境下数据的可靠性和一致性。它还支持故障恢复和故障转移机制,以提供高可靠性的分布式应用解决方案。

小结

在分布式系统中,使用分布式锁是一种重要的机制,用于协调并发读写操作。在Java应用程序中,我们可以使用Redisson实现分布式锁,通过简单易用的API来处理并发访问共享资源的问题。Redisson提供了许多有用的特性,例如可重入锁、公平锁以及锁续期等,使得分布式锁的使用更加灵活和强大。 通过使用Redisson实现分布式锁,我们可以确保数据的一致性和可靠性,提高应用程序的性能和可扩展性。

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore     ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
11天前
|
NoSQL Java 中间件
【📕分布式锁通关指南 02】基于Redis实现的分布式锁
本文介绍了从单机锁到分布式锁的演变,重点探讨了使用Redis实现分布式锁的方法。分布式锁用于控制分布式系统中多个实例对共享资源的同步访问,需满足互斥性、可重入性、锁超时防死锁和锁释放正确防误删等特性。文章通过具体示例展示了如何利用Redis的`setnx`命令实现加锁,并分析了简化版分布式锁存在的问题,如锁超时和误删。为了解决这些问题,文中提出了设置锁过期时间和在解锁前验证持有锁的线程身份的优化方案。最后指出,尽管当前设计已解决部分问题,但仍存在进一步优化的空间,将在后续章节继续探讨。
446 131
【📕分布式锁通关指南 02】基于Redis实现的分布式锁
|
14天前
|
NoSQL Java Redis
Springboot使用Redis实现分布式锁
通过这些步骤和示例,您可以系统地了解如何在Spring Boot中使用Redis实现分布式锁,并在实际项目中应用。希望这些内容对您的学习和工作有所帮助。
138 83
|
10天前
|
缓存 NoSQL 搜索推荐
【📕分布式锁通关指南 03】通过Lua脚本保证redis操作的原子性
本文介绍了如何通过Lua脚本在Redis中实现分布式锁的原子性操作,避免并发问题。首先讲解了Lua脚本的基本概念及其在Redis中的使用方法,包括通过`eval`指令执行Lua脚本和通过`script load`指令缓存脚本。接着详细展示了如何用Lua脚本实现加锁、解锁及可重入锁的功能,确保同一线程可以多次获取锁而不发生死锁。最后,通过代码示例演示了如何在实际业务中调用这些Lua脚本,确保锁操作的原子性和安全性。
36 6
【📕分布式锁通关指南 03】通过Lua脚本保证redis操作的原子性
|
23天前
|
缓存 NoSQL 中间件
Redis,分布式缓存演化之路
本文介绍了基于Redis的分布式缓存演化,探讨了分布式锁和缓存一致性问题及其解决方案。首先分析了本地缓存和分布式缓存的区别与优劣,接着深入讲解了分布式远程缓存带来的并发、缓存失效(穿透、雪崩、击穿)等问题及应对策略。文章还详细描述了如何使用Redis实现分布式锁,确保高并发场景下的数据一致性和系统稳定性。最后,通过双写模式和失效模式讨论了缓存一致性问题,并提出了多种解决方案,如引入Canal中间件等。希望这些内容能为读者在设计分布式缓存系统时提供有价值的参考。感谢您的阅读!
112 6
Redis,分布式缓存演化之路
|
2月前
|
SQL Java 关系型数据库
【📕分布式锁通关指南 01】从解决库存超卖开始加锁的初体验
本文通过电商场景中的库存超卖问题,深入探讨了JVM锁、MySQL悲观锁和乐观锁的实现及其局限性。首先介绍了单次访问下库存扣减逻辑的正常运行,但在高并发场景下出现了超卖问题。接着分析了JVM锁在多例模式、事务模式和集群模式下的失效情况,并提出了使用数据库锁机制(如悲观锁和乐观锁)来解决并发问题。 悲观锁通过`update`语句或`select for update`实现,能有效防止超卖,但存在锁范围过大、性能差等问题。乐观锁则通过版本号或时间戳实现,适合读多写少的场景,但也面临高并发写操作性能低和ABA问题。 最终,文章强调没有完美的方案,只有根据具体业务场景选择合适的锁机制。
62 12
【📕分布式锁通关指南 01】从解决库存超卖开始加锁的初体验
|
3天前
|
运维 NoSQL 算法
【📕分布式锁通关指南 04】redis分布式锁的细节问题以及RedLock算法原理
本文深入探讨了基于Redis实现分布式锁时遇到的细节问题及解决方案。首先,针对锁续期问题,提出了通过独立服务、获取锁进程自己续期和异步线程三种方式,并详细介绍了如何利用Lua脚本和守护线程实现自动续期。接着,解决了锁阻塞问题,引入了带超时时间的`tryLock`机制,确保在高并发场景下不会无限等待锁。最后,作为知识扩展,讲解了RedLock算法原理及其在实际业务中的局限性。文章强调,在并发量不高的场景中手写分布式锁可行,但推荐使用更成熟的Redisson框架来实现分布式锁,以保证系统的稳定性和可靠性。
12 0
|
3月前
|
NoSQL Java Redis
秒杀抢购场景下实战JVM级别锁与分布式锁
在电商系统中,秒杀抢购活动是一种常见的营销手段。它通过设定极低的价格和有限的商品数量,吸引大量用户在特定时间点抢购,从而迅速增加销量、提升品牌曝光度和用户活跃度。然而,这种活动也对系统的性能和稳定性提出了极高的要求。特别是在秒杀开始的瞬间,系统需要处理海量的并发请求,同时确保数据的准确性和一致性。 为了解决这些问题,系统开发者们引入了锁机制。锁机制是一种用于控制对共享资源的并发访问的技术,它能够确保在同一时间只有一个进程或线程能够操作某个资源,从而避免数据不一致或冲突。在秒杀抢购场景下,锁机制显得尤为重要,它能够保证商品库存的扣减操作是原子性的,避免出现超卖或数据不一致的情况。
96 10
|
3月前
|
缓存 NoSQL Redis
Redis经典问题:数据并发竞争
数据并发竞争是大流量系统(如火车票系统、微博平台)中常见的问题,可能导致用户体验下降甚至系统崩溃。本文介绍了两种解决方案:1) 加写回操作加互斥锁,查询失败快速返回默认值;2) 保持多个缓存备份,减少并发竞争概率。通过实践案例展示,成功提高了系统的稳定性和性能。
|
4月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
本文详解缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发及缓存预热等问题,提供高可用解决方案,帮助你在大厂面试和实际工作中应对这些常见并发场景。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
|
4月前
|
存储 运维 NoSQL
分布式读写锁的奥义:上古世代 ZooKeeper 的进击
本文作者将介绍女娲对社区 ZooKeeper 在分布式读写锁实践细节上的思考,希望帮助大家理解分布式读写锁背后的原理。
121 11