基于Redisson实现的分布式锁
关于Redisson分布式锁的使用：
private Integer setInfo(Long key) {
// 获取分布式锁
RLock lock = redisson.getLock("Ext_Info:" + key);
// 加锁
lock.lock();
try {
// 业务处理
Product product = productDao.get(key);
return 1;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 解锁
lock.unlock();
}
return -1;
}
分布式锁失效问题
在主从或集群架构中，当主节点宕机后，该节点上存储的分布式锁信息可能会丢失。当从节点升为主节点时，其他线程可能在新的主节点上重新添加分布式锁信息，这会导致并发安全问题的发生。
为解决这个问题，引入了Redlock算法。Redlock的基本逻辑是向多个独立的Redis节点尝试加锁，只有当在大多数节点上加锁成功时，才认为加锁成功。即便个别节点丢失了锁信息，只要多数节点保持锁状态，就能保证安全性。然而，Redlock也存在局限性，如锁信息丢失的风险依然存在，且每次加锁都需要与多个节点通信，这可能会影响Redis原本的高性能，相比之下，在某些场景下可能不如使用Zookeeper等其他协调服务。
Redisson实现分布式锁源码剖析
- 加锁的核心逻辑：（此处省略详细源码剖析，具体内容需参考Redisson的加锁实现）
- 加锁成功后的锁续命逻辑：（此处省略详细源码剖析，主要包括Redisson如何实现锁自动续期以防止锁因超时而意外释放）
- 其它线程加锁失败后的逻辑：（此处省略详细源码剖析，涉及如何处理锁竞争、等待和超时等情况）
- 解锁核心逻辑：（此处省略详细源码剖析，主要讲解Redisson如何确保解锁操作的正确性和一致性）
分布式锁的优化
对于读多写少的业务场景，可以采用读写锁进行优化：
public Product update(Product product) {
Product productResult = null;
// 获取分布式读写锁
RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock(LOCK_PRODUCT_UPDATE_PREFIX + product.getId());
// 获取写锁
RLock writeLock = readWriteLock.writeLock();
// 加写锁
writeLock.lock();
try {
productResult = productDao.update(product);
// 设置产品缓存，并设置过期时间
redisUtil.set(productResult.getId(), JSON.toJSONString(productResult),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
} finally {
// 释放写锁
writeLock.unlock();
}
return productResult;
}
Redisson实现的读写锁，在加锁逻辑上与普通分布式锁类似，但额外提供了读锁和写锁的区别。在读写锁机制下，多个读取操作可以并发进行（读读不互斥），而写操作或多个写操作会互斥进行（读写、写写互斥），以此保障在并发环境下的数据安全。