前言

使用redisson进行redis客户端操作

一、Redisson是什么？

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网络（In-Memory Data Grid）。不仅提供了一些列的分布式java常用对象，还提供了许多分布式服务。
Redission提供了Redis最简单和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，集中精力在业务处理上。

二、使用Redisson

1.引入pom依赖

<dependency>
	<groupId>org.redisson</groupId>
	<artifactId>redisson</artifactId>
	<version>3.13.4</version>
</dependency>

2.配置注入对象

@Configuration
public class MyRedisConfig {

  @Value("${spring.redis.host}")
   private  String redisIp;


   @Value("${spring.redis.port}")
   private  String redisPort;

   //注入RedissonClient
   @Bean(destroyMethod = "shutdown")
   RedissonClient redisson(){
       //编写配置
       Config config = new Config();
       //单节点模式
       config.useSingleServer().setAddress("redis://"+redisIp +":"+redisPort);
       return Redisson.create(config);
   }
}

三、使用Redisson实现可重入锁（Reentrant Lock）

1.原因

如果A调用B。A、B都需要同一把锁，此时使用可重入锁（Reetrant Lock）就能实现可重入，A调用B。否则如果是不可重入，调用B的前提是A释放锁，A释放锁的前提是调用B，此时就形成死锁。

2.redisson使用

@ResponseBody
@RequestMapping("/hello")
public String hello(){
    //获取一把锁 只要锁的名字一样就说是同一把锁
    RLock lock = redisson.getLock("my-lock");
    lock.lock();
    try {
        System.out.println("走业务代码");
    }finally {
        lock.unlock();
    }
    return "hello";
}

3.redisson看门狗机制

• 锁的续期：如果没有锁的续期，存储分布式锁的redisson节点宕机，正好这个锁处于锁住状态时，这个锁就处于死锁状态。为了避免这种情况，redisson内部提供了一种监控锁的看门狗机制。
• 看门狗的作用：在redisson实例被关闭之前，不断延长锁的有效时间。默认情况看门狗检查锁的时间是30秒。

4.redisson看门狗源码分析

• 如果传递了锁的超时时间，就执行脚本，进行占锁;
• 如果没传递锁时间，使用看门狗的时间，占锁。如果返回占锁成功future，调用future.onComplete();
  没异常的话调用scheduleExpirationRenewal(threadId);
  重新设置过期时间，定时任务;

看门狗的原理是定时任务：重新给锁设置过期时间，新的过期时间就是看门狗的默认时间;锁时间/3是定时任务周期;

四、使用Redisson实现读写锁（ReadWrite Lock）

分布式可重入读写锁允许同时又多个读锁和写锁处于加锁状态。

读时处于无锁状态。

五、使用Redisson实现信号量（Semaphore）

@GetMapping("/park")
@ResponseBody
public String park() {
    RSemaphore park = redisson.getSemaphore("park");
    try {
        park.acquire(2);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return "park";
}

@GetMapping("/go")
@ResponseBody
public String go() {
    RSemaphore park = redisson.getSemaphore("park");
    park.release(2);
    return "go";
}

信号量可以做限流等应用

六、使用Redisson实现分布式闭锁（CountDownLatch）

七、缓存和数据库一致性解决方案

• 双写模式。写完数据库后，写缓存。
• 失效模式。写完数据库后，删缓存。

1.出现的问题

双写模式：
并发时，2号线程进入，写完DB后写缓存。而此时1号线程还没有写缓存，造成短时间内缓存有脏数据。

失效模式：
并发时，
1号线程先写数据库，删缓存,
2号线程此时依然还在写数据库，
但是3号线程读缓存发现没有缓存，此时去读取数据库，读数据库完成之后，2号线程才写完
在3号线程写缓存之前，2号线程写完数据库，也删完了缓存，
此时3号线程更新缓存。但是更新的依然是1号线程写的数据，2号线程写的数据没有加入到缓存。

2.解决方案

• 如果是用户纬度数据（订单数据、用户数据），这种并发几率非常小，不用考虑这个问题，缓存数据加上过期时间，每隔一段时间触发读的主动更新即可。

• 如果是菜单，商品介绍等基础数据，也可以去使用canal订阅binlog的方式
  缓存数据+过期时间也足够解决大部分业务对于缓存的要求。
  

• 通过加锁保证并发读写，写写的时候按顺序排好队。读读无所谓。所以适合使用读写锁。（业务不关心脏数据，允许临时脏数据可忽略）；

3.总结

• 我们能放入缓存的数据本就不应该是实时性、一致性要求超高的。所以缓存数据的时候加上过期时间，保证每天拿到当前最新数据即可。

• 我们不应该过度设计，增加系统的复杂性

• 遇到实时性、一致性要求高的数据，就应该查数据库，即使慢点。

原文链接:https://blog.csdn.net/Simon_09010817/article/details/117327251