据肥朝了解,很多同学在用分布式锁时,都是直接百度搜索找一个Redis分布式锁工具类就直接用了.关键是该工具类中还充斥着很多System.out.println();等语句.其实Redis分布式锁比较正确的姿势是采用redisson这个客户端工具.具体介绍可以搜索最大的同性交友网站github.
如何回答首先如果你之前用Redis的分布式锁的姿势正确,并且看过相应的官方文档的话,这个问题So easy.我们来看
坦白说,如果你英文棒棒哒那么看英文文档可能更好理解
By default lock watchdog timeout is 30 seconds and can be changed through Config.lockWatchdogTimeout setting.
但是你如果看的是中文文档
看门狗检查锁的超时时间默认是30秒
这句话肥朝从语文角度分析就是一个歧义句,他有两个意思
1.看门狗默认30秒去检查一次锁的超时时间
2.看们狗会去检查锁的超时时间,锁的时间时间默认是30秒
看到这里,我希望大家不要黑我的小学体育老师,虽然他和语文老师是同个人.语文不行,我们可以源码来凑!
源码分析我们根据官方文档给出的例子,写了一个最简单的demo,例子根据上面截图中Ctr+C和Ctr+V一波操作,如下
create
从这里我们知道,internalLockLeaseTime 和 lockWatchdogTimeout这两个参数是相等的.
lockWatchdogTimeout默认值如下
从internalLockLeaseTime这个单词也可以看出,这个加的分布式锁的超时时间默认是30秒.但是还有一个问题,那就是这个看门狗,多久来延长一次有效期呢?我们往下看
lock
从我图中框起来的地方我们就知道了,获取锁成功就会开启一个定时任务,也就是watchdog,定时任务会定期检查去续期renewExpirationAsync(threadId).这里定时用的是netty-common包中的HashedWheelTimer,肥朝公众号已经和各大搜索引擎建立了密切的合作关系,你只需要把这个类在任何搜索引擎一搜,都能知道相关API参数的意义.从图中我们明白,该定时调度每次调用的时间差是internalLockLeaseTime / 3.也就10秒.
真相大白通过源码分析我们知道,默认情况下,加锁的时间是30秒.如果加锁的业务没有执行完,那么到 30-10 = 20秒的时候,就会进行一次续期,把锁重置成30秒.那这个时候可能又有同学问了,那业务的机器万一宕机了呢?宕机了定时任务跑不了,就续不了期,那自然30秒之后锁就解开了呗.
Redis分布式锁的5个坑 一、锁未被释放这种情况是一种低级错误，就是我上边犯的错，由于当前线程 获取到redis 锁，处理完业务后未及时释放锁，导致其它线程会一直尝试获取锁阻塞，例如：用Jedis客户端会报如下的错误信息
redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool
redis线程池已经没有空闲线程来处理客户端命令。
解决的方法也很简单，只要我们细心一点，拿到锁的线程处理完业务及时释放锁，如果是重入锁未拿到锁后，线程可以释放当前连接并且sleep一段时间。
二、B的锁被A给释放了我们知道Redis实现锁的原理在于 SETNX命令。当 key不存在时将 key的值设为 value ，返回值为 1；若给定的 key已经存在，则 SETNX不做任何动作，返回值为 0 。
我们来设想一下这个场景：A、B两个线程来尝试给key myLock加锁，A线程先拿到锁（假如锁3秒后过期），B线程就在等待尝试获取锁，到这一点毛病没有。
那如果此时业务逻辑比较耗时，执行时间已经超过redis锁过期时间，这时A线程的锁自动释放（删除key），B线程检测到myLock这个key不存在，执行 SETNX命令也拿到了锁。
但是，此时A线程执行完业务逻辑之后，还是会去释放锁（删除key），这就导致B线程的锁被A线程给释放了。
为避免上边的情况，一般我们在每个线程加锁时要带上自己独有的value值来标识，只释放指定value的key，否则就会出现释放锁混乱的场景。
三、数据库事务超时emm~ 聊redis锁咋还扯到数据库事务上来了？别着急往下看，看下边这段代码：
给这个方法添加一个@Transaction注解开启事务，如代码中抛出异常进行回滚，要知道数据库事务可是有超时时间限制的，并不会无条件的一直等一个耗时的数据库操作。
比如：我们解析一个大文件，再将数据存入到数据库，如果执行时间太长，就会导致事务超时自动回滚。
一旦你的key长时间获取不到锁，获取锁等待的时间远超过数据库事务超时时间，程序就会报异常。
一般为解决这种问题，我们就需要将数据库事务改为手动提交、回滚事务。
四、锁过期了，业务还没执行完这种情况和我们上边提到的第二种比较类似，但解决思路上略有不同。
同样是redis分布式锁过期，而业务逻辑没执行完的场景，不过，这里换一种思路想问题，把redis锁的过期时间再弄长点不就解决了吗？
那还是有问题，我们可以在加锁的时候，手动调长redis锁的过期时间，可这个时间多长合适？业务逻辑的执行时间是不可控的，调的过长又会影响操作性能。
要是redis锁的过期时间能够自动续期就好了。
为了解决这个问题我们使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上。
redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可。
redisson在加锁成功后，会注册一个定时任务监听这个锁，每隔10秒就去查看这个锁，如果还持有锁，就对过期时间进行续期。默认过期时间30秒。这个机制也被叫做：“看门狗”，这名字。。。
举例子：假如加锁的时间是30秒，过10秒检查一次，一旦加锁的业务没有执行完，就会进行一次续期，把锁的过期时间再次重置成30秒。
通过分析下边redisson的源码实现可以发现，不管是加锁、解锁、续约都是客户端把一些复杂的业务逻辑，通过封装在Lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。
五、redis主从复制的坑redis高可用最常见的方案就是主从复制（master-slave），这种模式也给redis分布式锁挖了一坑。
redis cluster集群环境下，假如现在A客户端想要加锁，它会根据路由规则选择一台master节点写入key mylock，在加锁成功后，master节点会把key异步复制给对应的slave节点。
如果此时redis master节点宕机，为保证集群可用性，会进行主备切换，slave变为了redis master。B客户端在新的master节点上加锁成功，而A客户端也以为自己还是成功加了锁的。
此时就会导致同一时间内多个客户端对一个分布式锁完成了加锁，导致各种脏数据的产生。
至于解决办法嘛，目前看还没有什么根治的方法，只能尽量保证机器的稳定性，减少发生此事件的概率。
小结一下：上面就是我在使用Redis 分布式锁时遇到的一些坑，有点小感慨，经常用一个方法填上这个坑，没多久就发现另一个坑又出来了，其实根本没有什么十全十美的解决方案，哪有什么银弹，只不过是在权衡利弊后，选一个在接受范围内的折中方案而已。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持七叶笔记。
