Redis 分布式锁 @Klock 注解详解及使用教程

文章目录

  • 一、作用
  • 二、参数
  • 三、锁的流程
  • 四、SpringBoot 集成
      • 1. pom 依赖
      • 2. yaml 配置
      • 3. 使用方式
  • 五、变量级锁和方法级锁
  • 六、常见应用场景
      • 1. 页面重复提交
      • 2. 定时任务
      • 3. 核心业务
  • 七、锁的粒度与锁的时间

一、作用

注解 @klock 是基于 Redis 的分布式锁，作用在分布式事务中避免并发冲突。只作用于方法上。

二、参数

  1. name：锁的名称。锁唯一标识。

  2. keys：加锁 id。加锁对象的唯一标识。

  3. lockType：锁类型。默认可重入锁。

     LockType.Reentrant 可重入锁。默认。LockType.Fair 公平锁。LockType.Reentrant 读锁。LockType.Reentrant 写锁。

  4. waitTime：获取锁最长等待时间。单位秒。

  5. leaseTime：获取到锁后，自动释放锁的时间。

  6. lockTimeoutStrategy：获取锁超时的处理策略。默认 NO_OPERATION 继续执行业务逻辑，不做任何处理。

     NO_OPERATION：不做处理，不加锁继续执行业务逻辑。（默认）FAIL_FAST：快速失败，直接抛出获取锁超时异常。KEEP_ACQUIRE：阻塞等待，一直阻塞，直到获得锁，在太多的尝试后，仍会报错。一般下一次获取锁的间隔时间初始为0.1秒、总共尝试次数为10次，下一次获取锁的时间间隔会成倍增长。很可能引起死锁。

  7. customLockTimeoutStrategy：自定义加锁超时的处理策略。String 类型，当前类中的方法名。会覆盖 lockTimeoutStrategy 的处理策略。

     自定义处理方法，方法参数必须与加锁的方法参数一致。

  8. releaseTimeoutStrategy：占有锁超时的处理策略。默认 NO_OPERATION 继续执行业务逻辑，不做任何处理。

     NO_OPERATION：不做处理，不加锁继续执行业务逻辑。（默认）FAIL_FAST：快速失败，直接抛出获取锁超时异常。

  9. customReleaseTimeoutStrategy：自定义释放锁时已超时的处理策略。String 类型，当前类中的方法名。会覆盖 releaseTimeoutStrategy 的处理策略。

     自定义处理方法，方法参数必须与加锁的方法参数一致。

三、锁的流程

在这里插入图片描述

四、SpringBoot 集成

1. pom 依赖

<!--klock-->
<dependency><groupId>cn.keking</groupId><artifactId>spring-boot-klock-starter</artifactId><version>1.4-RELEASE</version>
</dependency>

2. yaml 配置

  1. 单节点配置
spring:klock:#单节点地址address: 192.168.0.193:6379#密码，没有密码就不要配置password#password:#获取锁最长阻塞时间（默认：60，单位：秒）wait-time: 20#已获取锁后自动释放时间（默认：60，单位：秒）lease-time: 20
  1. 集群配置
spring:klock:#密码#password:#获取锁最长阻塞时间（默认：60，单位：秒）wait-time: 20#已获取锁后自动释放时间（默认：60，单位：秒）lease-time: 20#集群配置cluster-server:node-addresses: 192.168.0.111:6379,192.168.0.112:6379,192.168.0.113:6379,192.168.0.101:6379,192.168.0.102:6379,192.168.0.103:6379,192.168.0.114:6379,192.168.0.104:6379

3. 使用方式

/*** 根据id查询** @param id 文章id* @return 文章*/
@Override
@Klock(name = "article-hist-lock", // 锁名称keys = "#id", // 加锁idlockType = LockType.Fair, // 锁类型；公平锁waitTime = 10, // 获取锁最长等待时间：10sleaseTime = 300, // 获得锁后，自动释放锁的时间：300slockTimeoutStrategy = LockTimeoutStrategy.FAIL_FAST, // 获取锁超时的处理策略：直接返回失败releaseTimeoutStrategy = ReleaseTimeoutStrategy.FAIL_FAST) // 占有锁超时的处理策略：直接返回失败
public CmsArticleVo selectCmsArticleVoByIdForApi(Long id) {// 设置查询文章的内容类型String contentType = CmsConstants.CONTENT_TYPE_ARTICLE;CmsArticleVo cmsArticleVo = cmsArticleMapper.selectCmsArticleVoById(id, contentType);if (cmsArticleVo != null) {// 文章点击量+1CmsArticle cmsArticle = new CmsArticle();cmsArticle.setId(cmsArticleVo.getId());cmsArticle.setHist(cmsArticleVo.getHist() + 1);cmsArticleMapper.updateById(cmsArticle);}return cmsArticleVo;
}

五、变量级锁和方法级锁

VariableAndMethodLockService

package com.alian.redisklock.service;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.boot.autoconfigure.klock.annotation.Klock;
import org.springframework.boot.autoconfigure.klock.model.LockTimeoutStrategy;
import org.springframework.stereotype.Service;@Slf4j
@Service
public class VariableAndMethodLockService {/*** 变量级加锁* @param userId*/@Klock(keys = "#userId", lockTimeoutStrategy = LockTimeoutStrategy.FAIL_FAST)public void variableLock(String userId) {log.info("变量级加锁收到的消息:{}", userId);try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}log.info("变量级加锁业务处理完:{}", userId);}/*** 方法级加锁* @param userId*/@Klockpublic void methodLock(String userId) {log.info("方法级加锁收到的消息:{}", userId);try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}log.info("方法级加锁业务处理完:{}", userId);}
}

使用5个线程来进行并发验证：

TestLockTypeService

package com.alian.redisklock.service;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;@Slf4j
@Service
public class TestLockTypeService {private final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);@Autowiredprivate VariableAndMethodLockService vmService;@PostConstructpublic void testVariableAndMethodLock() {for (int i = 0; i < 5; i++) {int finalI = i;new Thread(() -> {try {countDownLatch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}//变量级加锁vmService.variableLock("10001_" + finalI);//方法级加锁
//                vmService.methodLock("10002_"+ finalI);}, "Thread" + i).start();}countDownLatch.countDown();}}

变量级加锁结果

2023-09-23 17:42:15 432 [Thread0] INFO :变量级加锁收到的消息:10001_0
2023-09-23 17:42:15 432 [Thread1] INFO :变量级加锁收到的消息:10001_1
2023-09-23 17:42:15 432 [Thread4] INFO :变量级加锁收到的消息:10001_4
2023-09-23 17:42:15 432 [Thread2] INFO :变量级加锁收到的消息:10001_2
2023-09-23 17:42:15 432 [Thread3] INFO :变量级加锁收到的消息:10001_3
2023-09-23 17:42:16 439 [Thread3] INFO :变量级加锁业务处理完:10001_3
2023-09-23 17:42:16 439 [Thread2] INFO :变量级加锁业务处理完:10001_2
2023-09-23 17:42:16 439 [Thread0] INFO :变量级加锁业务处理完:10001_0
2023-09-23 17:42:16 439 [Thread4] INFO :变量级加锁业务处理完:10001_4
2023-09-23 17:42:16 439 [Thread1] INFO :变量级加锁业务处理完:10001_1

方法级加锁结果

2023-09-23 17:43:15 779 [Thread3] INFO :方法级加锁收到的消息:10002_3
2023-09-23 17:43:16 787 [Thread3] INFO :方法级加锁业务处理完:10002_3
2023-09-23 17:43:16 797 [Thread2] INFO :方法级加锁收到的消息:10002_2
2023-09-23 17:43:17 800 [Thread2] INFO :方法级加锁业务处理完:10002_2
2023-09-23 17:43:17 819 [Thread0] INFO :方法级加锁收到的消息:10002_0
2023-09-23 17:43:18 833 [Thread0] INFO :方法级加锁业务处理完:10002_0
2023-09-23 17:43:18 844 [Thread1] INFO :方法级加锁收到的消息:10002_1
2023-09-23 17:43:19 847 [Thread1] INFO :方法级加锁业务处理完:10002_1
2023-09-23 17:43:19 863 [Thread4] INFO :方法级加锁收到的消息:10002_4
2023-09-23 17:43:20 864 [Thread4] INFO :方法级加锁业务处理完:10002_4

结论：

  • 变量级锁，针对的是一个变量，变量不同，获取的锁就不存在先后顺序，都可以获取到自己的锁。
  • 方法级锁，针对的是方法，哪怕请求值不一样，也只能一个线程获取到锁，直到释放后，下一个线程才能获取。
  • 变量级锁的效率更适合高并发场景，而方法级锁可能引起阻塞。

六、常见应用场景

1. 页面重复提交

最常见的就比如手机端录入信息到后台，比如注册之类的等等，用户端可能因为各种原因可能会点击多次，导致后台可能会出现多笔记录的情况，这个时候很简单，用到我们的锁，假设，我们是注册用户，手机号是唯一的。

@Klock(keys = "#phone", lockTimeoutStrategy = LockTimeoutStrategy.FAIL_FAST)
@RequestMapping("register")
public void register(String phone,String nickName) {log.info("注册账户收到的信息:{},{}", phone,nickName);try {//模拟业务过程Thread.sleep(2000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}log.info("注册账户业务处理完");
}

这个时候，如果是点击了两次，第一次业务进入获取到锁进行处理，第二过来了也是一个等待，要么第一次处理完成，第二次业务判断已注册，要么第二次直接超时了。

2. 定时任务

工作中定时任务使用还是蛮多的，但是也会有很多问题，当遇到分布式服务时，一个服务部署多台，定时任务就可能会同时运行，这种情况怎么处理呢？有些人可能会给两个服务的配置改成不一样，比如定时任务的时间修改，一个正常执行，一个在不可能的时间执行，还有人直接给服务设置一个标志位，只有某个标志位的能执行。好吧，在分布式环境，并且服务不是很多的情况下，也许还能勉强维护，那么如果是容器下呢？所以分布式锁的方案就更加重要了。

@Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?")
public void dataCollector(){//开始做任务String dataTime = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd"));createDataFile(dataTime);//结束任务
}@Klock(keys = "#dataTime", lockTimeoutStrategy = LockTimeoutStrategy.FAIL_FAST)
public void createDataFile(String dataTime) {log.info("开始生成对账文件:{}", dataTime);try {Thread.sleep(2000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}log.info("对账文件生成完成:");
}

这是一个示例，实际中，createDataFile方法是另外一个service中的方法，这样不管是单机，分布式多机，还是在容器中都只有一个定时任务在执行，而不会导致重复数据问题。

3. 核心业务

其实这个场景是用的最多的，比如商品库存的扣减，因为我们不能超卖啊。实际工作中，需要根据自己的业务定义特定意义的key就可以了。

@Klock(keys = "#goodId", lockTimeoutStrategy = LockTimeoutStrategy.FAIL_FAST)
public void deductCommodityInventory(String goodId,int num) {log.info("商品【{}】扣减库存:{}", goodId,num);//扣减库存操作//dosomething()log.info("商品扣减库存完成");
}

七、锁的粒度与锁的时间

锁的粒度一定要把握好，不能过小或者过大。能使用粒度小的锁，就尽量使用。比如尽量使用粒度更小的变量级锁，而不是方法级锁。尽量使用对象的唯一性字段作为锁的 key，而不是对象。

锁的时间控制一定要合理，不能太长也不能太短，根据相应的需求来合理设置以达到较好的性能。包括等待时间、释放时间、超时策略的时间响应问题。

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