闭锁（CountDownLatch）是一种用于同步多个线程的机制，它可以让一个或多个线程等待其他线程完成某个任务后再继续执行。
在Java中，RCountDownLatch 是 Redisson 提供的分布式闭锁实现，它基于 Redis 的分布式系统，可以在分布式环境中实现多个线程的同步。
闭锁的核心概念是一个计数器，该计数器可以被初始化为一个正整数，并通过 trySetCount() 方法来设置初始计数值。每个线程在完成任务后，可以通过 countDown() 方法将计数器减一。当计数器的值达到零时，所有等待的线程将被释放，继续执行后续操作。
RCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch(LATCH_KEY);
latch.trySetCount(1);
latch.await();// 在其他线程或JVM里
RCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch(LATCH_KEY);
latch.countDown();
1、实现多个线程的同步
下面是一个示例代码，演示了如何使用 RCountDownLatch 实现多个线程的同步：
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RCountDownLatch;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;public class CountDownLatchExample {private static final int THREAD_COUNT = 5;public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 初始化 Redisson 客户端RedissonClient redissonClient = getRedissonClient();// 创建闭锁对象，设置初始计数值RCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch("my-latch");latch.trySetCount(THREAD_COUNT);// 创建多个线程并启动for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {new Thread(() -> {// 模拟线程执行任务// ...// 任务完成后，计数器减一latch.countDown();}).start();}// 等待所有线程任务完成latch.await();// 所有线程任务完成后，执行后续操作System.out.println("All threads have completed!");// 关闭 Redisson 客户端redissonClient.shutdown();}private static RedissonClient getRedissonClient() {Config config = new Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");return Redisson.create(config);}
}
解析：
- 首先，我们通过调用
getRedissonClient()方法初始化了 Redisson 客户端。 - 接下来，我们通过
redissonClient.getCountDownLatch(LATCH_KEY)创建了一个 RCountDownLatch 对象，并将其与指定的键LATCH_KEY关联起来。 - 使用
latch.trySetCount(1)方法设置了初始计数值为1。 - 然后，我们调用
latch.await()方法来等待其他线程完成任务。如果计数器的值不为0，当前线程将被阻塞。 - 当其他线程完成任务后，调用
latch.countDown()方法将计数器减一。 - 最后，我们关闭了 Redisson 客户端。
总结：
本文介绍了如何使用 Redisson 实现分布式的 CountDownLatch。通过初始化 Redisson 客户端、创建 RCountDownLatch 对象、设置初始计数值、等待其他线程完成任务和计数减一等步骤，我们可以在分布式环境下进行线程同步操作。
2、经典场景
【需求】：我有一个外网接口，但是它无法直接访问内网的数据。现在有一个第三方需要通过外网接口获取内网的数据。我希望在第三方请求外网接口时，外网接口能够等待内网获取数据并返回给第三方，如果等待超过30秒则直接返回超时。
为了满足这个需求，我们可以使用 RCountDownLatch 来设计实现。具体的设计方案如下：
- 第三方向外网接口发送请求。
- 外网接口接收到请求后，将请求信息发送到 Kafka。
- 内网的服务启动一个消费者，从 Kafka 中获取请求信息。
- 内网服务根据请求内容获取数据，并将数据存放在 Redis 中。
- 内网服务使用
RCountDownLatch创建一个闭锁对象，并设置初始计数值为 1。 - 内网服务在获取并存放数据到 Redis 后，调用
countDown()方法将闭锁计数器减一。 - 外网接口使用
await()方法等待闭锁计数器达到零，即等待内网服务完成数据的获取和存放到 Redis。 - 当闭锁计数器达到零时，外网接口从 Redis 中获取数据，并将数据作为响应返回给第三方。
- 如果等待超过30秒，外网接口直接返回超时信息给第三方。
通过这个设计方案，外网接口可以等待内网服务完成数据获取并返回给第三方。 RCountDownLatch 在这里起到了同步的作用，确保外网接口在获取到数据之前能够等待。
这个设计方案中，RCountDownLatch 用于外网服务等待内网服务完成数据获取和存放到 Redis 的过程。以下是一个简单的示例代码：
import org.redisson.api.RCountDownLatch;
import org.redisson.api.RedissonClient;@Service
@RequiredArgsConstructor
public class OuterServiceImpl implements OuterService {/*** RedissonClient */private final RedissonClient redissonClient;/*** KafkaConsumer */private final KafkaConsumer kafkaConsumer;public Response processRequest(Request request) {// 发送请求到 KafkakafkaProducer.send(request);// 创建闭锁对象并设置初始计数值为 1【】每个请求或会话都需要有自己唯一的 LATCH_KEYRCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch(LATCH_KEY);latch.trySetCount(1);try {// 等待内网服务完成数据获取和存放到 Redisif (!latch.await(30, TimeUnit.SECONDS)) {// 超时处理return new Response("Timeout");}// 从 Redis 中获取数据Object data = redissonClient.getBucket(request.getId()).get();// 返回数据给第三方return new Response("Success", data);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();// 异常处理return new Response("Error");}}// Kafka 消费者监听处理请求private void handleRequest(Message message) {// 处理请求并将数据存放到 Redis// 计数器减一RCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch(LATCH_KEY);latch.countDown();}
}
在上述示例代码中，OuterService 类是一个外网服务，它使用 RCountDownLatch 实现了等待内网服务完成数据获取和存放到 Redis 的功能。在 processRequest() 方法中，它发送请求到 Kafka，并创建了一个闭锁对象。然后等待闭锁计数器达到零，即等待内网服务完成数据获取和存放到 Redis。如果等待时间超过 30 秒，将返回超时信息给第三方。
在 handleRequest() 方法中，外网服务的 Kafka 消费者监听处理请求，并在处理完成后调用 countDown() 方法，将闭锁计数器减一。
需要注意的是，示例代码中的 Kafka 消费者和生产者等细节并未展示，你需要根据实际情况进行实现。
总结：通过使用 RCountDownLatch，我们可以实现外网接口等待内网获取数据的场景。外网服务在调用内网服务之后等待闭锁计数器达到零，然后从 Redis 中获取数据返回给第三方。如果等待时间超过指定时间，则直接返回超时信息。
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