前言
在SpringBoot使用RedisTemplate、StringRedisTemplate操作Redis中,我们介绍了RedisTemplate以及如何SpringBoot如何通过RedisTemplate、StringRedisTemplate操作Redis。
RedisTemplate的好处就是基于SpringBoot自动装配的原理,使得整合redis时比较简单。
那既然SrpingBoot可以通过RedisTemplate操作Redis,为何又出现了Redisson呢?Rddisson 中文文档
Reddissin也是一个redis客户端,其在提供了redis基本操作的同时,还具备其他客户端一些不具备的高精功能,例如:分布式锁+看门狗、分布式限流、远程调用等等。Reddissin的缺点是api抽象,学习成本高。
一、概述
从 spring-boot 2.x 版本开始,spring-boot-data-redis 默认使用 Lettuce 客户端操作数据。
1.1 Lettuce
SpringBoot2之后,默认就采用了lettuce。
是高级Redis客户端,基于Netty框架的事件驱动的通信层,用于线程安全同步,异步和响应使用,支持集群,Sentinel,管道和编码器。
Lettuce的API是线程安全的,可以操作单个Lettuce连接来完成各种操作,连接实例(StatefulRedisConnection)可在多个线程间并发访问。
1.2 Reddisson
基于Netty框架的事件驱动的通信层,方法是异步的,API线程安全,可操作单个Redisson连接来完成各种操作。
实现了分布式和可扩展的Java数据结构,不支持字符串操作,不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。
提供很多分布式相关操作服务,如,分布式锁,分布式集合,可通过 Redis支持延迟队列。
总结:优先使用Lettuce,需要分布式锁,分布式集合等分布式的高级特性,添加Redisson结合使用。
二、Spring-Boot整合Redisson
2.1 引入依赖
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.13.6</version>
</dependency>
注意:引入此依赖后,无需再引入
spring-boot-starter-data-redis
,其redisson-spring-boot-starter
内部已经进行了引入,且排除了 Redis 的 Luttuce 以及 Jedis 客户端。因此,在 application.yaml 中 Luttuce 和 Jedis 的配置是不会生效的。
在项目使用 Redisson 时,我们一般会使用 RedissonClient 进行数据操作,但有朋友或许觉得 RedissonClient 操作不方便,或者更喜欢使用 RedisTemplate 进行操作,其实这两者是可以共存的,我们只需要再定义RedisTemplate的配置类即可。参考SpringBoot使用RedisTemplate、StringRedisTemplate操作Redis。
发现项目引入 Redisson 后,RedisTemplate底层所用的连接工厂也是 Redisson。
2.2 配置文件
在application.yaml中添加redis的配置信息。
spring:data:redis:mode: master# 地址host: 30.46.34.190# 端口,默认为6379port: 6379# 密码,没有不填password: ''# 几号库database: 1sentinel:master: masternodes: 30.46.34.190cluster:nodes: 30.46.34.190lettuce:pool:# 连接池的最大数据库连接数max-active: 200# 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)max-wait: -1ms# 连接池中的最大空闲连接max-idle: 50# 连接池中的最小空闲连接min-idle: 8
2.3 配置类
@Configuration
@EnableConfigurationProperties({RedisProperties.class})
public class RedissonConfig {private static final String REDIS_PROTOCOL_PREFIX = "redis://";@Value("${spring.data.redis.mode}")private String redisMode;private final RedisProperties redisProperties;public RedissonConfig(RedisProperties redisProperties) {this.redisProperties = redisProperties;}/*** 逻辑参考 RedissonAutoConfiguration#redisson()*/@Bean(destroyMethod = "shutdown")public RedissonClient redisson(@Autowired(required = false) List<RedissonAutoConfigurationCustomizer> redissonAutoConfigurationCustomizers) throws IOException {Config config = new Config();config.setCheckLockSyncedSlaves(false);int max = redisProperties.getLettuce().getPool().getMaxActive();int min = redisProperties.getLettuce().getPool().getMinIdle();switch (redisMode) {case "master": {SingleServerConfig singleConfig = config.useSingleServer().setAddress(REDIS_PROTOCOL_PREFIX + redisProperties.getHost() + ":" + redisProperties.getPort()).setDatabase(redisProperties.getDatabase()).setPassword(redisProperties.getPassword());if (redisProperties.getConnectTimeout() != null) {singleConfig.setConnectTimeout((int) redisProperties.getConnectTimeout().toMillis());}singleConfig.setConnectionPoolSize(max);singleConfig.setConnectionMinimumIdleSize(min);}break;case "sentinel": {String[] nodes = convert(redisProperties.getSentinel().getNodes());SentinelServersConfig sentinelConfig = config.useSentinelServers().setMasterName(redisProperties.getSentinel().getMaster()).addSentinelAddress(nodes).setDatabase(redisProperties.getDatabase()).setPassword(redisProperties.getPassword());if (redisProperties.getConnectTimeout() != null) {sentinelConfig.setConnectTimeout((int) redisProperties.getConnectTimeout().toMillis());}sentinelConfig.setMasterConnectionPoolSize(max);sentinelConfig.setMasterConnectionMinimumIdleSize(min);sentinelConfig.setSlaveConnectionPoolSize(max);sentinelConfig.setSlaveConnectionMinimumIdleSize(min);}break;case "cluster": {String[] nodes = convert(redisProperties.getCluster().getNodes());ClusterServersConfig clusterConfig = config.useClusterServers().addNodeAddress(nodes).setPassword(redisProperties.getPassword());if (redisProperties.getConnectTimeout() != null) {clusterConfig.setConnectTimeout((int) redisProperties.getConnectTimeout().toMillis());}clusterConfig.setMasterConnectionMinimumIdleSize(min);clusterConfig.setMasterConnectionPoolSize(max);clusterConfig.setSlaveConnectionMinimumIdleSize(min);clusterConfig.setSlaveConnectionPoolSize(max);}break;default:throw new IllegalArgumentException("无效的redis mode配置");}if (redissonAutoConfigurationCustomizers != null) {for (RedissonAutoConfigurationCustomizer customizer : redissonAutoConfigurationCustomizers) {customizer.customize(config);}}return Redisson.create(config);}private String[] convert(List<String> nodesObject) {List<String> nodes = new ArrayList<String>(nodesObject.size());for (String node : nodesObject) {if (!node.startsWith(REDIS_PROTOCOL_PREFIX)) {nodes.add(REDIS_PROTOCOL_PREFIX + node);} else {nodes.add(node);}}return nodes.toArray(new String[0]);}
}
2.4 使用方式
@Component
public class RedissonService {@Resourceprotected RedissonClient redissonClient;public void redissonExists(String key){RBucket<String> rBucketValue = redissonClient.getBucket(key, StringCodec.INSTANCE);if (rBucketValue.isExists()){String value = rBucketValue.get();// doSomething} else {// doElseSomething}}}
2.5 实用场景
2.5.1 分布式锁
有点经验的同学一提到使用分布式锁便联想到了redis,那redis如何实现分布式锁呢?
分布式锁本质上要实现的目标就是在Redis中占一个坑(简单的说,就是萝卜占坑的道理),当别的进程也要来占坑时,发现那个坑里已经有一个颗大萝卜时,就只好放弃或者稍后重试。
分布式锁常用手段
1.使用setNx命令
这个命令的详细描述是(set if not exists),如果指定key不存在则设置(成功占坑),在业务执行完成后,调用del命令删该key(释放坑)。比如:
# set 锁名 值
setnx distribution-lock locked// dosomingdel distribution-lock
但这个命令存在一个问题,如果执行逻辑中出现问题,可能导致del指令无法执行,那么该锁就会成为死锁了。
可能有小伙伴贴心的想到了,我们可以给这个key再设置一个过期时间呀。比如:
setnx distribution-lock lockedexpire distribution-lock 10// dosomingdel distribution-batch
即使这样操作后,该逻辑仍有问题,由于 setnx 与 expire 是两条命令,如果在 setnx 与 expire 之间,redis 服务器挂了,就会导致 expire 不会执行,从而过期时间设置失败,该锁仍会成为死锁。
根源是 setnx 与 expire 两条命令并不是原子命令
且redis的事物也无法解决 setnx 与 expire 的问题,因为 expire 是依赖于 setnx 的执行结果的,如果 setnx 没有成功,expire则不应该执行。事物又无法进行if else判断,故 setnx+expire 方式实现分布式锁,并不是优解。
2.使用setNx Ex 命令
上方已经说了 setNx+expire 的问题,Redis官方为了解决这个问题,在2.8版本时引入了 set指令的扩展参数,使得 setnx 与 expire命令可以一起执行。比如:
# set 锁名 值 ex 过期时间(单位:秒) nx
set distribution-lock locked ex 5 nx// doSomthingdel distribution-lock
从逻辑上来讲,setNx Ex 已是优解了,不会使该分布式锁成为死锁。
但在我们开发中,或许仍会出现问题,为什么呢?
由于我们一开始为此锁设置了一个过期时间,那假如我们的业务逻辑执行耗时超过了设置的过期时间呢?就会出现一个线程未执行完毕,第二个线程可能持有了这个分布式锁的情况。
所以呢,如果使用 setNx Ex 组合,必须要确保自己的锁的超时时间大于占锁后的业务执行时间
3.使用lua脚本+watch dog自动延期机制
这个方案在网上一找一大堆,在此就不做详细赘述。
Redisson实现分布式锁
上方介绍的 setNx 与 setNx Ex 命令,都是Redis 服务器为我们提供的原生命令,也或多或少的存在着一部分问题,为解决setNx Ex命令存在着业务逻辑大于锁超时时间的问题,Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗,它的作用是在Redisson实例被关闭前,不断的延长锁的有效期。默认情况下,看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟(就是续期30s),也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定,锁的初始过期时间默认也是30s。
// 加锁以后10秒钟自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);// 尝试加锁,最多等待100秒,上锁以后10秒自动解锁
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {try {...} finally {lock.unlock();}
}
@Resource
RedissonClient redissonClient;@GetMapping("/testDistributionLock")
public BaseResponse<String> testRedission(){RLock lock = redissonClient.getLock("redis:distributionLock");try {boolean locked = lock.tryLock(10, 3, TimeUnit.SECONDS);if(locked){log.info("获取锁成功");Thread.sleep(100);return ResultUtils.success("ok" );}else{log.error("获取锁失败");return ResultUtils.error(ErrorCode.SYSTEM_ERROR);}} catch (InterruptedException e) {throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR,"出异常了");} finally {lock.unlock();}
}
2.5.2 限流
我们是有面临高并发下需要对接口或者业务逻辑限流的问题,我们可以采用Guaua依赖下的RateLimiter 实现,实际上,Redisssion也有类似的限流功能。
RateLimiter 被称为令牌桶限流,此类限流是首先定义好一个令牌桶,指明在一定时间内生成多少个令牌,每次访问时从令牌桶获取指定数量令牌,如果获取成功,则设为有效访问。