谷粒商城—缓存—分布式锁（157~166）

2024-01-29 15:30:28

二.分布式锁 -前言：
1.分布式锁原理与使用：
1）分布式锁原理：
a：我们可以让多个服务，同时去一个地方 “占锁”，如果占到，就执行逻辑，否则就必须等待，直到释放锁。
b：“占锁”，可以去 redis ，可以去数据库，要去到大家都能访问到的地方，等待可以自旋的方式。

2.分布式锁演进：使用 redis 存储，占锁：

1）：问题：
a：setnx 占好了位置，代码异常 / 程序在页面过程中宕机。没有执行删除锁逻辑，这就造成了死锁。
2）：解决：
a：设置锁的自动过期，即使没有删除，会自动删除。
b：注意：redis 加锁保证原子性，解锁保证原子性。
c：如果业务为执行完毕，锁过期，就要锁自动延期。
3）：代码逻辑：

@Override
public List<CategoryVo> listWithTree() {

    //占用 分布式锁，去 redis 占坑，没有key 的时候，才能设置上。存在key，就需要等待。
    //避免 删除 别人的锁
    String s = UUID.randomUUID().toString();

    //给锁设置 过期时间 30 毫秒
    Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);

    if (lock) {
        
        //占到锁，执行 业务，
        ...
        //查询玩之后要解锁。(删除 自己的锁)
        String lock2 = (String) redisTemplate.opsForValue().get("lock");
        if (uuid.equals(lock2)) {
            Boolean lock1 = redisTemplate.delete("lock");
        }
        
        return getDataFromDb();
    } else {
        //没占到锁，休眠 100s 后重试
        // 自旋 的方式，自己调用 自己的方法。
        return listWithTree();
    }
}

二.分布式锁 - Redisson 框架
官网地址：（https://github.com/redisson/redisson/wiki/2.-%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%96%B9%E6%B3%95）

1.分布式锁原理与使用：
1）引入依赖：

    <!--以后 使用 redisson ，作为所有 分布式锁，分布式对象 等功能框架-->
    <dependency>
        <groupId>org.redisson</groupId>
        <artifactId>redisson</artifactId>
        <version>3.12.5</version>
    </dependency>

2）：redisson 配置方法：（单Redis节点模式）（文档）

@Configuration
public class MyRedissonConfig {

@Bean(destroyMethod = "shutdown")
public RedissonClient redisson() throws IOException {

    Config config = new Config();
    config.useSingleServer().setAddress("redis://114.215.173.88:6379");

    RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
    return redisson;
}

}

2）：redisson 简单使用方法：（文档）

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

@RequestMapping("/hello")
public R hello() {
    RLock lock = redissonClient.getLock("my-lock");
    //加锁 1  //阻塞式等待：拿不到锁一直等待。
    // 1).锁的 自动续期，如果业务超长，运行期间，会自动给锁续上新的 30s。不用担心业务时间长，锁自动过期被删掉。
    // 2).加锁的业务，只要运行完成，就不会给当前锁续期，即使不手动解锁，锁 默认在 30s 以后，自动删除。

// lock.lock();

    //加锁 2  // 10秒，自动落锁，自动解锁时间，一定要大于业务执行时间。

// lock.lock(20, TimeUnit.SECONDS);
//问题：10秒锁的时间到期以后，不会自动续期
// 1).如果我们传递了锁的超时时间，就发送给 redis 执行脚本，进行占锁，默认超时就是我们指定的时间。
// 2).如果我们未指定锁的超时时间，就使用 30 * 1000【看门狗默认时间】；
// 只要占锁成功，就会启动一个定时任务【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】
// 三分之一的看门狗时间，自动续期。每隔十秒就是自动再次续期，续成 30 s。

    // 最佳实战
    // 1).省掉了 这个那个续期操作，手动解锁
    lock.lock(30, TimeUnit.SECONDS);
    
    try {
        //业务代码
        System.out.println("业务代码");
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        //解锁：为了防止 业务代码异常
        lock.unlock();
    }
    return R.ok();
}

2.读写锁原理与使用：
1）读写锁作用：
a：改数据加写锁，读数据加读锁。（改的时候不能读，读的时候不能改）（写锁是一个互斥锁，独享锁）
b：写锁没释放，读必须等待
c：几种情况分析：
先写 + 后读：等待写锁释放
先写 + 后写：等待写锁释放
先读 + 后写：等待读锁释放，才能进行写锁加锁。
先读 + 后读：不需要等待读锁的释放，相当于无锁状态，所有的读锁，都会加锁成功。
d：总结：只要有写的存在，都要等待锁。
2）代码示例 – 写锁：

@RequestMapping("/write")
public R write() throws InterruptedException {

    RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("rw-clock");
    RLock rLock = readWriteLock.writeLock();

    String s = "";
    try {
        //1）改数据，加写锁
        rLock.lock();

        s = UUID.randomUUID().toString();
        Thread.sleep(30000);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("write", s);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        rLock.unlock();
    }
    return R.ok().put("data", s);
}

3）代码示例 – 读锁：

@RequestMapping("/read")
public R read() throws InterruptedException {
    RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("rw-clock");
    RLock rLock = readWriteLock.readLock();
    rLock.lock();

    String read = null;
    try {
        read = stringRedisTemplate.opsForValue().get("write");
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        rLock.unlock();
    }
    return R.ok().put("data", read);
}

3.闭锁原理与使用：
1）闭锁介绍：
a：等待其他全部完成，才来执行主程序。
b：案例：学校放假锁门，要等 5 个班，全部没人了，才能锁门。
解决：上面主程序，下面子程序，（子程序都走完，主程序才走）

@RequestMapping("/lockDoor")
public R lockDoor() throws InterruptedException {

    RCountDownLatch door = redissonClient.getCountDownLatch("door");
    //等待 闭锁都完成（等待，计数 自减 5次）
    door.trySetCount(5);
    door.await();

    return R.ok();
}

public String gogogo(Long id) {
    RCountDownLatch door = redissonClient.getCountDownLatch("door");
    //计数 减一
    door.countDown();
    return id + "班级人都走了";
}

4.信号量原理与使用：
1）信号量介绍：
a：
b：案例 1：车库停车，一共三个车位，来一个车加一个；走一个车，减掉一个。
解决：上面程序是车进来，下面程序是车走。

@RequestMapping("/parkcome")
public R parkcome() throws InterruptedException {

    RSemaphore semaphore = redissonClient.getSemaphore("park-lock");
    //获取一个信号（一个值）(占一个车位)
    //阻塞式获取，一定要获取到一个车位。
    semaphore.acquire();
    return R.ok();
}

@RequestMapping("/parkgo")
public R parkgo() throws InterruptedException {

    RSemaphore semaphore = redissonClient.getSemaphore("park-lock");
    //释放一个信号（一个值）(释放一个车位)
    semaphore.release();
    return R.ok();
}

c：案例 1：限流操作：
解决：如果没有获取到车位，直接返回 false。不阻塞。

@RequestMapping("/parkcome")
public R parkcome() throws InterruptedException {

    RSemaphore semaphore = redissonClient.getSemaphore("park-lock");
    //尝试 获取一个车位。不阻塞，没有直接返回 false
    boolean b = semaphore.tryAcquire();
    if (b) {
        //执行业务
    } else {
        return R.ok().put("data", "当前人数过多，请稍后访问");
    }
    return R.ok();
}

4.分布式缓存一致性解决：
1）缓存数据和数据库数据，保持一致：
   a：双写模式：改完数据库，更新缓存。

双写模式会产生缓存数据不一致解决方案：
   方案1：写数据库和写缓存，加锁，保持数据库和缓存数据一致性。
   方案2：看服务允不允许暂时性数据不一致问题。缓存到了过期时间后，自动删除。缓存更新。
b：失效模式：改完数据库，删除缓存。（使用多）

失效模式会产生缓存数据不一致解决方案：（和双写模式解决方案一样）
   方案1：写数据库和写缓存，加锁，保持数据库和缓存数据一致性。
   方案2：看服务允不允许暂时性数据不一致问题。缓存到了过期时间后，自动删除。缓存更新。

2）缓存数据一致性解决方案：
a：无论是双写模式还是失效模式，都会导致缓存的不一致问题，即多个实例同时更新会产生。
情况 1：如果是用户纬度数据，这种并发几率很小，不用考虑这个问题，缓存数据加上过期时间，一段时间自动更新即可。    情况 2：如果是菜单，商品介绍等基础数据，大部分是可以容忍暂时缓存不一致问题。（也可以使用 canal 订阅 binlog 的方式解决）
情况 3：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。
情况 4：加读写锁，写的时候排队，读不需要排队。
b：我们系统一致性解决方案：
   方案 1：缓存所有的数据，都有过期时间，数据过期，下一次查询主动触发更新。
   方案 2：读写数据的时候，加上分布式的分布式读写锁。经常写，经常读。
c：使用 Canal ：只要更新数据库，就自动更新缓存。

3）总结：
a：放入缓存的，就不应该是，实时性，一致性，要求超高的，所以，大部分缓存，只要加上过期时间，保证拿到当天最新数据即可。
b：遇到实时性，一致性要求高的数据，就应该直接查询数据库，即使速度会慢一点，

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