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Redisson

整合Redisson

 RLock

RReadWriteLock

RSemaphore

RCountDownLatch

优化三级分类缓存

缓存一致性问题

双写模式

失效模式

脏数据解决

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Redisson

提供redis分布式锁（Distributed locks with Redis）的java客户端

整合Redisson

引入

        <dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.12.0</version></dependency>

程序化配置

@Configuration
public class RedissonConfig {@Value("${spring.redis.host}"+":"+"${spring.redis.port}")private String singleAddress;@Bean(destroyMethod = "shutdown")public RedissonClient redisson() throws IOException {Config config = new Config();/*SingleServer() 单节点模式redis:// redis 连接协议*/config.useSingleServer().setAddress("redis://"+singleAddress);return Redisson.create(config);}
}

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 RLock

可重入锁（Reentrant Lock）它允许同一个线程多次获取同一把锁而不会产生死锁。

RLock lock = redisson.getLock("myLock");// 尝试获取锁，最多等待10秒，锁有效期30秒
boolean res = lock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {try {// 业务代码} finally {lock.unlock();}
}

1. 可重入性：同一线程可多次获取同一把锁

2. 锁续期：内置看门狗机制自动续期

3. 公平锁：支持公平锁和非公平锁

4. 锁释放：确保只有锁持有者能释放锁

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RReadWriteLock

读写锁，它允许多个读操作同时进行，但写操作是排他的。

RReadWriteLock rwLock = redisson.getReadWriteLock("myReadWriteLock");
RLock readLock = rwLock.readLock();  // 获取读锁
RLock writeLock = rwLock.writeLock(); // 获取写锁
writeLock.lock();  // 先获取写锁
try {// 写操作...// 保持写锁的同时获取读锁（锁降级）readLock.lock();try {// 读操作...} finally {// 注意：这里不能释放写锁}// 可以继续持有写锁做其他操作
} finally {writeLock.unlock();  // 最后释放写锁// 此时仍持有读锁
}

1. 读写分离：

   • 多个线程可以同时持有读锁

   • 写锁是排他的，有写锁时不能有读锁或其他写锁

2. 可重入性：

   • 读锁和写锁都支持可重入

   • 同一线程可以多次获取同一把读锁或写锁

3. 锁降级：

   • 支持将写锁降级为读锁

   • 但不支持读锁升级为写锁（会死锁）

4. 公平性选择：

   • 支持公平和非公平两种模式

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RSemaphore

 信号量，它允许多个线程/进程在分布式环境中协调对共享资源的访问

// 获取信号量实例（初始许可数为5）
RSemaphore semaphore = redisson.getSemaphore("mySemaphore");
semaphore.trySetPermits(5);  // 初始化许可数量// 获取1个许可（阻塞直到可用）
semaphore.acquire();try {// 访问受限资源accessLimitedResource();
} finally {// 释放许可semaphore.release();
}

1. 资源限制：控制同时访问特定资源的线程/进程数量

2. 分布式支持：跨JVM、跨服务器的协调能力

3. 公平性选择：支持公平和非公平两种模式

4. 可重入：支持同一线程多次获取许可

5. 超时机制：支持尝试获取许可的超时设置

典型应用场景

1. 限流控制：限制系统并发请求数

2. 资源池管理：如数据库连接池控制

3. 任务调度：限制同时执行的任务数量

4. API访问限制：控制第三方API调用频率

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RCountDownLatch

闭锁，它允许一个或多个线程等待其他线程完成操作后再继续执行。

RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("myLatch");// 初始化计数器为5
latch.trySetCount(5);// 减少计数器（每个工作线程完成后调用）
latch.countDown();//获取当前计数
long remaining = latch.getCount();// 等待计数器归零（阻塞）
latch.await();// 带超时的等待
boolean reached = latch.await(10, TimeUnit.SECONDS);

1. 一次性使用：计数器归零后不能重置（与JDK的CountDownLatch一致）

2. 等待/通知机制：线程可以等待计数器归零

3. 可视化监控：可通过Redis直接查看当前计数状态

典型应用场景

1. 分布式任务同步：等待多个分布式任务完成

2. 系统初始化：等待所有服务初始化完成

3. 批量处理：等待所有子任务处理完成

4. 测试协调：分布式测试中的线程协调

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优化三级分类缓存

    @Overridepublic Map<String, List<Level2CategoryVo>> getLevel2AndLevel3Category() {//1.先从缓存中获取 catalogJsonValueOperations<String,String> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();String catalogJson = valueOperations.get("catalogJson");Map<String, List<Level2CategoryVo>> res = null;if(StringUtils.isEmpty(catalogJson)){//缓存中无对应数据，查询数据库res = getCatalogJsonFromDBWithRedissonLock();}else{res = JSON.parseObject(catalogJson,new TypeReference<Map<String, List<Level2CategoryVo>> >(){});}return res;}/*** 获取 Redisson 分布式锁，查询数据库* @return*/private Map<String, List<Level2CategoryVo>> getCatalogJsonFromDBWithRedissonLock(){Map<String, List<Level2CategoryVo>> res = null;RLock lock = redisson.getLock("CatalogJson-Lock");lock.lock();//成功获取到锁try {res = getCatalogJsonFromDB();}finally {lock.unlock();}return res;}

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缓存一致性问题

双写模式

修改数据库，并修改缓存。

失效模式

修改数据库后，删除缓存，下一次查询时缓存数据。

脏数据解决

俩种模式都会产生暂时的脏数据，解决方案：

1. 读写锁
2. 过期时间，保证最终一致性
3. 一致性要求高的数据，不存入缓存，应直接查询数据库

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