JAVA：利用Redisson实现分布式应用的高效开发

矫情吗；* 2024-04-20 12:15 24阅读 0赞

#### 1、简述 ####

随着分布式系统的广泛应用，解决分布式锁、分布式数据结构、分布式任务调度等问题变得尤为关键。Redisson，作为一个基于Redis的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）和操作库，提供了丰富的分布式服务和工具，能够极大地简化分布式应用的开发。本文将介绍Redisson的应用，探讨如何利用Redisson提高分布式系统的效率和可靠性。

#### 2、Redis ####

Redis是一款内存高速缓存数据库；

*  数据模型为：key - value，非关系型数据库使用的存储数据的格式；
 *  可持久化：将内存数据在写入之后按照一定格式存储在磁盘文件中，宕机、断电后可以重启redis时读取磁盘中文件恢复缓存数据；
 *  分布式：当前任务被多个节点切分处理，叫做分布式处理一个任务。单个服务器内存，磁盘空间有限，无法处理海量的缓存数据，必须支持分布式的结构；

SpringBoot 2.x引入Redis缓存

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>

样例：采用Redis缓存。

Map<Long, List<Catelog2Vo>> listMap = null;
        String category= (String) redisUtils.get("Category");
        if(StringUtils.isEmpty(category)){
            listMap = getCategoryJsonFromDb();
            String s = JSON.toJSONString(listMap);
            redisUtils.set("Category", s);
        }else {
            listMap = JSON.parseObject(category, new TypeReference<Map<Long, List<Catelog2Vo>>>(){});
        }
        return listMap;

##### 2.1 缓存穿透 #####

指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中，将查询数据库，但是数据库也无此记录。我们没有将查询的null写入缓存，导致不存在的数据每次请求数据存储层，失去缓存的意义。

风险：利用不存在的数据进行攻击，数据库压力瞬时增大，最终导致崩溃

解决方法：null结果缓存，并加入短暂过期时间

对上诉样例改造：

if(listMap != null){
        String s = JSON.toJSONString(listMap);
        redisUtils.set("CatalogJson", s, 24*60*60);
    }
    else{
        redisUtils.set("CatalogJson", null, 24*60*60);
    }

总结：通过设置过期时间和缓存null来解决缓存穿透问题，但是还是会遇到高并发导致服务器雪崩问题

##### 2.2 缓存雪崩 #####

指我们设置的缓存时key采用相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转换到存储层DB，存储层瞬间压力过重导致雪崩。

解决方法：原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-10分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就能大概率避免集体失效的事件。

对上诉代码改造：

int randomTime = (int)(1+Math.random()*(10-1+1));//随机数要自己改造
    if(listMap != null){
        String s = JSON.toJSONString(listMap);
        redisUtils.set("CatalogJson", s, 24*60*60 + randomTime);
    }
    else{
        redisUtils.set("CatalogJson", null, 24*60*60 + randomTime);
    }

总结：解决了缓存穿透和缓存雪崩问题，但是还是存在某个时间点出现的缓存击穿问题

#### 2.3、缓存击穿 ####

缓存击穿：对于一些设置过期时间的key,如何这些key可能会在某些时间点被高并发访问，是一个非常热点的数据，如果这个key在大量请求同时进来钱正好失效，那么所有的key数据查询到落到存储层DB。我们称为缓存击穿。

解决方法： 加锁，大量并发只让一个去查，其他人等待，查到以后释放锁。其他人获取到锁，先查询缓存，就有数据了，不用去存储层查询。

*  本地锁

本地锁只锁当前进程，无法完全锁住高并发。

synchronized (this){
    //保证锁的原子性
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpc2hhbmdrZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

*  分布式锁

加锁保证原子性：

String uuid  = UUID.randomUUID().toString();
    boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("category_lock", uuid, 120, TimeUnit.SECONDS);

删锁保证原子性：采用lua脚本

String script ="if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
    Long lockInt = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("category_lock"), uuid);

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpc2hhbmdrZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

#### 3、Redisson ####

通过以上redis在分布式操作的限制，我们可以通过Redission 来简化分布式应用的开发难度。  
官网： [https://redisson.org/][https_redisson.org]  
github： [https://github.com/redisson/redisson\#quick-start][https_github.com_redisson_redisson_quick-start]

##### 3.1 引入依赖 #####

首先，需要在项目中引入Redisson的依赖。可以通过Maven或Gradle等构建工具进行引入。以下是一个基本的Maven依赖配置：

<dependency>
        <groupId>org.redisson</groupId>
        <artifactId>redisson</artifactId>
        <version>3.16.6</version> 
    </dependency>

##### 3.2 基本配置 #####

在使用Redisson之前，需要配置Redisson的连接信息，包括Redis服务器地址、端口号等。通常，这些配置信息可以通过Config对象进行设置。以下是一个简单的配置示例：

Config config = new Config();
    config.useSingleServer()
          .setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
    RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

##### 3.3 分布式锁 #####

分布式锁是在分布式环境中保障资源访问安全的关键。Redisson提供了简单易用的分布式锁实现。以下是一个简单的分布式锁的应用示例：

RLock lock = redisson.getLock("myLock");
    try {
        
        lock.lock();
        // 执行临界区代码
    } finally {
        
        lock.unlock();
    }

##### 3.4 分布式集合 #####

Redisson支持多种分布式集合，如分布式List、Set、Map等。通过这些集合，可以方便地在分布式环境中进行数据共享和操作。以下是一个分布式Set的示例：

RSet<String> set = redisson.getSet("mySet");
    set.add("element1");
    set.add("element2");

##### 3.5 任务调度 #####

Redisson还提供了分布式任务调度的功能，可以方便地在分布式环境中调度任务。以下是一个简单的任务调度的示例：

RScheduledExecutorService executorService = redisson.getExecutorService("myExecutorService");
    RFuture<Void> future = executorService.schedule(() -> {
        
        // 执行任务逻辑
    }, 10, TimeUnit.SECONDS);

##### 3.6 对象操作 #####

Redisson还支持分布式对象的操作，如分布式AtomicLong、CountDownLatch等。通过这些对象，可以实现更复杂的分布式场景。以下是一个分布式AtomicLong的示例：

RAtomicLong atomicLong = redisson.getAtomicLong("myAtomicLong");
    atomicLong.incrementAndGet();

#### 4、结论 ####

通过以上简单的示例，我们可以看到Redisson提供了丰富而强大的API，极大地简化了分布式应用的开发难度。在实际应用中，还可以结合Redisson的监控和统计功能，更好地了解分布式系统的运行状况。然而，使用Redisson时需注意配置合理的Redis集群，以及合理设计分布式锁的范围，确保系统的性能和可靠性。Redisson的广泛应用为分布式系统的开发提供了便利，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现，而不用过多关注分布式环境的复杂性。

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[https_redisson.org]: https://redisson.org/
[https_github.com_redisson_redisson_quick-start]: https://github.com/redisson/redisson#quick-start