1.Redisson可重入锁加锁源码分析
2.Redis 分s分radix tree 源码解析
3.Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析
4.Springboot基于Redisson实现Redis分布式可重入锁案例到源码分析
5.分布式锁的3种实现！附代码
6.Redisson对Redis分布式锁的布式布式实现原理
Redisson可重入锁加锁源码分析
在分布式环境中，控制并发的源码原理关键往往需要分布式锁。Redisson，分s分作为Redis的布式布式高效客户端，其源码清晰易懂，源码原理开发夺宝源码这里主要探讨Redisson可重入锁的分s分加锁原理，以版本3..5为例，布式布式但重点是源码原理理解其核心逻辑，而非特定版本。分s分
加锁始于用户通过`redissonClient`获取RLock实例，布式布式并通过`lock`方法调用。源码原理这个过程最后会进入`RLock`类的分s分`lock`方法，核心步骤是布式布式`tryAcquire`方法。
`tryAcquire`方法中，源码原理首先获取线程ID，用于标识是哪个线程在请求锁。接着，尝试加锁的真正核心在`tryAcquireAsync`，它嵌套了`get`方法，这个get方法会阻塞等待异步获取锁的结果。
在`tryAcquireAsync`中，如果锁的租期未设置，会使用默认的秒。脚本执行是加锁的核心，一个lua脚本负责保证命令的原子性。脚本中，`keys`和`argv`参数处理至关重要，尤其是判断哈希结构`_come`的键值对状态。
脚本逻辑分为三个条件：如果锁不存在，会设置并设置过期时间；如果当前线程已持有锁，会增加重入次数并更新过期时间；若其他线程持有，加锁失败并返回剩余存活时间。加锁失败时，系统会查询锁的剩余时间，用于后续的rsact论坛源码重试策略。
加锁成功后，会进行自动续期，通过`Future`监听异步操作结果。如果锁已成功获取且未设置过期时间，会定时执行`scheduleExpirationRenewal`，每秒检查锁状态，延长锁的存活时间。
整个流程总结如下：首先通过lua脚本在Redis中创建和更新锁的哈希结构，对线程进行标识。若无过期时间，定时任务会确保锁的持续有效。重入锁通过`hincrby`增加键值对实现。加锁失败后，客户端会等待锁的剩余存活时间，再进行重试。
至于加锁失败的处理，客户端会根据剩余存活时间进行阻塞，等待后尝试再次获取锁。这整个流程展现了Redisson可重入锁的简洁设计，主要涉及线程标识、原子操作和定时续期等关键点。
Redis radix tree 源码解析
Redis 实现了不定长压缩前缀的 radix tree，用于集群模式下存储 slot 对应的所有 key 信息。本文解析在 Redis 中实现 radix tree 的核心内容。
核心数据结构的定义如下：
每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的 key 的长度、以及是否为叶子节点的标记。
以下是插入流程示例：
场景一：仅插入 "abcd"。此节点为叶子节点，使用压缩前缀。
场景二：在 "abcd" 之后插入 "abcdef"。从 "abcd" 的父节点遍历至压缩前缀，找到 "abcd" 空子节点，插入 "ef" 并标记为叶子节点。
场景三：在 "abcd" 之后插入 "ab"。造玩具源码ab 为 "abcd" 的前缀，插入 "ab" 为子节点，并标记为叶子节点。同时保留 "abcd" 的前缀结构。
场景四：在 "abcd" 之后插入 "abABC"。ab 为前缀，创建 "ab" 和 "ABC" 分别为子节点，保持压缩前缀结构。
删除流程则相对简单，找到指定 key 的叶子节点后，向上遍历并删除非叶子节点。若删除后父节点非压缩且大小大于1，则需处理合并问题，以优化树的高度。
合并的条件涉及：删除节点后，检查父节点是否仍为非压缩节点且包含多个子节点，以此决定是否进行合并操作。
结束语：云数据库 Redis 版提供了稳定可靠、性能卓越、可弹性伸缩的数据库服务，基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储，支持主备版和集群版高可用架构。提供全面的容灾切换、故障迁移、在线扩容、性能优化的数据库解决方案，欢迎使用。
Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析
在一些场景中，多个进程需要以互斥的方式独占共享资源，这时分布式锁成为了一个非常有用的工具。
随着互联网技术的快速发展，数据规模在不断扩大，分布式系统变得越来越普遍。一个应用往往会部署在多台机器上（多节点），在某些情况下，盛大 iocp 源码为了保证数据不重复，同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行，即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中，应用是在同一进程下的，仅需通过Java提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 及 concurrent 并发包下的线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中，不同机器不同进程，需要在多进程下保证线程的安全性，因此分布式锁应运而生。
实现分布式锁的三种主要方式包括：zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁，但基于Redis实现的性能通常会更好，具体选择取决于业务需求。
本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案，以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。
为了确保分布式锁的可用性，实现至少需要满足以下四个条件：互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的set命令加上nx、px参数实现加锁，以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程，核心实现命令和Lua脚本。这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁，但存在单点风险，即如果Redis存储锁对应key的节点挂掉，可能会导致锁丢失，导致多个客户端持有锁的情况。
Redisson提供了一种更高级的源码开发视频实现方式，实现了分布式可重入锁，包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式，还提供了一系列分布式的Java常用对象和锁实现，如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单，旨在分离对Redis的关注，让开发者更专注于业务逻辑。
通过Redisson实现分布式锁，相比于纯Redis实现，有更完善的特性，如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时，RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题，Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock，能够真正解决单点故障的问题，但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。
如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，推荐使用RedissonLock。如果无法容忍，推荐使用RedissonRedLock。此外，RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点，并确保在N个实例上获取和释放锁，以提高分布式系统中的可靠性。
在实现分布式锁时，还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建，这些节点既可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或集群模式，以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。
在使用Redisson实现分布式锁时，通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码，为实现RedLock算法提供了支持。
Springboot基于Redisson实现Redis分布式可重入锁案例到源码分析
一、前言
实现Redis分布式锁，最初常使用SET命令，配合Lua脚本确保原子性。然而手动操作较为繁琐，官网推荐使用Redisson，简化了分布式锁的实现。本文将从官网至整合Springboot，直至深入源码分析，以单节点为例，详细解析Redisson如何实现分布式锁。
二、为什么使用Redisson
通过访问Redis中文官网，我们发现官方明确指出Java版分布式锁推荐使用Redisson。官网提供了详细的文档和结构介绍，帮助开发者快速上手。
三、Springboot整合Redisson
为了实现与Springboot的集成，首先导入Redisson依赖。接下来，参照官网指导进行配置，并编写配置类。结合官网提供的加锁示例，编写简单的Controller接口，最终测试其功能。
四、lock.lock()源码分析
在RedissonLock实现类中，`lock`方法的实现揭示了锁获取的流程。深入至`tryLockInnerAsync`方法，发现其核心逻辑。进一步调用`scheduleExpirationRenewal`方法，用于定时刷新锁的过期时间，确保锁的有效性。此过程展示了锁实现的高效与自适应性。
五、lock.lock(, TimeUnit.SECONDS)源码分析
当使用带有超时时间的`lock`方法时，实际调用的逻辑与常规版本类似，关键差异在于`leaseTime`参数的不同设置。这允许开发者根据需求灵活控制锁的持有时间。
六、lock.unlock()源码分析
解锁操作通过`unlockAsync`方法实现，进一步调用`unlockInnerAsync`方法完成。这一过程确保了锁的释放过程也是异步的，增强了系统的并发处理能力。
七、总结
通过本文，我们跟随作者深入Redisson的底层源码，理解了分布式锁的实现机制。这一过程不仅提升了对Redisson的理解，也激发了面对复杂技术挑战时的勇气。希望每位开发者都能勇敢探索技术的边界，共同进步。欢迎关注公众号，获取更多技术文章首发信息。
分布式锁的3种实现！附代码
分布式锁是确保分布式系统中多个进程或线程同步访问共享资源的关键技术。了解并实现分布式锁对于解决数据不一致性和冲突问题至关重要。本文将重点介绍三种分布式锁实现方案：数据库分布式锁、Zookeeper 分布式锁以及 Redis 分布式锁，并附上相关代码。 实现分布式锁需满足一致性、原子性、隔离性和持久性要求。以下是 Java 中实现分布式锁的常见方法。数据库分布式锁
数据库通过悲观锁或乐观锁机制实现分布式锁。悲观锁
使用 SQL 的 `FOR UPDATE` 关键字在数据库层面加锁，保证同一时间仅有一个事务访问数据。示例代码如下：java
@Autowired
private YourMapper mapper;
public Data getData() {
Data data = mapper.getDataForUpdate();
// 进行数据操作
}
乐观锁
在 MyBatis 中，使用版本号字段实现乐观锁。在数据库更新时检查版本号，避免并发问题。java
public void updateData(Data data) {
mapper.updateData(data, data.getVersion());
}
Zookeeper 分布式锁
Zookeeper 提供了一个高可用的分布式协调服务，实现分布式锁的步骤如下：配置 ZooKeeper
在 `application.yml` 中添加 ZooKeeper 连接配置。yaml
spring:
zookeeper:
connect-string: localhost:
实现分布式锁
使用 `Curator` 框架编写分布式锁实现类。java
public class ZookeeperLock {
private CuratorFramework client;
public ZookeeperLock(CuratorFramework client) {
this.client = client;
}
public synchronized void lock() {
// 实现锁逻辑
}
public void unlock() {
// 实现解锁逻辑
}
}
Redis 分布式锁
通过使用 Redisson 客户端实现分布式锁，步骤如下：添加依赖
在 `pom.xml` 中添加 Redisson 依赖。xml
org.redisson
redisson
4.2.1
配置连接
在 `application.yml` 中配置 Redisson 连接。yaml
spring:
redisson:
client:
addresses: localhost:
编写锁代码
实现分布式锁逻辑。java
import redisson.RLock;
public class RedissonLock {
private RLock lock;
public RedissonLock(ReactiveRedissonClient redissonClient) {
this.lock = redissonClient.getLock("your-lock-name");
}
public synchronized void lock() {
lock.lock();
// 执行操作
}
public void unlock() {
lock.unlock();
}
}
比较 Redis 和 ZooKeeper
Redis 和 ZooKeeper 分别适用于不同场景。Redis 适合简单的分布式锁需求，执行效率高；ZooKeeper 则擅长于实现强一致性的分布式协调，适合复杂系统。 总结，选择分布式锁实现方案时应考虑具体需求、并发量、系统复杂度以及一致性要求，从而确定最合适的方案。Redisson对Redis分布式锁的实现原理
面试时，分布式系统常被提及，包括服务框架（Spring Cloud、Dubbo）等。其中，分布式锁是关键话题之一。本文旨在探讨Redis分布式锁的实现原理，以及Redisson框架在这一过程中的应用。
Redisson框架在企业生产环境中广泛使用，其易于集成和使用。开发人员可通过Redisson官网获取如何在项目中引入依赖，实现分布式锁的加锁与释放。
以下是一段简洁的使用代码，直观展示了Redisson的便捷性。
Redisson在底层通过Lua脚本实现分布式锁，确保复杂业务逻辑的原子性。使用Lua脚本能有效执行加锁操作，保证锁的唯一性和一致性。
若客户端尝试加锁，Redisson将通过Lua脚本与Redis交互，检查锁是否存在，若不存在则添加锁。客户端ID与锁的生存时间作为参数传递，确保加锁操作的正确执行。
在加锁过程中，Redisson采用锁互斥机制，确保同一时间仅一个客户端持有锁。当尝试加锁的客户端发现锁已存在且与自己ID不匹配时，将根据剩余生存时间决定是否继续尝试加锁。
为了延长锁的生存时间，Redisson实现了一个看门狗机制，后台线程定期检查并延长锁的时间，确保锁的有效性。
在可重入加锁机制中，已持有锁的客户端可以再次加锁，通过增加锁的计数器实现。当释放锁时，Redisson通过减少计数器并删除锁键，允许其他客户端尝试加锁。
尽管Redis分布式锁提供了诸多优势，但在Redis集群或主从架构中，主从异步复制可能导致的redis master实例宕机问题，是其主要缺陷之一。这可能导致多个客户端同时加锁，进而引发业务问题。
分布式锁技术探究 - Redisson & curator 源码解读
在高并发场景中，为解决资源竞争和共享问题，引入了分布式锁，衍生出可重入锁、读写锁等。随着服务架构的分布式化，这些并发问题扩展到了分布式场景，业务中需要分布式锁和分布式AQS来确保资源管理。
分布式锁的实现方式多样，如基于Redis的Redisson和Zookeeper的Curator。Redisson利用redLock算法避免主从复制导致的重复加锁，但存在单点故障问题。Curator则依赖zk的临时顺序节点实现锁，提供了一种更健壮的解决方案。
要选择分布式锁，需关注其基本特性，如高可用性、线程安全、可重入性、锁的公平性等。Redisson的锁模型通过lua脚本保证原子性和公平性，而Curator的zk实现则利用watcher机制实现公平锁。
Redisson提供更丰富的功能，如可重入锁、读写锁，以及通过lua脚本实现的高级特性。而zk的zk锁模型更为简单，公平性较好，适用于对强一致性要求较低的场景。
总结来说，选择哪种分布式锁取决于业务需求和性能要求，Redisson适合竞争激烈但对一致性要求不高的场景，而zk在强一致性方面更有优势。