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整合 Redis 分布式锁：从数据结构到缓存问题解决方案

news 来源：原创 2025/5/20 14:45:02

引言

在现代分布式系统中，Redis 作为高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、实时计数器等多种场景。然而，在高并发和分布式环境下，如何有效地管理和控制资源访问成为一个关键问题。Redis 分布式锁正是为了解决这一问题而诞生的技术。

本文将从 Redis 的数据结构应用入手，结合 Redisson 分布式锁的实现，深入探讨如何解决常见的缓存问题（如穿透、击穿、雪崩），并提供详尽的代码示例和注释。

一、Redis 数据结构应用

Redis 提供了多种数据结构，每种数据结构都有其特定的应用场景。以下是几种常见数据结构及其典型应用场景：

1. String（字符串）

应用场景：适用于简单的键值存储，如用户会话、计数器等。
示例代码：

import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; 
import org.springframework.stereotype.Service; @Service 
public class CounterService {@Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public void incrementCounter(String key) {stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key,  1);}public Long getCounter(String key) {return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); }
}

increment(key, 1)：原子递增计数器。
get(key)：获取计数器的值。

2. List（列表）

应用场景：适用于队列或栈结构，如消息队列、任务队列等。
示例代码：

import org.springframework.data.redis.core.ListOperations; 
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; 
import org.springframework.stereotype.Service; @Service 
public class QueueService {@Autowired private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;public void addToQueue(String queueName, String message) {ListOperations<String, String> listOps = redisTemplate.opsForList(); listOps.rightPush(queueName,  message);}public String removeFromQueue(String queueName) {ListOperations<String, String> listOps = redisTemplate.opsForList(); return listOps.leftPop(queueName); }
}

rightPush(queueName, message)：将消息添加到队列尾部。
leftPop(queueName)：从队列头部取出消息。

3. Hash（哈希）

应用场景：适用于存储对象或映射表，如用户信息、商品详情等。
示例代码：

import org.springframework.data.redis.core.HashOperations; 
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; 
import org.springframework.stereotype.Service; @Service 
public class UserService {@Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public void saveUser(String userId, Map<String, Object> userMap) {HashOperations<String, String, Object> hashOps = redisTemplate.opsForHash(); hashOps.putAll(userId,  userMap);}public Map<String, Object> getUser(String userId) {HashOperations<String, String, Object> hashOps = redisTemplate.opsForHash(); return hashOps.entries(userId); }
}

putAll(userId, userMap)：将用户信息存储到哈希中。
entries(userId)：获取用户的完整信息。

4. Set（集合）

应用场景：适用于存储唯一元素的集合，如用户关注列表、标签分类等。
示例代码：

import org.springframework.data.redis.core.SetOperations; 
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; 
import org.springframework.stereotype.Service; @Service 
public class TagService {@Autowired private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;public void addTagToUser(String userId, String tag) {SetOperations<String, String> setOps = redisTemplate.opsForSet(); setOps.add(userId,  tag);}public Set<String> getAllTags(String userId) {SetOperations<String, String> setOps = redisTemplate.opsForSet(); return setOps.members(userId); }
}

add(userId, tag)：向用户的标签集合中添加一个标签。
members(userId)：获取用户的全部标签。

5. ZSet（有序集合）

应用场景：适用于需要排序的场景，如排行榜、优先级队列等。
示例代码：

import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations; 
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; 
import org.springframework.stereotype.Service; @Service 
public class RankingService {@Autowired private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;public void addScore(String rankingKey, String user, double score) {ZSetOperations<String, String> zSetOps = redisTemplate.opsForZSet(); zSetOps.add(rankingKey,  user, score);}public Set<String> getTopUsers(String rankingKey, int limit) {ZSetOperations<String, String> zSetOps = redisTemplate.opsForZSet(); return zSetOps.reverseRange(rankingKey,  0, limit);}
}

add(rankingKey, user, score)：向排行榜中添加用户及其分数。
reverseRange(rankingKey, 0, limit)：获取排行榜前几名的用户。

二、Redisson 分布式锁

1. 什么是 Redisson？

Redisson 是一个 Redis 的 Java 客户端，提供了许多高级功能，包括分布式锁、分布式集合、分布式消息队列等。它简化了 Redis 的使用，并提供了丰富的功能。

2. 分布式锁的应用场景

在分布式系统中，多个服务实例可能同时访问共享资源（如数据库、文件等），这可能导致数据不一致或竞争条件。分布式锁可以确保在同一时间只有一个服务实例能够访问共享资源。

3. 使用 Redisson 实现分布式锁

步骤 1：添加依赖

在 pom.xml 中添加 Redisson 依赖：

<dependencies><dependency><groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId><version>3.17.6</version></dependency>
</dependencies>

步骤 2：配置 Redisson

在配置类中配置 Redisson 客户端：

import org.redisson.Redisson; 
import org.redisson.config.Config; 
import org.springframework.context.annotation.Bean; 
import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration 
public class RedissonConfig {@Bean public Redisson redisson() {Config config = new Config();config.useSingleServer() .setAddress("redis://localhost:6379");return Redisson.create(config); }
}

步骤 3：实现分布式锁

import org.redisson.api.RLock; 
import org.redisson.api.Redisson; 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; 
import org.springframework.stereotype.Service; @Service 
public class DistributedLockService {@Autowired private Redisson redisson;public void executeWithLock(String lockName) {RLock lock = redisson.getLock(lockName); try {boolean isLocked = lock.tryLock(10,  1000, TimeUnit.MILLISECONDS);if (isLocked) {// 执行临界区代码 System.out.println("Lock  acquired. Executing critical section...");Thread.sleep(2000);  // 模拟耗时操作 } else {System.out.println("Failed  to acquire lock.");}} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt(); } finally {if (lock.isHeldByCurrentThread())  {lock.unlock(); }}}
}

tryLock(10, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS)：尝试获取锁，最长等待 10 秒，每次轮询间隔 1 秒。
unlock()：释放锁。

步骤 4：测试分布式锁

@RunWith(SpringRunner.class) 
@SpringBootTest 
public class DistributedLockServiceTest {@Autowired private DistributedLockService distributedLockService;@Test public void testDistributedLock() throws InterruptedException {// 同时启动多个线程尝试获取锁 Runnable task = () -> distributedLockService.executeWithLock("my_lock"); Thread thread1 = new Thread(task);Thread thread2 = new Thread(task);thread1.start(); thread2.start(); thread1.join(); thread2.join(); }
}

运行后，控制台将显示只有其中一个线程成功获取锁并执行临界区代码。

三、缓存问题解决方案

在实际应用中，缓存可能会遇到以下问题：

1. 缓存穿透

问题描述：查询一个不存在的数据，导致每次都去数据库查询。
解决方案：
- 缓存空值：将不存在的数据也缓存起来。
- 布隆过滤器：预先过滤不存在的数据。

示例代码（缓存空值）：

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable; 
import org.springframework.stereotype.Service; @Service 
public class UserService {@Cacheable(value = "users", key = "#id")public User getUserById(Long id) {User user = userRepository.findById(id).orElse(null); if (user == null) {// 缓存空值 return new User();}return user;}
}

2. 缓存击穿

问题描述：高并发下同一个热点数据过期，导致大量请求同时访问数据库。
解决方案：
- 互斥锁加延迟过期：在更新缓存时加锁，避免多个请求同时更新。
- 永不过期：通过版本号或其他方式实现逻辑过期。

示例代码（互斥锁加延迟过期）：

import org.redisson.api.RLock; 
import org.redisson.api.Redisson; 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; 
import org.springframework.stereotype.Service; @Service 
public class UserService {@Autowired private Redisson redisson;@Autowired private UserRepository userRepository;public User getUserById(Long id) {String key = "user:" + id;String value = redisTemplate.opsForValue().get(key); if (value != null) {return JSON.parseObject(value,  User.class); }RLock lock = redisson.getLock("lock:"  + id);try {boolean isLocked = lock.tryLock(10,  1000, TimeUnit.MILLISECONDS);if (isLocked) {value = redisTemplate.opsForValue().get(key); if (value != null) {return JSON.parseObject(value,  User.class); }User user = userRepository.findById(id).orElse(null); if (user != null) {redisTemplate.opsForValue().set(key,  JSON.toJSONString(user),  3600L, TimeUnit.SECONDS);} else {// 缓存空值 redisTemplate.opsForValue().set(key,  "", 3600L, TimeUnit.SECONDS);}}} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt(); } finally {if (lock.isHeldByCurrentThread())  {lock.unlock(); }}return user != null ? user : new User();}
}

3. 缓存雪崩

问题描述：大量缓存同时过期，导致数据库压力骤增。
解决方案：
- 随机过期时间：为每个缓存设置不同的过期时间。
- 永不过期：通过版本号或其他方式实现逻辑过期。

示例代码（随机过期时间）：

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; 
import org.springframework.stereotype.Service; @Service 
public class CacheService {@Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public void setValueWithRandomExpire(String key, Object value) {long randomExpireTime = 3600L + (long) (Math.random()  * 3600); // 随机过期时间（1-2小时）redisTemplate.opsForValue().set(key,  value, randomExpireTime, TimeUnit.SECONDS);}
}

整合 Redis 分布式锁：从数据结构到缓存问题解决方案

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