JAVA：利用Redisson实现分布式应用的高效开发_java redisson

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>
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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;
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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 或者 采用布隆过滤器

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);
}
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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);
}
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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
}
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• 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);
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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);
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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/
github： 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> <!-- 请使用最新版本 -->
</dependency>
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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);
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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();
}
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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");
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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);
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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();
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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。