Redis高并发分布式锁详解( 五 ) _生活百科

7）Redisson类#tryLock方法
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {long newLeaseTime = -1;if (leaseTime != -1) {newLeaseTime = unit.toMillis(waitTime)*2;}long time = System.currentTimeMillis();long remainTime = -1;if (waitTime != -1) {remainTime = unit.toMillis(waitTime);}long lockWaitTime = calcLockWaitTime(remainTime);int failedLocksLimit = failedLocksLimit();List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList<RLock>(locks.size());for (ListIterator<RLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {RLock lock = iterator.next();boolean lockAcquired;try {if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {lockAcquired = lock.tryLock();} else {long awaitTime = Math.min(lockWaitTime, remainTime);lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);}} catch (Exception e) {lockAcquired = false;}if (lockAcquired) {acquiredLocks.add(lock);} else {if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {break;}if (failedLocksLimit == 0) {unlockInner(acquiredLocks);if (waitTime == -1 && leaseTime == -1) {return false;}failedLocksLimit = failedLocksLimit();acquiredLocks.clear();// reset iteratorwhile (iterator.hasPrevious()) {iterator.previous();}} else {failedLocksLimit--;}}if (remainTime != -1) {remainTime -= (System.currentTimeMillis() - time);time = System.currentTimeMillis();if (remainTime <= 0) {unlockInner(acquiredLocks);return false;}}}if (leaseTime != -1) {List<RFuture<Boolean>> futures = new ArrayList<RFuture<Boolean>>(acquiredLocks.size());for (RLock rLock : acquiredLocks) {RFuture<Boolean> future = rLock.expireAsync(unit.toMillis(leaseTime), TimeUnit.MILLISECONDS);futures.add(future);}for (RFuture<Boolean> rFuture : futures) {rFuture.syncUninterruptibly();}}return true;}Redis与Zookeeper分布式锁的区别1.从单机角度上来说，两者差别不大，都是项目引入的外部组件，redis相对于zookeeper来说，项目中使用的更多，常用性角度redis更加。
2.但是一般我们都会做集群（容错率更高）：
【1】从分布式的CAP角度分析：
redis满足AP ，在Master节点上写成功了会优先返回给客户端，之后在同步给从节点
zookeeper满足CP，在Master节点上写成功了会优先同步给从节点【ZAB协议（半数以上写成功）】，之后在返回给客户端
【2】主从架构锁失效问题：
redis会出现，因为从节点变成主节点时，会出现丢失数据的问题。
zookeeper不会出现，因为从节点变成主节点时，不会会出现丢失数据的问题。
【3】集群下性能角度：
redis性能会高于zookeeper ，同步是个耗时的操作（而且这个过程中还是相当于阻塞线程），并发越高的情况，我们想要的是耗时越少的越好。
3.选redis还是zk实现分布式锁：
首先zk的性能肯定不如redis，但是从分布式锁的角度语义上来说，zk可能更适合一些，所以如果对性能要求比较高的话就选redis，对数据的强一致性有特别严格要求的话就选zk ，现在的主流的分布式锁方案还是redis，也有一些办法去减少redis主从架构锁失效问题。
如何提升分布式锁性能问题分析1.分布式锁为我们解决了并发问题，但是其底层思路是将并行执行的请求给串行化了，因为redis是单线程执行任务的，肯定就不会有并发问题了。
2.但是这种设计本身是与我们高并发的需求是冲突的。但是某些场景下我们又不得不用，所以我们应该基于场景做一些优化。
3.正如阿里巴巴Java开发手册里面写到：
6. 【强制】高并发时，同步调用应该去考量锁的性能损耗。能用无锁数据结构，就不要用锁；能锁区块，就不要锁整个方法体；能用对象锁，就不要用类锁。说明：尽可能使加锁的代码块工作量尽可能的小，避免在锁代码块中调用 RPC 方法。7. 【强制】对多个资源、数据库表、对象同时加锁时，需要保持一致的加锁顺序，否则可能会造成死锁。说明：线程一需要对表 A、B、C 依次全部加锁后才可以进行更新操作，那么线程二的加锁顺序也必须是 A、B、C，否则可能出现死锁。8. 【强制】并发修改同一记录时，避免更新丢失，需要加锁。要么在应用层加锁，要么在缓存加锁，要么在数据库层使用乐观锁，使用 version 作为更新依据。说明：如果每次访问冲突概率小于 20%，推荐使用乐观锁，否则使用悲观锁。乐观锁的重试次数不得小于 3 次。4.所以我们优先从锁的粒度开始，锁是否合适，加锁的范围是否够小。锁的粒度范围越小越好，加锁的代码越少性能就越高，因为加锁的代码会串行执行，没有必要加锁的代码肯定是让他们并行执行这样效率更高。

Redis高并发分布式锁详解( 五 )

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