SpringBoot之集成Redis

一、Redis集成简介

Redis是我们Java开发中，使用频次非常高的一个nosql数据库，数据以key-value键值对的形式存储在内存中。redis的常用使用场景，可以做缓存，分布式锁，自增序列等，使用redis的方式和我们使用数据库的方式差不多，首先我们要在自己的本机电脑或者服务器上安装一个redis的服务器，通过我们的java客户端在程序中进行集成，然后通过客户端完成对redis的增删改查操作。

redis的Java客户端类型还是很多的，常见的有jedis, redission,lettuce等，
所以我们在集成的时候，我们可以选择直接集成这些原生客户端。

但是在springBoot中更常见的方式是集成spring-data-redis，这是spring提供的一个专门用来操作redis的项目，封装了对redis的常用操作，里边主要封装了jedis和lettuce两个客户端。相当于是在他们的基础上加了一层门面。

二、集成步骤

2.1 添加依赖

添加redis所需依赖：（spring-boot-starter-data-redis 默认使用的就是lettuce这个客户端）

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

完整pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.lsqingfeng.springboot</groupId><artifactId>springboot-learning</artifactId><version>1.0.0</version><properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target></properties><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId><version>2.6.2</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.projectlombok/lombok --><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.22</version><scope>provided</scope></dependency><!-- mybatis-plus 所需依赖  --><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.5.1</version></dependency><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId><version>3.5.1</version></dependency><dependency><groupId>org.freemarker</groupId><artifactId>freemarker</artifactId><version>2.3.31</version></dependency><!-- 开发热启动 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><optional>true</optional></dependency><!-- MySQL连接 --><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><scope>runtime</scope></dependency><!-- 集成redis依赖  --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency></dependencies>
</project>

注意点：如果我们想要使用jedis客户端怎么办呢？就需要排除lettuce这个依赖，再引入jedis的相关依赖就可以了。

<dependency>  <groupId>org.springframework.boot</groupId>  <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>  <exclusions>  <exclusion>  <groupId>io.lettuce</groupId>  <artifactId>lettuce-core</artifactId>  </exclusion>  </exclusions>  
</dependency><dependency>  <groupId>redis.clients</groupId>  <artifactId>jedis</artifactId>  <version>你的Jedis版本号</version>  
</dependency>

两者的区别

Lettuce更适合需要异步处理、线程安全以及支持哨兵和集群模式的场景（线程安全）；
而Jedis则更适合简单的同步操作，以及在不需要哨兵和集群模式的场景中使用（线程不安全）。

2.2 添加配置

然后我们需要配置连接redis所需的账号密码等信息，这里大家要提前安装好redis,保证我们的本机程序可以连接到我们的redis， 如果不知道redis如何安装，可以参考文章: [Linux系统安装redis6.0.5] blog.csdn.net/lsqingfeng/…

常规配置如下： 在application.yml配置文件中配置 redis的连接信息

spring:redis:host: localhostport: 6379password: 123456database: 0

如果有其他配置放到一起：

server:port: 19191spring:datasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://localhost:3306/springboot_learning?serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf-8username: rootpassword: rootredis:host: localhostport: 6379password: 123456database: 0lettuce:pool:max-idle: 16max-active: 32min-idle: 8devtools:restart:enable: truethird:weather:url: http://www.baidu.comport: 8080username: testcities:- 北京- 上海- 广州list[0]: aaalist[1]: bbblist[2]: ccc

这样我们就可以直接在项目当中操作redis了。如果使用的是集群，那么使用如下配置方式：

spring:redis:password: 123456cluster:nodes: 10.255.144.115:7001,10.255.144.115:7002,10.255.144.115:7003,10.255.144.115:7004,10.255.144.115:7005,10.255.144.115:7006max-redirects: 3

但是有的时候我们想要给我们的redis客户端配置上连接池。
就像我们连接mysql的时候，也会配置连接池一样，目的就是增加对于数据连接的管理，提升访问的效率，也保证了对资源的合理利用。那么我们如何配置连接池呢，这里大家一定要注意了，很多网上的文章中，介绍的方法可能由于版本太低，都不是特别的准确。
比如很多人使用spring.redis.pool来配置，这个是不对的（不清楚是不是老版本是这样的配置的，但是在springboot-starter-data-redis中这种写法不对）。首先是配置文件，由于我们使用的lettuce客户端，所以配置的时候，在spring.redis下加上lettuce再加上pool来配置，具体如下；

spring:redis:host: 10.255.144.111port: 6379password: 123456database: 0lettuce:pool:max-idle: 16max-active: 32min-idle: 8

如果使用的是jedis,就把lettuce换成jedis（同时要注意依赖也是要换的）。

但是仅仅这在配置文件中加入，其实连接池是不会生效的。这里大家一定要注意，很多同学在配置文件上加上了这段就以为连接池已经配置好了，其实并没有，还少了最关键的一步，就是要导入一个依赖，不导入的话，这么配置也没有用。

<dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

之后，连接池才会生效。我们可以做一个对比。 在导包前后，观察RedisTemplate对象的值就可以看出来。

导入之前：

导入之后：

导入之后，我们的连接池信息才有值，这也印证了我们上面的结论。

具体的配置信息我们可以看一下源代码，源码中使用RedisProperties 这个类来接收redis的配置参数。

2.3 项目中使用

我们的配置工作准备就绪以后，我们就可以在项目中操作redis了，操作的话，使用spring-data-redis中为我们提供的 RedisTemplate 这个类，就可以操作了。我们先举个简单的例子，插入一个键值对（值为string）。

package com.lsqingfeng.springboot.controller;import com.lsqingfeng.springboot.base.Result;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/*** @className: RedisController* @description:* @author: sh.Liu* @date: 2022-03-08 14:28*/
@RestController
@RequestMapping("redis")
public class RedisController {private final RedisTemplate redisTemplate;public RedisController(RedisTemplate redisTemplate) {this.redisTemplate = redisTemplate;}@GetMapping("save")public Result save(String key, String value){redisTemplate.opsForValue().set(key, value);return Result.success();}}

三、工具类封装

package com.lsqingfeng.springboot.utils;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** @className: RedisUtil* @description:* @author: sh.Liu* @date: 2022-03-09 14:07*/
@Component
public class RedisUtil {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;/*** 给一个指定的 key 值附加过期时间** @param key* @param time* @return*/public boolean expire(String key, long time) {return redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);}/*** 根据key 获取过期时间** @param key* @return*/public long getTime(String key) {return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);}/*** 根据key 获取过期时间** @param key* @return*/public boolean hasKey(String key) {return redisTemplate.hasKey(key);}/*** 移除指定key 的过期时间** @param key* @return*/public boolean persist(String key) {return redisTemplate.boundValueOps(key).persist();}//- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  String类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -/*** 根据key获取值** @param key 键* @return 值*/public Object get(String key) {return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);}/*** 将值放入缓存** @param key   键* @param value 值* @return true成功 false 失败*/public void set(String key, String value) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value);}/*** 将值放入缓存并设置时间** @param key   键* @param value 值* @param time  时间(秒) -1为无期限* @return true成功 false 失败*/public void set(String key, String value, long time) {if (time > 0) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);} else {redisTemplate.opsForValue().set(key, value);}}/*** 批量添加 key (重复的键会覆盖)** @param keyAndValue*/public void batchSet(Map<String, String> keyAndValue) {redisTemplate.opsForValue().multiSet(keyAndValue);}/*** 批量添加 key-value 只有在键不存在时,才添加* map 中只要有一个key存在,则全部不添加** @param keyAndValue*/public void batchSetIfAbsent(Map<String, String> keyAndValue) {redisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(keyAndValue);}/*** 对一个 key-value 的值进行加减操作,* 如果该 key 不存在 将创建一个key 并赋值该 number* 如果 key 存在,但 value 不是长整型 ,将报错** @param key* @param number*/public Long increment(String key, long number) {return redisTemplate.opsForValue().increment(key, number);}/*** 对一个 key-value 的值进行加减操作,* 如果该 key 不存在 将创建一个key 并赋值该 number* 如果 key 存在,但 value 不是 纯数字 ,将报错** @param key* @param number*/public Double increment(String key, double number) {return redisTemplate.opsForValue().increment(key, number);}//- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  set类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -/*** 将数据放入set缓存** @param key 键* @return*/public void sSet(String key, String value) {redisTemplate.opsForSet().add(key, value);}/*** 获取变量中的值** @param key 键* @return*/public Set<Object> members(String key) {return redisTemplate.opsForSet().members(key);}/*** 随机获取变量中指定个数的元素** @param key   键* @param count 值* @return*/public void randomMembers(String key, long count) {redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count);}/*** 随机获取变量中的元素** @param key 键* @return*/public Object randomMember(String key) {return redisTemplate.opsForSet().randomMember(key);}/*** 弹出变量中的元素** @param key 键* @return*/public Object pop(String key) {return redisTemplate.opsForSet().pop("setValue");}/*** 获取变量中值的长度** @param key 键* @return*/public long size(String key) {return redisTemplate.opsForSet().size(key);}/*** 根据value从一个set中查询,是否存在** @param key   键* @param value 值* @return true 存在 false不存在*/public boolean sHasKey(String key, Object value) {return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);}/*** 检查给定的元素是否在变量中。** @param key 键* @param obj 元素对象* @return*/public boolean isMember(String key, Object obj) {return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, obj);}/*** 转移变量的元素值到目的变量。** @param key     键* @param value   元素对象* @param destKey 元素对象* @return*/public boolean move(String key, String value, String destKey) {return redisTemplate.opsForSet().move(key, value, destKey);}/*** 批量移除set缓存中元素** @param key    键* @param values 值* @return*/public void remove(String key, Object... values) {redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);}/*** 通过给定的key求2个set变量的差值** @param key     键* @param destKey 键* @return*/public Set<Set> difference(String key, String destKey) {return redisTemplate.opsForSet().difference(key, destKey);}//- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  hash类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -/*** 加入缓存** @param key 键* @param map 键* @return*/public void add(String key, Map<String, String> map) {redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);}/*** 获取 key 下的 所有  hashkey 和 value** @param key 键* @return*/public Map<Object, Object> getHashEntries(String key) {return redisTemplate.opsForHash().entries(key);}/*** 验证指定 key 下 有没有指定的 hashkey** @param key* @param hashKey* @return*/public boolean hashKey(String key, String hashKey) {return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, hashKey);}/*** 获取指定key的值string** @param key  键* @param key2 键* @return*/public String getMapString(String key, String key2) {return redisTemplate.opsForHash().get("map1", "key1").toString();}/*** 获取指定的值Int** @param key  键* @param key2 键* @return*/public Integer getMapInt(String key, String key2) {return (Integer) redisTemplate.opsForHash().get("map1", "key1");}/*** 弹出元素并删除** @param key 键* @return*/public String popValue(String key) {return redisTemplate.opsForSet().pop(key).toString();}/*** 删除指定 hash 的 HashKey** @param key* @param hashKeys* @return 删除成功的 数量*/public Long delete(String key, String... hashKeys) {return redisTemplate.opsForHash().delete(key, hashKeys);}/*** 给指定 hash 的 hashkey 做增减操作** @param key* @param hashKey* @param number* @return*/public Long increment(String key, String hashKey, long number) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, number);}/*** 给指定 hash 的 hashkey 做增减操作** @param key* @param hashKey* @param number* @return*/public Double increment(String key, String hashKey, Double number) {return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, number);}/*** 获取 key 下的 所有 hashkey 字段** @param key* @return*/public Set<Object> hashKeys(String key) {return redisTemplate.opsForHash().keys(key);}/*** 获取指定 hash 下面的 键值对 数量** @param key* @return*/public Long hashSize(String key) {return redisTemplate.opsForHash().size(key);}//- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  list类型 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -/*** 在变量左边添加元素值** @param key* @param value* @return*/public void leftPush(String key, Object value) {redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);}/*** 获取集合指定位置的值。** @param key* @param index* @return*/public Object index(String key, long index) {return redisTemplate.opsForList().index("list", 1);}/*** 获取指定区间的值。** @param key* @param start* @param end* @return*/public List<Object> range(String key, long start, long end) {return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);}/*** 把最后一个参数值放到指定集合的第一个出现中间参数的前面，* 如果中间参数值存在的话。** @param key* @param pivot* @param value* @return*/public void leftPush(String key, String pivot, String value) {redisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, value);}/*** 向左边批量添加参数元素。** @param key* @param values* @return*/public void leftPushAll(String key, String... values) {
//        redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key,"w","x","y");redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, values);}/*** 向集合最右边添加元素。** @param key* @param value* @return*/public void leftPushAll(String key, String value) {redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);}/*** 向左边批量添加参数元素。** @param key* @param values* @return*/public void rightPushAll(String key, String... values) {//redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key,"w","x","y");redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, values);}/*** 向已存在的集合中添加元素。** @param key* @param value* @return*/public void rightPushIfPresent(String key, Object value) {redisTemplate.opsForList().rightPushIfPresent(key, value);}/*** 向已存在的集合中添加元素。** @param key* @return*/public long listLength(String key) {return redisTemplate.opsForList().size(key);}/*** 移除集合中的左边第一个元素。** @param key* @return*/public void leftPop(String key) {redisTemplate.opsForList().leftPop(key);}/*** 移除集合中左边的元素在等待的时间里，如果超过等待的时间仍没有元素则退出。** @param key* @return*/public void leftPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {redisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit);}/*** 移除集合中右边的元素。** @param key* @return*/public void rightPop(String key) {redisTemplate.opsForList().rightPop(key);}/*** 移除集合中右边的元素在等待的时间里，如果超过等待的时间仍没有元素则退出。** @param key* @return*/public void rightPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {redisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, unit);}
}

四、序列化 （正常都需要自定义序列化）

Redis本身提供了一下一种序列化的方式：

• GenericToStringSerializer: 可以将任何对象泛化为字符串并序列化
• Jackson2JsonRedisSerializer: 跟JacksonJsonRedisSerializer实际上是一样的
• JacksonJsonRedisSerializer: 序列化object对象为json字符串
• JdkSerializationRedisSerializer: 序列化java对象
• StringRedisSerializer: 简单的字符串序列化

如果我们存储的是String类型，默认使用的是StringRedisSerializer 这种序列化方式。
如果我们存储的是对象，默认使用的是 JdkSerializationRedisSerializer，也就是Jdk的序列化方式（通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream实现，缺点是我们无法直观看到存储的对象内容）。

通过观察RedisTemplate的源码我们就可以看出来，默认使用的是JdkSerializationRedisSerializer. 这种序列化最大的问题就是存入对象后，我们很难直观看到存储的内容，很不方便我们排查问题：

而一般我们最经常使用的对象序列化方式是： Jackson2JsonRedisSerializer

设置序列化方式的主要方法就是我们在配置类中，自己来创建RedisTemplate对象，并在创建的过程中指定对应的序列化方式。

@Configuration  
public class RedisConfig {  // 定义一个Bean，名称为"redisTemplate"，返回类型为RedisTemplate<String, Object>  @Bean(name = "redisTemplate")  public RedisTemplate<String, Object> getRedisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {  // 创建一个新的RedisTemplate实例，用于操作Redis  RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>();  // 设置RedisTemplate使用的连接工厂，以便它能够连接到Redis服务器  redisTemplate.setConnectionFactory(factory);  // 创建一个StringRedisSerializer实例，用于序列化Redis的key为字符串  StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();  // 创建一个Jackson2JsonRedisSerializer实例，用于序列化Redis的value为JSON格式  Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);  // 创建一个ObjectMapper实例，用于处理JSON的序列化和反序列化  ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();  // 设置ObjectMapper的属性访问级别，以便能够序列化对象的所有属性  objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);  // 启用默认的类型信息，以便在反序列化时能够知道对象的实际类型  // 注意：这里使用了新的方法替换了过期的enableDefaultTyping方法  // 方法过期，改为下面代码  // objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);  objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance,  ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);  // 设置Jackson2JsonRedisSerializer使用的ObjectMapper  jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);  // 设置RedisTemplate的key序列化器为stringRedisSerializer  redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer); // key的序列化类型  // 设置RedisTemplate的value序列化器为jackson2JsonRedisSerializer  redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); // value的序列化类型  // 设置RedisTemplate的hash key序列化器为stringRedisSerializer  redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);  // key的序列化类型  // 设置RedisTemplate的hash value序列化器为jackson2JsonRedisSerializer  redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);   // value的序列化类型  // 调用RedisTemplate的afterPropertiesSet方法，该方法会执行一些初始化操作，比如检查序列化器是否设置等  redisTemplate.afterPropertiesSet();  // 返回配置好的RedisTemplate实例  return redisTemplate;  }  
}

这样使用的时候，就会按照我们设置的json序列化方式进行存储，我们也可以在redis中查看内容的时候方便的查看到属性值。

五、分布式锁

（一）RedisTemplate 去实现

场景一：单体应用

单机数据一致性架构如下图所示：多个可客户访问同一个服务器，连接同一个数据库。

场景描述：客户端模拟购买商品过程，在Redis中设定库存总数剩100个，多个客户端同时并发购买。

@RestController
public class IndexController1 {@AutowiredStringRedisTemplate template;@RequestMapping("/buy1")public String index(){// Redis中存有goods:001号商品，数量为100String result = template.opsForValue().get("goods:001");// 获取到剩余商品数int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);if( total > 0 ){// 剩余商品数大于0 ，则进行扣减int realTotal = total -1;// 将商品数回写数据库template.opsForValue().set("goods:001",String.valueOf(realTotal));System.out.println("购买商品成功，库存还剩："+realTotal +"件， 服务端口为8001");return "购买商品成功，库存还剩："+realTotal +"件， 服务端口为8001";}else{System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");}return "购买商品失败，服务端口为8001";}
}

使用Jmeter模拟高并发场景，测试结果如下

测试结果出现多个用户购买同一商品，发生了数据不一致问题！

解决办法：单体应用的情况下，对并发的操作进行加锁操作，保证对数据的操作具有原子性

• synchronized
• ReentrantLock

synchronized （自动获取锁，并在退出时自动释放锁）去实现如下

@RestController  
public class IndexController2 {  @Autowired  StringRedisTemplate template;  @RequestMapping("/buy2")  public synchronized String index() {  String result = template.opsForValue().get("goods:001");  int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);  if (total > 0) {  int realTotal = total - 1;  template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));  System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001");  return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001";  } else {  System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");  }  return "购买商品失败，服务端口为8001";  }  
}

ReentrantLock（需要手动获取锁，并在退出时手动释放锁） 去实现
在针对单体应用时的操作（ReentrantLock去实现相对来说好一点，因为颗粒度更细）

@RestController
public class IndexController2 {// 使用ReentrantLock锁解决单体应用的并发问题Lock lock = new ReentrantLock();@AutowiredStringRedisTemplate template;@RequestMapping("/buy2")public String index() {lock.lock();try {String result = template.opsForValue().get("goods:001");int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);if (total > 0) {int realTotal = total - 1;template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001");return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001";} else {System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");}} catch (Exception e) {lock.unlock();} finally {lock.unlock();}return "购买商品失败，服务端口为8001";}
}

100个商品100个人买最后剩余为0

场景二：分布式架构部署

提供两个服务，端口分别为8001、8002，连接同一个Redis服务，在服务前面有一台Nginx作为负载均衡

两台服务代码相同，只是端口不同

将8001、8002两个服务启动，每个服务依然用ReentrantLock加锁，用Jmeter做并发测试，发现会出现数据一致性问题！

我这边直接写最终版本（存粹的只用redis）

要求：
1.保证自己加的锁，自己删自己的（由以下的uuid生成value去控制，以防止其他的线程把自己的删除了或者自己删除了别人的）

• REDIS_LOCK: 这是你想要设置的Redis键（Key）。在分布式锁的场景中，它通常是一个唯一的字符串，用于标识某个资源或操作。
• value: 这是你想要设置的Redis值（Value）。在分布式锁的场景中，这通常是一个表示锁持有者的唯一标识，例如线程ID或进程ID。
• 10L: 这是锁的过期时间，单位是秒。这意味着如果持有锁的客户端在这个时间内没有释放锁（例如，由于崩溃或网络问题），那么锁将自动过期，其他客户端可以获取它。这是一个重要的安全机制，可以防止死锁。
• TimeUnit.SECONDS: 这是时间单位。TimeUnit是一个枚举类型，表示时间的单位，如毫秒、秒、分钟等。在这里，我们使用SECONDS表示过期时间是以秒为单位的。

redis事务或lua脚本（lua脚本的执行是原子的）,如下

@RestController
public class IndexController7 {public static final String REDIS_LOCK = "lock";@AutowiredStringRedisTemplate template;@RequestMapping("/buy7")public String index(){// 每个人进来先要进行加锁，key值为"lock"String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");try{// 为key加一个过期时间Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS);// 加锁失败if(!flag){return "抢锁失败！";}System.out.println( value+ " 抢锁成功");String result = template.opsForValue().get("goods:001");int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);if (total > 0) {// 如果在此处需要调用其他微服务，处理时间较长。。。int realTotal = total - 1;template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001");return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001";} else {System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");}return "购买商品失败，服务端口为8001";}finally {// 谁加的锁，谁才能删除// 也可以使用redis事务// https://redis.io/commands/set// 使用Lua脚本，进行锁的删除Jedis jedis = null;try{jedis = RedisUtils.getJedis();String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] " +"then " +"return redis.call('del',KEYS[1]) " +"else " +"   return 0 " +"end";Object eval = jedis.eval(script, Collections.singletonList(REDIS_LOCK), Collections.singletonList(value));if("1".equals(eval.toString())){System.out.println("-----del redis lock ok....");}else{System.out.println("-----del redis lock error ....");}}catch (Exception e){}finally {if(null != jedis){jedis.close();}}// redis事务
//            while(true){
//                template.watch(REDIS_LOCK);
//                if(template.opsForValue().get(REDIS_LOCK).equalsIgnoreCase(value)){
//                    template.setEnableTransactionSupport(true);
//                    template.multi();
//                    template.delete(REDIS_LOCK);
//                    List<Object> list = template.exec();
//                    if(list == null){
//                        continue;
//                    }
//                }
//                template.unwatch();
//                break;
//            }}}
}

（二） Redisson去实现

先引入maven依赖（redisson和springboot的集成包）

<!-- 添加Redisson依赖 -->  
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.15.0</version><exclusions><exclusion><groupId>org.redisson</groupId><!-- 默认是 Spring Data Redis v.2.3.x ,所以排除掉--><artifactId>redisson-spring-data-23</artifactId></exclusion></exclusions>
</dependency>

网上其他的有可能是引入

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.6.1</version>
</dependency>

根据以上例子用redisson去实现分布式锁，更加nice
使用Redisson的getLock方法时，你实际上是在使用RedLock（红锁）算法来获取分布式锁

@RestController
public class IndexController8 {public static final String REDIS_LOCK = "lock";@AutowiredStringRedisTemplate template;@AutowiredRedisson redisson;@RequestMapping("/buy8")public String index(){//创建锁“lock”RLock lock = redisson.getLock(REDIS_LOCK);//加锁lock.lock();try{String result = template.opsForValue().get("goods:001");int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);if (total > 0) {// 如果在此处需要调用其他微服务，处理时间较长。。。int realTotal = total - 1;template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001");return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001";} else {System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");}return "购买商品失败，服务端口为8001";}finally {//避免竞态条件，不要if判断检查锁的状态。需直接使用 lock.unlock();
//            if(lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()){
//                lock.unlock();
//            }lock.unlock();}}
}

总结

实际为了保证redis高可用，redis一般会集群部署。

redis集群解决方案,使用redlock解决（redlock的特点如下）:

• 顺序向5个节点请求加锁（5个节点相互独立，没任何关系）
• 根据超时时间来判断是否要跳过该节点
• 如果大于等于3节点加锁成功，并且使用时间小于锁有效期，则加锁成功，否则获取锁失败，解锁

参考文章
【1】SpringBoot教程(十四) | SpringBoot集成Redis(全网最全)
https://juejin.cn/post/7076244567569203208#heading-7
【2】Redis实现分布式锁方法详细
【3】Redis实现分布式锁
【4】陪你一起学redis(十一)——redis分布式锁