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SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解分布式情况下如何添加分布式锁 【续篇】

SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解分布式情况下如何添加分布式锁 【续篇】

文章目录

    • 前言
    • 1、分布式情况下如何加锁
    • 2、具体实现过程
    • 3、测试
      • 3.1 一个服务按照多个端口同时启动
      • 3.2 使用jmeter进行压测

三连哦

前言

上一篇实现了单体应用下如何上锁,这一篇主要说明如何在分布式场景下上锁

上一篇地址:加锁

1、分布式情况下如何加锁

需要注意的点是: 在上锁和释放锁的过程中要保证原子性操作

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2、具体实现过程

核心是上锁和解锁的过程

关于解锁使用脚本参考:SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]

//上锁过程
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);//解锁过程、需要 调用脚本
String script = "if redis.call(\\"get\\",KEYS[1]) == ARGV[1] then  return redis.call(\\"del\\",KEYS[1]) else return 0 end";
Long lock1 = (Long) redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonDbWithSpringCache() {//占分布式锁.redis中占坑String uuid = UUID.randomUUID().toString();Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);Map<String, List<Catalog2Vo>> dataFromDb;if (lock) {System.out.println("加锁成功......");try {//加锁成功...执行业务dataFromDb = getCategoriesDb();} finally {//删除锁String script = "if redis.call(\\"get\\",KEYS[1]) == ARGV[1] then  return redis.call(\\"del\\",KEYS[1]) else return 0 end";Long lock1 = (Long) redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);}return dataFromDb;} else {//加锁失败...重试.synchronized  休眠100ms重试System.out.println("加锁失败......");try {Thread.sleep(200);} catch (Exception e) {}//自旋方式return getCatalogJsonDbWithSpringCache();}}

3、测试

3.1 一个服务按照多个端口同时启动

模拟分布式情况、将一个服务按照多个端口同时启动

具体过程

  • 1 首先,点击修改运行配置SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解分布式情况下如何添加分布式锁 【续篇】

  • 2 将你的项目配置的右上角的Allowl parallel run勾上(允许多启动)SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解分布式情况下如何添加分布式锁 【续篇】

  • 3 将你的项目配置复制一份重启个名字,添加上-Dserver.port=端口号
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  • 4 启动项目
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3.2 使用jmeter进行压测

请求的基本配置

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测试情况
模拟的基本前提: redis中没有缓存数据

上锁成功的情况下、 三个服务中只会出现一次查询数据库、其余接口请求从redis中拿取数据.

下方是测试截图、符合预期情况 、上锁成功

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redis中缓存的数据
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