前言 上一篇[面試官問我,使用Dubbo有沒有遇到一些坑?我笑了。]之後,又有一位粉絲和我說在面試過程中被虐了.鑒於這位粉絲是之前肥朝的粉絲,而且周一又要開啟新一輪的面試,為了回饋他長期以來的支持,所以連夜寫了本篇,希望能對他接下來的面試有所幫助. 真實案例 Redis分散式鎖的正確姿勢 據肥朝瞭解 ...
前言
上一篇[面試官問我,使用Dubbo有沒有遇到一些坑?我笑了。]之後,又有一位粉絲和我說在面試過程中被虐了.鑒於這位粉絲是之前肥朝的粉絲
,而且周一又要開啟新一輪的面試,為了回饋他長期以來的支持,所以連夜寫了本篇,希望能對他接下來的面試有所幫助.
真實案例
Redis分散式鎖的正確姿勢
據肥朝瞭解,很多同學在用分散式鎖時,都是直接百度搜索找一個Redis分散式鎖工具類就直接用了.關鍵是該工具類中還充斥著很多System.out.println();
等語句.其實Redis分散式鎖比較正確的姿勢是採用redisson
這個客戶端工具.具體介紹可以搜索最大的同性交友網站github
.
如何回答
首先如果你之前用Redis的分散式鎖的姿勢正確,並且看過相應的官方文檔的話,這個問題So easy
.我們來看
坦白說,如果你英文棒棒噠那麼看英文文檔可能更好理解
By default lock watchdog timeout is 30 seconds and can be changed through Config.lockWatchdogTimeout setting.
但是你如果看的是中文文檔
看門狗檢查鎖的超時時間預設是30秒
這句話肥朝從語文角度分析就是一個歧義句,他有兩個意思
1.看門狗預設30秒去檢查一次鎖的超時時間
2.看門狗會去檢查鎖的超時時間,鎖的時間時間預設是30秒
看到這裡,我希望大家不要黑我的小學體育老師,雖然他和語文老師是同個人.語文不行,我們可以源碼來湊!
源碼分析
我們根據官方文檔給出的例子,寫了一個最簡單的demo,例子根據上面截圖中Ctr+C和Ctr+V
一波操作,如下
1public class DemoMain { 2 3 public static void main(String[] args) throws Exception { 4 Config config = new Config(); 5 config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379"); 6 7 RedissonClient redisson = Redisson.create(config); 8 RLock lock = redisson.getLock("anyLock"); 9 10 lock.lock(); 11 //lock.unlock(); 12 } 13}
create
從這裡我們知道,internalLockLeaseTime
和 lockWatchdogTimeout
這兩個參數是相等的.
lockWatchdogTimeout預設值如下 1public class Config { 2 3 private long lockWatchdogTimeout = 30 * 1000; 4 5 public long getLockWatchdogTimeout() { 6 return lockWatchdogTimeout; 7 } 8 9 //省略無關代碼 10}
從internalLockLeaseTime
這個單詞也可以看出,這個加的分散式鎖的超時時間預設是30秒.但是還有一個問題,那就是這個看門狗,多久來延長一次有效期呢?我們往下看
lock
從我圖中框起來的地方我們就知道了,獲取鎖成功就會開啟一個定時任務,也就是watchdog
,定時任務會定期檢查去續期renewExpirationAsync(threadId)
.
這裡定時用的是netty-common
包中的HashedWheelTimer
,肥朝公眾號已經和各大搜索引擎建立了密切的合作關係,你只需要把這個類在任何搜索引擎一搜,都能知道相關API參數的意義.
從圖中我們明白,該定時調度每次調用的時間差是internalLockLeaseTime / 3
.也就10秒.
真相大白
通過源碼分析我們知道,預設情況下,加鎖的時間是30秒.如果加鎖的業務沒有執行完,那麼到 30-10 = 20秒的時候,就會進行一次續期,把鎖重置成30秒.那這個時候可能又有同學問了,那業務的機器萬一宕機了呢?宕機了定時任務跑不了,就續不了期,那自然30秒之後鎖就解開了唄.
寫在最後
如果你是肥朝公眾號的老粉絲,並且在面試、工作過程中遇到了什麼問題,歡迎來撩.但是肥朝是個正經的Java開發,我們只調介面,不調情!
作者:肥朝
免費Java資料領取,涵蓋了Java、Redis、MongoDB、MySQL、Zookeeper、Spring Cloud、Dubbo/Kafka、Hadoop、Hbase、Flink等高併發分散式、大數據、機器學習等技術。
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