上篇讲解了如何用 Redis 实现分布式锁的五种方案，但我们还是有更优的王者方案，就是用 Redisson。
缓存系列文章：
缓存实战（一）：20 图 ｜6 千字｜缓存实战（上篇）
缓存实战（二）：Redis 分布式锁｜从青铜到钻石的五种演进方案
我们先来看下 Redis 官网怎么说，
而 Java 版的 分布式锁的框架就是 Redisson。本篇实战内容将会基于我的开源项目 PassJava 来整合 Redisson。
我把后端、前端、小程序都上传到同一个仓库里面了，大家可以通过 Github 或 码云访问。地址如下：
Github: https://github.com/Jackson0714/PassJava-Platform 码云：https://gitee.com/jayh2018/PassJava-Platform 配套教程：www.passjava.cn
在实战之前，我们先来看下使用 Redisson 的原理。
如果你之前是在用 Redis 的话，那使用 Redisson 的话将会事半功倍，Redisson 提供了使用 Redis的最简单和最便捷的方法。
Redisson的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
Redisson 是一个在 Redis 的基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。
Spring Boot 整合 Redisson 有两种方案：
本篇介绍如何用程序化的方式整合 Redisson。
在 passjava-question 微服务的 pom.xml 引入 redisson的 maven 依赖。
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson --> <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.15.5</version> </dependency>
下面的代码是单节点 Redis 的配置。
@Configuration
public class MyRedissonConfig {
/**
* 对 Redisson 的使用都是通过 RedissonClient 对象
* @return
* @throws IOException
*/
@Bean(destroyMethod="shutdown") // 服务停止后调用 shutdown 方法。
public RedissonClient redisson() throws IOException {
// 1.创建配置
Config config = new Config();
// 集群模式
// config.useClusterServers().addNodeAddress("127.0.0.1:7004", "127.0.0.1:7001");
// 2.根据 Config 创建出 RedissonClient 示例。
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
return Redisson.create(config);
}
}新建一个单元测试方法。
@Autowired
RedissonClient redissonClient;
@Test
public void TestRedisson() {
System.out.println(redissonClient);
}我们运行这个测试方法，打印出 redissonClient
org.redisson.Redisson@77f66138
基于Redis的Redisson分布式可重入锁RLockJava 对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
// 最常见的使用方法
lock.lock();我们用 passjava 这个开源项目测试下可重入锁的两个点：
为了验证以上两点，我写了个 demo 程序：代码的流程就是设置WuKong-lock锁，然后加锁，打印线程 ID，等待 10 秒后释放锁，最后返回响应：“test lock ok”。
@ResponseBody
@GetMapping("test-lock")
public String TestLock() {
// 1.获取锁，只要锁的名字一样，获取到的锁就是同一把锁。
RLock lock = redisson.getLock("WuKong-lock");
// 2.加锁
lock.lock();
try {
System.out.println("加锁成功，执行后续代码。线程 ID：" + Thread.currentThread().getId());
Thread.sleep(10000);
} catch (Exception e) {
//TODO
} finally {
lock.unlock();
// 3.解锁
System.out.println("Finally，释放锁成功。线程 ID：" + Thread.currentThread().getId());
}
return "test lock ok";
}先验证第一个点，用两个 http 请求来测试抢占锁。
请求的 URL：
http://localhost:11000/question/v1/redisson/test/test-lock
第一个线程对应的线程 ID 为 86，10秒后，释放锁。在这期间，第二个线程需要等待锁释放。
第一个线程释放锁之后，第二个线程获取到了锁，10 秒后，释放锁。
画了一个流程图，帮助大家理解。如下图所示：
由此可以得出结论，Redisson 的可重入锁（lock）是阻塞其他线程的，需要等待其他线程释放的。
如果线程 A 在等待的过程中，服务突然停了，那么锁会释放吗？如果不释放的话，就会成为死锁，阻塞了其他线程获取锁。
我们先来看下线程 A 的获取锁后的，Redis 客户端查询到的结果，如下图所示：
WuKong-lock 有值，而且大家可以看到 TTL 在不断变小，说明 WuKong-lock 是自带过期时间的。
通过观察，经过 30 秒后，WuKong-lock 过期消失了。说明 Redisson 在停机后，占用的锁会自动释放。
那这又是什么原理呢？这里就要提一个概念了，看门狗。
如果负责储存这个分布式锁的 Redisson 节点宕机以后，而且这个锁正好处于锁住的状态时，这个锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生，Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。
默认情况下，看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。
如果我们未制定 lock 的超时时间，就使用 30 秒作为看门狗的默认时间。只要占锁成功，就会启动一个定时任务：每隔 10 秒重新给锁设置过期的时间，过期时间为 30 秒。
如下图所示：
当服务器宕机后，因为锁的有效期是 30 秒，所以会在 30 秒内自动解锁。（30秒等于宕机之前的锁占用时间+后续锁占用的时间）。
如下图所示：
我们也可以通过给锁设置过期时间，让其自动解锁。
如下所示，设置锁 8 秒后自动过期。
lock.lock(8, TimeUnit.SECONDS);
如果业务执行时间超过 8 秒，手动释放锁将会报错，如下图所示：
所以我们如果设置了锁的自动过期时间，则执行业务的时间一定要小于锁的自动过期时间，否则就会报错。
上一篇我讲解了分布式锁的五种方案：《从青铜到钻石的演进方案》，这一篇主要是讲解如何用 Redisson 在 Spring Boot 项目中实现分布式锁的方案。
因为 Redisson 非常强大，实现分布式锁的方案非常简洁，所以称作王者方案。
原理图如下：
代码如下所示：
// 1.设置分布式锁
RLock lock = redisson.getLock("lock");
// 2.�加盟�
lock.lock();
// 3.执行业务
...
// 4.释放锁
lock.unlock();和之前 Redis 的方案相比，简洁很多。
基于 Redis 的 Redisson 分布式可重入读写锁RReadWriteLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock接口。其中读锁和写锁都继承了 RLock接口。
写锁是一个拍他锁（互斥锁），读锁是一个共享锁。
示例代码如下：
RReadWriteLock rwlock = redisson.getReadWriteLock("anyRWLock");
// 最常见的使用方法
rwlock.readLock().lock();
// 或
rwlock.writeLock().lock();另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。
// 10秒钟以后自动解锁 // 无需调用unlock方法手动解锁 rwlock.readLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS); // 或 rwlock.writeLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS); // 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁 boolean res = rwlock.readLock().tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS); // 或 boolean res = rwlock.writeLock().tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS); ... lock.unlock();
基于Redis的Redisson的分布式信号量（Semaphore）Java对象RSemaphore采用了与java.util.concurrent.Semaphore相似的接口和用法。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。
关于信号量的使用大家可以想象一下这个场景，有三个停车位，当三个停车位满了后，其他车就不停了。可以把车位比作信号，现在有三个信号，停一次车，用掉一个信号，车离开就是释放一个信号。
我们用 Redisson 来演示上述停车位的场景。
先定义一个占用停车位的方法：
/**
* 停车，占用停车位
* 总共 3 个车位
*/
@ResponseBody
@RequestMapping("park")
public String park() throws InterruptedException {
// 获取信号量（停车场）
RSemaphore park = redisson.getSemaphore("park");
// 获取一个信号（停车位）
park.acquire();
return "OK";
}再定义一个离开车位的方法：
/**
* 释放车位
* 总共 3 个车位
*/
@ResponseBody
@RequestMapping("leave")
public String leave() throws InterruptedException {
// 获取信号量（停车场）
RSemaphore park = redisson.getSemaphore("park");
// 释放一个信号（停车位）
park.release();
return "OK";
}为了简便，我用 Redis 客户端添加了一个 key：“park”，值等于 3，代表信号量为 park，总共有三个值。
然后用 postman 发送 park 请求占用一个停车位。
然后在 redis 客户端查看 park 的值，发现已经改为 2 了。继续调用两次，发现 park 的等于 0，当调用第四次的时候，会发现请求一直处于等待中，说明车位不够了。如果想要不阻塞，可以用 tryAcquire 或 tryAcquireAsync。
我们再调用离开车位的方法，park 的值变为了 1，代表车位剩余 1 个。
注意：多次执行释放信号量操作，剩余信号量会一直增加，而不是到 3 后就封顶了。
其他分布式锁：
还有其他分布式锁就不在本篇展开了，感兴趣的同学可以查看官方文档。
参考资料：
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