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1.ReentrantLock 源码解析 | 京东云技术团队
2.万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码源码
3.Springboot基于Redisson实现Redis分布式可重入锁案例到源码分析
4.Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析
ReentrantLock 源码解析 | 京东云技术团队
并发指同一时间内进行了多个线程。并发问题是源码多个线程对同一资源进行操作时产生的问题。通过加锁可以解决并发问题,源码ReentrantLock 是源码锁的一种。
1 ReentrantLock
1.1 定义
ReentrantLock 是源码 Lock 接口的实现类,可以手动的源码gin源码pool对某一段进行加锁。ReentrantLock 可重入锁,源码具有可重入性,源码并且支持可中断锁。源码其内部对锁的源码控制有两种实现,一种为公平锁,源码另一种为非公平锁.
1.2 实现原理
ReentrantLock 的源码实现原理为 volatile+CAS。想要说明 volatile 和 CAS 首先要说明 JMM。源码
1.2.1 JMM
JMM (java 内存模型 Java Memory Model 简称 JMM) 本身是源码一个抽象的概念,并不在内存中真实存在的源码,它描述的是一组规范或者规则,通过这组规范定义了程序中各个变量的访问方式.
由于 JMM 运行的程序的实体是线程。而每个线程创建时 JMM 都会为其创建一个自己的工作内存 (栈空间), 工作内存是每个线程的私有数据区域。而 java 内存模型中规定所有的变量都存储在主内存中,主内存是共享内存区域,所有线程都可以访问,但线程的变量的操作 (读取赋值等) 必须在自己的工作内存中去进行,首先要将变量从主存拷贝到自己的工作内存中,然后对变量进行操作,操作完成后再将变量操作完后的新值写回主内存,不能直接操作主内存的金字塔战士4号源码变量,各个线程的工作内存中存储着主内存的变量拷贝的副本,因不同的线程间无法访问对方的工作内存,线程间的通信必须在主内存来完成。
如图所示:线程 A 对变量 A 的操作,只能是从主内存中拷贝到线程中,再写回到主内存中。
1.2.2 volatile
volatile 是 JAVA 的关键字用于修饰变量,是 java 虚拟机的轻量同步机制,volatile 不能保证原子性。 作用:
作用:CAS 会使用现代处理器上提供的高效机器级别原子指令,这些原子指令以原子方式对内存执行读 - 改 - 写操作。
1.2.4 AQSAQS 的全称是 AbstractQueuedSynchronizer(抽象的队列式的同步器),AQS 定义了一套多线程访问共享资源的同步器框架。
AQS 主要包含两部分内容:共享资源和等待队列。AQS 底层已经对这两部分内容提供了很多方法。
2 源码解析
ReentrantLock 在包 java.util.concurrent.locks 下,实现 Lock 接口。
2.1 lock 方法
lock 分为公平锁和非公平锁。
公平锁:
非公平锁:上来先尝试将 state 从 0 修改为 1,如果成功,代表获取锁资源。如果没有成功,调用 acquire。state 是 AQS 中的一个由 volatile 修饰的 int 类型变量,多个线程会通过 CAS 的彩虹代刷模板源码仿卡盟方式修改 state,在并发情况下,只会有一个线程成功的修改 state。
2.2 acquire 方法
acquire 是一个业务方法,里面并没有实际的业务处理,都是在调用其他方法。
2.3 tryAcquire 方法
tryAcquire 分为公平和非公平两种。
公平:
非公平:
2.4 addWaiter 方法
在获取锁资源失败后,需要将当前线程封装为 Node 对象,并且插入到 AQS 队列的末尾。
2.5 acquireQueued 方法
2.6 unlock 方法
释放锁资源,将 state 减 1, 如果 state 减为 0 了,唤醒在队列中排队的 Node。
3 使用实例
3.1 公平锁
1. 代码:
2. 执行结果:
3. 小结:
公平锁可以保证每个线程获取锁的机会是相等的。
3.2 非公平锁
1. 代码:
2. 执行结果:
3. 小结:
非公平锁每个线程获取锁的机会是随机的。
3.3 忽略重复操作
1. 代码:
2. 执行结果:
3. 小结:
当线程持有锁时,不会重复执行,可以用来防止定时任务重复执行或者页面事件多次触发时不会重复触发。
3.4 超时不执行
1. 代码:
2. 执行结果:
3. 小结:
超时不执行可以防止由于资源处理不当长时间占用资源产生的死锁问题。
4 总结
并发是现在软件系统不可避免的问题,ReentrantLock 是可重入的独占锁,比起 synchronized 功能更加丰富,支持公平锁实现,支持中断响应以及限时等待等,是处理并发问题很好的解决方案。
万字长文带你解读Redisson分布式锁的量比大于10选股公式源码源码
通过深入解读 Redisson 分布式锁的源码,我们了解到其核心功能在于实现加锁、解锁以及设置锁超时这三个基本操作。而分布式锁的实现,离不开对 Redis 发布订阅(pub/sub)机制的利用。订阅者(sub)通过订阅特定频道(channel)来接收发布者(pub)发送的消息,实现不同客户端间的通信。在使用 Redisson 加锁前,需获取 RLock 实例对象,进而调用 lock 或 tryLock 方法来完成加锁过程。
Redisson 中的 RLock 实例初始化时,会配置异步执行器、唯一 ID、等待获取锁的时间等参数。加锁逻辑主要涉及尝试获取锁(tryLock)和直接获取锁(lock)两种方式。tryLock 方法中,通过尝试获取锁并监听锁是否被释放来实现锁的获取和等待逻辑。这通过调用底层命令(整合成 Lua 脚本)与 Redis 进行交互来实现。Redis 的 Hash 结构被用于存储锁的持有情况,hincrby 命令用于在持有锁的线程释放锁时调整计数,确保锁的可重入性。
解锁逻辑相对简单,通过调用 unlock 方法,Redisson 使用特定的 Lua 脚本命令来判断锁是否存在,是否为当前线程持有,并相应地执行删除或调整锁过期时间的溯源码燕中检码和CIOQ操作。
此外,Redisson 支持 RedLock 算法来提供一种更鲁棒的锁实现,通过多个无关联的 Redis 实例(Node)组成的分布式锁来防止单点故障。尽管 RedLock 算法能一定程度上提高系统可靠性,但并不保证强一致性。因此,在业务场景对锁的安全性有较高要求时,可采取业务层幂等处理作为补充。
Redisson 的设计遵循了简化实现与高效性能的原则,通过 Lua 脚本与 Redis 的直接交互来实现分布式锁的原子操作。在源码中,通过巧妙利用并发工具和网络通信机制,实现了分布式锁的高效执行。尽管 Redisson 在注释方面可能稍显不足,但其源码中蕴含的并发与网络通信的最佳实践仍然值得深入学习与研究。
Springboot基于Redisson实现Redis分布式可重入锁案例到源码分析
一、前言
实现Redis分布式锁,最初常使用SET命令,配合Lua脚本确保原子性。然而手动操作较为繁琐,官网推荐使用Redisson,简化了分布式锁的实现。本文将从官网至整合Springboot,直至深入源码分析,以单节点为例,详细解析Redisson如何实现分布式锁。
二、为什么使用Redisson
通过访问Redis中文官网,我们发现官方明确指出Java版分布式锁推荐使用Redisson。官网提供了详细的文档和结构介绍,帮助开发者快速上手。
三、Springboot整合Redisson
为了实现与Springboot的集成,首先导入Redisson依赖。接下来,参照官网指导进行配置,并编写配置类。结合官网提供的加锁示例,编写简单的Controller接口,最终测试其功能。
四、lock.lock()源码分析
在RedissonLock实现类中,`lock`方法的实现揭示了锁获取的流程。深入至`tryLockInnerAsync`方法,发现其核心逻辑。进一步调用`scheduleExpirationRenewal`方法,用于定时刷新锁的过期时间,确保锁的有效性。此过程展示了锁实现的高效与自适应性。
五、lock.lock(, TimeUnit.SECONDS)源码分析
当使用带有超时时间的`lock`方法时,实际调用的逻辑与常规版本类似,关键差异在于`leaseTime`参数的不同设置。这允许开发者根据需求灵活控制锁的持有时间。
六、lock.unlock()源码分析
解锁操作通过`unlockAsync`方法实现,进一步调用`unlockInnerAsync`方法完成。这一过程确保了锁的释放过程也是异步的,增强了系统的并发处理能力。
七、总结
通过本文,我们跟随作者深入Redisson的底层源码,理解了分布式锁的实现机制。这一过程不仅提升了对Redisson的理解,也激发了面对复杂技术挑战时的勇气。希望每位开发者都能勇敢探索技术的边界,共同进步。欢迎关注公众号,获取更多技术文章首发信息。
Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析
RCU 的全称是 Read-Copy-Update,代表读取-复制-更新,作为 Linux 内核提供的一种免锁机制,它在锁实现方案中独树一帜。在面对自旋锁、互斥锁、信号量、读写锁、req 顺序锁等常规锁结构时,RCU 提供了另一种思路,追求在无需阻塞操作的前提下实现高效并发。
RCU 通过链表操作实现了读写分离。在读任务执行时,可以安全地读取链表中的节点。然而,若写任务在此期间修改或删除节点,则可能导致数据不一致问题。因此,RCU 采用先读取后复制、再更新的策略,实现无锁状态下的高效读取。这与 Copy-On-Write 技术相似,先复制一份数据,对副本进行修改,完成后将修改内容覆盖原数据,从而达到高效、无阻塞的操作。
图中展示了链表操作的细节,每个节点包含数据字段和 next 指针字段。在读任务读取节点 B 时,写任务 N 执行删除操作,导致 next 指针指向错误的节点,从而引发业务异常。此时,若采用互斥锁,则能够保证数据一致性,但系统性能会受到一定程度的影响。读写锁和 seq 锁虽然在一定程度上改善了性能,但仍存在一定的问题,如写者饥饿状态或读者阻塞。
RCU 的实现旨在避免以上问题,让读任务直接获取锁,无需像 seq 锁那样进行重试,也不像读写锁和互斥锁那样完全阻塞读操作。RCU 通过在读任务完成后再删除节点,实现先修改指针,保留副本,注册回调,等待读任务释放副本,最后删除副本的过程。这种机制使得读任务无需阻塞等待写任务,有效提高了系统性能。
内核源码中,RCU 通过 `rcu_assign_pointer` 修改指针,`synchronize_kernel` 等待所有读任务完成,而读任务则通过 `rcu_read_lock`、`rcu_read_unlock` 和 `rcu_dereference` 来上锁、解锁和获取引用值。这种设计在一定程度上借鉴了垃圾回收机制,通过写者修改引用并保留副本,待所有读任务完成后删除副本,从而实现高效、并发的操作。在 `rcu_read_lock` 中,禁止抢占确保了所有读任务完成后才释放锁,开启抢占,这为读任务提供了宽限期,等待所有任务完成。
总之,RCU 作为一种创新的锁实现机制,通过链表操作和读写分离策略,为 Linux 内核提供了一种高效、无阻塞的并发控制方式。其源码解析展示了如何通过内核函数实现读取-复制-更新的机制,以及如何通过宽限期确保数据一致性,从而在保证性能的同时,提供了一种优雅的并发控制解决方案。