让AI帮你写一段利用Redisson实现分布式锁的代码-确实比较秀
By:Roy.LiuLast updated:2023-06-18
最近在测试,让AI帮忙写代码,因为有些通用代码完全可以让AI 自动生成,不需要自己去写。当然你也可以利用人家写好的工具类,今天主要是为了测试让AI 帮我们写的代码,质量如何。让他写一段利用Redis实现分布式锁的代码。主要问答如下:
问:假设你是一个程序员,你写一个应用程序,部署了多个实例。如何实现分布式锁,多个实例不重复运行程序逻辑。
答:
可以考虑使用Redis实现分布式锁。实现步骤如下: 1. 每个应用程序实例连接到Redis,并尝试获取锁。 2. 设置带有过期时间的键,并在Redis中保存锁状态,例如通过setnx命令设置一个键为lock的值为1表示获取锁成功。如果一个应用程序实例间隔一段时间之后无法更新该键的值或无法正常释放锁,则表示该实例已失去锁。 3. 在应用程序中,使用try...finally块来确保在任何情况下都能释放锁。 4. 当应用程序运行完成并释放锁时,它应该删除锁。 通过这种方式,可以确保多个应用程序实例不会同时执行程序逻辑,从而避免了并发问题。
问:用java写一段Redis实现分布式锁的完整代码
好的,这里是基于Jedis和Java实现的Redis分布式锁代码,可以用于保证多个线程或多个进程之间的互斥: ``` import redis.clients.jedis.Jedis; public class RedisDistributedLock { private static final String LOCK_KEY = "redis_lock"; // 锁键 private static final int EXPIRE_TIME = 30000; // 锁的超时时间,单位ms private static final int TIMEOUT = 10000; // 获取锁的超时时间,单位ms private static ThreadLocal<String> lockFlag = new ThreadLocal<>(); private Jedis jedis; public RedisDistributedLock(Jedis jedis) { this.jedis = jedis; } /** * 加锁 * * @return 成功或失败标志 */ public boolean lock() { String threadId = String.valueOf(Thread.currentThread().getId()); String lock = jedis.set(LOCK_KEY, threadId, "NX", "PX", EXPIRE_TIME); if ("OK".equals(lock)) { lockFlag.set(threadId); return true; } return false; } /** * 释放锁 * * @return */ public boolean unlock() { String threadId = lockFlag.get(); if (threadId != null) { jedis.del(LOCK_KEY); lockFlag.remove(); return true; } return false; } /** * 获得锁,如果没有得到就等待直到超时 * * @return 是否获得锁 * @throws InterruptedException */ public boolean tryLock() throws InterruptedException { long timeout = TIMEOUT; while (timeout >= 0) { String threadId = String.valueOf(Thread.currentThread().getId()); String lock = jedis.set(LOCK_KEY, threadId, "NX", "PX", EXPIRE_TIME); if ("OK".equals(lock)) { lockFlag.set(threadId); return true; } timeout -= 100; Thread.sleep(100); } return false; } } ``` 注意:默认情况下,set()方法不会返回null,所以我们需要检查返回的结果是否是"OK"。
问:利用Redisson库,写一段用java代码实现分布式锁的完整代码
好的,以下是一个使用Redisson库实现分布式锁的Java代码示例: ``` import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RLock; import org.redisson.api.RedissonClient; import org.redisson.config.Config; public class DistributedLockExample { private static final String LOCK_KEY = "my_lock"; // 定义锁的名称 public static void main(String[] args) { Config config = new Config(); config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379"); // 配置Redis连接信息 RedissonClient redisson = Redisson.create(config); RLock lock = redisson.getLock(LOCK_KEY); // 创建分布式锁对象 try { lock.lock(); // 获取分布式锁,同步阻塞方法 // 执行业务逻辑 ... } finally { lock.unlock(); // 释放分布式锁 redisson.shutdown(); // 关闭Redisson客户端连接 } } } ``` 以上代码使用了Redisson库对Redis进行分布式锁的实现,通过`Redisson.create(config)`创建Redisson客户端连接,再通过`redisson.getLock(LOCK_KEY)`获取分布式锁对象。执行业务逻辑前要调用`lock.lock()`方法获取分布式锁,业务逻辑执行完后一定要记得调用`lock.unlock()`释放分布式锁。最后要关闭Redisson客户端连接,可以通过`redisson.shutdown()`方法实现。
问:在上面代码的基础之上,怎么能保证无论逻辑执行完没有,至少锁定30秒的时间,才能下一次执行。
好的,以下是在上面代码基础上,保证至少锁定30秒时间后再执行的示例代码: ``` import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RLock; import org.redisson.api.RedissonClient; import org.redisson.config.Config; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class DistributedLockExample { private static final String LOCK_KEY = "my_lock"; // 定义锁的名称 private static final long MIN_LOCK_TIME = 30000L; // 定义最小锁定时间为30秒 public static void main(String[] args) { Config config = new Config(); config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379"); // 配置Redis连接信息 RedissonClient redisson = Redisson.create(config); RLock lock = redisson.getLock(LOCK_KEY); // 创建分布式锁对象 boolean isLocked = false; try { isLocked = lock.tryLock(0, MIN_LOCK_TIME, TimeUnit.MILLISECONDS); // 尝试获取分布式锁,最小锁定时间为30秒 if (isLocked) { // 执行业务逻辑 ... } else { // 获取锁失败,跳过业务逻辑 ... } } catch (InterruptedException e) { // 获取锁的过程中出现异常 e.printStackTrace(); } finally { if (isLocked) { lock.unlock(); // 释放分布式锁 } redisson.shutdown(); // 关闭Redisson客户端连接 } } } ``` 以上代码使用了`lock.tryLock(0, MIN_LOCK_TIME, TimeUnit.MILLISECONDS)`方法来获取分布式锁,其中第一个参数`0`表示不设超时时间,第二个参数`MIN_LOCK_TIME`表示最小锁定时间为30秒,第三个参数`TimeUnit.MILLISECONDS`表示时间单位为毫秒。确保最少锁定30秒的时间,才能继续执行下一次业务逻辑。同样需要对获取锁成功的情况进行业务逻辑处理,对获取锁失败的情况进行跳过处理。最后在`finally`块中释放分布式锁并关闭Redisson客户端连接。
这一次测试下来,使用感觉不错。
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