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基于Redission高级应用7-RCountDownLatch实战应用

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概述

RCountDownLatch 原理

RCountDownLatch 是 Redisson 提供的分布式实现，用于在分布式系统中同步多个进程的执行。 它模仿了 Java 的 CountDownLatch 类，但是在 Redis 环境中运行，使其可以跨多个 JVM 实例和物理服务器使用。

工作原理如下：

  1. 初始化：当创建一个 RCountDownLatch 实例并设置初始计数时，Redisson 会在 Redis 中创建一个键，其值为指定的计数。

  2. 等待（await）：当一个进程调用 await() 方法时，如果 Redis 中的计数大于零，该进程将被阻塞。Redisson 通过 Redis 的发布/订阅机制订阅相关的事件。

  3. 减少计数（countDown）：当一个进程调用 countDown() 方法时，Redisson 会对应地减少 Redis 中的计数。如果计数达到零，它会发布一个事件，通知所有订阅了该事件的进程。

  4. 释放：当计数减至零时，所有等待的进程都会收到通知，并继续它们的操作。

优点

  1. 分布式协调：RCountDownLatch 允许在不同的进程和机器之间同步操作，这对于分布式计算和微服务架构非常有用。

  2. 简单易用：它提供了与 Java CountDownLatch 类似的 API，使得在分布式系统中实现同步变得简单。

  3. 可靠性：由于基于 Redis，它继承了 Redis 的高可用性和持久性。

  4. 跨平台：可以在任何支持 Redisson 客户端的语言和平台之间使用。

缺点

  1. 性能开销：与本地 CountDownLatch 相比，RCountDownLatch 需要通过网络与 Redis 服务器通信，这增加了延迟。

  2. 网络依赖：其依赖于网络连接和 Redis 服务器的稳定性。网络分区或 Redis 故障可能会影响其正常工作。

  3. 资源消耗：使用 Redis 的发布/订阅机制可能会消耗更多的服务器资源，特别是在大量客户端订阅时。

  4. 时钟同步：在某些使用场景中（如使用带有超时的 await），需要确保所有参与的系统之间有正确的时钟同步。

  5. Redis 资源限制：如果 Redis 实例的资源受限，比如内存不足或连接数过多，可能会影响 RCountDownLatch 的性能和可用性。

在使用 RCountDownLatch 时，应当考虑这些优缺点，并确保 Redis 环境的稳定性和可靠性。对于关键任务，还需要考虑到 Redisson 客户端和 Redis 服务器之间的网络质量。

RCountDownLatch 是 Redisson 实现的一个分布式版本的 java.util.concurrent.CountDownLatch。它允许一个或多个线程等待在其他线程中执行的一组操作完成。这个机制常用于同步一个或多个任务，强制它们等待由其他任务执行的一组操作完成。### 实战应用示例

分布式服务启动同步

在微服务架构中，可能需要等待依赖的服务全部启动完成后，才允许其他服务继续启动。RCountDownLatch 可以用于同步服务启动的过程。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

// 在启动依赖服务时调用
public void signalServiceIsReady(String serviceName) {
    RCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch("serviceLatch");
    latch.countDown(); // 通知当前服务已经启动
}

// 在依赖服务启动前调用
public void waitForServicesToStart(int numberOfServices) throws InterruptedException {
    RCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch("serviceLatch");
    latch.trySetCount(numberOfServices); // 设置需要等待的服务数量
    latch.await(); // 等待直到所有服务都调用了 countDown()
}

在这个例子中，signalServiceIsReady 方法在每个服务启动完成时被调用，它会减少倒计时锁的计数。waitForServicesToStart 方法在启动依赖服务之前被调用，它会阻塞等待，直到所有的服务都已经启动。

分布式并行任务同步

在进行数据处理或批量处理任务时，可能需要等待所有分布式任务完成后，才进行下一步操作。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

// 在主任务中调用，用于等待所有子任务完成
public void waitForAllTasks(String taskId, int numberOfSubTasks) throws InterruptedException {
    RCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch("taskLatch:" + taskId);
    latch.trySetCount(numberOfSubTasks);
    latch.await(); // 等待所有子任务完成
}

// 在每个子任务完成时调用
public void signalTaskCompleted(String taskId) {
    RCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch("taskLatch:" + taskId);
    latch.countDown(); // 子任务完成，减少计数
}

在这个例子中，waitForAllTasks 方法在主任务中调用，设置了需要等待的子任务数量，并且等待所有子任务通过调用 signalTaskCompleted 方法来通知它们已经完成。

注意事项

  • 分布式系统中的所有节点都需要能够访问同一个 Redis 实例。
  • RCountDownLatch 的 countDown 方法是幂等的，即无论调用多少次，只要计数到达零，等待的线程就会被释放。
  • 由于 RCountDownLatch 是分布式的，网络延迟和分区容忍性（Partition Tolerance）可能会影响其行为。
  • 确保在适当的时候初始化倒计时锁的计数值，通常是在等待操作之前。

RCountDownLatch 提供了一种在分布式环境中同步多个进程或服务的简单而强大的机制。在实战中，它可以帮助确保分布式任务或服务按照预定的顺序执行，从而保证整个系统的正确性和稳定性。

CountDownLatch 和 RCountDownLatch 区别

CountDownLatch 和 RCountDownLatch 都是用于同步一个或多个线程的执行，但它们在使用场景和特性上有所不同。

CountDownLatch

优点:

  1. 简单高效: 由于是 JVM 内部实现，它没有网络通信的开销，因此在单个 JVM 内部使用时非常高效。
  2. 无需外部依赖: 它是 Java 标准库的一部分，不需要外部存储或服务。
  3. 易于理解和使用: CountDownLatch 的 API 直接且易于理解，使用起来非常简单。

缺点:

  1. 非分布式: 它不能在分布式环境中使用，因为它的状态不能跨多个 JVM 实例共享。
  2. 单次使用: CountDownLatch 的计数器只能使用一次，一旦计数器到达零，就不能重置。

适用场景:

  • 单个应用程序内部的线程同步。
  • 一次性的同步事件，例如应用程序启动时初始化资源。

RCountDownLatch

优点:

  1. 分布式同步: RCountDownLatch 允许在不同的 JVM 实例、甚至不同的物理机器之间进行线程同步。
  2. 基于 Redis 的可靠性: 它继承了 Redis 的高可用性和持久性，可以在系统重启后保持状态。
  3. 跨平台: 可以在任何支持 Redisson 客户端的语言和平台之间使用。

缺点:

  1. 性能开销: 由于基于网络通信，它的性能会受到网络延迟的影响。
  2. 外部依赖: 需要一个运行中的 Redis 服务器。
  3. 资源消耗: 使用 Redis 的发布/订阅机制可能消耗更多的服务器资源。

适用场景:

  • 分布式系统中的线程同步。
  • 微服务或分布式应用程序中的协调任务。

RCountDownLatch 的强大功能点

RCountDownLatch 的强大之处主要在于它的分布式特性。它可以跨多个应用实例和服务器节点同步状态，这在现代的分布式架构中是非常有价值的。例如，可以在一个微服务架构中使用 RCountDownLatch 来确保所有相关的服务都已经启动并准备就绪，然后才允许流量通过。此外，它的状态是由 Redis 管理的，这意味着即使应用实例重启，RCountDownLatch 的状态也不会丢失，从而保证了系统的可靠性和稳定性。

在选择使用 java.util.concurrent.CountDownLatch 还是 RCountDownLatch 时，需要根据应用是否运行在分布式环境中以及是否需要跨多个 JVM 实例同步线程来决定。 对于单个 JVM 实例的应用程序，标准的 CountDownLatch 通常是最佳选择。而对于需要跨多个实例或分布式系统的线程同步，RCountDownLatch 是更合适的选择。

高级实战示例：

RCountDownLatch 的高级用法通常涉及在分布式系统中同步多个任务的执行。以下是一个具体的代码示例，展示了如何使用 RCountDownLatch 来协调分布式系统中的多个服务或任务。

分布式任务处理完毕后进行汇总分析

假设有一个数据处理的应用，需要在多个节点上并行处理数据，之后在所有数据处理完毕后进行汇总分析。

import org.redisson.api.RCountDownLatch;
import org.redisson.api.RedissonClient;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class DistributedTaskCoordinator {

    private RedissonClient redissonClient;
    private static final String LATCH_NAME = "taskCompletionLatch";
    private static final int NUMBER_OF_TASKS = 5;

    public DistributedTaskCoordinator(RedissonClient redissonClient) {
        this.redissonClient = redissonClient;
    }

    // 初始化一个倒计时锁，用于等待指定数量的任务完成
    public void setupLatch() {
        RCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch(LATCH_NAME);
        latch.trySetCount(NUMBER_OF_TASKS);
    }

    // 在每个节点上执行的任务，完成后调用 countDown
    public void executeTask(String taskId) {
        try {
            // 模拟任务执行
            System.out.println("Task " + taskId + " is being processed.");
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2); // 假设任务执行需要2秒
        } catch (InterruptedException e) {
		 Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            // 通知任务完成
            RCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch(LATCH_NAME);
            latch.countDown();
            System.out.println("Task " + taskId + " completed.");
        }
    }

    // 等待所有任务完成后进行汇总分析
    public void awaitCompletionAndAnalyze() throws InterruptedException {
        RCountDownLatch latch = redissonClient.getCountDownLatch(LATCH_NAME);
        latch.await(); // 等待所有任务完成
        performAnalysis(); // 执行汇总分析
    }

    // 汇总分析的逻辑
    private void performAnalysis() {
        System.out.println("All tasks completed. Performing analysis.");
        // 分析数据...
    }

    // 模拟分布式任务执行
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 假设这里已经通过某种方式初始化了 RedissonClient
        RedissonClient redissonClient = null; // 初始化 RedissonClient
        DistributedTaskCoordinator coordinator = new DistributedTaskCoordinator(redissonClient);

        // 设置倒计时锁
        coordinator.setupLatch();

        // 创建线程池模拟分布式环境中的不同节点
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(NUMBER_OF_TASKS);

        // 分发任务
        for (int i = 0; i < NUMBER_OF_TASKS; i++) {
            final String taskId = "Task-" + (i + 1);
            executorService.submit(() -> coordinator.executeTask(taskId));
        }

        // 等待所有任务完成并进行汇总分析
        coordinator.awaitCompletionAndAnalyze();

        // 关闭线程池
        executorService.shutdown();
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个 DistributedTaskCoordinator 类，它使用 RCountDownLatch 来同步分布式任务的执行。setupLatch 方法初始化倒计时锁的计数，executeTask 方法在任务执行完成后调用 countDown，而 awaitCompletionAndAnalyze 方法等待所有任务完成后执行汇总分析。

这个示例展示了如何在分布式系统中使用 RCountDownLatch 来同步不同节点上的任务执行，以确保所有任务完成后才执行某些操作。在实际应用中，需要根据业务逻辑和系统架构来调整这个示例。

转载自:https://juejin.cn/post/7362140838972669961
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