redis - 信号量

java中有信号量Semaphore控制特定资源的访问数量，在多进程甚至跨服务器跨网络的情况下，我们可以用reids来实现。
java的Semaphore，查看源码可知道通过设置state，每次被获取state-1，释放+1,等于0就等待，大于0就唤醒其他的线程。在redis中没有办法去唤醒其他的等待进程，所以可以用while循环来判断是否获取到信号量。
在while循环中，有以下几个步骤：

1. 加锁，同一时间只能一个进程进行操作。
2. 引用计数器，能否获取到信号量，取决于计数器的大小。
3. 将计数器保存在有序集合中，通过有序集合的排序，来决定是否获取信号量。
4. 将每个获取信号量元素另外保存其他有序集合，用于判断时间是否超时。
5. 每次获取信号量之前，优先移除超时的元素。移除超时元素的同时，也要移除信号量有序集合对应的元素。

交集计算

上面的第五点，是两个集合的交集计算，先看看以下的例子。

并集

以下例子中，setkey1有三个元素，one、two、three，setkey2有两个元素，one、two，所以取他们的交集就是one和two，对应的score是相加的。

@Test
public void test() {
    Transaction trans = JedisUtils.multi();
    String dstkey = "dstkey:";
    String setkey1 = "setkey1:";
    String setkey2 = "setkey2:";
    trans.zadd(setkey1, 1, "one");
    trans.zadd(setkey1, 2, "two");
    trans.zadd(setkey1, 3, "three");
    trans.zadd(setkey2, 4, "one");
    trans.zadd(setkey2, 5, "two");
    // 1+4=5,2+5=7
 trans.zinterstore(dstkey, setkey1, setkey2);
    trans.exec();
    Set<Tuple> tuples = JedisUtils.zrangeWithScores(dstkey, 0, -1);
    System.out.println(tuples);
}

运行结果如下：

[[one,5.0], [two,7.0]]

权重

上面例子的权重很明显是1：1，如果我们想设置其他值，就需要引入ZParams的wight方法。下面的例子权重是7，8，所以计算规则为17+48=39,27+58=54。

@Test
public void testWeight() {
    Transaction trans = JedisUtils.multi();
    ZParams params = new ZParams();
    params.weights(7, 8);
    String dstkey = "dstkey:";
    String setkey1 = "setkey1:";
    String setkey2 = "setkey2:";
    trans.zadd(setkey1, 1, "one");
    trans.zadd(setkey1, 2, "two");
    trans.zadd(setkey1, 3, "three");
    trans.zadd(setkey2, 4, "one");
    trans.zadd(setkey2, 5, "two");
    // 1*7+4*8=39,2*7+5*8=54
 trans.zinterstore(dstkey, params, setkey1, setkey2);
    trans.exec();
    Set<Tuple> tuples = JedisUtils.zrangeWithScores(dstkey, 0, -1);
    System.out.println(tuples);
}

运行结果如下：

[[one,39.0], [two,54.0]]

最大值/最小值/平均值

除了权重也有最大值，最小值，平均值。这边只演示最大值。下面例子的计算规则为max(1,4)8=48=32,max(2,5)8=58=40。

@Test
public void testAggregate() {
    Transaction trans = JedisUtils.multi();
    ZParams params = new ZParams();
    params.aggregate(ZParams.Aggregate.MAX);
    params.weights(7, 8);
    String dstkey = "dstkey:";
    String setkey1 = "setkey1:";
    String setkey2 = "setkey2:";
    trans.zadd(setkey1, 1, "one");
    trans.zadd(setkey1, 2, "two");
    trans.zadd(setkey1, 3, "three");
    trans.zadd(setkey2, 4, "one");
    trans.zadd(setkey2, 5, "two");
    // max(1,4)*8=4*8=32,max(2,5)*8=5*8=40
 trans.zinterstore(dstkey, params, setkey1, setkey2);
    trans.exec();
    Set<Tuple> tuples = JedisUtils.zrangeWithScores(dstkey, 0, -1);
    System.out.println(tuples);
}

运行结果如下：

[[one,32.0], [two,40.0]]

信号量

获取锁参考分布式锁的文章

static int cnt = 10;
static int timeOut = 1000;
static int limit = 2;
static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(cnt);
static String count = "count:";
static String out = "out:";
static String semaphore = "semaphore:";

private static String acquire() {
    Transaction trans = JedisUtils.multi();
    // 移除过期的信号量
    trans.zremrangeByScore(out, Long.MIN_VALUE, System.currentTimeMillis() - timeOut);
    ZParams params = new ZParams();
    params.weights(1, 0);
    // 取交集，如果out的元素过期被移除了，则和semaphore交集后，再赋值给semaphore。
    // 相对于semaphore对应的元素也被移除了。
    // 如果没有过期，通过out权重为0，也不影响semaphore的分数
    trans.zinterstore(semaphore, params, semaphore, out);
    // 获取自增长的计数器
    trans.incr(count);
    List<Object> results = trans.exec();
    // 获取自增长的值
    int counter = ((Long) results.get(results.size() - 1)).intValue();

    trans = JedisUtils.multi();
    String uuid = UUID.randomUUID().toString();
    // 添加到信号量集合
    trans.zadd(semaphore, counter, uuid);
    // 添加到超时集合
    trans.zadd(out, System.currentTimeMillis(), uuid);
    // 查看排名
    trans.zrank(semaphore, uuid);
    results = trans.exec();
    // 获取当前排名
    int result = ((Long) results.get(results.size() - 1)).intValue();
    // 在限制的数量以内，则返回uuid
    if (result < limit) {
        return uuid;
    }
    // 没有在限制的数量以内，说明没获取到，则移除上面新增的值
    release(uuid);
    return null;
}

private static void release(String uuid) {
    Transaction trans = JedisUtils.multi();
    trans.zrem(semaphore, uuid);
    trans.zrem(out, uuid);
    trans.exec();
}

@Test
public void test() throws InterruptedException {
    // 锁的时间，达到这个时间就释放
    int lockTime = 1;
    // 锁的超时时间，达到这个时间就放弃获取
    long timeOut = 2500;
    for (int i = 0; i < cnt; i++) {
        new Thread(new LockThread(i, lockTime, timeOut)).start();
        countDownLatch.countDown();
    }
    TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
}

static class LockThread implements Runnable {
    int lockTime;
    long timeOut;
    int idx;

    public LockThread(int idx, int lockTime, long timeOut) {
        this.idx = idx;
        this.lockTime = lockTime;
        this.timeOut = timeOut;
    }

    @Override
    public void run() {
        try {
            countDownLatch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        while (true) {
            // 获取锁
            String lock = TestDistributedLocking.lock(TestDistributedLocking.lockName, lockTime, timeOut);
            String uuid = acquire();
            // 释放锁
            JedisUtils.del(lock);
            if (null != uuid) {
                SimpleDateFormat formatter = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
                System.out.println(formatter.format(new Date()) + "---" + idx + "：获取到了信号量");
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                release(uuid);
                break;
            }
            try {
                // 休眠10毫秒
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}