一、引入依赖

        <dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.16.0</version></dependency>

二、配置类

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;/*** @Author ZGM* @DateTime 2023/8/15* @description*/
@Configuration
public class RedissonConfig {@Beanpublic RedissonClient redissonClient(){// 配置，Config config = new Config();//单例模式config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");// .setPassword("123456");//修改看门狗的默认时间30s到60s//config.setLockWatchdogTimeout(60000);// 创建RedissonClient对象return Redisson.create(config);}//这个只针对转化为string类型@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate();template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);//默认是JDK序列化  发现key和value前面都多了一串特殊字符StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);template.setValueSerializer(stringRedisSerializer);return template;}
}

三、实现类

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** @Author ZGM* @DateTime 2023/8/15* @description*/
@Service
@Slf4j
public class UserService {@Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;@AutowiredRedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public void test1() throws InterruptedException {//定义一个keyString key = UUID.randomUUID().toString();// 占锁 没有拿到锁的会自动阻塞// watchDog 机制 : 锁自动加了默认30秒过期// 如果业务代码耗时长，锁也会自动续期RLock lock = redissonClient.getLock(key);//只有lock()和tryLock(5000, TimeUnit.MILLISECONDS)会触发看门狗机制Boolean isLocked = lock.tryLock(5000, TimeUnit.MILLISECONDS);if(!isLocked) {log.info("获取锁失败");}long a = System.currentTimeMillis();try {Thread.sleep(60000);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {lock.unlock();}long b = System.currentTimeMillis();System.out.println(b-a);}}

四、测试结果

可以下载redis desktop manager软件来查看redis里面存放的东西

红色框内的TTL值就是过期时间，默认-1，表示永不过期，指定过期时间后就变成你指定的值了。

上面的方法，我们让线程睡眠60S，代表我们的业务执行时间，在调用这个方法时，我们可以在
redis desktop manager软件上实时查看锁的过期时间，第一次过期时间为30S，10S后刷新过期时间为30S，也就是说，它每隔10S会检验这个锁是否释放，没有的话，会一直给你刷新锁的持有时间变为30S，直到任务完成。

五、看门狗机制

上面所说的自动刷新锁的持有时间，就是通过这个看门狗机制来实现的。它默认的锁的持有时间是30S，每隔30/3也就是10S会刷新锁的持有时间，我们也可以通过redisson的Config 类的config.setLockWatchdogTimeout(60000)来修改过期时间。实际上锁的持有时间就是lockWatchdogTimeout的值，只不过默认设置的30S而已，同样的，锁的刷新时间也是每隔lockWatchdogTimeout/3秒执行一次，如果设置的时间为60S，就是锁的过期时间为60S，每隔20S执行一次。
所谓的自动刷新，其实是在获取锁的时候，开了一个线程来监控这个锁，我们先按照默认的30S过期时间来计算，假设当前业务的执行时间在10S之内，在第10S时此线程监控到该锁已被正常释放，则不会刷新锁的过期时间，反之，在第10S时此线程监控到该锁仍被此线程持有，那也就是业务还未执行完，它就会帮你刷新过期时间。即使redis的服务器宕机了，也不会出现死锁，因为当它监控到异常时，也不会刷新过期时间，当redis的服务器恢复时，自动就把它删除了。

六、注意

注意：只有只有lock()和tryLock(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS)会触发看门狗机制,在这两个方法里我们都没有指定releaseTime,它默认值就是-1，然后才能自动触发看门狗机制，或者我们在调用获取锁的方法时直接指定releaseTime为-1，这样也可以触发看门狗机制，一定要注意这一点。
lock()会一直尝试获取锁，知道成功
tryLock(long time, TimeUnit unit)，同样会一直尝试获取锁，但它有等待时间，超过这个时间就直接返回false,不在继续调用，我比较喜欢这个方法。

七、建议

看门狗机制虽然可以自动刷新锁的过期时间，用起来也非常方便，但并不是说，所有的方法，都应该开启此机制。因为启动此机制的同时，意味着会额外开启一个线程来监控它，那么就会占用CPU内存。少量线程的情况下，这部分内存占用可以忽略，当请求过多时，就占用比略高了，只能增加服务器，也就是增加成本了。

所以我建议是，在获取资源的方法里，不开启看门狗机制，比如，一个接口是返回个人信息的，那么我在调用时，由于某种原因导致锁已经释放，但业务还未执行完成，那么会报错，
信息如下：[Request processing failed; nested exception is java.lang.IllegalMonitorStateException: attempt to unlock lock, not locked by current thread by node id: 62e61f35-6cd5-4fc2-849e-78ad649435e4 thread-id: 72] with root cause，我们直接捕获此异常，返回系统繁忙即可。

在更新或者保存资源的方法里，是可以开启看门狗机制的，这样虽然执行时间会稍微长一些，但最终会完成任务，不至于让用户重复操作。