使用shedlock实现分布式互斥执行

前言

前序章节:springboot基础(82):分布式定时任务解决方案shedlock

如果你不清楚shedlock,建议先阅读前序章节,再来查看本文。

如果我们不在spring环境下,如何使用shedlock实现分布式互斥执行?

我们可以使用shedlock为我们提供的DefaultLockingTaskExecutor来实现手动调用。

示例

void executeWithLock(@NonNull Runnable var1, @NonNull LockConfiguration var2)

java 复制代码
  @GetMapping("/testRunnable")
    public R testRunnable(HttpServletRequest request) {
        log.info("进入方法");
        String name = request.getParameter("name");
        LockingTaskExecutor executor = new DefaultLockingTaskExecutor(lockProvider);
        Instant now = Instant.now();
        try {
            executor.executeWithLock(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    log.info("执行");
                    helloService.helloCn(name);
                }
            }, new LockConfiguration(now, "testRunnable", Duration.ofSeconds(30), Duration.ofSeconds(5)));
            log.info("end");
            return R.ok("success", null);
        } catch (Throwable throwable) {
            throwable.printStackTrace();
        }
        return R.fail("fail");
    }

LockingTaskExecutor.TaskResult executeWithLock(@NonNull LockingTaskExecutor.TaskWithResult task, @NonNull LockConfiguration lockConfig)

利用此API,我们可以让一个方法不能在一个时间只能有一次实例在执行,排斥调用者,且其它调用者的调用失败,这是与分布式锁不一样的地方。

java 复制代码
 @GetMapping("/testTaskWithResult")
    public R testTaskWithResult(HttpServletRequest request) {
        log.info("进入方法");
        String name = request.getParameter("name");
        LockingTaskExecutor executor = new DefaultLockingTaskExecutor(lockProvider);
        Instant now = Instant.now();
        try {
            LockingTaskExecutor.TaskResult taskResult = executor.executeWithLock(new LockingTaskExecutor.TaskWithResult() {
                @Override
                public Object call() throws Throwable {
                    log.info("执行");
                    return helloService.helloCn(name);
                }
            }, new LockConfiguration(now, "testTaskWithResult", Duration.ofSeconds(30), Duration.ofSeconds(5)));
            boolean flag = taskResult.wasExecuted();
            log.info("end");
            return R.ok("任务是否被执行:" + flag, taskResult.getResult());
        } catch (Throwable throwable) {
            throwable.printStackTrace();
        }
        return R.fail("fail");
    }

传送门

https://github.com/lukas-krecan/ShedLock

相关推荐
Thomas.Sir1 天前
第21课:PyTorch|GPU多卡训练与分布式训练基础【让多卡并行成为你的加速引擎】
人工智能·pytorch·分布式
Cicada1281 天前
库存消息消费的正确性设计——从幂等窗口到批量流水线
分布式·系统架构
Francek Chen2 天前
【大数据处理与分析】数据仓库Hive:04 数据仓库Hive概述
大数据·数据仓库·hive·hadoop·分布式
Gl�ria2 天前
Hadoop/YARN 集群缩容:下线DN节点
大数据·hadoop·分布式
吉甫作诵2 天前
Kafka 集群安装与运维实战:消费组排查、Offset 重置与副本重分配
大数据·运维·分布式·kafka·消息队列
是Dream呀3 天前
Harness 工程:让 Agent 真正把任务做完
人工智能·分布式·缓存·agent
yt004yt3 天前
绿岛数字化平台搭建:VOCs 监测与能碳数据一体化方案
大数据·分布式
天天喝旺仔3 天前
分布式服务容错实战:用 Sentinel 实现限流、熔断与降级
分布式·微服务·云原生·sentinel
lisanmengmeng4 天前
分布式追踪与监控:Skywalking(三)
分布式·skywalking