基于Redission实现分布式调度任务选主

在Spring Cloud微服务架构中，基于Redisson实现分布式调度任务的选主和心跳监听，可以通过以下完整方案实现。该方案结合了Redisson的分布式锁和发布/订阅功能，确保高可靠性和实时性：

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一、整体架构设计

graph TD A[微服务实例1] -->|竞争锁| B(Redisson) C[微服务实例2] -->|竞争锁| B D[微服务实例3] -->|竞争锁| B B -->|心跳事件| E[Redis Pub/Sub] E --> A E --> C E --> D

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二、核心实现步骤

1. 添加依赖

<!-- Redisson Starter -->
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.23.2</version>
</dependency>

2. 选主服务实现

import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.PostConstruct;
import javax.annotation.PreDestroy;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
public class LeaderElectionService {

    private static final String LEADER_LOCK_KEY = "scheduler:leader:lock";
    private static final String HEARTBEAT_CHANNEL = "scheduler:heartbeat";

    @Autowired
    private RedissonClient redisson;
    
    private volatile boolean isLeader = false;
    private RLock leaderLock;
    private Thread heartbeatThread;

    @PostConstruct
    public void init() {
        leaderLock = redisson.getLock(LEADER_LOCK_KEY);
        startElection();
        startHeartbeatListener();
    }

    private void startElection() {
        // 尝试获取领导权（非阻塞式）
        new Thread(() -> {
            while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
                try {
                    // 尝试获取锁，锁过期时间30秒
                    boolean acquired = leaderLock.tryLock(0, 30, TimeUnit.SECONDS);
                    if (acquired) {
                        isLeader = true;
                        System.out.println("当前节点当选为Leader");
                        startHeartbeatTask(); // 启动心跳任务
                        break;
                    }
                    Thread.sleep(5000); // 每5秒重试一次
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
            }
        }).start();
    }

    private void startHeartbeatTask() {
        heartbeatThread = new Thread(() -> {
            while (isLeader && !Thread.currentThread().isInterrupted()) {
                try {
                    // 1. 续期锁（看门狗机制会自动处理）
                    // 2. 发布心跳
                    redisson.getTopic(HEARTBEAT_CHANNEL)
                           .publish(System.currentTimeMillis());
                    
                    Thread.sleep(10000); // 每10秒发送一次心跳
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
            }
        });
        heartbeatThread.start();
    }

    private void startHeartbeatListener() {
        // 监听Leader心跳
        redisson.getTopic(HEARTBEAT_CHANNEL)
               .addListener(Long.class, (channel, heartbeatTime) -> {
                   System.out.println("收到Leader心跳: " + heartbeatTime);
                   // 可在此更新最后一次心跳时间
               });
    }

    @PreDestroy
    public void shutdown() {
        if (isLeader && leaderLock.isHeldByCurrentThread()) {
            leaderLock.unlock();
            isLeader = false;
            if (heartbeatThread != null) {
                heartbeatThread.interrupt();
            }
        }
    }

    public boolean isLeader() {
        return isLeader;
    }
}

3. 健康检查增强

@Service
public class HealthCheckService {
    
    @Autowired
    private RedissonClient redisson;
    
    private volatile long lastHeartbeatTime = 0;
    
    @PostConstruct
    public void init() {
        // 定时检查Leader状态
        Executors.newSingleThreadScheduledExecutor()
                .scheduleAtFixedRate(this::checkLeaderStatus, 0, 5, TimeUnit.SECONDS);
    }
    
    private void checkLeaderStatus() {
        Long currentTime = redisson.getBucket("scheduler:leader:heartbeat").get();
        if (currentTime != null) {
            lastHeartbeatTime = currentTime;
        }
        
        // 超过30秒未收到心跳认为Leader失效
        if (System.currentTimeMillis() - lastHeartbeatTime > 30000) {
            System.out.println("Leader可能已宕机，触发重新选举");
            // 可在此触发主动抢锁逻辑
        }
    }
}

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三、关键优化点

1. 多级故障检测

检测方式	触发条件	恢复动作
Redisson看门狗超时	锁续期失败（默认30秒）	自动释放锁，其他节点可竞争
主动心跳超时	自定义阈值（如30秒）	强制释放锁并重新选举
Redis连接断开	ConnectionState.LOST	暂停选举直到连接恢复

2. 选举性能优化配置

# application.yml
redisson:
  lock:
    watchdog-timeout: 30000 # 看门狗超时时间(ms)
  threads: 16 # 事件处理线程数
  netty-threads: 32 # Netty工作线程数

3. 脑裂防护方案

// 使用Redisson的MultiLock实现多Redis节点锁
RLock lock1 = redissonClient1.getLock(LEADER_LOCK_KEY);
RLock lock2 = redissonClient2.getLock(LEADER_LOCK_KEY);
RLock multiLock = redisson.getMultiLock(lock1, lock2);

boolean acquired = multiLock.tryLock(0, 30, TimeUnit.SECONDS);

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四、生产环境部署建议

1. Redis架构选择

部署模式	适用场景	建议配置
哨兵模式	高可用要求高	3哨兵+3Redis实例
Cluster模式	大数据量+高性能	至少6节点（3主3从）
单节点	仅开发测试	不推荐生产使用

2. 监控指标

// 暴露Redisson指标（配合Spring Boot Actuator）
@Bean
public RedissonMetricsBinder redissonMetrics(RedissonClient redisson) {
    return new RedissonMetricsBinder(redisson);
}

监控关键指标：

• redisson.executor.active_threads：活跃线程数
• redisson.pubsub.subscriptions：订阅数量
• redisson.connections.active：活跃连接数

3. 灾备方案

• 双活数据中心 ：通过RedissonClient配置多区域端点

  Config config = new Config();
  config.useClusterServers()
      .addNodeAddress("redis://dc1-node1:6379")
      .addNodeAddress("redis://dc2-node1:6379");

• 降级策略 ：本地缓存最后已知状态

  @Bean
  @Primary
  public LeaderService fallbackLeaderService() {
      return new FallbackLeaderService(redisLeaderService, localCache);
  }

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五、与Spring Cloud集成

1. 调度任务控制

@Scheduled(fixedRate = 5000)
public void scheduledTask() {
    if (leaderElectionService.isLeader()) {
        // 只有Leader执行的逻辑
        processBatchData();
    }
}

2. 动态配置更新

@RefreshScope
@RestController
@RequestMapping("/leader")
public class LeaderController {
    
    @Value("${election.timeout:30000}")
    private long electionTimeout;
    
    @Autowired
    private LeaderElectionService electionService;
    
    @PostMapping("/timeout")
    public void updateTimeout(@RequestParam long timeout) {
        // 动态调整选举超时
        electionService.setElectionTimeout(timeout);
    }
}

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六、方案优势总结

1. 亚秒级故障检测：通过Redis Pub/Sub实现实时通知
2. 自动故障转移：Redisson看门狗机制保障锁释放
3. 弹性扩展：支持动态增减微服务实例
4. 最小依赖：仅需Redis集群，无需额外组件
5. 与Spring生态无缝集成 ：完美配合@Scheduled等组件

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