使用Redis计数器防止并发请求

业务描述

最近在项目中遇到个问题，短信发送的并发请求漏洞：业务需求是需要限制一个号码一分钟内只能获取一次随机码，之前的实现是短信发送请求过来后，先去数据库查询发送记录，根据上一次的短信发送时间和当前时间比较，如果时间差小于一分钟，则提示短信获取频繁，如果超过一分钟，则发送短信，并记录短信发送日志。

问题分析

短信发送是一个很敏感的业务，上面的实现存在一个并发请求的问题，当同一时间有很多请求过来时，同时去查库，同时获取到上一次发送时间没有，或者已超过一分钟，这时候就会重复发送短信了。

使用Redis解决问题

Redis incr 可以实现原子性的递增，可应用于高并发的秒杀活动、分布式序列号生成等场景。这里我使用它来计数实现一分钟内只接受一次请求。

我们在后台接到短信发送请求后，使用Redis的incr设置一个递增KEY（KEY由固定字符串+手机号码组成），并判断该KEY的数值，如果等于1，说明是第一个请求，我们将该KEY值有效期设置为一分钟；如果该KEY的数值大于1，说明是1分钟内的多次请求，这时我们直接返回短信获取频繁，代码如下：

String redisKey = "SMS_LIMIT_" + smsPhone;
long count = redisTemplate.opsForValue().increment(redisKey, 1);
if (count == 1) {
//设置有效期一分钟
redisTemplate.expire(redisKey, 60, TimeUnit.SECONDS);
}
if (count > 1) {
resultMap.put("retCode", "-1");     resultMap.put("retMsg", "每分钟只能发送一次短信");
outPrintJson(resultMap);
return;
}
/** 发送短信 */
......
/** 记录发送日志 */
......

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使用java锁机制解决问题

我们知道Java有一个锁机制，使用synchronized关键字可以将对象或代码块锁定，当有很多请求过来时，第一个获得锁，后面的请求需要等第一个处理完后才能继续，就好像排队上厕所。代码如下： 
1、我们创建一个发短信的工具类，使用单例模式（单例模式的兼容效率和并发的写法，参照我前面的博客【善用设计模式-单例模式】）

private static byte[] LOCK = new byte[0];
private static SMSendUtil smSendUtil;
private SMSendUtil(){};
/**
     * @Description：单例 （防并发）
     * @param：@return   
     * @return：SMSendUtil   
     * @throws：
     * @author：pengl
     * @Date：2016年8月17日 下午4:16:08
     */
    public static SMSendUtil getInstance(){
        if(smSendUtil != null)
            return smSendUtil;
        synchronized (LOCK) {
            if(smSendUtil == null)
                smSendUtil = new SMSendUtil();
        }
        return smSendUtil;
    }

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2、编写发短信的方法，并在方法上加synchronized关键字

/**
     * 发送登陆验证短信(使用全局锁synchronized避免并发请求)
     */
    public synchronized Map sendSms(String smsPhone) {
        /** 查询最近一次发送时间 **/
        ......
        /** 一分钟时间限制判断 **/
        ......
        /** 发送短信 **/
        ......
        /** 记录发送日志 */
        ......
    }

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java锁机制优化

在单例模式下，通过在方法上加synchronized关键字，是可以解决并发问题的，但是这种全局锁，性能非常差，如果有100个用户同时获取短信随机码，这100个用户只能排队一个一个发送短信。我们可以使用更细小颗粒的锁来控制并发问题，这里使用手机号码做为颗粒纬度，优化代码如下： 
1、根据手机号码获取相应的锁对象

private static ConcurrentHashMap lockerStore = new ConcurrentHashMap();

private static Object getPhoneNumberLock(long phone) {
        lockerStore.putIfAbsent(phone, new Byte[]{});
        Byte[] ret = lockerStore.get(phone);
        return ret;
}
    /**
    * 发送登陆验证短信(使用号码颗粒级锁synchronized避免并发请求)
    */
    public Map sendSms(String smsPhone,boolean flag) {
    synchronized (getPhoneNumberLock(Long.parseLong(smsPhone))) {
        /** 查询最近一次发送时间 **/
        ......
        /** 一分钟时间限制判断 **/
        ......
        /** 发送短信 **/
        ......
        /** 记录发送日志 */
        ......
    }
}

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功能测试

使用Jmeter进行并发测试，同时发送200个线程请求，通过测试发现，以上3种方式均可避免并发请求问题 
 
查看结果，只有第一个请求发送了短信，剩余199个请求均返回失败 
 

性能测试

使用Jmeter进行并发测试，同时发送200个线程请求，查看聚合报告： 
1、使用Redis计数器方式 
 
2、使用全局synchronized 方式 
 
3、使用号码颗粒纬度synchronized 方式 

通过测试发现，使用Redis计数器方式，并发性能最好；由于测试是使用相同号码进行测试的，第2、3两种方式测试结果差不多，实际应用中，第三种的性能肯定要高于第二种的。不过总的来说，使用锁机制性能是比较差的。