SpringBoot中使用redis做分布式锁

一.模拟问题

最近在公司遇到一个问题,挂号系统是做的集群,比如启动了两个相同的服务,病人挂号的时候可能会出现同号的情况,比如两个病人挂出来的号都是上午2号.这就出现了问题,由于是集群部署的,所以单纯在代码中的方法中加锁是不能解决这种情况的.下面我将模拟这种情况,用redis做分布式锁来解决这个问题.

1.新建挂号明细表

2.在idea上新建项目

下图是创建好的项目结构,上面那个parent项目是其他项目不用管它,和新建的没有关系

3.开始创建controller,service,dao(mapper),写好后整体结构如下

这里贴上service实现类的代码,主要代码就是这一块:

package com.zk.service.impl;

import com.zk.mapper.MzMapper;
import com.zk.service.MzService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 门诊操作service实现类
 *
 * @author zk
 * @date 2020-9-9
 */
@Service
public class MzServiceImpl implements MzService {
    @Autowired
    private MzMapper mzMapper;

    @Override
    public Map gh(String ksdm, String ysdm,String brid) {
        Map resultMap = new HashMap<>();
        int ghxh = 0;
        //获取当前的挂号序号
        Map ghxhMap = mzMapper.getGhxh(ksdm,ysdm);
        //如果为空,说明还没有人挂这个医生的号,当前是一号
        if(ghxhMap == null){
            ghxh = 1;
        }else{
            ghxh = (int)ghxhMap.get("GHXH");
            ghxh++;
        }
        //实际场景中,先获取到ghxh后,还会进行收费等其他操作,这里模拟一下需要耗费时间,为了方便测试出现问题,这里时间设置稍微长一点
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //新增挂号明细记录
        mzMapper.addGhmx(ksdm,ysdm,ghxh,brid);
        resultMap.put("code","200");
        resultMap.put("msg","success");
        return resultMap;
    }
}

4.进行测试

1)清空数据库表

2)使用postman发送post请求,假设ksdm=1表示皮肤科,ysdm=1表示医生华佗,brbh=1表示张三,现在张三去医院挂皮肤科华佗医生的号,收费员就会操作系统调用上面写的挂号接口.

调用成功后,看看数据库里的数据

可以看到张三挂到了华佗医生的第一个号,接着把请求参数的brbh改成2表示李四,李四也去挂华佗医生的号

请求成功后查看数据库

可以看到李四挂了华佗医生的第二个号.现在就是正常的挂号,没有出现问题.

3)postman开第二个请求窗口,两个窗口同时去掉接口进行挂号

窗口一模拟张三挂号

窗口二模拟李四挂号

操作成功后看看数据库

结果是张三和李四都挂到了三号,这就出现了线程安全问题.

3)使用加锁的方式解决问题

方法加上锁之后,测试确实没有问题了,但是实际情况是集群部署的,并不是只有一个服务

4)启动两个服务

idea中设置允许启动多个实例

修改端口号,第一个启动的端口号是8080,这里改成8081

5)启动两个服务后再用postman去请求,张三请求8080服务接口

李四请求8081接口

两个窗口同时请求的时候,再次出现了ghxh相同的情况,在方法上加同步锁不能解决这个问题.

二.使用redis做分布式锁解决问题

1.首先需要启动一个redis,如果不知道redis怎么安装使用的,可以看我之前写的"redis的安装和使用".因为之前我在虚拟机上安装过了redis,这里直接启动一个单节点redis

2.项目的pom.xml文件引入redis依赖

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis

3.在application.yml中配置redis

spring:
  redis:
    host: 192.168.1.6
    port: 6379

4.新建redis锁操作类

package com.zk.util;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Repository;

import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * redis锁操作类
 *
 * @author zk
 * @date 2020-9-10
 */
@Repository
public class RedisLock {

    private StringRedisTemplate stringredisTemplate;

    public RedisLock(StringRedisTemplate stringredisTemplate) {
        this.stringredisTemplate = stringredisTemplate;
    }

    /**
     * 加锁，无阻塞
     * 加锁过程必须设置过期时间
     * 如果没有设置过期时间,手动释放锁的操作出现问题,那么就发生死锁,锁永远不能被释放.
     * 加锁和设置过期时间过程必须是原子操作
     * 如果加锁后服务宕机或程序崩溃,来不及设置过期时间,同样会发生死锁.
     *
     * @param key    锁id
     * @param expire 过期时间
     * @return
     */
    public String tryLock(String key, long expire) {
        String token = UUID.randomUUID().toString();
        //setIfAbsent方法:当key不存在的时候,设置成功并返回true,当key存在的时候,设置失败并返回false
        //token是对应的value,expire是缓存过期时间
        Boolean isSuccess = stringredisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, token, expire, TimeUnit.MILLISECONDS);
        if (isSuccess) {
            return token;
        }
        return null;
    }

    /**
     * 加锁，有阻塞
     *
     * @param name    锁名称
     * @param expire  锁过期时间
     * @param timeout 请求超时时间
     * @return
     */
    public String lock(String name, long expire, long timeout) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        String token;
        do {
            token = tryLock(name, expire);
            if (token == null) {
                if ((System.currentTimeMillis() - startTime) > (timeout - 50)) {
                    break;
                }
                try {
                    //try 50 per sec
                    Thread.sleep(50);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                    return null;
                }
            }
        } while (token == null);

        return token;
    }

    /**
     * 解锁操作
     * 解锁必须是解除自己加上的锁
     * 试想一个这样的场景,服务A加锁,但执行效率非常慢,导致锁失效后还未执行完,但这时候服务B已经拿到锁了,这时候服务A执行完毕了去解锁,
     * 把服务B的锁给解掉了,其他服务C、D、E...都可以拿到锁了,这就有问题了.
     * 加锁的时候我们可以设置唯一value,解锁时判断是不是自己先前的value就行了.
     *
     * @param key
     * @param token
     * @return
     */
    public boolean unlock(String key, String token) {
        //解锁时需要先取出key对应的value进行判断是否相等,这也是为什么加锁的时候需要放不重复的值作为value
        String value = stringredisTemplate.opsForValue().get("name");
        if (StringUtils.equals(value, token)) {
            stringredisTemplate.delete(key);
            return true;
        }
        return false;
    }
}

5.修改业务操作类,用上RedisLock

package com.zk.service.impl;

import com.zk.mapper.MzMapper;
import com.zk.service.MzService;
import com.zk.util.RedisLock;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 门诊操作service实现类
 *
 * @author zk
 * @date 2020-9-9
 */
@Service
public class MzServiceImpl implements MzService {
    @Autowired
    private MzMapper mzMapper;
    @Autowired
    private RedisLock redisLock;

    @Override
    public Map gh(String ksdm, String ysdm, String brid) {
        Map resultMap = new HashMap<>();
        int ghxh = 0;
        //加锁操作
        String token = null;
        token = redisLock.lock("gh", 3000,3500);
        try {
            //获取到了锁,执行正常业务
            if (token != null) {
                //获取当前的挂号序号
                Map ghxhMap = mzMapper.getGhxh(ksdm, ysdm);
                //如果为空,说明还没有人挂这个医生的号,当前是一号
                if (ghxhMap == null) {
                    ghxh = 1;
                } else {
                    ghxh = (int) ghxhMap.get("GHXH");
                    ghxh++;
                }
                //实际场景中,先获取到ghxh后,还会进行收费等其他操作,这里模拟一下需要耗费时间,为了方便测试出现问题,这里时间设置稍微长一点
                try {
                    Thread.sleep(2000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                //新增挂号明细记录
                mzMapper.addGhmx(ksdm, ysdm, ghxh, brid);
            } else {
                resultMap.put("code", "401");
                resultMap.put("msg", "其他窗口正在操作,请稍后再试");
                return resultMap;
            }
        } finally {
            //解锁
            if (token != null) {
                boolean gh = redisLock.unlock("gh", token);
            }
        }
        resultMap.put("code", "200");
        resultMap.put("msg", "success");
        return resultMap;
    }
}

6.再用postman开两个窗口去请求,和上面的操作一样,然后再看数据库的数据

问题解决,不会再出现重复的ghxh.