微服务项目【分布式锁】
创建Redisson模块
第1步：基于Spring Initialzr方式创建zmall-redisson模块
第2步：在zmall-redisson模块中添加相关依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
org.apache.commons
commons-pool2
org.redisson
redisson-spring-boot-starter
3.17.0
第3步：配置application.yml
server:
port: 8081
spring:
redis:
host: 127.0.0.1
password: 123456
database: 0
port: 6379
模拟高并发场景秒杀下单
场景模拟
@RestController
public class RedissonController {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("/updateStock")
public String updateStock() {
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock");
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");//jedis.set("stock",realStock+"");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock);
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
return "end";
}
}
案例演示
- 示例一：单线程情况
直接打开浏览器输入：http://localhost:8081/updateStock，查看redis中库存扣减情况。
- 示例二：多线程情况
第1步：配置多启动服务
第2步：配置nginx，实现负载均衡
upstream tomcats{
server 127.0.0.1:8081 weight=1;
server 127.0.0.1:8082 weight=2;
}
server
{
listen 80;
server_name localhost;
location / {
proxy_pass http://tomcats/;
}
}
第3步：配置jmeter，实现压测
创建测试用例，循环发送4组线程，每组200个；
查看redis中库存结果为0；查看多服务控制台信息均显示扣减失败，库存不足提示。
- 结果分析
1）在单线程情况下，调用updatestock方法扣减库存，订单下单正常（没啥好说的）
2）在多线程情况下，调用updatestock方法扣减库存正常，订单下单异常（超卖了）原因分析：在高并发情况下同时多个线程调用updateStock方法，按照正常思路线程1、线程2、线程3应该是分别实现库存减一（在库存为100的情况下，现在应该剩余97），同时生成三个秒杀订单；然后并发情况下根本不会按照剧本设计来执行，而是出现了线程1、线程2、线程3同时扣减库存，导致库存剩余99，但是订单却产生了3个，说明超卖了。
JVM级锁与redis级分布式锁
JVM级锁
@RestController
public class RedissonController {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("/updateStock")
public String updateStock() {
//jvm级锁，单机锁
synchronized (this){
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock");
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");//jedis.set("stock",realStock+"");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock);
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
}
return "end";
}
}
jvm级的同步锁，单机锁。上述同步代码块中，在单机环境下同一时刻只有一个线程能进行秒杀下单库存扣减，完毕之后才能有后续线程进入。但是在分布式环境下依然还是会出现商品超卖情况。
重新启动jmeter压测，连续发送4组，每组200个请求。
redis级分布式锁
什么是setnx
格式：setnx key value
将key的值设置为value，当且仅当key不存在；若给定的key存在，则setnx不做任何动作。
setnx是set if not exists（如果不存在，则set）的简写。
setnx "zking" "xiaoliu" 第一次设置有效
setnx "zking" "xiaoliu666" 第二次设置无效
第一次使用setnx设置zking直接成功，第二次使用setnx设置zking则失败，也意味着加锁失败。
redis级分布式锁之setnx使用
@RestController
public class RedissonController {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("/updateStock")
public String updateStock() {
//使用redis级分布式锁setnx加锁
String lockKey="lockKey";
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"zking");
if(!flag)
return "error_code";
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock");
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");//jedis.set("stock",realStock+"");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock);
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
//解锁
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
return "end";
}
场景分析
基于以上redis分布式锁setnx的代码，实现场景分析。
- 问题1：执行扣减库存业务时出现异常，导致无法正常删除锁，从而形成死锁。
解决办法：通过try/catch/finally代码块解决。
//使用redis级分布式锁setnx加锁
String lockKey="lockKey";
try{
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"zking");
if(!flag)
return "error_code";
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock");
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");//jedis.set("stock",realStock+"");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock);
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
}finally{
//解锁
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
- 问题2：执行扣减库存业务是如果Redis服务宕机，基于上述问题1的finally块就无意义了，还是死锁。
解决办法：加锁时设置过期时间，确保原子性。
//使用redis级分布式锁setnx加锁
String lockKey="lockKey";
try{
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"zking",10,TimeUnit.SECONDS);
if(!flag)
return "error_code";
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock");
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");//jedis.set("stock",realStock+"");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock);
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
}finally{
//解锁
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
- 问题3：高并发场景下，线程执行先后顺序无法把控（自己加的锁被其他线程释放掉了
场景分析：
线程1：业务执行时间15s，加锁时间10s，那么导致业务未执行完成锁被提前释放；
线程2：业务执行时间8s，加锁时间10s；
线程3：业务执行时间5s，加锁时间10s，那么导致线程2的任务还没有执行完成就是线程3将所删除掉了；以此类推，只要是高并发场景一直存在，那么锁一直处于失效状态（永久失效）
解决办法：可以在加锁的时候设置一个线程ID，只有是相同的线程ID才能进行解锁操作。
//使用redis级分布式锁setnx加锁
String lockKey="lockKey";
String clientId= UUID.randomUUID().toString();
try{
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,clientId,10,TimeUnit.SECONDS);
if(!flag)
return "error_code";
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock");
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");//jedis.set("stock",realStock+"");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock);
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
}finally{
//只有是相同的线程ID时才进行解锁操作
if(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey).equals(clientId)) {
//业务代码执行完毕删除redis锁（解锁）
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
}
**问题4：**锁要加多次时间才是最合理有效的？
解决办法：redisson，看门狗机制。
redisson分布式锁+源码解读
什么是Redisson
Redisson - 是一个高级的分布式协调Redis客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象，Redisson、Jedis、Lettuce 是三个不同的操作 Redis 的客户端，Jedis、Lettuce 的 API 更侧重对 Redis 数据库的 CRUD（增删改查），而 Redisson API 侧重于分布式开发。
特点：
- 互斥：在分布式高并发的条件下，我们最需要保证，同一时刻只能有一个线程获得锁，这是最基本的一点。
- 防止死锁：在分布式高并发的条件下，比如有个线程获得锁的同时，还没有来得及去释放锁，就因为系统故障或者其它原因使它无法执行释放锁的命令,导致其它线程都无法获得锁，造成死锁。所以分布式非常有必要设置锁的有效时间，确保系统出现故障后，在一定时间内能够主动去释放锁，避免造成死锁的情况。
- 性能：对于访问量大的共享资源，需要考虑减少锁等待的时间，避免导致大量线程阻塞。所以在锁的设计时，需要考虑两点。
- 锁的颗粒度要尽量小。比如你要通过锁来减库存，那这个锁的名称你可以设置成是商品的ID,而不是任取名称。这样这个锁只对当前商品有效,锁的颗粒度小。
- 锁的范围尽量要小。比如只要锁2行代码就可以解决问题的，那就不要去锁10行代码了。
- 重入：ReentrantLock是可重入锁，那它的特点就是：同一个线程可以重复拿到同一个资源的锁。重入锁非常有利于资源的高效利用。
Redisson工作原理
入门案例
创建RedissonConfig配置类
@Configuration
public class RedissonConfig {
@Value("${spring.redis.host}")
private String host;
@Value("${spring.redis.port}")
private String port;
@Value("${spring.redis.password}")
private String password;
@Bean
public RedissonClient redissonClient(){
Config config=new Config();
String url="redis://"+host+":"+port;
config.useSingleServer().setAddress(url).setPassword(password).setDatabase(0);
return Redisson.create(config);
}
}
使用redisson分布式锁实现秒杀下单
@RequestMapping("/updateStock")
public String updateStock() {
String lockKey="lockKey";
RLock clientLock = redissonClient.getLock(lockKey);
clientLock.lock();
try {
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock");
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");//jedis.set("stock",realStock+"");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock);
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
} finally {
//解锁
clientLock.unlock();
}
return "end";
}
重新启动jmeter压测，连续发送4组，每组200个请求。查看多服务控制台，结果显示秒杀订单下单正常，无超卖情况发生。
秒杀项目整合redisson实现分布式锁
第1步：在zmall-order模块中配置pom.xml
org.redisson
redisson-spring-boot-starter
3.17.0
第2步：创建Redisson配置类
@Configuration
public class RedissonConfig {
@Value("${spring.redis.host}")
private String host;
@Value("${spring.redis.port}")
private String port;
@Value("${spring.redis.password}")
private String password;
@Bean
public RedissonClient redissonClient(){
Config config=new Config();
String url="redis://"+host+":"+port;
config.useSingleServer().setAddress(url).setPassword(password).setDatabase(0);
return Redisson.create(config);
}
}
第3步：整合项目实现Redisson分布式锁
@Transactional
@Override
public JsonResponseBody createKillOrder(User user, Integer pid) {
//6.根据秒杀商品ID和用户ID判断是否重复抢购
Order order = redisService.getKillOrderByUidAndPid(user.getId(), pid);
if(null!=order)
return new JsonResponseBody<>(JsonResponseStatus.ORDER_REPART);
RLock clientLock = redissonClient.getLock("scekill:goods:" + pid);
clientLock.lock();
try {
//7.Redis库存预减
long stock = redisService.decrement(pid);
if (stock < 0) {
redisService.increment(pid);
return new JsonResponseBody<>(JsonResponseStatus.STOCK_EMPTY);
}
//创建订单
order = new Order();
order.setUserId(user.getId());
order.setLoginName(user.getLoginName());
order.setPid(pid);
//将生成的秒杀订单保存到Redis中
redisService.setKillOrderToRedis(pid, order);
//将生成的秒杀订单推送到RabbitMQ中的订单队列中
rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitmqOrderConfig.ORDER_EXCHANGE,
RabbitmqOrderConfig.ORDER_ROUTING_KEY, order);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
throw new BusinessException(JsonResponseStatus.ORDER_ERROR);
}finally {
clientLock.unlock();
}
return new JsonResponseBody<>();
}
重新启动jmeter压测。