烟雨忆南唐

第十九章_手写Redis分布式锁

锁的种类

单机版同一个JVM虚拟机内synchronized或者Lock接口。

分布式多个不同JVM虚拟机，单机的线程锁机制不再起作用，资源类在不同的服务器之间共享了。

一个靠谱分布式锁需要具备的条件和刚需

独占性：OnlyOne，任何时刻只能有且仅有一个线程持有。

高可用：若redis集群环境下，不能因为某一个节点挂了而出现获取锁和释放锁失败的情况，高并发请求下，依旧性能OK好使。（redis集群为cp模式，zookeeper集群为ap模式）

防死锁：杜绝死锁，必须有超时控制机制或者撤销操作，有个兜底终止跳出方案。

不乱抢：防止张冠李戴，不能私下unlock别人的锁，只能自己加锁自己释放，自己约的锁含着泪也要自己解。

重入性：同一个节点的同一个线程如果获得锁之后，它也可以再次获取这个锁。

分布式锁

setnx key value

差评，setnx+expire不安全，两条命令非原子性的。

set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]。

重点

JUC中AQS锁的规范落地参考+可重入锁考虑+Lua脚本+Redis命令一步步实现分布式锁。

Base案例(boot+redis)

使用场景：多个服务间保证同一时刻同一时间段内同一用户只能有一个请求(防止关键业务出现并发攻击)。

建Module

redis_distributed_lock2、redis_distributed_lock3

改POM




    4.0.0

    com.test.redislock
    redis_distributed_lock2
    1.0-SNAPSHOT


    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-parent
        2.6.12
         
    


    
        UTF-8
        8
        8
        1.16.18
    


    
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        

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

        
            org.apache.commons
            commons-pool2
        

        
        
            io.springfox
            springfox-swagger2
            2.9.2
        

        
            io.springfox
            springfox-swagger-ui
            2.9.2
        

        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test
        

        
            org.projectlombok
            lombok
            ${lombok.version}
            true
        

        
            cn.hutool
            hutool-all
            5.8.8
        
    

    
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin

写YML

server.port=7777

spring.application.name=redis_distributed_lock
# ========================swagger2=====================
# http://localhost:7777/swagger-ui.html
swagger2.enabled=true
spring.mvc.pathmatch.matching-strategy=ant_path_matcher

# ========================redis单机=====================
spring.redis.database=0
spring.redis.host=192.168.111.185
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=111111
spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0

主启动

package com.test.redislock;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

/**
 * @auther admin
 */
@SpringBootApplication
public class RedisDistributedLockApp7777 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RedisDistributedLockApp7777.class,args);
    }

}

业务类

Swagger2Config

package com.test.redislock.config;

import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.beans.factory.config.BeanPostProcessor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.RequestMappingInfoHandlerMapping;
import springfox.documentation.builders.ApiInfoBuilder;
import springfox.documentation.builders.PathSelectors;
import springfox.documentation.builders.RequestHandlerSelectors;
import springfox.documentation.service.ApiInfo;
import springfox.documentation.spi.DocumentationType;
import springfox.documentation.spring.web.plugins.Docket;
import springfox.documentation.spring.web.plugins.WebMvcRequestHandlerProvider;
import springfox.documentation.swagger2.annotations.EnableSwagger2;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * @auther admin
 */
@Configuration
@EnableSwagger2
public class Swagger2Config {

    @Value("${swagger2.enabled}")
    private Boolean enabled;

    @Bean
    public Docket createRestApi() {
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
                .apiInfo(apiInfo())
                .enable(enabled)
                .select()
                //你自己的package
                .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.test.redislock")) 
                .paths(PathSelectors.any())
                .build();
    }

    private ApiInfo apiInfo() {
        return new ApiInfoBuilder()
                .title("springboot利用swagger2构建api接口文档 " + "\t" + DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd").format(LocalDateTime.now()))
                .description("springboot+redis整合")
                .version("1.0")
                .termsOfServiceUrl("https://www.baidu.com/")
                .build();
    }

}

RedisConfig

package com.test.redislock.config;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

/**
 * @auther admin
 */
@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) {
        RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
        //设置key序列化方式string
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        //设置value的序列化方式json
        redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());

        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());

        redisTemplate.afterPropertiesSet();

        return redisTemplate;
    }

}

InventoryService

package com.test.redislock.service;

/**
 * @auther admin
 */
public class InventoryService {

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    String sale();

}

InventoryServiceImpl

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    private Lock lock = new ReentrantLock();

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
	@Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        lock.lock();

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if(inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

}

InventoryController

package com.test.redislock.controller;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import com.test.redislock.service.InventoryService;
import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import lombok.Getter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseStatus;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * @auther admin
 */
@RestController
@Api(tags = "redis分布式锁测试")
public class InventoryController {

    @Autowired
    private InventoryService inventoryService;

    @ApiOperation("扣减库存，一次卖一个")
    @GetMapping(value = "/inventory/sale")
    public String sale() {
        return inventoryService.sale();
    }

}

使用swagger进行测试

http://localhost:7777/swagger-ui.html#/

手写分布式锁思路分析2023

大家来找茬

上面测试通过求吐槽

1.初始化版本简单添加

InventoryServiceImpl

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    private Lock lock = new ReentrantLock();

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
	@Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        lock.lock();

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if(inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号："+port;
    }
}

请将端口7777的业务逻辑代码原样拷贝到端口8888

加了synchronized或者Lock。

2.nginx分布式微服务架构

问题

V2.0版本代码分布式部署后，单机锁还是出现超卖现象，需要分布式锁。

Nginx配置负载均衡

命令地址+配置地址

命令地址

/usr/local/nginx/sbin

配置地址

/usr/local/nginx/conf

启动

cd /usr/local/nginx/sbin

./nginx

启动Nginx并测试通过，浏览器看到nginx欢迎welcome页面

/usr/local/nginx/conf目录下修改配置文件，nginx.conf新增反向代理和负载均衡配置

关闭

cd /usr/local/nginx/sbin

./nginx -s stop

指定配置启动

在/usr/local/nginx/sbin路径下执行下面的命令

./nginx -c /usr/local/nginx/conf/nginx.conf

重启

cd /usr/local/nginx/sbin

./nginx -s reload

V2.0版本代码修改+启动两个微服务

端口7777服务

InventoryServiceImpl

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    private Lock lock = new ReentrantLock();

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
	@Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        lock.lock();

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if(inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

}

端口8888服务

InventoryServiceImpl

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    private Lock lock = new ReentrantLock();

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
	@Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        lock.lock();

        try
        {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if(inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: "+inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

}

通过Nginx访问，Linux服务器地址IP，反向代理+负载均衡

可以点击看到效果，一边一个，默认轮询

http://192.168.111.185/inventory/sale

上面纯手点验证OK，下面高并发模拟

线程组redis

100个商品足够了

http请求

jmeter压测

76号商品被卖出2次，出现超卖故障现象

bug-why

为什么加了synchronized或者Lock还是没有控制住？

解释

在单机环境下，可以使用synchronized或Lock来实现。

但是在分布式系统中，因为竞争的线程可能不在同一个节点上（同一个jvm中），

所以需要一个让所有进程都能访问到的锁来实现(比如redis或者zookeeper来构建)

不同进程jvm层面的锁就不管用了，那么可以利用第三方的一个组件，来获取锁，未获取到锁，则阻塞当前想要运行的线程。

分布式锁出现

能做什么

跨进程+跨服务

解决超卖

防止缓存击穿

解决方案

上Redis分布式锁

官网命令

3.redis分布式锁

修改代码为3.1版

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
	@Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        String key = "zzyyRedisLock";
        String uuidValue = IdUtil.simpleUUID() + ":" + Thread.currentThread().getId();

        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuidValue);

        if (!flag) {
            //暂停20毫秒后递归调用
            try { 
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20); 
            } catch (InterruptedException e) { 
                e.printStackTrace(); 
            }

            sale();
        } else {
            try {
                //1 查询库存信息
                String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
                //2 判断库存是否足够
                Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

                //3 扣减库存
                if (inventoryNumber > 0) {
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                    retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                    System.out.println(retMessage);
                } else {
                    retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
                }
            } finally {
                stringRedisTemplate.delete(key);
            }
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

}

通过递归重试的方式。

存在的问题

测试手工OK，测试Jmeter压测5000OK。

递归是一种思想没错，但是容易导致StackOverflowError，不太推荐，需进一步完善。

修改代码为3.2版

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    @Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        String key = "zzyyRedisLock";
        String uuidValue = IdUtil.simpleUUID() + ":" + Thread.currentThread().getId();

        while (!stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuidValue)) {
            //暂停20毫秒，类似CAS自旋
            try { 
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if (inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } finally {
            stringRedisTemplate.delete(key);
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

}

多线程判断想想JUC里面说过的虚假唤醒，用while替代if。

用自旋替代递归重试。

4.宕机与过期+防止死锁

当前代码为3.2版接上一步

存在问题

部署了微服务的Java程序机器挂了，代码层面根本没有走到finally这块，没办法保证解锁(无过期时间该key一直存在)，这个key没有被删除，需要加入一个过期时间限定key。

解决方案

修改代码为4.1版

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    @Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        String key = "zzyyRedisLock";
        String uuidValue = IdUtil.simpleUUID() + ":" + Thread.currentThread().getId();

        while (!stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuidValue)) {
            //暂停20毫秒，类似CAS自旋
            try { 
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        //设置过期时间，请思考可以这么操作吗?
        stringRedisTemplate.expire(key, 30L, TimeUnit.SECONDS);

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if (inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } finally {
            stringRedisTemplate.delete(key);
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

}

stringRedisTemplate.expire(key,30L,TimeUnit.SECONDS);

请思考可以这么操作吗?

4.1版本结论

设置key+过期时间分开了，必须要合并成一行具备原子性

修改代码为4.2版

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    @Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        String key = "zzyyRedisLock";
        String uuidValue = IdUtil.simpleUUID() + ":" + Thread.currentThread().getId();

        //设置过期时间，形成原子操作
        while (!stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuidValue, 30L, TimeUnit.SECONDS)) {
            //暂停20毫秒，类似CAS自旋
            try { 
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if (inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } finally {
            stringRedisTemplate.delete(key);
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

}

Jmeter压测OK

4.2版本结论

加锁和过期时间设置必须同一行，保证原子性

5.防止误删key的问题

当前代码为4.2版接上一步

存在问题

实际业务处理时间如果超过了默认设置key的过期时间？？尴尬￣□￣｜｜

会出现张冠李戴的情况，删除了别人的锁。

解决方案

只能自己删除自己的，不许动别人的

修改代码为5.0版

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    @Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        String key = "zzyyRedisLock";
        String uuidValue = IdUtil.simpleUUID() + ":" + Thread.currentThread().getId();

        //设置过期时间，形成原子操作
        while (!stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuidValue, 30L, TimeUnit.SECONDS)) {
            //暂停20毫秒，类似CAS自旋
            try { 
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if (inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } finally {
            // v5.0判断加锁与解锁是不是同一个客户端，同一个才行，自己只能删除自己的锁，不误删他人的
            if (stringRedisTemplate.opsForValue().get(key).equalsIgnoreCase(uuidValue)) {
                stringRedisTemplate.delete(key);
            }
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

}

6.Lua保证原子性

当前代码为5.0版接上一步

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    @Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        String key = "zzyyRedisLock";
        String uuidValue = IdUtil.simpleUUID() + ":" + Thread.currentThread().getId();

        //设置过期时间，形成原子操作
        while (!stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuidValue, 30L, TimeUnit.SECONDS)) {
            //暂停20毫秒，类似CAS自旋
            try { 
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if (inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } finally {
            // v5.0判断加锁与解锁是不是同一个客户端，同一个才行，自己只能删除自己的锁，不误删他人的
            if (stringRedisTemplate.opsForValue().get(key).equalsIgnoreCase(uuidValue)) {
                stringRedisTemplate.delete(key);
            }
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

}

存在问题

finally块的判断+del删除操作不是原子性的

启用lua脚本编写redis分布式锁判断+删除判断代码

lua脚本

官网

官方脚本

Lua脚本浅谈

Lua脚本初识

Redis调用Lua脚本通过eval命令保证代码执行的原子性，直接用return返回脚本执行后的结果值

语法：eval luascript numkeys [key [key ...]] [arg [arg ...]]

helloworld入门

1-hello lua

2-set k1 v1 get k1

3-mset

Lua脚本进一步

Redis分布式锁lua脚本官网练习

eval "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end" 1 zzyyRedisLock 1111-2222-3333

条件判断语法

条件判断案例

解决方案

修改代码为6.0版code

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    @Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        String key = "zzyyRedisLock";
        String uuidValue = IdUtil.simpleUUID() + ":" + Thread.currentThread().getId();

        //设置过期时间，形成原子操作
        while (!stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuidValue, 30L, TimeUnit.SECONDS)) {
            //暂停20毫秒，类似CAS自旋
            try { 
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if (inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } finally {
            //V6.0 将判断+删除自己的合并为lua脚本保证原子性
            String luaScript =
                    "if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]) then " +
                        "return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                    "else " +
                        "return 0 " +
                    "end";
            stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(luaScript, Boolean.class), Arrays.asList(key), uuidValue);
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

}

bug说明

stringRedisTemplate.execute( new DefaultRedisScript<>(script), Arrays. asList(key),value);

stringRedisTemplate.execute( new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays. asList(key),value); //使用该构造方法，不然报错

7.可重入锁+设计模式

当前代码为6.0版接上一步

while判断并自旋重试获取锁+setnx含自然过期时间+Lua脚本官网删除锁命令。

存在问题

如何兼顾锁的可重入性问题？

复习写好一个锁的条件和规约

可重入锁(又名递归锁)

说明

可重入锁又名递归锁

是指在同一个线程在外层方法获取锁的时候，再进入该线程的内层方法会自动获取锁(前提，锁对象得是同一个对象)，不会因为之前已经获取过还没释放而阻塞。

如果是1个有 synchronized 修饰的递归调用方法，程序第2次进入被自己阻塞了岂不是天大的笑话，出现了作茧自缚。

所以Java中ReentrantLock和synchronized都是可重入锁，可重入锁的一个优点是可一定程度避免死锁。

“可重入锁”这四个字分开来解释：

可：可以。

重：再次。

入：进入。

锁：同步锁。

进入什么

进入同步域（即同步代码块/方法或显式锁锁定的代码）

一句话

一个线程中的多个流程可以获取同一把锁，持有这把同步锁可以再次进入。自己可以获取自己的内部锁。

JUC知识复习，可重入锁出bug会如何影响程序？

可重入锁种类

隐式锁（即synchronized关键字使用的锁）默认是可重入锁。

指的是可重复可递归调用的锁，在外层使用锁之后，在内层仍然可以使用，并且不发生死锁，这样的锁就叫做可重入锁。

简单的来说就是：在一个synchronized修饰的方法或代码块的内部调用本类的其他synchronized修饰的方法或代码块时，是永远可以得到锁的

与可重入锁相反，不可重入锁不可递归调用，递归调用就发生死锁。

同步块

package com.test.juc.senior.prepare;

/**
 * @auther admin
 */
public class ReEntryLockDemo {

    public static void main(String[] args) {
        final Object objectLockA = new Object();

        new Thread(() -> {
            synchronized (objectLockA) {
                System.out.println("-----外层调用");

                synchronized (objectLockA) {
                    System.out.println("-----中层调用");

                    synchronized (objectLockA) {
                        System.out.println("-----内层调用");
                    }
                }
            }
        }, "a").start();
    }
}

同步方法

package com.test.juc.senior.prepare;

/**
 * @auther admin
 * 在一个Synchronized修饰的方法或代码块的内部调用本类的其他Synchronized修饰的方法或代码块时，是永远可以得到锁的
 */
public class ReEntryLockDemo {

    public synchronized void m1() {
        System.out.println("-----m1");
        m2();
    }

    public synchronized void m2() {
        System.out.println("-----m2");
        m3();
    }

    public synchronized void m3() {
        System.out.println("-----m3");
    }

    public static void main(String[] args) {
        ReEntryLockDemo reEntryLockDemo = new ReEntryLockDemo();

        reEntryLockDemo.m1();
    }

}

Synchronized的重入的实现机理

每个锁对象拥有一个锁计数器和一个指向持有该锁的线程的指针。

当执行monitorenter时，如果目标锁对象的计数器为零，那么说明它没有被其他线程所持有，Java虚拟机会将该锁对象的持有线程设置为当前线程，并且将其计数器加1。

在目标锁对象的计数器不为零的情况下，如果锁对象的持有线程是当前线程，那么 Java 虚拟机可以将其计数器加1，否则需要等待，直至持有线程释放该锁。

当执行monitorexit时，Java虚拟机则需将锁对象的计数器减1。计数器为零代表锁已被释放。

显式锁（即Lock）也有ReentrantLock这样的可重入锁。

package com.test.juc.senior.prepare;

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @auther admin
 * 在一个Synchronized修饰的方法或代码块的内部调用本类的其他Synchronized修饰的方法或代码块时，是永远可以得到锁的
 */
public class ReEntryLockDemo {

    static Lock lock = new ReentrantLock();

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() -> {
            lock.lock();

            try {
                System.out.println("----外层调用lock");
                lock.lock();

                try {
                    System.out.println("----内层调用lock");
                } finally {
                    // 这里故意注释，实现加锁次数和释放次数不一样
                    // 由于加锁次数和释放次数不一样，第二个线程始终无法获取到锁，导致一直在等待。
                    // 正常情况，加锁几次就要解锁几次
                    lock.unlock(); 
                }
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "a").start();

        new Thread(() -> {
            lock.lock();

            try {
                System.out.println("b thread----外层调用lock");
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "b").start();
    }
}

lock/unlock配合可重入锁进行AQS源码分析讲解

切记，一般而言，你lock了几次就要unlock几次

思考，上述可重入锁计数问题，redis中那个数据类型可以代替

K，K，V

hset zzyyRedisLock 29f0ee01ac77414fb8b0861271902a94:1

Map>

案例命令

hset key field value

hset redis锁名字(zzyyRedisLock) 某个请求线程的UUID+ThreadID 加锁的次数

小总结

setnx，只能解决有无的问题，够用但是不完美。

hset，不但解决有无，还解决可重入问题。

思考+设计重点(一横一纵)

目前有2条支线，目的是保证同一个时候只能有一个线程持有锁进去redis做扣减库存动作。

2个分支

1.保证加锁/解锁，lock/unlock

2.扣减库存redis命令的原子性

lua脚本

redis命令过程分析

加锁lua脚本lock

先判断redis分布式锁这个key是否存在

EXISTS key

返回零说明不存在，hset新建当前线程属于自己的锁BY UUID:ThreadID

HSET zzyyRedisLock 0c90d37cb6ec42268861b3d739f8b3a8:1 1

命令 key value = UUID:ThreadID 次数

返回壹说明已经有锁，需进一步判断是不是当前线程自己的

HEXISTS key uuid:ThreadID

HEXISTS zzyyRedisLock 0c90d37cb6ec42268861b3d739f8b3a8:1

返回零说明不是自己的返回壹说明是自己的锁，自增1次表示重入

HINCRBY key field increment

HINCRBY zzyyRedisLock 0c90d37cb6ec42268861b3d739f8b3a8:1 1

将上述设计修改为Lua脚本

if redis.call('exists', 'key') == 0 then

  redis.call('hset', 'key', 'uuid:threadid', 1)

  redis.call('expire', 'key', 30)

  return 1

elseif redis.call('hexists', 'key', 'uuid:threadid') == 1 then

  redis.call('hincrby', 'key', 'uuid:threadid', 1)

  redis.call('expire', 'key', 30)

  return 1

else

  return 0

end

相同部分是否可以替换处理？？？

hincrby命令可否替代hset命令

相同部分是否可以替换处理？？？

if redis.call('exists', 'key') == 0 or redis.call('hexists', 'key', 'uuid:threadid') == 1 then

  redis.call('hincrby', 'key', 'uuid:threadid', 1)

  redis.call('expire', 'key', 30)

  return 1

else

  return 0

end

key	KEYS[1]	zzyyRedisLock
value	ARGV[1]	2f586ae740a94736894ab9d51880ed9d:1
过期时间值	ARGV[2]	30 秒

if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then 

  redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1) 

  redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) 

  return 1 

else

  return 0

end

测试

EVAL "if redis.call('exists',KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[1],1) redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) return 1 else return 0 end" 1 zzyyRedisLock 0c90d37cb6ec42268861b3d739f8b3a8:1 30

HGET zzyyRedisLock 0c90d37cb6ec42268861b3d739f8b3a8:1

解锁lua脚本unlock

设计思路：有锁且还是自己的锁

HEXISTS key uuid:ThreadID

HEXISTS zzyyRedisLock 0c90d37cb6ec42268861b3d739f8b3a8:1

返回零，说明根本没有锁，程序块返回nil，不是零，说明有锁且是自己的锁，直接调用HINCRBY 负一表示每次减个一，解锁一次。直到它变为零表示可以删除该锁Key，del 锁key。

全套流程

上述设计修改为Lua脚本

if redis.call('HEXISTS', lock, uuid:threadID) == 0 then

 return nil

elseif redis.call('HINCRBY', lock, uuid:threadID, -1) == 0 then

 return redis.call('del', lock)

else 

 return 0

end

if redis.call('HEXISTS', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 then

 return nil

elseif redis.call('HINCRBY', KEYS[1], ARGV[1], -1) == 0 then

 return redis.call('del', KEYS[1])

else

 return 0

end

eval "if redis.call('HEXISTS',KEYS[1],ARGV[1]) == 0 then return nil elseif redis.call('HINCRBY',KEYS[1],ARGV[1],-1) == 0 then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end" 1 zzyyRedisLock 2f586ae740a94736894ab9d51880ed9d:1

测试全套流程

将上述lua脚本整合进入微服务Java程序

复原程序为初始无锁版

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    @Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        //1 查询库存信息
        String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
        //2 判断库存是否足够
        Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

        //3 扣减库存
        if (inventoryNumber > 0) {
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
            retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: "+inventoryNumber + "\t";
            System.out.println(retMessage);
        } else{
            retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }
}

新建RedisDistributedLock类并实现JUC里面的Lock接口

满足JUC里面AQS对Lock锁的接口规范定义来进行实现落地代码

结合设计模式开发属于自己的Redis分布式锁工具类

lock方法的全盘通用讲解

lua脚本

加锁lock

if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then 

  redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1) 

  redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) 

  return 1 

else

  return 0

end

解锁unlock

if redis.call('HEXISTS', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 then 

  return nil 

elseif redis.call('HINCRBY', KEYS[1], ARGV[1], -1) == 0 then 

  return redis.call('del', KEYS[1]) 

else 

  return 0

end

工厂设计模式引入

通过实现JUC里面的Lock接口，实现Redis分布式锁RedisDistributedLock。

package com.test.redislock.mylock;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.support.collections.DefaultRedisList;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
//@Component 引入DistributedLockFactory工厂模式，从工厂获得而不再从spring拿到
public class RedisDistributedLock implements Lock {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    //KEYS[1]
    private String lockName;

    //ARGV[1]
    private String uuidValue;

    //ARGV[2]
    private long   expireTime;

    public RedisDistributedLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockName) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.lockName = lockName;
        //UUID:ThreadID
        this.uuidValue = IdUtil.simpleUUID() + ":" + Thread.currentThread().getId();
        this.expireTime = 30L;
    }

    @Override
    public void lock() {
        tryLock();
    }

    @Override
    public boolean tryLock() {
        try {
           tryLock(-1L, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
           e.printStackTrace();
        }

        return false;
    }

    /**
     * 干活的，实现加锁功能，实现这一个干活的就OK，全盘通用
     * @param time 过期时间
     * @param unit 单位
     * @return 是否获取锁
     * @throws InterruptedException 异常
     */
    @Override
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException{
        if (time != -1L) {
            this.expireTime = unit.toSeconds(time);
        }

        String script =
                "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then " +
                        "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1) " +
                        "redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
                        "return 1 " +
                "else " +
                        "return 0 " +
                "end";

        System.out.println("script: " + script);
        System.out.println("lockName: " + lockName);
        System.out.println("uuidValue: " + uuidValue);
        System.out.println("expireTime: " + expireTime);

        while (!stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime))) {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
        }

        return true;
    }

    /**
     *干活的，实现解锁功能
     */
    @Override
    public void unlock() {
        String script =
                "if redis.call('HEXISTS', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 then " +
                "   return nil " +
                "elseif redis.call('HINCRBY', KEYS[1], ARGV[1], -1) == 0 then " +
                "   return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                "else " +
                "   return 0 " +
                "end";
        // nil = false 1 = true 0 = false
        System.out.println("lockName: " + lockName);
        System.out.println("uuidValue: " + uuidValue);
        System.out.println("expireTime: " + expireTime);
        Long flag = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script,  Long.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime));

        if(flag == null) {
            throw new RuntimeException("This lock doesn't EXIST");
        }
    }

    //===下面的redis分布式锁暂时用不到=======================================
    //===下面的redis分布式锁暂时用不到=======================================
    //===下面的redis分布式锁暂时用不到=======================================
    @Override
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {

    }

    @Override
    public Condition newCondition() {
        return null;
    }

}

InventoryServiceImpl直接使用上面的代码设计，有什么问题?

考虑扩展，本次是redis实现分布式锁，以后zookeeper、mysql实现那？？

引入工厂模式改造7.1版code

DistributedLockFactory

package com.test.redislock.mylock;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
@Component
public class DistributedLockFactory {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private String lockName;

    public Lock getDistributedLock(String lockType) {
        if (lockType == null) {
            return null;
        }

        if (lockType.equalsIgnoreCase("REDIS")) {
            lockName = "zzyyRedisLock";
            return new RedisDistributedLock(stringRedisTemplate, lockName);
        } else if(lockType.equalsIgnoreCase("ZOOKEEPER")){
            //TODO zookeeper版本的分布式锁实现
            return new ZookeeperDistributedLock();
        } else if(lockType.equalsIgnoreCase("MYSQL")){
            //TODO mysql版本的分布式锁实现
            return null;
        }

        return null;
    }

}

RedisDistributedLock

package com.test.redislock.mylock;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.support.collections.DefaultRedisList;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
//@Component 引入DistributedLockFactory工厂模式，从工厂获得而不再从spring拿到
public class RedisDistributedLock implements Lock {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    //KEYS[1]
    private String lockName;
 
    //ARGV[1]
    private String uuidValue;

    //ARGV[2]
    private long   expireTime;

    public RedisDistributedLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockName) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.lockName = lockName;
        //UUID:ThreadID
        this.uuidValue = IdUtil.simpleUUID() + ":"+Thread.currentThread().getId();
        this.expireTime = 30L;
    }

    @Override
    public void lock(){
        tryLock();
    }

    @Override
    public boolean tryLock(){
        try {
            tryLock(-1L, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
        return false;
    }

    /**
     * 干活的，实现加锁功能，实现这一个干活的就OK，全盘通用
     * @param time 过期时间
     * @param unit 单位
     * @return 是否获取锁
     * @throws InterruptedException 异常
     */
    @Override
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        if (time != -1L) {
            this.expireTime = unit.toSeconds(time);
        }

        String script =
                "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then " +
                        "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1],1) " +
                        "redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
                        "return 1 " +
                "else " +
                        "return 0 " +
                "end";
        System.out.println("script: " + script);
        System.out.println("lockName: " + lockName);
        System.out.println("uuidValue: " + uuidValue);
        System.out.println("expireTime: " + expireTime);
        while (!stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime))) {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
        }

        return true;
    }

    /**
     *干活的，实现解锁功能
     */
    @Override
    public void unlock() {
        String script =
                "if redis.call('HEXISTS', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 then " +
                "   return nil " +
                "elseif redis.call('HINCRBY', KEYS[1], ARGV[1], -1) == 0 then " +
                "   return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                "else " +
                "   return 0 " +
                "end";
        // nil = false 1 = true 0 = false
        System.out.println("lockName: " + lockName);
        System.out.println("uuidValue: " + uuidValue);
        System.out.println("expireTime: " + expireTime);
        Long flag = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime));

        if (flag == null) {
            throw new RuntimeException("This lock doesn't EXIST");
        }
    }

    //===下面的redis分布式锁暂时用不到=======================================
    //===下面的redis分布式锁暂时用不到=======================================
    //===下面的redis分布式锁暂时用不到=======================================
    @Override
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {

    }

    @Override
    public Condition newCondition() {
        return null;
    }

}

InventoryServiceImpl使用工厂模式版

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import ch.qos.logback.core.joran.conditional.ThenAction;
import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import com.test.redislock.mylock.DistributedLockFactory;
import com.test.redislock.mylock.RedisDistributedLock;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.omg.IOP.TAG_RMI_CUSTOM_MAX_STREAM_FORMAT;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    @Autowired
    private DistributedLockFactory distributedLockFactory;
    
    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    @Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        Lock redisLock = distributedLockFactory.getDistributedLock("redis");
        redisLock.lock();

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if (inventoryNumber > 0) {
                inventoryNumber = inventoryNumber - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber + "\t服务端口:" + port;
                System.out.println(retMessage);
                return retMessage;
            }

            retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o" + "\t服务端口:"  + port;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            redisLock.unlock();
        }

        return retMessage;
    }

}

单机+并发测试通过

http://localhost:7777/inventory/sale

可重入性测试重点

可重入测试？？？

InventoryServiceImpl类新增可重入测试方法

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import com.test.redislock.mylock.DistributedLockFactory;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    @Autowired
    private DistributedLockFactory distributedLockFactory;

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    @Override
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        Lock redisLock = distributedLockFactory.getDistributedLock("redis");
        redisLock.lock();

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if (inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber + "\t";
                System.out.println(retMessage);
                testReEnter();
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            redisLock.unlock();
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

    /**
     * 可重入性测试方法
     */
    private void testReEnter() {
        Lock redisLock = distributedLockFactory.getDistributedLock("redis");
        redisLock.lock();

        try {
            System.out.println("################测试可重入锁#######");
        } finally {
            redisLock.unlock();
        }
    }

}

http://localhost:7777/inventory/sale

结果

ThreadID一致了但是UUID不OK，o(╥﹏╥)o

引入工厂模式改造7.2版code

DistributedLockFactory

package com.test.redislock.mylock;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
@Component
public class DistributedLockFactory {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private String lockName;

    private String uuidValue;

    public DistributedLockFactory() {
        //UUID
        this.uuidValue = IdUtil.simpleUUID();
    }

    public Lock getDistributedLock(String lockType) {
        if (lockType == null) {
            return null;
        } 

        if (lockType.equalsIgnoreCase("REDIS")) {
            lockName = "zzyyRedisLock";
            return new RedisDistributedLock(stringRedisTemplate, lockName, uuidValue);
        } else if(lockType.equalsIgnoreCase("ZOOKEEPER")) {
            //TODO zookeeper版本的分布式锁实现
            return new ZookeeperDistributedLock();
        } else if(lockType.equalsIgnoreCase("MYSQL")) {
            //TODO mysql版本的分布式锁实现
            return null;
        }

        return null;
    }
}

RedisDistributedLock

package com.test.redislock.mylock;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import lombok.SneakyThrows;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;

import java.util.Arrays;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
public class RedisDistributedLock implements Lock {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private String lockName;

    private String uuidValue;

    private long expireTime;

    public RedisDistributedLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockName, String uuidValue) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.lockName = lockName;
        this.uuidValue = uuidValue + ":" + Thread.currentThread().getId();
        this.expireTime = 30L;
    }

    @Override
    public void lock() {
        this.tryLock();
    }

    @Override
    public boolean tryLock() {
        try {
            return this.tryLock(-1L, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return false;
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        if(time != -1L) {
            expireTime = unit.toSeconds(time);
        }

        String script =
                "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then " +
                    "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1) " +
                    "redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
                    "return 1 " +
                "else " +
                    "return 0 " +
                "end";
        System.out.println("lockName: " + lockName + "\t" + "uuidValue: " + uuidValue);

        while (!stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime))){
            try { 
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(60); 
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        return true;
    }

    @Override
    public void unlock() {
        String script =
                "if redis.call('HEXISTS', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 then " +
                    "return nil " +
                "elseif redis.call('HINCRBY', KEYS[1], ARGV[1],-1) == 0 then " +
                    "return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                "else " +
                        "return 0 " +
                "end";

        System.out.println("lockName: " + lockName + "\t" + "uuidValue: " + uuidValue);
        Long flag = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime));

        if(flag == null) {
            throw new RuntimeException("没有这个锁，HEXISTS查询无");
        }
    }

    //=========================================================
    @Override
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {

    }

    @Override
    public Condition newCondition() {
        return null;
    }

}

InventoryServiceImpl类新增可重入测试方法

package com.test.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import com.test.redislock.mylock.DistributedLockFactory;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    @Autowired
    private DistributedLockFactory distributedLockFactory;

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        Lock redisLock = distributedLockFactory.getDistributedLock("redis");
        redisLock.lock();

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if (inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);
                this.testReEnter();
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            redisLock.unlock();
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

    /**
     * 可重入性测试方法
     */
    private void testReEnter() {
        Lock redisLock = distributedLockFactory.getDistributedLock("redis");
        redisLock.lock();

        try {
            System.out.println("################测试可重入锁####################################");
        } finally {
            redisLock.unlock();
        }
    }

}

单机+并发+可重入性，测试通过

8.自动续期

确保redisLock过期时间大于业务执行时间的问题。

分布式锁如何续期？

CAP

Redis集群是AP（AP）

redis异步复制造成的锁丢失，比如：主节点没来的及把刚刚set进来这条数据给从节点，master就挂了，从机上位但从机上无该数据。

Zookeeper集群是CP（CP）

故障

顺便复习Eureka集群是AP（AP）

顺便复习Nacos集群是AP

加个钟，lua脚本

hset zzyyRedisLock 111122223333:11 3

EXPIRE zzyyRedisLock 30

ttl zzyyRedisLock

。。。。。

eval "if redis.call('HEXISTS',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then return redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) else return 0 end" 1 zzyyRedisLock 111122223333:11 30

ttl zzyyRedisLock

//==============自动续期

if redis.call('HEXISTS',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then

return redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])

else

return 0

end

8.0版新增自动续期功能

修改为V8.0版程序

del掉之前的lockName zzyyRedisLock

RedisDistributedLock

package com.test.redislock.mylock;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.support.collections.DefaultRedisList;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Arrays;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @auther admin
 */
public class RedisDistributedLock implements Lock {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    //KEYS[1]
    private String lockName;

    //ARGV[1]
    private String uuidValue;

    //ARGV[2]
    private long   expireTime;

    public RedisDistributedLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockName,String uuidValue) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.lockName = lockName;
        this.uuidValue = uuidValue + ":" + Thread.currentThread().getId();
        this.expireTime = 30L;
    }

    @Override
    public void lock() {
        tryLock();
    }

    @Override
    public boolean tryLock() {
        try {
            tryLock(-1L, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return false;
    }

    /**
     * 干活的，实现加锁功能，实现这一个干活的就OK，全盘通用
     * @param time 尝试时间
     * @param unit 单位
     * @return 是否加锁成功
     * @throws InterruptedException 异常
     */
    @Override
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        if(time != -1L) {
            this.expireTime = unit.toSeconds(time);
        }

        String script =
                "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then " +
                        "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1],1) " +
                        "redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
                        "return 1 " +
                        "else " +
                        "return 0 " +
                        "end";

        System.out.println("script: " + script);
        System.out.println("lockName: " + lockName);
        System.out.println("uuidValue: " + uuidValue);
        System.out.println("expireTime: " + expireTime);

        while (!stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime))) {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
        }

        this.renewExpire();
        return true;
    }

    /**
     *干活的，实现解锁功能
     */
    @Override
    public void unlock() {
        String script =
                "if redis.call('HEXISTS', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 then " +
                        "   return nil " +
                        "elseif redis.call('HINCRBY', KEYS[1], ARGV[1],-1) == 0 then " +
                        "   return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                        "else " +
                        "   return 0 " +
                        "end";
        // nil = false 1 = true 0 = false
        System.out.println("lockName: " + lockName);
        System.out.println("uuidValue: " + uuidValue);
        System.out.println("expireTime: " + expireTime);
        Long flag = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime));

        if(flag == null) {
            throw new RuntimeException("This lock doesn't EXIST");
        }
    }

    /**
     * 锁自动续期
     */
    private void renewExpire() {
        String script =
                "if redis.call('HEXISTS', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then " +
                        "return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
                        "else " +
                        "return 0 " +
                        "end";

        new Timer().schedule(new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                if (stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime))) {
                    renewExpire();
                }
            }
        }, (this.expireTime * 1000) / 3);
    }

    //===下面的redis分布式锁暂时用不到=======================================
    //===下面的redis分布式锁暂时用不到=======================================
    //===下面的redis分布式锁暂时用不到=======================================
    @Override
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {

    }

    @Override
    public Condition newCondition() {
        return null;
    }

}

InventoryServiceImpl

package com.atguigu.redislock.service.impl;

import com.test.redislock.service.InventoryService;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import com.atguigu.redislock.mylock.DistributedLockFactory;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @auther admin
 */
@Slf4j
@Service
public class InventoryServiceImpl implements InventoryService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    @Autowired
    private DistributedLockFactory distributedLockFactory;

    /**
     * 模拟商品库存扣减
     */
    public String sale() {
        String retMessage = "";
        Lock redisLock = distributedLockFactory.getDistributedLock("redis");
        redisLock.lock();

        try {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);

            //3 扣减库存
            if (inventoryNumber > 0) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001", String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品，库存剩余: " + inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage);

                //暂停几秒钟线程,为了测试自动续期
                try { 
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(120);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            } else {
                retMessage = "商品卖完了，o(╥﹏╥)o";
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            redisLock.unlock();
        }

        return retMessage + "\t" + "服务端口号：" + port;
    }

    /**
     * 可重入性测试方法
     */
    private void testReEnter() {
        Lock redisLock = distributedLockFactory.getDistributedLock("redis");
        redisLock.lock();

        try {
            System.out.println("################测试可重入锁####################################");
        } finally {
            redisLock.unlock();
        }
    }

}

记得去掉可重入测试testReEnter()

InventoryService业务逻辑里面故意sleep一段时间测试自动续期

总结

synchronized单机版OK，上分布式出现异常。

nginx分布式微服务单机锁不行/(ㄒoㄒ)/~~。

取消单机锁，上redis分布式锁setnx。

只加了锁，没有释放锁，出异常的话，可能无法释放锁，必须要在代码层面finally释放锁。

宕机了，部署了微服务代码层面根本没有走到finally这块，没办法保证解锁，这个key没有被删除，需要有lockKey的过期时间设定。

为redis的分布式锁key，增加过期时间此外，还必须要setnx+过期时间必须同一行。

必须规定只能自己删除自己的锁，你不能把别人的锁删除了,防止张冠李戴，1删2,2删3。

unlock变为Lua脚本保证。

锁重入，hset替代setnx+lock变为Lua脚本保证。

自动续期。

面试题总结

Redis除了拿来做缓存，你还见过基于Redis的什么用法？

数据共享，分布式Session
分布式锁
全局ID
计算器、点赞
位统计
购物车
轻量级消息队列（list、stream）
抽奖
点赞、签到、打卡
差集交集并集，用户关注、可能认识的人，推荐模型
热点新闻、热搜排行榜

Redis 做分布式锁的时候有需要注意的问题？

你们公司自己实现的分布式锁是否用的setnx命令实现？这个是最合适的吗？你如何考虑分布式锁的可重入问题？

如果是 Redis 是单点部署的，会带来什么问题？那你准备怎么解决单点问题呢？

Redis集群模式下，比如主从模式，CAP方面有没有什么问题呢？

那你简单的介绍一下 Redlock 吧？你简历上写redisson，你谈谈。

Redis分布式锁如何续期？看门狗知道吗？

。。。。。。

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Redis有哪些危险命令？Redis的危险命令主要有以下几个：1.keys客户端可查询出所有存在的键。2.flushdb删除Redis中当前所在数据库中的所有记录，并且此命令从不会执行失败。3.flushall删除Redis中所有数据库中的所有记录，不止是当前所在数据库，并且此命令从不会执行失败。4.config客户端可修改Redis配置。怎么禁用和重命名危险命令？看下redis.conf默认配置
JVM源码分析之堆外内存完全解读 HeapDump性能社区
概述广义的堆外内存说到堆外内存，那大家肯定想到堆内内存，这也是我们大家接触最多的，我们在jvm参数里通常设置-Xmx来指定我们的堆的最大值，不过这还不是我们理解的Java堆，-Xmx的值是新生代和老生代的和的最大值，我们在jvm参数里通常还会加一个参数-XX:MaxPermSize来指定持久代的最大值，那么我们认识的Java堆的最大值其实是-Xmx和-XX:MaxPermSize的总和，在分代算法
KVM+GFS分布式存储系统构建KVM高可用 henan程序媛分布式 GFS 高可用 KVM
一、案列分析1.1案列概述本章案例主要使用之前章节所学的KVM及GlusterFs技术,结合起来从而实现KVM高可用。利用GlusterFs分布式复制卷，对KVM虚拟机文件进行分布存储和冗余。分布式复制卷主要用于需要冗余的情况下把一个文件存放在两个或两个以上的节点,当其中一个节点数据丢失或者损坏之后，KVM仍然能够通过卷组找到另一节点上存储的虚拟机文件，以保证虚拟机正常运行。当节点修复之后，Glu
程序计数器的作用毕加涛 java
程序计数器的作用就是**用来记住下一条jvm指令的执行地址。**它的特点是**线程私有的**，也就是一人一个。然后cpu会给每个线程分配时间片，然后等待这个线程的时间片用完之后就会轮到下一个线程来执行。所以此时就需要计数器来记录线程运行的下一行指令的地址，等到下次轮到这个线程执行的时候来到上次执行的指令地址来继续执行指令。所以它的作用就是：为了保证程序的执行遵循自上而下有顺序的执行。
Hadoop 傲雪凌霜，松柏长青后端大数据 hadoop 大数据分布式
ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成，分别是HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理）和HadoopCommon（公共工具和库）。1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）HDFS是Hadoop生
大模型训练数据库Common Crawl WindyChanChan 数据集语言模型数据库
CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据
慢速连接攻击是什么？慢速连接攻击怎么防护？快快小毛毛网络 ddos 服务器
慢速连接攻击（SlowConnectionAttack），又称慢速攻击（SlowlorisAttack），是一种网络攻击技术，旨在通过占用服务器上的所有可用连接资源来使其无法响应正常请求。与传统的拒绝服务（DoS）和分布式拒绝服务（DDoS）攻击不同，慢速攻击并不依赖于发送大量数据包来消耗带宽，而是利用HTTP、TCP或SSL等协议的特性，通过发送大量不完整的请求或缓慢发送数据来占用服务器资源，使
分布式锁和spring事务管理暴躁的鱼锁及事务分布式 spring java
最近开发一个小程序遇到一个需求需要实现分布式事务管理业务需求用户在使用小程序的过程中可以查看景点，对景点地区或者城市标记是否想去，那么需要统计一个地点被标记的人数，以及记录某个用户对某个地点是否标记为想去，用两个表存储数据，一个地点表记录改地点被标记的次数，一个用户意向表记录某个用户对某个地点是否标记为想去。由于可能有多个用户同时标记一个地点，每个用户在前端点击想去按钮之后，后台接收到请求，从数据
Gobelieve 架构 weixin_34099526 数据库 golang json
Gobelievegithub地址声明:转简书JackieF的文章,为了自己方便copy了一份,加一些自己的东西.链接：https://www.jianshu.com/p/8121d6e85282IMCore主要分三大块:im客户连接服务器（可分布式部署，暂无负载均衡模块)imr路由查询服务器（主要解决im分布式部署的问题）ims存储服务器(主从部署)基础模块1.数据包协议包：header(12)
Kafka详细解析与应用分析芊言芊语 kafka 分布式
Kafka是一个开源的分布式事件流平台（EventStreamingPlatform），由LinkedIn公司最初采用Scala语言开发，并基于ZooKeeper协调管理。如今，Kafka已经被Apache基金会纳入其项目体系，广泛应用于大数据实时处理领域。Kafka凭借其高吞吐量、持久化、分布式和可靠性的特点，成为构建实时流数据管道和流处理应用程序的重要工具。Kafka架构Kafka的架构主要由
linux挂载文件夹小码快撩 linux
1.使用NFS（NetworkFileSystem）NFS是一种分布式文件系统协议，允许一个系统将其文件系统的一部分共享给其他系统。检查是否安装NFSrpm-qa|grepnfs2.启动和启用NFS服务假设服务名称为nfs-server.service，你可以使用以下命令启动和启用它：sudosystemctlstartnfs-server.servicesudosystemctlenablenf
Kafka 基础与架构理解 StaticKing KAFKA kafka
目录前言Kafka基础概念消息队列简介：Kafka与传统消息队列（如RabbitMQ、ActiveMQ）的对比Kafka的组件Kafka的工作原理：消息的生产、分发、消费流程Kafka系统架构Kafka的分布式架构设计Leader-Follower机制与数据复制Log-basedStorage和持久化Broker间通信协议Zookeeper在Kafka中的角色总结前言Kafka是一个分布式的消息系
Rides实现分布式锁，保障数据一致性,Redisson分布式事务处理朱杰jjj 缓存分布式
分布式环境下分布式锁有三种方式：基于数据库分布式锁基于Redis分布式锁基于zk分布式锁本帖只介绍Redis分布式锁为什么需要用到分布式锁？在单机环境下一个服务中多个线程对同一个事物或数据资源进行操作时，可以通过添加加锁方式（synchronized和lock）来解决数据一致性的问题。但是如果出现多个服务的情况下，这时候我们在通过synchronized和lock的方式来加锁会出现问题，因为多个服
Cloud Native Weekly | 华为云抢先发布Redis5.0，红帽宣布收购混合云提供商 weixin_34302561 数据库 devops 大数据
1——华为云抢先发布Redis5.02——DigitalOceanK8s服务正式上线3——红帽宣布收购混合云提供商NooBaa4——微软发布多项AzureKubernetes服务更新1华为云抢先发布Redis5.012月17日，华为云在DCS2.0的基础上，快人一步，抢先推出了新的Redis5.0产品，这是一个崭新的突破。目前国内在缓存领域的发展普遍停留在Redis4.0阶段，华为云率先发布了Re
机电综合管理系统架构小熊coder 机载系统系统架构
文章目录一、机电综合管理系统架构1.系统概述2.架构层次3.核心组件二、余度管理1.余度概述2.硬件冗余3.软件冗余4.通信冗余三、总线架构1.MIL-STD-1553B总线2.ARINC429总线3.ARINC629总线4.AFDX/ARINC664总线四、未来发展趋势1.分布式架构2.高速网络3.智能化与自动化结语机电综合管理系统（ElectromechanicalManagementSyst
华为云分布式缓存服务DCS与开源服务差异对比 hcinfo_18 redis使用华为云 Redis5.0 分布式缓存服务 Redis客户端
分布式缓存服务DCS提供单机、主备、集群等丰富的实例类型，满足用户高读写性能及快速数据访问的业务诉求。支持丰富的实例管理操作，帮助用户省去运维烦恼。用户可以聚焦于业务逻辑本身，而无需过多考虑部署、监控、扩容、安全、故障恢复等方面的问题。DCS基于开源Redis、Memcached向用户提供一定程度定制化的缓存服务，因此，除了拥有开源服务缓存数据库的优秀特性，DCS提供更多实用功能。一、与开源Red
Dubbo架构概览：服务注册与发现、远程调用、监控与管理木南曌 dubbo 架构
Dubbo是一个成熟的、高性能的、基于Java的微服务开发框架，它主要用于解决分布式系统中的服务治理问题，包括服务的注册与发现、远程过程调用（RPC）、服务监控与管理等多个关键环节。以下是Dubbo架构概览的详细介绍：服务注册与发现Dubbo的服务注册与发现机制是其核心功能之一，它依赖于注册中心来管理服务的生命周期和定位服务提供者。1.服务提供者（Provider）服务提供者是实际提供服务的节点，
辗转相处求最大公约数沐刃青蛟 C++漏洞
无言面对”江东父老“了，接触编程一年了，今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧！为此，总结一下以方便日后忘了好查找。 1.输入要比较的两个数a,b 忽略：2.比较大小（因为后面要的是大的数对小的数做%操作） 3.辗转相除（用循环不停的取余，如a%b,直至b=0） 4.最后的a为两数的最大公约数 &
F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书 bijian1013 F5 负载均衡
一.什么是会话保持？在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中，一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的，服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时，往往需要了解上一次交互过程的处理结果，或者上几步的交互过程结果，服务器进行下
Object.equals方法：重载还是覆盖 Cwind java generics override overload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。原问题链接在阅读Joshua Bloch的《Effective Java（第二版）》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问： “不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见，这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作：” pu
初始线程 15700786134
暑假学习的第一课是讲线程，任务是是界面上的一条线运动起来。既然是在界面上，那必定得先有一个界面，所以第一步就是，自己的类继承JAVA中的JFrame，在新建的类中写一个界面，代码如下： public class ShapeFr
Linux的tcpdump 被触发 tcpdump
用简单的话来定义tcpdump，就是：dump the traffic on a network，根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤，并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。实用命令实例默认启动 tcpdump 普通情况下，直
安卓程序listview优化后还是卡顿肆无忌惮_ ListView
最近用eclipse开发一个安卓app，listview使用baseadapter，里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下，当我在每个item中显示，他都要进行缩放，导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。 &nb
扩展easyUI tab控件，添加加载遮罩效果知了ing jquery
(function () { $.extend($.fn.tabs.methods, { //显示遮罩 loading: function (jq, msg) { return jq.each(function () { var panel = $(this).tabs(&
gradle上传jar到nexus 矮蛋蛋 gradle
原文地址： https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html configurations { deployerJars } dependencies { deployerJars "org.apache.maven.wagon
千万条数据外网导入数据库的解决方案。 alleni123 sql mysql
从某网上爬了数千万的数据，存在文本中。然后要导入mysql数据库。悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。 ping了一下， 19ms的延迟。于是下面的代码是没用的。 ps = con.prepareStatement(sql); ps.setString(1, info.getYear())............; ps.exec
JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader 百合不是茶 JAVA.io操作字符流
这是第三篇关于java.io的文章了，从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊，是这几天来对文件操作中最大的感受，本来自己认为的熟悉了的，刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了，模糊对我现在或许是最好的鼓励我会更加的去学加油！： JAVA的API提供了另外一种数据保存途径，使用字符流来保存的，字符流只能保存字符形式的流字节流和字符的难点：a,怎么将读到的数据
MO、MT解读 bijian1013 GSM
MO= Mobile originate，上行，即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate，下行，即SP端下发给用户的信息；上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信，你的短信是这样的，你所提交的短信，投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后，存储转发，转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由，下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务：由SP
五个JavaScript基础问题 bijian1013 JavaScript call apply this Hoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题，但却很能体现JavaScript的基本功底。问题1：Scope作用范围考虑下面的代码： (function() { var a = b = 5; })(); console.log(b); 什么会被打印在控制台上？回答：上面的代码会打印 5。 &nbs
【Thrift二】Thrift Hello World bit1129 Hello world
本篇，不考虑细节问题和为什么，先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World，了解Thrift RPC服务开发的基本流程 1. 在Intellij中创建一个Maven模块，加入对Thrift的依赖，同时还要加上slf4j依赖，如果不加slf4j依赖，在后面启动Thrift Server时会报错 <dependency>
【Avro一】Avro入门 bit1129 入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成，然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是，Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码，这对于动态类型语言很有用。 1. 添加Maven依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <proj
安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能 ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MinKElement { /** * 5.最小的K个元素 * I would like to use MaxHeap. * using QuickSort is also OK */ public static void
TCP的TIME-WAIT bylijinnan socket
原文连接： http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html 以下为对原文的阅读笔记说明：主动关闭的一方称为local end，被动关闭的一方称为remote end 本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet，也称为socket 1、TIME_WA
jquery ajax 序列化表单 coder_xpf Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值，默认选中值为on；设定值之后，选中则为设定的值 <input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/> $("#favor&quo
Apache集群乱码和最高并发控制 cuisuqiang apache tomcat 并发集群乱码
都知道如果使用Http访问，那么在Connector中增加URIEncoding即可，其实使用AJP时也一样，增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。最大连接数也是一样的，增加maxThreads属性即可，如下，配置如下： <Connector maxThreads="300" port="8019" prot
websocket dalan_123 websocket
一、低延迟的客户端-服务器和服务器-客户端的连接很多时候所谓的http的请求、响应的模式，都是客户端加载一个网页，直到用户在进行下一次点击的时候，什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的，这时候就需要用户的互动或定期轮训的，以便从服务器端加载新的数据。通常采用的技术比如推送和comet（使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式：基于ajax的长
菜鸟分析网络执法官 dcj3sjt126com 网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题. OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理. 前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包.
Android相对布局属性全集 dcj3sjt126com android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距 // 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
Tomcat内存设置详解 eksliang jvm tomcat tomcat内存设置
Java内存溢出详解一、常见的Java内存溢出有以下三种： 1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap（堆）溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值，其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。可以利用JVM提
Java6 JVM参数选项 greatwqs java HotSpot jvm jvm参数 JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全（中文版）作者：Ken Wu Email: [email protected] 转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm！本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
weblogic创建JMC i5land weblogic jms
进入 weblogic控制太 1.创建持久化存储 --Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok 2.创建JMS服务器 --Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构 justjavac DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。系统包括几个独立的部分：使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫，用来爬取磁力链接和种子；使用 PHP CI 框架开发的简易网站；搜索引擎目前直接使用的 MySQL，将来可以考虑使
sql添加、删除表中的列 macroli sql
添加没有默认值：alter table Test add BazaarType char(1) 有默认值的添加列：alter table Test add BazaarType char(1) default(0) 删除没有默认值的列：alter table Test drop COLUMN BazaarType 删除有默认值的列：先删除约束（默认值）alter table Test DRO
PHP中二维数组的排序方法 abc123456789cba 排序二维数组 PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数 superlxw1234 hive hive优化
一、控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.
Spring Boot 1.2.4 发布 wiselyman spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布，repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。这是一个维护版本，包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。 Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布，包含许多