redis分布式锁
文章目录
- 锁的种类
- 一个靠谱分布式锁需要具备的条件和刚需
-
- 独占性
- 高可用
- 防死锁
- 不乱抢
- 重入性
- 如何一步一步实现一个完备的分布式锁
-
- 单机版加锁
- Redis分布式锁setnx
-
- 宕机与过期 + 防死锁
- 防止误删key的问题
- lua脚本保证原子性
- hsetnx 可重入锁+简单工厂模式
-
- RedisDistributeLock
- DistributedLockFactory
- 自动续期
-
- CAP
- 小结 *
- RedLock
-
- 为什么需要它
- Redlock设计理念
- 如何使用
-
-
- RedisConfig
- saleByRedisson
-
- 源码简单分析
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
任何时候只能有一个线程持有
高可用
若redis集群环境下，不能因为某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，依旧性能足够
防死锁
杜绝死锁，必须要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
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
如何一步一步实现一个完备的分布式锁
分布式锁用于分布式环境下并发控制的一种机制，用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。
使用场景：多个服务间保证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），类似超卖。
单机版加锁
- 为什么单机版加了锁还没有控制住？
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。 - 分布式锁能干嘛
可以跨进程，跨服务；解决超卖；防止缓存击穿；
单机版加锁配合Nginx和Jmeter压测后，不满足高并发分布式锁的性能要求，出现超卖：
private Lock lock = new ReentrantLock();
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，每次减少一个
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+"\t"+"服务端口号"+port);
}else{
retMessage = "商品卖完了,o(╥﹏╥)o";
}
}finally {
lock.unlock();
}
return retMessage+"\t"+"服务端口号"+port;
}
Redis分布式锁setnx
Redis具有极高的性能，且它的命令对分布式锁支持友好，借助SET命令即可实现加锁处理。
下面代码出现的问题：
递归重试，容易导致stackoverflowerror，所以不太推荐；另外，高并发唤醒后推荐用while判断而不是if：
public String sale()
{
String retMessage = "";
String key = "zzyyRedisLock";
String uuidValue = IdUtil.simpleUUID()+":"+Thread.currentThread().getId();
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuidValue);
//flag=false,抢不到的线程要继续重试。。。。。。
if(!flag)
{
//暂停20毫秒，进行递归重试.....
try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
sale();
}else{
//抢锁成功的请求线程，进行正常的业务逻辑操作，扣减库存
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，每次减少一个
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+"\t"+"服务端口号"+port);
}else{
retMessage = "商品卖完了,o(╥﹏╥)o";
}
}finally {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
return retMessage+"\t"+"服务端口号"+port;
}
下面代码采用自旋锁代替递归重试：
下面代码问题：
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。
public String sale()
{
String retMessage = "";
String key = "zzyyRedisLock";
String uuidValue = IdUtil.simpleUUID()+":"+Thread.currentThread().getId();
//不用递归了，高并发下容易出错，我们用自旋替代递归方法重试调用;也不用if了，用while来替代
while(!stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuidValue))
{
//暂停20毫秒，进行重试.....
try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
}
//抢锁成功的请求线程，进行正常的业务逻辑操作，扣减库存
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，每次减少一个
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+"\t"+"服务端口号"+port);
}else{
retMessage = "商品卖完了,o(╥﹏╥)o";
}
}finally {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
return retMessage+"\t"+"服务端口号"+port;
}
宕机与过期 + 防死锁
下面代码设置了过期时间，并且合并成了一行，具备原子性
下面代码存在问题：
stringRedisTemplate.delete(key);只能自己删除自己的锁，不可以删除别人的，需要添加判断是否是自己的锁来进行操作
public String sale()
{
String retMessage = "";
String key = "zzyyRedisLock";
String uuidValue = IdUtil.simpleUUID()+":"+Thread.currentThread().getId();
//改进点：加锁和过期时间设置必须同一行，保证原子性
while(!stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,uuidValue,30L,TimeUnit.SECONDS))
{
//暂停20毫秒，进行重试.....
try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
}
//stringRedisTemplate.expire(key,30L,TimeUnit.SECONDS);
//抢锁成功的请求线程，进行正常的业务逻辑操作，扣减库存
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，每次减少一个
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+"\t"+"服务端口号"+port);
}else{
retMessage = "商品卖完了,o(╥﹏╥)o";
}
}finally {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
return retMessage+"\t"+"服务端口号"+port;
}
防止误删key的问题
存在问题:
最后的判断+del不是一行原子命令操作，需要用lua脚本进行修改
public String sale()
{
String retMessage = "";
String key = "zzyyRedisLock";
String uuidValue = IdUtil.simpleUUID()+":"+Thread.currentThread().getId();
while(!stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,uuidValue,30L,TimeUnit.SECONDS))
{
//暂停20毫秒，进行递归重试.....
try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
}
//抢锁成功的请求线程，进行正常的业务逻辑操作，扣减库存
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，每次减少一个
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+"\t"+"服务端口号"+port);
}else{
retMessage = "商品卖完了,o(╥﹏╥)o";
}
}finally {
//改进点，只能删除属于自己的key，不能删除别人的
// 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;
}
lua脚本保证原子性
什么是lua脚本？
设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。
Redis调用Lua脚本通过eval命令保证执行的原子性，直接用return返回脚本执行后的结果值。
LUA脚本条件判断语法：
存在问题：
不满足可重入性，需要重新修改
public String sale()
{
String retMessage = "";
String key = "zzyyRedisLock";
String uuidValue = IdUtil.simpleUUID()+":"+Thread.currentThread().getId();
while(!stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,uuidValue,30L,TimeUnit.SECONDS))
{
//暂停20毫秒，进行递归重试.....
try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
}
//redislock();
//抢锁成功的请求线程，进行正常的业务逻辑操作，扣减库存
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，每次减少一个
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+"\t"+"服务端口号"+port);
testReEnter();
}else{
retMessage = "商品卖完了,o(╥﹏╥)o";
}
}finally {
//unredislock();
//改进点，修改为Lua脚本的redis分布式锁调用，必须保证原子性，参考官网脚本案例
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;
}
private void testReEnter()
{
*//* String key = "zzyyRedisLock";
String uuidValue = IdUtil.simpleUUID()+":"+Thread.currentThread().getId();
while(!stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,uuidValue,30L,TimeUnit.SECONDS))
{
//暂停20毫秒，进行递归重试.....
try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
}
redislock();
//biz......
unredislock();
//改进点，修改为Lua脚本的redis分布式锁调用，必须保证原子性，参考官网脚本案例
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);*//*
}
hsetnx 可重入锁+简单工厂模式
以上方式达到了分布式锁要求的独占性，高可用，防死锁，不乱抢，但是没有重入性。
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。
总结一句话就是一个线程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）
问题：
setnx只能解决锁的有无问题，够用但不完美。
hset不但解决有无，还解决可重入问题。
将lock和unlock方法进行改进，把它们全部变成lua脚本。
加锁的lua脚本：
解锁的lua脚本：
RedisDistributeLock
package com.atguigu.redislock.mylock;
import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
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 zzyy
* @create 2023-01-09 16:41
* 我们自研的redis分布式锁，实现了Lock接口
*/
//@Component 引入DistributedLockFactory工厂模式，从工厂获得即可
public class RedisDistributedLock implements Lock
{
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private String lockName;//KEYS[1]
private String uuidValue;//ARGV[1]
private long expireTime;//ARGV[2]
/*public RedisDistributedLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockName)
{
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
this.lockName = lockName;
this.uuidValue = IdUtil.simpleUUID()+":"+Thread.currentThread().getId();
this.expireTime = 25L;
}*/
public RedisDistributedLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockName, String uuid)
{
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
this.lockName = lockName;
this.uuidValue = uuid+":"+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;
}
@Override
public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException
{
if(time == -1L)
{
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)))
{
//暂停60毫秒
try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(60); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
}
//新建一个后台扫描程序，来坚持key目前的ttl，是否到我们规定的1/2 1/3来实现续期
renewExpire();
return true;
}
return false;
}
@Override
public void unlock()
{
System.out.println("unlock(): lockName:"+lockName+"\t"+"uuidValue:"+uuidValue);
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
Long flag = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime));
if(null == flag)
{
throw new RuntimeException("this lock doesn't exists，o(╥﹏╥)o");
}
}
//自动续期：确保redisLock过期时间大于业务执行时间的问题
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);
}
//====下面两个暂时用不到，不再重写
//====下面两个暂时用不到，不再重写
//====下面两个暂时用不到，不再重写
@Override
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException
{
}
@Override
public Condition newCondition()
{
return null;
}
}
DistributedLockFactory
package com.atguigu.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 zzyy
* @create 2023-01-09 17:28
*/
@Component
public class DistributedLockFactory
{
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private String lockName;
private String uuid;
public DistributedLockFactory()
{
this.uuid = IdUtil.simpleUUID();
}
public Lock getDistributedLock(String lockType)
{
if(lockType == null) return null;
if(lockType.equalsIgnoreCase("REDIS")){
this.lockName = "zzyyRedisLock";
return new RedisDistributedLock(stringRedisTemplate,lockName,uuid);
}else if(lockType.equalsIgnoreCase("ZOOKEEPER")){
this.lockName = "zzyyZookeeperLockNode";
//TODO zookeeper版本的分布式锁
return null;
}else if(lockType.equalsIgnoreCase("MYSQL")){
//TODO MYSQL版本的分布式锁
return null;
}
return null;
}
}
@Autowired
private DistributedLockFactory distributedLockFactory;
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，每次减少一个
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+"\t"+"服务端口号"+port);
testReEntry();
}else{
retMessage = "商品卖完了,o(╥﹏╥)o";
}
}finally {
redisLock.unlock();
}
return retMessage+"\t"+"服务端口号"+port;
}
private void testReEntry()//用在V7.0版本程序作为测试可重入性
{
Lock redisLock = distributedLockFactory.getDistributedLock("redis");
redisLock.lock();
try
{
System.out.println("===========测试可重入锁========");
}finally {
redisLock.unlock();
}
}
自动续期
为了确保redisLock过期时间大于业务执行时间，需要给锁续期。
CAP
AP：Redis集群
redis异步复制造成的锁丢失，主节点没来的及把刚刚set进来这条数据给从节点，主机挂了，从机上位但无该数据
CP： Zookeeper集群
具体不了解了
小结 *
- 第一代：synchronized 单机版OK，上分布式就混乱了，无法使用nginx分布式微服务
- 第二代：取消单机锁，上redis分布式锁setnx:
只加了锁，没有释放锁，出现异常的话，可能就无法释放锁，必须代码层面在finally处释放锁；
宕机了，部署了微服务代码层面，根本没有走到finally这块，无法保证解锁，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，并且需要setnx+过期时间必须同一行，必须规定只能自己删除自己的锁，防止张冠李戴把别人的锁删除了，unlock变为LUA脚本保证原子性，锁重入方面，使用hset代替setnx+lock变为Lua脚本保证，最后再增加一个key的自动续期。
RedLock
为什么需要它
线程 1 首先获取锁成功，将键值对写入 redis 的 master 节点，在 redis 将该键值对同步到 slave 节点之前，master 发生了故障；redis 触发故障转移，其中一个 slave 升级为新的 master，此时新上位的master并不包含线程1写入的键值对，因此线程 2 尝试获取锁也可以成功拿到锁，此时相当于有两个线程获取到了锁，可能会导致各种预期之外的情况发生，例如最常见的脏数据。
我们加的是排它独占锁，同一时间只能有一个建redis锁成功并持有锁，严禁出现2个以上的请求线程拿到锁。危险的
Redlock设计理念
Redis也提供了Redlock算法，用来实现基于多个实例的分布式锁。
锁变量由多个实例维护，即使有实例发生了故障，锁变量仍然是存在的，客户端还是可以完成锁操作。Redlock算法是实现高可靠分布式锁的一种有效解决方案，可以在实际开发中使用。
为了解决数据不一致的问题，直接舍弃了异步复制只使用 master 节点，同时由于舍弃了 slave，为了保证可用性，引入了 N 个节点，官方建议是 5。
客户端只有在满足下面的这两个条件时，才能认为是加锁成功。
条件1：客户端从超过半数（大于等于N/2+1）的Redis实例上成功获取到了锁；
条件2：客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。
使用容错公式解决：
如何使用
RedisConfig
package com.atguigu.redislock.config;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.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 zzyy
* @create 2023-01-04 15:58
*/
@Configuration
public class RedisConfig
{
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory)
{
RedisTemplate<String,Object> 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;
}
@Bean
public Redisson redisson()
{
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.111.185:6379").setDatabase(0).setPassword("111111");
return (Redisson) Redisson.create(config);
}
}
saleByRedisson
@Autowired
private Redisson redisson;
public String saleByRedisson()
{
String retMessage = "";
RLock redissonLock = redisson.getLock("zzyyRedisLock");
redissonLock.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，每次减少一个
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+"\t"+"服务端口号"+port);
}else{
retMessage = "商品卖完了,o(╥﹏╥)o";
}
}finally {
//改进点，只能删除属于自己的key，不能删除别人的
if(redissonLock.isLocked() && redissonLock.isHeldByCurrentThread())
{
redissonLock.unlock();
}
}
return retMessage+"\t"+"服务端口号"+port;
}
源码简单分析
如果Redis分布式锁过期了，但是业务逻辑没处理完怎么办？
额外起一个线程，定期检查线程是否还持有锁，如果有则延长过期时间。
Redisson 里面就实现了这个方案，使用“看门狗”定期检查（每1/3的锁时间检查1次），如果线程还持有锁，则刷新过期时间；
在获取锁成功后，给锁加一个watchdog，watchdog会起一个定时任务，在锁没有被释放且快要过期的时候会续期。
通过Redission新建出来的锁key，默认是30秒。
加锁：
看门狗：
这里面初始化了一个定时器，dely 的时间是 internalLockLeaseTime/3。
在 Redisson 中，internalLockLeaseTime 是 30s，也就是每隔 10s 续期一次，每次 30s。
客户端A加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端A还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间，默认每次续命又从30秒新开始。
解锁：
