springboot+redis分布式锁-模拟抢单

本篇内容主要讲解的是redis分布式锁,这个在各大厂面试几乎都是必备的,下面结合模拟抢单的场景来使用她;本篇不涉及到的redis环境搭建,快速搭建个人测试环境,这里建议使用docker;本篇内容节点如下:

jedis的nx生成锁

如何删除锁

模拟抢单动作(10w个人开抢)

jedis的nx生成锁

对于java中想操作redis,好的方式是使用jedis,首先pom中引入依赖:

1       

2            redis.clients

3            jedis

4       

对于分布式锁的生成通常需要注意如下几个方面:

创建锁的策略:redis的普通key一般都允许覆盖,A用户set某个key后,B在set相同的key时同样能成功,如果是锁场景,那就无法知道到底是哪个用户set成功的;这里jedis的setnx方式为我们解决了这个问题,简单原理是:当A用户先set成功了,那B用户set的时候就返回失败,满足了某个时间点只允许一个用户拿到锁。

锁过期时间:某个抢购场景时候,如果没有过期的概念,当A用户生成了锁,但是后面的流程被阻塞了一直无法释放锁,那其他用户此时获取锁就会一直失败,无法完成抢购的活动;当然正常情况一般都不会阻塞,A用户流程会正常释放锁;过期时间只是为了更有保障。

下面来上段setnx操作的代码:

1    public boolean setnx(String key, String val) {

2        Jedis jedis = null;

3        try {

4            jedis = jedisPool.getResource();

5            if (jedis == null) {

6                return false;

7            }

8            return jedis.set(key, val, "NX", "PX", 1000 * 60).

9                    equalsIgnoreCase("ok");

10        } catch (Exception ex) {

11        } finally {

12            if (jedis != null) {

13                jedis.close();

14            }

15        }

16        return false;

17    }

这里注意点在于jedis的set方法,其参数的说明如:

NX:是否存在key,存在就不set成功

PX:key过期时间单位设置为毫秒(EX:单位秒)

setnx如果失败直接封装返回false即可,下面我们通过一个get方式的api来调用下这个setnx方法:

1    @GetMapping("/setnx/{key}/{val}")

2    public boolean setnx(@PathVariable String key, @PathVariable String val) {

3        return jedisCom.setnx(key, val);

4    }

访问如下测试url,正常来说第一次返回了true,第二次返回了false,由于第二次请求的时候redis的key已存在,所以无法set成功

由上图能够看到只有一次set成功,并key具有一个有效时间,此时已到达了分布式锁的条件。

如何删除锁

上面是创建锁,同样的具有有效时间,但是我们不能完全依赖这个有效时间,场景如:有效时间设置1分钟,本身用户A获取锁后,没遇到什么特殊情况正常生成了抢购订单后,此时其他用户应该能正常下单了才对,但是由于有个1分钟后锁才能自动释放,那其他用户在这1分钟无法正常下单(因为锁还是A用户的),因此我们需要A用户操作完后,主动去解锁:

1    public int delnx(String key, String val) {

2        Jedis jedis = null;

3        try {

4            jedis = jedisPool.getResource();

5            if (jedis == null) {

6                return 0;

7            }

8

9            //if redis.call('get','orderkey')=='1111' then return redis.call('del','orderkey') else return 0 end

10            StringBuilder sbScript = new StringBuilder();

11            sbScript.append("if redis.call('get','").append(key).append("')").append("=='").append(val).append("'").

12                    append(" then ").

13                    append("    return redis.call('del','").append(key).append("')").

14                    append(" else ").

15                    append("    return 0").

16                    append(" end");

17

18            return Integer.valueOf(jedis.eval(sbScript.toString()).toString());

19        } catch (Exception ex) {

20        } finally {

21            if (jedis != null) {

22                jedis.close();

23            }

24        }

25        return 0;

26    }

这里也使用了jedis方式,直接执行lua脚本:根据val判断其是否存在,如果存在就del;

其实个人认为通过jedis的get方式获取val后,然后再比较value是否是当前持有锁的用户,如果是那最后再删除,效果其实相当;只不过直接通过eval执行脚本,这样避免多一次操作了redis而已,缩短了原子操作的间隔。(如有不同见解请留言探讨);同样这里创建个get方式的api来测试:

1    @GetMapping("/delnx/{key}/{val}")

2    public int delnx(@PathVariable String key, @PathVariable String val) {

3        return jedisCom.delnx(key, val);

4    }

注意的是delnx时,需要传递创建锁时的value,因为通过et的value与delnx的value来判断是否是持有锁的操作请求,只有value一样才允许del;

模拟抢单动作(10w个人开抢)

有了上面对分布式锁的粗略基础,我们模拟下10w人抢单的场景,其实就是一个并发操作请求而已,由于环境有限,只能如此测试;如下初始化10w个用户,并初始化库存,商品等信息,如下代码:

1    //总库存

2    private long nKuCuen = 0;

3    //商品key名字

4    private String shangpingKey = "computer_key";

5    //获取锁的超时时间 秒

6    private int timeout = 30 * 1000;

7

8    @GetMapping("/qiangdan")

9    public List qiangdan() {

10

11        //抢到商品的用户

12        List shopUsers = new ArrayList<>();

13

14        //构造很多用户

15        List users = new ArrayList<>();

16        IntStream.range(0, 100000).parallel().forEach(b -> {

17            users.add("神牛-" + b);

18        });

19

20        //初始化库存

21        nKuCuen = 10;

22

23        //模拟开抢

24        users.parallelStream().forEach(b -> {

25            String shopUser = qiang(b);

26            if (!StringUtils.isEmpty(shopUser)) {

27                shopUsers.add(shopUser);

28            }

29        });

30

31        return shopUsers;

32    }

有了上面10w个不同用户,我们设定商品只有10个库存,然后通过并行流的方式来模拟抢购,如下抢购的实现:

1    /**

2      * 模拟抢单动作

3      *

4      * @param b

5      * @return

6      */

7    private String qiang(String b) {

8        //用户开抢时间

9        long startTime = System.currentTimeMillis();

10

11        //未抢到的情况下,30秒内继续获取锁

12        while ((startTime + timeout) >= System.currentTimeMillis()) {

13            //商品是否剩余

14            if (nKuCuen <= 0) {

15                break;

16            }

17            if (jedisCom.setnx(shangpingKey, b)) {

18                //用户b拿到锁

19                logger.info("用户{}拿到锁...", b);

20                try {

21                    //商品是否剩余

22                    if (nKuCuen <= 0) {

23                        break;

24                    }

25

26                    //模拟生成订单耗时操作,方便查看:神牛-50 多次获取锁记录

27                    try {

28                        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);

29                    } catch (InterruptedException e) {

30                        e.printStackTrace();

31                    }

32

33                    //抢购成功,商品递减,记录用户

34                    nKuCuen -= 1;

35

36                    //抢单成功跳出

37                    logger.info("用户{}抢单成功跳出...所剩库存:{}", b, nKuCuen);

38

39                    return b + "抢单成功,所剩库存:" + nKuCuen;

40                } finally {

41                    logger.info("用户{}释放锁...", b);

42                    //释放锁

43                    jedisCom.delnx(shangpingKey, b);

44                }

45            } else {

46                //用户b没拿到锁,在超时范围内继续请求锁,不需要处理

47 //                if (b.equals("神牛-50") || b.equals("神牛-69")) {

48 //                    logger.info("用户{}等待获取锁...", b);

49 //                }

50            }

51        }

52        return "";

53    }

这里实现的逻辑是:

parallelStream():并行流模拟多用户抢购

(startTime + timeout) >= System.currentTimeMillis():判断未抢成功的用户,timeout秒内继续获取锁

获取锁前和后都判断库存是否还足够

jedisCom.setnx(shangpingKey, b):用户获取抢购锁

获取锁后并下单成功,最后释放锁:jedisCom.delnx(shangpingKey, b)

再来看下记录的日志结果:

最终返回抢购成功的用户:

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