Redis setnx命令

格式：setnx key value
作用：将key的值设置成value，当且仅当key不存在，若给定的key已经存在，则setnx不需要任何动作

//使用演示
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("key",value);

案例：修改库存

@RestController("/test")
public class test {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping("/deductStock")
    public String deductStock() {
        String lockKet = "lockKey";

        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKet, "czy");
        if (!result) {
            return "error_code";
        }

        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if (stock > 0) {
            int realStock = stock - 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
            System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
        }else{
            System.out.println("扣减失败，库存不足");
        }
        stringRedisTemplate.delete(lockKet);
        return "end";
    }
}

程序问题：如果中间业务出现了问题，则锁就不会被释放，会造成程序阻塞的情况

上述问题修复：

@RequestMapping("/deductStock")
    public String deductStock() {
        String lockKet = "lockKey";
        //加try catch finally
        try {
            Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKet, "czy");
            if (!result) {
                return "error_code";
            }

            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
            } else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //程序不管执行是否成功到最后释放锁
            stringRedisTemplate.delete(lockKet);
        }
        return "end";
    }

问题：如果在执行过程中运维kill -9（操作系统从内核级别强制杀死一个进程）终止了程序，此时锁也是没有释放的

上述问题修复：

 @RequestMapping("/deductStock")
    public String deductStock() {
        String lockKet = "lockKey";

        try {
            Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKet, "czy");
            //加过期时间
            stringRedisTemplate.expire(lockKet,10, TimeUnit.SECONDS);
            if (!result) {
                return "error_code";
            }

            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
            } else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            stringRedisTemplate.delete(lockKet);
        }
        return "end";
    }

问题：解决了死锁宕机，但如果在设置超时时间的时候kill -9,设置过期时间没生效，要保证下面两行代码原子性操作

上述问题修复：

//加过期时间
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKet, "czy");
 stringRedisTemplate.expire(lockKet,10, TimeUnit.SECONDS);
//变为这种写法
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKet, "zhuge",10,TimeUnit.SECONDS);

问题：虽然解决了死锁宕机原子操作，但还有问题，就是线程1业务时间超过了加锁时间，然后锁释放了，线程2获取到这把锁接着执行，此时线程1执行完毕，然后执行解锁操作，此时解的是线程2的锁，然后线程3...线程4...以此类推，相当于无限套娃，没加锁（解锁的必须是当前加锁的人）

上述问题修复：

@RequestMapping("/deductStock")
    public String deductStock() {
        String lockKet = "lockKey";

        String clientId = UUID.randomUUID().toString();
        try {
            Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKet, clientId,10,TimeUnit.SECONDS);
            if (!result) {
                return "error_code";
            }

            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
            } else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //去判断是不是当前线程，如果是则执行删锁操作（解锁的必须是当前加锁的人）
            if(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKet).equals(clientId)){
                stringRedisTemplate.delete(lockKet);
            }
        }
        return "end";
    }

问题：还是有问题的，这个锁设置的时间依旧不妥，如果服务器1运行这段代码宕机了，其他的服务器要等这个锁失效了才能继续执行

解决思路（续命）

当线程加锁成功执行业务逻辑的时候，在后台整分线程，分线程中搞一个定时任务，定时任务每段时间检查主线程持有的这把锁，在redis中存不存在，如果还存在，则把这个锁（key）的时间重新延长30秒。（定时任务的时间不能超过锁设置的过期时间），当线程执行结束了，把锁解开了，定时任务扫描这把锁解开了，此时定时任务结束。
到最后还是要使用redisson开源框架

Redisson配置：

pom文件

         
            org.redisson
            redisson
            3.6.5

config配置

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public Redisson redisson(){
        Config config = new Config();
        //单机
        config.useSingleServer()
                .setAddress("redis://127.0.0.1:6379")
                .setDatabase(0);

        //通过源码分析我们知道,默认情况下,加锁的时间是30秒.如果加锁的业务没有执行完,
        // 那么到 30-10 = 20秒的时候,就会进行一次续期,把锁重置成30秒.
        //那业务的机器万一宕机了呢?宕机了定时任务跑不了,就续不了期,那自然30秒之后锁就解开了呗
        //该参数仅在没有leaseTimeout 参数定义的情况下获取锁时使用。如果看门狗没有将其延长到下一个 lockWatchdogTimeout 时间间隔，则锁定将在 lockWatchdogTimeout 之后过期。
        //config.setLockWatchdogTimeout(3000L);//设置看门狗机制的默认锁释放时间，默认30秒
        return (Redisson)(Redisson.create(config));
    }
}

Redisson分布式锁的使用（简单的演示）

@Autowired
private Redisson redisson;

@RequestMapping("/deductStock")
    public String deductStock() {
        String lockKet = "lockKey";

        RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKet);
        try {
            //加锁
            redissonLock.lock();
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
            } else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //解锁
            redissonLock.unLock();
        }
        return "end";
    }

看门狗的失效问题

//源码显示如果设置了leaseTime,便不会走看门狗机制
private RFuture tryAcquireOnceAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {
        if (leaseTime != -1) {
            return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
        }
        RFuture ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
        ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener() {
            @Override
            public void operationComplete(Future future) throws Exception {
                if (!future.isSuccess()) {
                    return;
                }
 
                Boolean ttlRemaining = future.getNow();
                // lock acquired
                if (ttlRemaining) {
                    scheduleExpirationRenewal(threadId);
                }
            }
        })

// 具有Watch Dog 自动延期机制默认续30s
lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS); // 拿锁失败时会不停的重试

// 没有Watch Dog ，10s后自动释放
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS); // 尝试拿锁100s后停止重试,返回false

// 没有Watch Dog ，10s后自动释放
lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS); //2. 公平锁保证 Redisson 客户端线程将以其请求的顺序获得锁

从CAP角度剖析redis和zookeeper锁架构异同

问题：在redis的主从模式或者哨兵模式或者集群下，如果线程1在主节点redis服务上加锁，服务器立刻返回给程序加锁成功，然后线程1开始业务逻辑执行，然后此时主节点Redis挂了，然后开始Redis开始选举主节点，此时线程2执行，然后去被选举的Redis服务器上去加锁，此时Redis服务器上是没有上次加的锁的（因为服务器之间数据同步是异步的，这个场景出现在同步还没有完成然后主节点Redis服务挂了），就再次加锁成功，造成线程安全问题。

CAP理论：C 一致性 A 可用性 P分区容错性

redis满足AP zookeeper满足CP

解决：

zookeeper强一致性,如果你的key写入到主的zookeeper当中，他不会立刻去返回给客户端，而是先同步服务器的数据再返回（至少半数）。

zookeeper主节点挂了没关系，它会从从节点中选举一个新的，而且zookeeper的底层集群架构原理有一个ZAB协议（原子广播协议）,这个协议会帮你一定会选举某个节点会被选举成功。

redis使用Redlock（红锁）即客户端发送加锁请求，超过半数redis节点（对等关系，相互没有依赖和主从关系）加锁成功才算加锁成功。

格外补偿机制。

红锁实现：

@RequestMapping("/redLock")
    public String redLock() {
        String lockKey = "product_01";
        //这里需要自己实例化不同的Redis实例的redisson客户端连接，这里只是伪代码用一个redisson客户端简化了
        RLock lock1 = redisson.getLock(lockKey);
        RLock lock2 = redisson.getLock(lockKey);
        RLock lock3 = redisson.getLock(lockKey);

        /**
         * 根据多个Rlock对象构建RedissonRedLock（最核心的差别就在这）
         */
        RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
        try {
            /**
             * waitTime:尝试获取锁的最大等待时间，超过这个时间，则认为获取锁失败
             * leaseTime:锁的持有时间，超过这个时间锁会自动失效（这个值设置为大于业务处理时间，确保锁在有效期内业务能够完成）
             */
            boolean res = redLock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);
            if (res) {
                //执行业务逻辑
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("lock fail");
        } finally {
            //无论如何到最后一定要解锁
            redLock.unlock();
        }
        return "end";
    }

结论：

分布式锁在设计的语义角度适合并发是相违背的，本来是并行执行的，在底层给你排了个队变成串行执行。（在大促的情况下，并发特别高老板如果让你优化代码怎么办？答：把老板炒了）,具体需要去学习Reids优化了。

记录一次分布式锁的学习

Redis setnx命令

案例：修改库存

上述问题修复：

上述问题修复：

上述问题修复：

上述问题修复：

解决思路（续命）

Redisson配置：

pom文件

config配置

Redisson分布式锁的使用（简单的演示）

看门狗的失效问题

从CAP角度剖析redis和zookeeper锁架构异同

解决：

红锁实现：

结论：

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