SpringBoot之使用Redis實現分佈式鎖(秒殺系統)

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一、Redis分佈式鎖概念篇

建議直接采用Redis的官方推薦的Redisson作為redis的分佈式鎖

1.1、為什麼要使用分佈式鎖

    我們在開發應用的時候，如果需要對某一個共享變量進行多線程同步訪問的時候，可以使用我們學到的Java多線程的18般武藝進行處理，並且可以完美的運行，毫無Bug！

    註意這是單機應用，也就是所有的請求都會分配到當前服務器的JVM內部，然後映射為操作系統的線程進行處理！而這個共享變量隻是在這個JVM內部的一塊內存空間！

    後來業務發展，需要做集群，一個應用需要部署到幾臺機器上然後做負載均衡，大致如下圖：

    上圖可以看到，變量A存在JVM1、JVM2、JVM3三個JVM內存中（這個變量A主要體現是在一個類中的一個成員變量，是一個有狀態的對象，例如：UserController控制器中的一個整形類型的成員變量），如果不加任何控制的話，變量A同時都會在JVM分配一塊內存，三個請求發過來同時對這個變量操作，顯然結果是不對的！即使不是同時發過來，三個請求分別操作三個不同JVM內存區域的數據，變量A之間不存在共享，也不具有可見性，處理的結果也是不對的！

    如果我們業務中確實存在這個場景的話，我們就需要一種方法解決這個問題！

    為瞭保證一個方法或屬性在高並發情況下的同一時間隻能被同一個線程執行，在傳統單體應用單機部署的情況下，可以使用Java並發處理相關的API(如ReentrantLock或Synchronized)進行互斥控制。在單機環境中，Java中提供瞭很多並發處理相關的API。但是，隨著業務發展的需要，原單體單機部署的系統被演化成分佈式集群系統後，由於分佈式系統多線程、多進程並且分佈在不同機器上，這將使原單機部署情況下的並發控制鎖策略失效，單純的Java API並不能提供分佈式鎖的能力。為瞭解決這個問題就需要一種跨JVM的互斥機制來控制共享資源的訪問，這就是分佈式鎖要解決的問題！

1.2、分佈式鎖應具備哪些條件

    在分析分佈式鎖的三種實現方式之前，先瞭解一下分佈式鎖應該具備哪些條件：

    1、在分佈式系統環境下，一個方法在同一時間隻能被一個機器的一個線程執行；

    2、高可用的獲取鎖與釋放鎖；

    3、高性能的獲取鎖與釋放鎖；

    4、具備可重入特性；

    5、具備鎖失效機制，防止死鎖；

    6、具備非阻塞鎖特性，即沒有獲取到鎖將直接返回獲取鎖失敗。

1.3、分佈式鎖的三種實現方式

    目前幾乎很多大型網站及應用都是分佈式部署的，分佈式場景中的數據一致性問題一直是一個比較重要的話題。分佈式的CAP理論告訴我們“任何一個分佈式系統都無法同時滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Partition tolerance），最多隻能同時滿足兩項。”所以，很多系統在設計之初就要對這三者做出取舍。在互聯網領域的絕大多數的場景中，都需要犧牲強一致性來換取系統的高可用性，系統往往隻需要保證“最終一致性”，隻要這個最終時間是在用戶可以接受的范圍內即可。

    在很多場景中，我們為瞭保證數據的最終一致性，需要很多的技術方案來支持，比如分佈式事務、分佈式鎖等。有的時候，我們需要保證一個方法在同一時間內隻能被同一個線程執行。

    1、基於數據庫實現分佈式鎖；

    2、基於緩存（Redis等）實現分佈式鎖；

    3、基於Zookeeper實現分佈式鎖；

    盡管有這三種方案，但是不同的業務也要根據自己的情況進行選型，他們之間沒有最好隻有更適合！

二、Redis分佈式鎖實戰篇

2.1、導入依賴

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId>
    <version>1.4.7.RELEASE</version>
</dependency>

2.2、配置Redis配置信息

spring
    redis:
      port: 6379
      host: 127.0.0.1
      password:
      database: 0

2.3、配置RedisConfig屬性、如果需要使用FastJSON來序列化你的對象可以看看我前面寫的一篇文章

@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate initRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws Exception {
        RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
        redisTemplate.setDefaultSerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }
}

2.4、寫一個RedisLock工具類

/**
* @Description //直接使用Redis進行分佈式鎖 
* 這是簡易版本  如果要使用Redis原生鎖記得加過期時間，防止死鎖 最好使用Redisson操作簡單更加方便
* @Date $ $
* @Author huangwb
**/
 
@Component
public class RedisLockCommon {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
    /**
     * Redis加鎖的操作
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Boolean tryLock(String key, String value) {
        if (stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) {
            return true;
        }
        String currentValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StringUtils.isNotEmpty(currentValue) && Long.valueOf(currentValue) < System.currentTimeMillis()) {
            //獲取上一個鎖的時間 如果高並發的情況可能會出現已經被修改的問題  所以多一次判斷保證線程的安全
            String oldValue = stringRedisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
            if (StringUtils.isNotEmpty(oldValue) && oldValue.equals(currentValue)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
 
 
    /**
     * Redis解鎖的操作
     *
     * @param key
     * @param value
     */
    public void unlock(String key, String value) {
        String currentValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        try {
            if (StringUtils.isNotEmpty(currentValue) && currentValue.equals(value)) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().getOperations().delete(key);
            }
        } catch (Exception e) {
        }
    }
}

2.5、減庫存操作

@Override
    public boolean decrementProductStore(Long productId, Integer productQuantity) {
        String key = "dec_store_lock_" + productId;
        long time = System.currentTimeMillis();
        try {
            //如果加鎖失敗
            if (!redisLock.tryLock(key, String.valueOf(time))) {
                return false;
            }
            ProductInfo productInfo = productInfoMapper.selectByPrimaryKey(productId);
            //如果庫存為空
            if (productInfo.getProductStock() == 0) {
                return false;
            }
            //減庫存操作
            productInfo.setProductStock(productInfo.getProductStock() - 1);
            productInfoMapper.updateByPrimaryKey(productInfo);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        } finally {
            //解鎖
            redisLock.unlock(key, String.valueOf(time));
        }
        return true;
 
    }

2.6、測試接口

@GetMapping("test")
public String createOrderTest() {
    if (!productInfoService.decrementProductStore(1L, 1)) {
        return "庫存不足";
    }
    OrderMaster orderMaster = new OrderMaster();
    //未支付
    orderMaster.setOrderStatus(0);
    //未支付
    orderMaster.setPayStatus(0);
    orderMaster.setBuyerName("張三");
    orderMaster.setBuyerAddress("湖南長沙");
    orderMaster.setBuyerPhone("18692794847");
    orderMaster.setOrderAmount(BigDecimal.ZERO);
    orderMaster.setCreateTime(DateUtils.getCurrentDate());
    orderMaster.setOrderId(UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", ""));
    orderMasterService.insert(orderMaster);
}

2.7、可以使用使用Apache ab進行http接口測試

    具體文章可以看看這篇文章 https://www.jb51.net/article/177250.htm

三、結尾

到此這篇關於SpringBoot之使用Redis實現分佈式鎖(秒殺系統)的文章就介紹到這瞭,更多相關SpringBoot Redis分佈式鎖內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

    文章概覽篇來源於 https://blog.csdn.net/hxpjava1/article/details/81068355

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