SpringBoot之使用Redis實現(xiàn)分布式鎖(秒殺系統(tǒng))
一、Redis分布式鎖概念篇
建議直接采用Redis的官方推薦的Redisson作為redis的分布式鎖
1.1、為什么要使用分布式鎖
我們在開發(fā)應(yīng)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(xué)到的Java多線程的18般武藝進行處理,并且可以完美的運行,毫無Bug!
注意這是單機應(yīng)用,也就是所有的請求都會分配到當(dāng)前服務(wù)器的JVM內(nèi)部,然后映射為操作系統(tǒng)的線程進行處理!而這個共享變量只是在這個JVM內(nèi)部的一塊內(nèi)存空間!
后來業(yè)務(wù)發(fā)展,需要做集群,一個應(yīng)用需要部署到幾臺機器上然后做負(fù)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(nèi)存中(這個變量A主要體現(xiàn)是在一個類中的一個成員變量,是一個有狀態(tài)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(nèi)存,三個請求發(fā)過來同時對這個變量操作,顯然結(jié)果是不對的!即使不是同時發(fā)過來,三個請求分別操作三個不同JVM內(nèi)存區(qū)域的數(shù)據(jù),變量A之間不存在共享,也不具有可見性,處理的結(jié)果也是不對的!
如果我們業(yè)務(wù)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!
為了保證一個方法或?qū)傩栽诟卟l(fā)情況下的同一時間只能被同一個線程執(zhí)行,在傳統(tǒng)單體應(yīng)用單機部署的情況下,可以使用Java并發(fā)處理相關(guān)的API(如ReentrantLock或Synchronized)進行互斥控制。在單機環(huán)境中,Java中提供了很多并發(fā)處理相關(guān)的API。但是,隨著業(yè)務(wù)發(fā)展的需要,原單體單機部署的系統(tǒng)被演化成分布式集群系統(tǒng)后,由于分布式系統(tǒng)多線程、多進程并且分布在不同機器上,這將使原單機部署情況下的并發(fā)控制鎖策略失效,單純的Java API并不能提供分布式鎖的能力。為了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,這就是分布式鎖要解決的問題!
1.2、分布式鎖應(yīng)具備哪些條件
在分析分布式鎖的三種實現(xiàn)方式之前,先了解一下分布式鎖應(yīng)該具備哪些條件:
1、在分布式系統(tǒng)環(huán)境下,一個方法在同一時間只能被一個機器的一個線程執(zhí)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、分布式鎖的三種實現(xiàn)方式
目前幾乎很多大型網(wǎng)站及應(yīng)用都是分布式部署的,分布式場景中的數(shù)據(jù)一致性問題一直是一個比較重要的話題。分布式的CAP理論告訴我們“任何一個分布式系統(tǒng)都無法同時滿足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分區(qū)容錯性(Partition tolerance),最多只能同時滿足兩項。”所以,很多系統(tǒng)在設(shè)計之初就要對這三者做出取舍。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的絕大多數(shù)的場景中,都需要犧牲強一致性來換取系統(tǒng)的高可用性,系統(tǒng)往往只需要保證“最終一致性”,只要這個最終時間是在用戶可以接受的范圍內(nèi)即可。
在很多場景中,我們?yōu)榱吮WC數(shù)據(jù)的最終一致性,需要很多的技術(shù)方案來支持,比如分布式事務(wù)、分布式鎖等。有的時候,我們需要保證一個方法在同一時間內(nèi)只能被同一個線程執(zhí)行。
1、基于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)分布式鎖;
2、基于緩存(Redis等)實現(xiàn)分布式鎖;
3、基于Zookeeper實現(xiàn)分布式鎖;
盡管有這三種方案,但是不同的業(yè)務(wù)也要根據(jù)自己的情況進行選型,他們之間沒有最好只有更適合!
二、Redis分布式鎖實戰(zhàn)篇
2.1、導(dǎo)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進行分布式鎖
* 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 如果高并發(fā)的情況可能會出現(xiàn)已經(jīng)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 http://www.dbjr.com.cn/article/177250.htm
三、結(jié)尾
到此這篇關(guān)于SpringBoot之使用Redis實現(xiàn)分布式鎖(秒殺系統(tǒng))的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot Redis分布式鎖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
文章概覽篇來源于 https://blog.csdn.net/hxpjava1/article/details/81068355
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