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Springboot整合Redis實(shí)現(xiàn)超賣(mài)問(wèn)題還原和流程分析(分布式鎖)

 更新時(shí)間:2021年10月21日 15:37:47   作者:fastjson_  
最近在研究超賣(mài)的項(xiàng)目,寫(xiě)一段簡(jiǎn)單正常的超賣(mài)邏輯代碼,多個(gè)用戶同時(shí)操作同一段數(shù)據(jù)出現(xiàn)問(wèn)題,糾結(jié)該如何處理呢?下面小編給大家?guī)?lái)了Springboot整合Redis實(shí)現(xiàn)超賣(mài)問(wèn)題還原和流程分析,感興趣的朋友一起看看吧

超賣(mài)簡(jiǎn)單代碼

寫(xiě)一段簡(jiǎn)單正常的超賣(mài)邏輯代碼,多個(gè)用戶同時(shí)操作同一段數(shù)據(jù),探究出現(xiàn)的問(wèn)題。

Redis中存儲(chǔ)一項(xiàng)數(shù)據(jù)信息,請(qǐng)求對(duì)應(yīng)接口,獲取商品數(shù)量信息;
商品數(shù)量信息如果大于0,則扣減1,重新存儲(chǔ)Redis中;
運(yùn)行代碼測(cè)試問(wèn)題。

/**
 * Redis數(shù)據(jù)庫(kù)操作,超賣(mài)問(wèn)題模擬
 * @author 
 *
 */
@RestController
public class RedisController {
	
	// 引入String類型redis操作模板
	@Autowired
	private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
 
	// 測(cè)試數(shù)據(jù)設(shè)置接口
	@RequestMapping("/setStock")
	public String setStock() {
		stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", "100");
		return "ok";
	}
	
	// 模擬商品超賣(mài)代碼
	@RequestMapping("/deductStock")
	public String deductStock() {
		// 獲取Redis數(shù)據(jù)庫(kù)中的商品數(shù)量
		Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
		// 減庫(kù)存
		if(stock > 0) {
			int realStock = stock -1;
			stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
			System.out.println("商品扣減成功,剩余商品:"+realStock);
		}else {
			System.out.println("庫(kù)存不足.....");
		}
		return "end";
	}
}

超賣(mài)問(wèn)題

單服務(wù)器單應(yīng)用情況下

在單應(yīng)用模式下,使用jmeter壓測(cè)。

 測(cè)試結(jié)果:

每個(gè)請(qǐng)求相當(dāng)于一個(gè)線程,當(dāng)幾個(gè)線程同時(shí)拿到數(shù)據(jù)時(shí),線程A拿到庫(kù)存為84,這個(gè)時(shí)候線程B也進(jìn)入程序,并且搶占了CPU,訪問(wèn)庫(kù)存為84,最后兩個(gè)線程都對(duì)庫(kù)存減一,導(dǎo)致最后修改為83,實(shí)際上多賣(mài)出去了一件

既然線程和線程之間,數(shù)據(jù)處理不一致,能否使用synchronized加鎖測(cè)試?

設(shè)置synchronized

依舊還是先測(cè)試單服務(wù)器

    // 模擬商品超賣(mài)代碼,
	// 設(shè)置synchronized同步鎖
	@RequestMapping("/deductStock1")
	public String deductStock1() {
		synchronized (this) {
			// 獲取Redis數(shù)據(jù)庫(kù)中的商品數(shù)量
			Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
			// 減庫(kù)存
			if(stock > 0) {
				int realStock = stock -1;
				stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
				System.out.println("商品扣減成功,剩余商品:"+realStock);
			}else {
				System.out.println("庫(kù)存不足.....");
			}
		}
		return "end";
	}

數(shù)量100

重新壓測(cè),得到的日志信息如下所示: 

 在單機(jī)模式下,添加synchronized關(guān)鍵字,的確能夠避免商品的超賣(mài)現(xiàn)象!

但是在分布式微服務(wù)中,針對(duì)該服務(wù)設(shè)置了集群,synchronized依舊還能保證數(shù)據(jù)的正確性嗎?

假設(shè)多個(gè)請(qǐng)求,被注冊(cè)中心負(fù)載均衡,每個(gè)微服務(wù)中的該處理接口,都添加有synchronized,

 依然會(huì)出現(xiàn)類似的超賣(mài)問(wèn)題:

synchronized只是針對(duì)單一服務(wù)器JVM進(jìn)行加鎖,但是分布式是很多個(gè)不同的服務(wù)器,導(dǎo)致兩個(gè)線程或多個(gè)在不同服務(wù)器上共同對(duì)商品數(shù)量信息做了操作!


Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖 

在Redis中存在一條命令setnx (set if not exists)

setnx key value
如果不存在key,則可以設(shè)置成功;否則設(shè)置失敗。

修改處理接口,增加key

// 模擬商品超賣(mài)代碼
	@RequestMapping("/deductStock2")
	public String deductStock2() {
		// 創(chuàng)建一個(gè)key,保存至redis
		String key = "lock";
		// setnx
		// 由于redis是一個(gè)單線程,執(zhí)行命令采取“隊(duì)列”形式排隊(duì)!
		// 優(yōu)先進(jìn)入隊(duì)列的命令先執(zhí)行,由于是setnx,第一個(gè)執(zhí)行后,其他操作執(zhí)行失敗。
		boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock");
		// 當(dāng)不存在key時(shí),可以設(shè)置成功,回執(zhí)true;如果存在key,則無(wú)法設(shè)置,返回false
		if (!result) {
			// 前端監(jiān)測(cè),redis中存在,則不能讓這個(gè)搶購(gòu)操作執(zhí)行,予以提示!
			return "err";
		}
		
		// 獲取Redis數(shù)據(jù)庫(kù)中的商品數(shù)量
		Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
		// 減庫(kù)存
		if(stock > 0) {
			int realStock = stock -1;
			stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
			System.out.println("商品扣減成功,剩余商品:"+realStock);
		}else {
			System.out.println("庫(kù)存不足.....");
		}
 
        // 程序執(zhí)行完成,則刪除這個(gè)key
		stringRedisTemplate.delete(key);
 
		return "end";
	}

1、請(qǐng)求進(jìn)入接口中,如果redis中不存在key,則會(huì)新建一個(gè)setnx;如果存在,則不會(huì)新建,同時(shí)返回錯(cuò)誤編碼,不會(huì)繼續(xù)執(zhí)行搶購(gòu)邏輯。
2、當(dāng)創(chuàng)建成功后,執(zhí)行搶購(gòu)邏輯。
3、搶購(gòu)邏輯執(zhí)行完成后,刪除數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的setnxkey。讓其他請(qǐng)求能夠設(shè)置并操作。

這種邏輯來(lái)說(shuō)比之前單一使用syn合理的多,但是如果執(zhí)行搶購(gòu)操作中出現(xiàn)了異常,導(dǎo)致這個(gè)key無(wú)法被刪除。以至于其他處理請(qǐng)求,一直無(wú)法拿到key,程序邏輯死鎖!

可以采取try … finally進(jìn)行操作 

/**
	 * 模擬商品超賣(mài)代碼 設(shè)置
	 *
	 * @return
	 */
	@RequestMapping("/deductStock3")
	public String deductStock3() {
		// 創(chuàng)建一個(gè)key,保存至redis
		String key = "lock";
		// setnx
		// 由于redis是一個(gè)單線程,執(zhí)行命令采取隊(duì)列形式排隊(duì)!優(yōu)先進(jìn)入隊(duì)列的命令先執(zhí)行,由于是setnx,第一個(gè)執(zhí)行后,其他操作執(zhí)行失敗
		boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock");
		// 當(dāng)不存在key時(shí),可以設(shè)置成功,回執(zhí)true;如果存在key,則無(wú)法設(shè)置,返回false
		if (!result) {
			// 前端監(jiān)測(cè),redis中存在,則不能讓這個(gè)搶購(gòu)操作執(zhí)行,予以提示!
			return "err";
		}
 
		try {
			// 獲取Redis數(shù)據(jù)庫(kù)中的商品數(shù)量
			Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
			// 減庫(kù)存
			if (stock > 0) {
				int realStock = stock - 1;
				stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
				System.out.println("商品扣減成功,剩余商品:" + realStock);
			} else {
				System.out.println("庫(kù)存不足.....");
			}
		} finally {
			// 程序執(zhí)行完成,則刪除這個(gè)key
			// 放置于finally中,保證即使上述邏輯出問(wèn)題,也能del掉
			stringRedisTemplate.delete(key);
		}
 
		return "end";
	}

這個(gè)邏輯相比上面其他的邏輯來(lái)說(shuō),顯得更加的嚴(yán)謹(jǐn)。

但是,如果一套服務(wù)器,因?yàn)閿嚯姟⑾到y(tǒng)崩潰等原因出現(xiàn)宕機(jī),導(dǎo)致本該執(zhí)行finally中的語(yǔ)句未成功執(zhí)行完成!!同樣出現(xiàn)key一直存在,導(dǎo)致死鎖!

通過(guò)超時(shí)間解決上述問(wèn)題

在設(shè)置成功setnx后,以及搶購(gòu)代碼邏輯執(zhí)行前,增加key的限時(shí)。

/**
	 * 模擬商品超賣(mài)代碼 設(shè)置setnx保證分布式環(huán)境下,數(shù)據(jù)處理安全行問(wèn)題;<br>
	 * 但如果某個(gè)代碼段執(zhí)行異常,導(dǎo)致key無(wú)法清理,出現(xiàn)死鎖,添加try...finally;<br>
	 * 如果某個(gè)服務(wù)因某些問(wèn)題導(dǎo)致釋放key不能執(zhí)行,導(dǎo)致死鎖,此時(shí)解決思路為:增加key的有效時(shí)間;<br>
	 * 為了保證設(shè)置key的值和設(shè)置key的有效時(shí)間,兩條命令構(gòu)成同一條原子命令,將下列邏輯換成其他代碼。
	 *
	 * @return
	 */
	@RequestMapping("/deductStock4")
	public String deductStock4() {
		// 創(chuàng)建一個(gè)key,保存至redis
		String key = "lock";
		// setnx
		// 由于redis是一個(gè)單線程,執(zhí)行命令采取隊(duì)列形式排隊(duì)!優(yōu)先進(jìn)入隊(duì)列的命令先執(zhí)行,由于是setnx,第一個(gè)執(zhí)行后,其他操作執(zhí)行失敗
		//boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock");
 
		//讓設(shè)置key和設(shè)置key的有效時(shí)間都可以同時(shí)執(zhí)行
		boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock", 10, TimeUnit.SECONDS);
 
		// 當(dāng)不存在key時(shí),可以設(shè)置成功,回執(zhí)true;如果存在key,則無(wú)法設(shè)置,返回false
		if (!result) {
			// 前端監(jiān)測(cè),redis中存在,則不能讓這個(gè)搶購(gòu)操作執(zhí)行,予以提示!
			return "err";
		}
		// 設(shè)置key有效時(shí)間
		//stringRedisTemplate.expire(key, 10, TimeUnit.SECONDS);
 
		try {
			// 獲取Redis數(shù)據(jù)庫(kù)中的商品數(shù)量
			Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
			// 減庫(kù)存
			if (stock > 0) {
				int realStock = stock - 1;
				stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
				System.out.println("商品扣減成功,剩余商品:" + realStock);
			} else {
				System.out.println("庫(kù)存不足.....");
			}
		} finally {
			// 程序執(zhí)行完成,則刪除這個(gè)key
			// 放置于finally中,保證即使上述邏輯出問(wèn)題,也能del掉
			stringRedisTemplate.delete(key);
		}
 
		return "end";
	}

但是上述代碼的邏輯中依舊會(huì)有問(wèn)題:

如果處理邏輯中,出現(xiàn)超時(shí)問(wèn)題。
當(dāng)邏輯執(zhí)行時(shí),時(shí)間超過(guò)設(shè)定key有效時(shí)間,此時(shí)會(huì)出現(xiàn)什么問(wèn)題?

 從上圖可以清楚的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題:
如果一個(gè)請(qǐng)求執(zhí)行時(shí)間超過(guò)了key的有效時(shí)間。
新的請(qǐng)求執(zhí)行過(guò)來(lái)時(shí),必然可以拿到key并設(shè)置時(shí)間;
此時(shí)的redis中保存的key并不是請(qǐng)求1的key,而是別的請(qǐng)求設(shè)置的。
當(dāng)請(qǐng)求1執(zhí)行完成后,此處刪除key,刪除的是別的請(qǐng)求設(shè)置的key!

依然出現(xiàn)了key形同虛設(shè)的問(wèn)題!如果失效一直存在,超賣(mài)問(wèn)題依舊不會(huì)解決。

通過(guò)key設(shè)置值匹配的方式解決形同虛設(shè)問(wèn)題 

既然出現(xiàn)key形同虛設(shè)的現(xiàn)象,是否可以增加條件,當(dāng)finally中需要執(zhí)行刪除操作時(shí),獲取數(shù)據(jù)判斷值是否是該請(qǐng)求中對(duì)應(yīng)的,如果是則刪除,不是則不管!

修改上述代碼如下所示:

/**
	 * 模擬商品超賣(mài)代碼 <br>
	 * 解決`deductStock6`中,key形同虛設(shè)的問(wèn)題。
	 *
	 * @return
	 */
	@RequestMapping("/deductStock5")
	public String deductStock5() {
		// 創(chuàng)建一個(gè)key,保存至redis
		String key = "lock";
		String lock_value = UUID.randomUUID().toString();
		// setnx
		//讓設(shè)置key和設(shè)置key的有效時(shí)間都可以同時(shí)執(zhí)行
		boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, lock_value, 10, TimeUnit.SECONDS);
		// 當(dāng)不存在key時(shí),可以設(shè)置成功,回執(zhí)true;如果存在key,則無(wú)法設(shè)置,返回false
		if (!result) {
			// 前端監(jiān)測(cè),redis中存在,則不能讓這個(gè)搶購(gòu)操作執(zhí)行,予以提示!
			return "err";
		}
		try {
			// 獲取Redis數(shù)據(jù)庫(kù)中的商品數(shù)量
			Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
			// 減庫(kù)存
			if (stock > 0) {
				int realStock = stock - 1;
				stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
				System.out.println("商品扣減成功,剩余商品:" + realStock);
			} else {
				System.out.println("庫(kù)存不足.....");
			}
		} finally {
			// 程序執(zhí)行完成,則刪除這個(gè)key
			// 放置于finally中,保證即使上述邏輯出問(wèn)題,也能del掉
 
			// 判斷redis中該數(shù)據(jù)是否是這個(gè)接口處理時(shí)的設(shè)置的,如果是則刪除
			if(lock_value.equalsIgnoreCase(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))) {
				stringRedisTemplate.delete(key);
			}
		}
		return "end";
	}

由于獲得鎖的線程必須執(zhí)行完減庫(kù)存邏輯才能釋放鎖,所以在此期間所有其他的線程都會(huì)由于沒(méi)獲得鎖,而直接結(jié)束程序,導(dǎo)致有很多庫(kù)存根本沒(méi)有賣(mài)出去,所以這里應(yīng)該可以優(yōu)化,讓沒(méi)獲得鎖的線程等待,或者循環(huán)檢查鎖 


最終版

我們將鎖封裝到一個(gè)實(shí)體類中,然后加入兩個(gè)方法,加鎖和解鎖

@Component
public class RedisLock {
    private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
 
    private final long acquireTimeout = 10*1000;    // 獲取鎖之前的超時(shí)時(shí)間(獲取鎖的等待重試時(shí)間)
    private final int timeOut = 20;   // 獲取鎖之后的超時(shí)時(shí)間(防止死鎖)
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;  // 引入String類型redis操作模板
 
    /**
     * 獲取分布式鎖
     * @return 鎖標(biāo)識(shí)
     */
    public boolean getRedisLock(String lockName,String lockValue) {
        // 1.計(jì)算獲取鎖的時(shí)間
        Long endTime = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
        // 2.嘗試獲取鎖
        while (System.currentTimeMillis() < endTime) {
            //3. 獲取鎖成功就設(shè)置過(guò)期時(shí)間 讓設(shè)置key和設(shè)置key的有效時(shí)間都可以同時(shí)執(zhí)行
            boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockName, lockValue, timeOut, TimeUnit.SECONDS);
            if (result) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
 
 
    /**
     * 釋放分布式鎖
     * @param lockName 鎖名稱
     * @param lockValue 鎖值
     */
    public void unRedisLock(String lockName,String lockValue) {
        if(lockValue.equalsIgnoreCase(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockName))) {
            stringRedisTemplate.delete(lockName);
        }
    }
}
@RestController
public class RedisController {
	
	// 引入String類型redis操作模板
	@Autowired
	private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
	@Autowired
	private RedisLock redisLock;
 
 
	@RequestMapping("/setStock")
	public String setStock() {
		stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", "100");
		return "ok";
	}
 
	@RequestMapping("/deductStock")
	public String deductStock() {
		// 創(chuàng)建一個(gè)key,保存至redis
		String key = "lock";
		String lock_value = UUID.randomUUID().toString();
		try {
			boolean redisLock = this.redisLock.getRedisLock(key, lock_value);//獲取鎖
			if (redisLock)
			{
				// 獲取Redis數(shù)據(jù)庫(kù)中的商品數(shù)量
				Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
				// 減庫(kù)存
				if (stock > 0) {
					int realStock = stock - 1;
					stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
					System.out.println("商品扣減成功,剩余商品:" + realStock);
				} else {
					System.out.println("庫(kù)存不足.....");
				}
			}
		} finally {
			redisLock.unRedisLock(key,lock_value);   //釋放鎖
		}
		return "end";
	}
}

可以看到失敗的線程不會(huì)直接結(jié)束,而是會(huì)嘗試重試,一直到重試結(jié)束時(shí)間,才會(huì)結(jié)束


實(shí)際上這個(gè)最終版依然存在3個(gè)問(wèn)題

1、在finally流程中,由于是先判斷在處理。如果判斷條件結(jié)束后,獲取到的結(jié)果為true。但是在執(zhí)行del操作前,此時(shí)jvm在執(zhí)行GC操作(為了保證GC操作獲取GC roots根完全,會(huì)暫停java程序),導(dǎo)致程序暫停。GC操作執(zhí)行完成后(暫?;謴?fù)后),執(zhí)行del操作,但是此時(shí)的key還在當(dāng)前加鎖的key么?

2、問(wèn)題如圖所示

到此這篇關(guān)于Springboot整合Redis實(shí)現(xiàn)超賣(mài)問(wèn)題還原和分析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Springboot整合Redis內(nèi)容請(qǐng)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!

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    2021-05-05
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    2017-03-03
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    2022-01-01

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