Redis高并發(fā)超賣(mài)問(wèn)題解決方案圖文詳解

更新時(shí)間：2024年02月17日 11:04:17 作者：山河亦問(wèn)安

Redis是一種基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng),被廣泛用于解決高并發(fā)問(wèn)題,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Redis高并發(fā)超賣(mài)問(wèn)題解決方案的相關(guān)資料,文中通過(guò)代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

1. Redis高并發(fā)超賣(mài)問(wèn)題解決方案

在高并發(fā)的秒殺搶購(gòu)場(chǎng)景中，常常會(huì)面臨一個(gè)稱(chēng)為“超賣(mài)”（Over-Selling）的問(wèn)題。超賣(mài)指的是同一件商品被售出的數(shù)量超過(guò)了實(shí)際庫(kù)存數(shù)量，導(dǎo)致庫(kù)存出現(xiàn)負(fù)數(shù)。這是由于多個(gè)用戶同時(shí)發(fā)起搶購(gòu)請(qǐng)求，而系統(tǒng)未能有效地控制庫(kù)存的并發(fā)訪問(wèn)。

下面進(jìn)行一個(gè)秒殺購(gòu)買(mǎi)某個(gè)商品的接口模擬，代碼如下：

@RestController
public class MyController {

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping("/buy/{id}")
    public String buy(@PathVariable("id") Long id){
        String key="product_" + id;
        int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
        if(count>0){
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
            System.out.println(key+"商品購(gòu)買(mǎi)成功，剩余庫(kù)存"+count);
            return "success";
        }
        System.out.println(key+"商品庫(kù)存不足");
        return "error";
    }
}

上面的代碼在高并發(fā)環(huán)境下容易出現(xiàn)超賣(mài)問(wèn)題，使用JMeter進(jìn)行壓測(cè)，如下圖：

進(jìn)行壓測(cè)獲得的日志如下圖，存在并發(fā)安全問(wèn)題。

要解決上面的問(wèn)題，我們一開(kāi)始想到的是synchronized加鎖，但是在 Redis 的高并發(fā)環(huán)境下，使用 Java 中的 synchronized關(guān)鍵字來(lái)解決超賣(mài)問(wèn)題是行不通的，原因如下：

分布式環(huán)境下無(wú)效： synchronized是 Java 中的關(guān)鍵字，用于在單個(gè) JVM 中保護(hù)共享資源。在分布式環(huán)境下，多個(gè)服務(wù)實(shí)例之間無(wú)法通過(guò)synchronized來(lái)同步，因?yàn)楦鱾€(gè)實(shí)例之間無(wú)法直接共享 JVM 中的鎖。
性能問(wèn)題： synchronized會(huì)導(dǎo)致性能問(wèn)題，尤其在高并發(fā)的情況下，爭(zhēng)奪鎖可能會(huì)成為瓶頸。

對(duì)于 Redis 高并發(fā)環(huán)境下的超賣(mài)問(wèn)題，更合適的解決方案通常是使用 Redis 提供的分布式鎖（如基于 Redis 的分布式鎖實(shí)現(xiàn)）。這可以確保在分布式環(huán)境中的原子性和可靠性。

基于Redis的分布式鎖，我們可以基于Redis中的Setnx（命令在指定的 key 不存在時(shí)，為 key 設(shè)置指定的值），更改代碼如下：

@RestController
public class MyController {

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping("/buy/{id}")
    public String buy(@PathVariable("id") Long id){
        String lock="product_lock_"+id;
        String key="product_" + id;
        Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
        String message="error";
        if(!lock1){
            System.out.println("業(yè)務(wù)繁忙稍后再試");
            return "業(yè)務(wù)繁忙稍后再試";
        }
        //try catch 設(shè)計(jì)是為了防止在執(zhí)行業(yè)務(wù)的時(shí)候出現(xiàn)異常導(dǎo)致redis鎖一直無(wú)法釋放
        try {
                int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
                if (count > 0) {
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
                    System.out.println(key + "商品購(gòu)買(mǎi)成功，剩余庫(kù)存" + count);
                    message="success";
                }
        }catch (Throwable e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            stringRedisTemplate.delete(lock);
        }
        if(message.equals("error"))
        System.out.println(key+"商品庫(kù)存不足");
        return message;
    }
}

然后使用JMeter壓測(cè)，在10s內(nèi)陸續(xù)發(fā)送500個(gè)請(qǐng)求，日志如下圖，由圖可以看出基本解決超賣(mài)問(wèn)題。

1.1 高并發(fā)場(chǎng)景超賣(mài)bug解析

系統(tǒng)在達(dá)到finally塊之前崩潰宕機(jī)，鎖可能會(huì)一直存在于Redis中。這可能會(huì)導(dǎo)致其他進(jìn)程或線程無(wú)法在未來(lái)獲取該鎖，從而導(dǎo)致資源被鎖定，后續(xù)嘗試訪問(wèn)該資源的操作可能被阻塞。因此在redis中給定 key設(shè)置過(guò)期時(shí)間。代碼如下：

@RestController
public class MyController {

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping("/buy/{id}")
    public String buy(@PathVariable("id") Long id){
        String lock="product_lock_"+id;
        String key="product_" + id;
        Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock",10, TimeUnit.SECONDS); //保證原子性
//        Boolean lock2 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
//        stringRedisTemplate.expire(lock,10,TimeUnit.SECONDS); //此時(shí)宕機(jī)依舊會(huì)出現(xiàn)redis鎖無(wú)法釋放，應(yīng)設(shè)置為原子操作
        String message="error";
        if(!lock1){
            System.out.println("業(yè)務(wù)繁忙稍后再試");
            return "業(yè)務(wù)繁忙稍后再試";
        }
        //try catch 設(shè)計(jì)是為了防止在執(zhí)行業(yè)務(wù)的時(shí)候出現(xiàn)異常導(dǎo)致redis鎖一直無(wú)法釋放
        try {
                int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
                if (count > 0) {
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
                    System.out.println(key + "商品購(gòu)買(mǎi)成功，剩余庫(kù)存" + count);
                    message="success";
                }
        }catch (Throwable e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            stringRedisTemplate.delete(lock);
        }
        if(message.equals("error"))
        System.out.println(key+"商品庫(kù)存不足");
        return message;
    }
}

在高并發(fā)場(chǎng)景下，還存在一個(gè)問(wèn)題，即業(yè)務(wù)執(zhí)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)可能導(dǎo)致 Redis 鎖提前釋放，并且誤刪除其他線程或進(jìn)程持有的鎖。這可能發(fā)生在以下情況：

線程A獲取鎖并開(kāi)始執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯。
由于高并發(fā)，其他線程B、C等也嘗試獲取相同資源的鎖。
由于鎖的過(guò)期時(shí)間設(shè)置為10秒，線程A的業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行時(shí)間超過(guò)10秒，導(dǎo)致其鎖被 Redis 自動(dòng)釋放。
線程B在10秒內(nèi)獲取到了之前由線程A持有的鎖，并開(kāi)始執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯。
線程A在業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行完成后，嘗試刪除自己的鎖，但由于已經(jīng)被線程B持有，線程A實(shí)際上刪除的是線程B的鎖。

修改代碼如下：

@RestController
public class MyController {

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping("/buy/{id}")
    public String buy(@PathVariable("id") Long id){
        String lock="product_lock_"+id;
        String key="product_" + id;
        String clientId=UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, clientId,10, TimeUnit.SECONDS); //保證原子性
//        Boolean lock2 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
//        stringRedisTemplate.expire(lock,10,TimeUnit.SECONDS); //此時(shí)宕機(jī)依舊會(huì)出現(xiàn)redis鎖無(wú)法釋放，應(yīng)設(shè)置為原子操作
        String message="error";
        if(!lock1){
            System.out.println("業(yè)務(wù)繁忙稍后再試");
            return "業(yè)務(wù)繁忙稍后再試";
        }
        //try catch 設(shè)計(jì)是為了防止在執(zhí)行業(yè)務(wù)的時(shí)候出現(xiàn)異常導(dǎo)致redis鎖一直無(wú)法釋放
        try {
                int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
                if (count > 0) {
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
                    System.out.println(key + "商品購(gòu)買(mǎi)成功，剩余庫(kù)存" + count);
                    message="success";
                }
        }catch (Throwable e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            if (stringRedisTemplate.opsForValue().get(lock).equals(clientId))//在這里如果有別的業(yè)務(wù)代碼并且耗時(shí)較長(zhǎng)， stringRedisTemplate.delete(lock)之前還是有可能超過(guò)過(guò)期時(shí)間出現(xiàn)問(wèn)題
                stringRedisTemplate.delete(lock);
        }
        if(message.equals("error"))
        System.out.println(key+"商品庫(kù)存不足");
        return message;
    }
}

上面的代碼在高并發(fā)場(chǎng)景下仍然存在概率很低的問(wèn)題，所以就有了redisson分布式鎖。

1.2 Redisson

Redisson 是一個(gè)用于 Java 的 Redis 客戶端，它提供了豐富的功能，包括分布式鎖。Redisson 的分布式鎖實(shí)現(xiàn)了基于 Redis 的分布式鎖，具有簡(jiǎn)單易用、可靠性高的特點(diǎn)。

以下是 Redisson 分布式鎖的一些重要特性和用法：

可重入鎖： Redisson 的分布式鎖是可重入的，同一線程可以多次獲取同一把鎖，而不會(huì)出現(xiàn)死鎖。
公平鎖： Redisson 支持公平鎖，即按照獲取鎖的順序依次獲取，避免了某些線程一直獲取不到鎖的情況。
鎖超時(shí)： 可以為分布式鎖設(shè)置過(guò)期時(shí)間，確保即使在某些情況下鎖沒(méi)有被顯式釋放，也能在一定時(shí)間后自動(dòng)釋放。
異步鎖： Redisson 提供了異步的分布式鎖，通過(guò)異步 API 可以在不阻塞線程的情況下獲取和釋放鎖。
監(jiān)控鎖狀態(tài)： Redisson 允許監(jiān)控鎖的狀態(tài)，包括鎖是否被某個(gè)線程持有，鎖的過(guò)期時(shí)間等。

導(dǎo)入依賴(lài)

       <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson</artifactId>
            <version>3.23.5</version>
        </dependency>

application.yaml 配置：

spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password:
    lettuce:
      pool:
        max-active: 8
        max-idle: 8
        min-idle: 0
        max-wait: 1000ms

RedissonConfig配置：

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Value("${spring.redis.host}")
    private String host;
    @Value("${spring.redis.port}")
    private String port;


    /**
     * RedissonClient,單機(jī)模式
     */
    @Bean
    public RedissonClient redisson() {
        Config config = new Config();
        SingleServerConfig singleServerConfig = config.useSingleServer();
        singleServerConfig.setAddress("redis://" + host + ":" + port);
        return Redisson.create(config);
    }
}

利用Redisson分布式鎖解決超賣(mài)問(wèn)題，修改代碼如下:

加鎖 lock.lock()

阻塞等待，默認(rèn)等待，加鎖的默認(rèn)時(shí)間都是30s，鎖的自動(dòng)續(xù)期，如果業(yè)務(wù)時(shí)間長(zhǎng)，運(yùn)行期間會(huì)自動(dòng)給鎖續(xù)上新的30s，不用擔(dān)心業(yè)務(wù)時(shí)間長(zhǎng)導(dǎo)致鎖自動(dòng)過(guò)期被刪除，加鎖的業(yè)務(wù)只要運(yùn)行完成，就不會(huì)給當(dāng)前鎖續(xù)期，即使不手動(dòng)解鎖，鎖默認(rèn)在30s后自動(dòng)刪除。

加鎖 lock.lock(10，TimeUnit.SECONDS)

鎖到期后，不會(huì)自動(dòng)續(xù)期，如果傳遞了鎖的超時(shí)時(shí)間，就發(fā)送給redis執(zhí)行腳本，進(jìn)行占鎖，默認(rèn)超時(shí)就是我們指定的時(shí)間。如果未指定鎖的超時(shí)時(shí)間，只要占鎖成功，就會(huì)啟動(dòng)一個(gè)定時(shí)任務(wù)【重新給鎖設(shè)置過(guò)期時(shí)間，新的過(guò)期時(shí)間就是看門(mén)狗的默認(rèn)時(shí)間】，每隔10s就會(huì)自動(dòng)進(jìn)行續(xù)期。

@RestController
public class MyController {

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    RedissonClient redisson;

    @RequestMapping("/buy/{id}")
    public String buy(@PathVariable("id") Long id){
        String message="error";
        String lock_key="product_lock_"+id;
        String key="product_" + id;
        RLock lock = redisson.getLock(lock_key);
        //try catch 設(shè)計(jì)是為了防止在執(zhí)行業(yè)務(wù)的時(shí)候出現(xiàn)異常導(dǎo)致redis鎖一直無(wú)法釋放
        try {
                lock.lock();
                int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
                if (count > 0) {
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
                    System.out.println(key + "商品購(gòu)買(mǎi)成功，剩余庫(kù)存" + count);
                    message="success";
                }
        }catch (Throwable e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            lock.unlock();
        }
        if(message.equals("error"))
        System.out.println(key+"商品庫(kù)存不足");
        return message;
    }
}

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Redis高并發(fā)超賣(mài)問(wèn)題解決方案的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis高并發(fā)超賣(mài)問(wèn)題解決內(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！

您可能感興趣的文章: