Springboot整合Redis实现超卖问题还原和流程分析(分布式锁)

Springboot整合Redis实现超卖问题还原和流程分析(分布式锁)

目录超卖简单代码超卖问题单服务器单应用情况下设置synchronizedRedis实现分布式锁 通过超时间解决上述问题通过key设置值匹配的方式解决形同虚设问题 最终版

超卖简单代码

写一段简单正常的超卖逻辑代码，多个用户同时操作同一段数据，探究出现的问题。

Redis中存储一项数据信息，请求对应接口，获取商品数量信息；

商品数量信息如果大于0，则扣减1，重新存储Redis中；

运行代码测试问题。

/**

* Redis数据库操作，超卖问题模拟

* @author

*

*/

@RestController

public class RedisController {

// 引入String类型redis操作模板

@Autowired

private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

// 测试数据设置接口

@RequestMapping("/setStock")

public String setStock() {

stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", "100");

return "ok";

}

// 模拟商品超卖代码

@RequestMapping("/deductStock")

public String deductStock() {

// 获取Redis数据库中的商品数量

Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));

// 减库存

if(stock > 0) {

int realStock = stock -1;

stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));

System.out.println("商品扣减成功，剩余商品："+realStock);

}else {

System.out.println("库存不足.....");

}

return "end";

}

}

超卖问题

单服务器单应用情况下

在单应用模式下，使用jmeter压测。

测试结果：

每个请求相当于一个线程，当几个线程同时拿到数据时，线程A拿到库存为84，这个时候线程B也进入程序，并且抢占了CPU，访问库存为84，最后两个线程都对库存减一，导致最后修改为83，实际上多卖出去了一件

既然线程和线程之间，数据处理不一致，能否使用synchronized加锁测试？

设置synchronized

依旧还是先测试单服务器

// 模拟商品超卖代码,

// 设置synchronized同步锁

@RequestMapping("/deductStock1")

public String deductStock1() {

synchronized (this) {

// 获取Redis数据库中的商品数量

Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));

// 减库存

if(stock > 0) {

int realStock = stock -1;

stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));

System.out.println("商品扣减成功，剩余商品："+realStock);

}else {

System.out.println("库存不足.....");

}

}

return "end";

}

数量100

重新压测，得到的日志信息如下所示：

在单机模式下，添加synchronized关键字，的确能够避免商品的超卖现象！

但是在分布式微服务中，针对该服务设置了集群，synchronized依旧还能保证数据的正确性吗？

假设多个请求，被注册中心负载均衡，每个微服务中的该处理接口，都添加有synchronized，

依然会出现类似的超卖问题：

synchronized只是针对单一服务器的JVM进行加锁，但是分布式是很多个不同的服务器，导致两个线程或多个在不同服务器上共同对商品数量信息做了操作！

Redis实现分布式锁

在Redis中存在一条命令setnx (set if not exists)

setnx key value

如果不存在key，则可以设置成功；否则设置失败。

修改处理接口，增加key

// 模拟商品超卖代码

@RequestMapping("/deductStock2")

public String deductStock2() {

// 创建一个key，保存至redis

String key = "lock";

// setnx

// 由于redis是一个单线程，执行命令采取“队列”形式排队！

// 优先进入队列的命令先执行，由于是setnx，第一个执行后，其他操作执行失败。

boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock");

// 当不存在key时，可以设置成功，回执true；如果存在key，则无法设置，返回false

if (!result) {

// 前端监测，redis中存在，则不能让这个抢购操作执行，予以提示！

return "err";

}

// 获取Redis数据库中的商品数量

Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));

// 减库存

if(stock > 0) {

int realStock = stock -1;

stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));

System.out.println("商品扣减成功，剩余商品："+realStock);

}else {

System.out.println("库存不足.....");

}

// 程序执行完成，则删除这个key

stringRedisTemplate.delete(key);

return "end";

}

1、请求进入接口中，如果redis中不存在key，则会新建一个setnx；如果存在，则不会新建，同时返回错误编码，不会继续执行抢购逻辑。

2、当创建成功后，执行抢购逻辑。

3、抢购逻辑执行完成后，删除数据库中对应的setnx的key。让其他请求能够设置并操作。

这种逻辑来说比之前单一使用syn合理的多，但是如果执行抢购操作中出现了异常，导致这个key无法被删除。以至于其他处理请求，一直无法拿到key，程序逻辑死锁！

可以采取try … finally进行操作

/**

* 模拟商品超卖代码 设置

*

* @return

*/

@RequestMapping("/deductStock3")

public String deductStock3() {

// 创建一个key，保存至redis

String key = "lock";

// setnx

// 由于redis是一个单线程，执行命令采取队列形式排队！优先进入队列的命令先执行，由于是setnx，第一个执行后，其他操作执行失败

boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock");

// 当不存在key时，可以设置成功，回执true；如果存在key，则无法设置，返回false

if (!result) {

// 前端监测，redis中存在，则不能让这个抢购操作执行，予以提示！

return "err";

}

try {

// 获取Redis数据库中的商品数量

Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));

// 减库存

if (stock > 0) {

int realStock = stock - 1;

stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));

System.out.println("商品扣减成功，剩余商品：" + realStock);

} else {

System.out.println("库存不足.....");

}

} finally {

// 程序执行完成，则删除这个key

// 放置于finally中，保证即使上述逻辑出问题，也能del掉

stringRedisTemplate.delete(key);

}

return "end";

}

这个逻辑相比上面其他的逻辑来说，显得更加的严谨。

但是，如果一套服务器，因为断电、系统崩溃等原因出现宕机OKuceXNotu，导致本该执行finally中的语句未成功执行完成！！同样出现key一直存在，导致死锁！

通过超时间解决上述问题

在设置成功setnx后，以及抢购代码逻辑执行前，增加key的限时。

/**

* 模拟商品超卖代码 设置setnx保证分布式环境下，数据处理安全行问题；

* 但如果某个代码段执行异常，导致key无法清理，出现死锁，添加try...finally;

* 如果某个服务因某些问题导致释放key不能执行，导致死锁，此时解决思路为：增加key的有效时间;

* 为了保证设置key的值和设置key的有效时间，两条命令构成同一条原子命令，将下列逻辑换成其他代码。

*

* @return

*/

@RequestMapping("/deductStock4")

public String deductStock4() {

// 创建一个key，保存至redis

String key = "lock";

// setnx

// 由于redis是一个单线程，执行命令采取队列形式排队！优先进入队列的命令先执行，由于是setnx，第一个执行后，其他操作执行失败

//boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock");

//让设置key和设置key的有效时间都可以同时执行

boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock", 10, TimeUnit.SECONDS);

// 当不存在key时，可以设置成功，回执true；如果存在key，则无法设置，返回false

if (!result) {

// 前端监测，redis中存在，则不能让这个抢购操作执行，予以提示！

return "err";

}

// 设置key有效时间

//stringRedisTemplate.expire(key, 10, TimeUnit.SECONDS);

try {

// 获取Redis数据库中的商品数量

Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));

// 减库存

if (stock > 0) {

int realStock = stock - 1;

stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));

System.out.println("商品扣减成功，剩余商品：" + realStock);

} else {

System.out.println("库存不足.....");

}

} finally {

// 程序执行完成，则删除这个key

// 放置于finally中，保证即使上述逻辑出问题，也能del掉

stringRedisTemplate.delete(key);

}

return "end";

}

但是上述代码的逻辑中依旧会有问题：

如果处理逻辑中，出现超时问题。

当逻辑执行时，时间超过设定key有效时间，此时会出现什么问题？

从上图可以清楚的发现问题：

如果一个请求执行时间超过了key的有效时间。

新的请求执行过来时，必然可以拿到key并设置时间；

此时的redis中保存的key并不是请求1的key，而是别的请求设置的。

当请求1执行完成后，此处删除key，删除的是别的请求设置的key！

依然出现了key形同虚设的问题！如果失效一直存在，超卖问题依旧不会解决。

通过key设置值匹配的方式解决形同虚设问题

既然出现key形同虚设的现象，是否可以增加条件，当finally中需要执行删除操作时，获取数据判断值是否是该请求中对应的，如果是则删除，不是则不管！

修改上述代码如下所示：

/**

* 模拟商品超卖代码

* 解决`deductStock6`中，key形同虚设的问题。

*

* @return

*/

@RequestMapping("/deductStock5")

public String deductStock5() {

// 创建一个key，保存至redis

String key = "lock";

String lock_value = UUID.randomUUID().toString();

// setnx

//让设置key和设置key的有效时间都可以同时执行

boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, lock_value, 10, TimeUnit.SECONDS);

// 当不存在key时，可以设置成功，回执true；如果存在key，则无法设置，返回false

if (!result) {

// 前端监测，redis中存在，则不能让这个抢购操作执行，予以提示！

return "err";

}

try {

// 获取Redis数据库中的商品数量

Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));

// 减库存

if (stock > 0) {

int realStock = stock - 1;

stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));

OKuceXNotu System.out.println("商品扣减成功，剩余商品：" + realStock);

} else {

System.out.println("库存不足.....");

}

} finally {

// 程序执行完成，则删除这个key

// 放置于finally中，保证即使上述逻辑出问题，也能del掉

// 判断redis中该数据是否是这个接口处理时的设置的，如果是则删除

if(lock_value.equalsIgnoreCase(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))) {

stringRedisTemplate.delete(key);

}

}

return "end";

}

由于获得锁的线程必须执行完减库存逻辑才能释放锁，所以在此期间所有其他的线程都会由于没获得锁，而直接结束程序，导致有很多库存根本没有卖出去，所以这里应该可以优化，让没获得锁的线程等待，或者循环检查锁

最终版

我们将锁封装到一个实体类中，然后加入两个方法，加锁和解锁

@Component

public class RedisLock {

private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());

private final long acquireTimeout = 10*1000; // 获取锁之前的超时时间(获取锁的等待重试时间)

private final int timeOut = 20; // 获取锁之后的超时时间(防止死锁)

@Autowired

private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; // 引入String类型redis操作模板

/**

* 获取分布式锁

* @return 锁标识

*/

public boolean getRedisLock(String lockName,String lockValue) {

// 1.计算获取锁的时间

Long endTime = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;

// 2.尝试获取锁

while (System.currentTimeMillis() < endTime) {

//3. 获取锁成功就设置过期时间 让设置key和设置key的有效时间都可以同时执行

boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockName, lockValue, timeOut, TimeUnit.SECONDS);

if (result) {

return true;

}

}

return false;

}

/**

* 释放分布式锁

* @param lockName 锁名称

* @param lockValue 锁值

*/

public void unRedisLock(String lockName,String lockValue) {

if(lockValue.equalsIgnoreCase(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockName))) {

stringRedisTemplate.delete(lockName);

}

}

}

@RestController

public class RedisController {

// 引入String类型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() {

// 创建一个key，保存至redis

String key = "lock";

String lock_value = UUID.randomUUID().toString();

try {

boolean redisLock = this.redisLock.getRedisLock(key, lock_value);//获取锁

if (redisLock)

{

// 获取Redis数据库中的商品数量

Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));

// 减库存

if (stock > 0) {

int realStock = stock - 1;

stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));

System.out.println("商品扣减成功，剩余商品：" + realStock);

} else {

System.out.println("库存不足.....");

}

}

} finally {

redisLock.unRedisLock(key,lock_value); //释放锁

}

return "end";

}

}

可以看到失败的线程不会直接结束，而是会尝试重试，一直到重试结束时间，才会结束

实际上这个最终版依然存在3个问题

1、在finally流程中，由于是先判断在处理。如果判断条件结束后，获取到的结果为true。但是在执行del操作前，此时jvm在执行GC操作(为了保证GC操作获取GC roots根完全，会暂停java程序)，导致程序暂停。GC操作执行完成后(暂停恢复后)，执行del操作，但是此时的key还在当前加锁的key么？

2、问题如图所示

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