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使用redis实现分布式锁

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使用redis实现分布式锁简介：当高并发访问某个接口的时候，如果这个接口访问的数据库中的资源，并且你的数据库事务级别是可重复读（Repeatableread）的话，确实是没有线程问题的，因为数据库锁的级别就够了；但是如果这个接口需要访问一个静态变量、静态代码块、全局缓存的中的资源或者redis中的资源的时候，就会出现线程安全的问题。案例：github地址：https://github.com/mzd123/myw…

简介：

当高并发访问某个接口的时候，如果这个接口访问的数据库中的资源，并且你的数据库事务级别是可重复读（Repeatable read）的话，确实是没有线程问题的，因为数据库锁的级别就够了；但是如果这个接口需要访问一个静态变量、静态代码块、全局缓存的中的资源或者redis中的资源的时候，就会出现线程安全的问题。

案例：

github地址： https://github.com/mzd123/mywy/tree/master/src/main/java/com/mzd/mywy/service

@RestController
public class MsController {
    @Autowired
    private MsService msService;
    @RequestMapping("/select_info.do")
    public String select_info(String product_id) {
        return msService.select_info(product_id);
    }
    @RequestMapping("/order.do")
    public String order(String product_id) throws CongestionException {
        return msService.order1(product_id);
    }
}

@Service
public class MsService {

    @Autowired
    private RedisLock redisLock;
    //商品详情
    private static HashMap<String, Integer> product = new HashMap();
    //订单表
    private static HashMap<String, String> orders = new HashMap();
    //库存表
    private static HashMap<String, Integer> stock = new HashMap();

    static {
        product.put("123", 10000);
        stock.put("123", 10000);
    }

    public String select_info(String product_id) {
        return "限量抢购商品XXX共" + product.get(product_id) + ",现在成功下单" + orders.size()
                + ",剩余库存" + stock.get(product_id) + "件";
    }

    /**
     * 下单
     *
     * @param product_id
     * @return
     */
    public String order1(String product_id) {
        if (stock.get(product_id) == 0) {
            return "活动已经结束了";
            //已近买完了
        } else {
            //还没有卖完
            try {
                //模拟操作数据库
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            orders.put(MyStringUtils.getuuid(), product_id);
            stock.put(product_id, stock.get(product_id) - 1);
        }
        return select_info(product_id);
    }
}

如上图所述，我现在需要限购10000个商品id为123的商品，如果什么操作也不做，直接访问静态资源你们觉得会有问题吗？我们使用apache_ab来模拟一下高并发情况，下面是发起100个请，并发量是50的情况：
在这里插入图片描述
问题： 可以看到，下单数和库存加起来明显超过了商品总数，这是一种超卖现象，在java角度来说就是线程不安全现象。

解决1： 学过javase的小伙伴应该都能想到使用synchronized关键字，强行同步。

 /**
     * 下单
     *
     * @param product_id
     * @return
     */
    public synchronized String order2(String product_id) {
        if (stock.get(product_id) == 0) {
            return "活动已经结束了";
            //已近买完了
        } else {
            //还没有卖完
            try {
                //模拟操作数据库
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            orders.put(MyStringUtils.getuuid(), product_id);
            stock.put(product_id, stock.get(product_id) - 1);
        }
        return select_info(product_id);
    }

在这里插入图片描述
缺点：
1、我们可以明显的看到速度变慢了，从原来的0.535秒变到了10.956秒，那是因为synchronized放这个方法只允许单线程访问了。
2、synchronized是粗粒度的控制了线程安全，即：如果我这个商品id不一样的线程，理论上是可以同时访问这个方法的，但是加上了synchronized之后，无论商品id是否一样，两个线程都是没法同时访问这个方法的。

解决2： 使用redis分布式锁（主要使用了redis中的setnx和getset方法，这两个方法在redisTemplate分别是setIfAbsent和getAndSet方法）实现线程安全，因为redis是单线程，能保证线程的安全性，而且redis强大的读写能力能提高效率。

   /**
     * 高并发没问题，效率还行
     *
     * @param product_id
     * @return
     */
    public String order3(String product_id) throws CongestionException {
        /**
         * redis加锁
         */
        String value = System.currentTimeMillis() + 10000 + "";
        if (!redisLock.lock1(product_id, value)) {
           //系统繁忙，请稍后再试
            throw new CongestionException();
        }
        //##############################业务逻辑#################################//
        if (stock.get(product_id) == 0) {
            return "活动已经结束了";
            //已近买完了
        } else {
            //还没有卖完
            try {
                //模拟操作数据库
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            orders.put(MyStringUtils.getuuid(), product_id);
            stock.put(product_id, stock.get(product_id) - 1);
        }
       //##############################业务逻辑#################################//
        /**
         * redis解锁
         */
        redisLock.unlock(product_id, value);
        return select_info(product_id);
    }

/**
 * 用redis实现分布式锁
 */
@Component
public class RedisLock {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
   //加锁
    public boolean lock1(String key, String value) {
        //setIfAbsent相当于jedis中的setnx，如果能赋值就返回true，如果已经有值了，就返回false
        //即：在判断这个key是不是第一次进入这个方法
        if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) {
            //第一次，即：这个key还没有被赋值的时候
            return true;
        }
        return false;
    }
    //解锁
    public void unlock(String key, String value) {
        try {
            if (MyStringUtils.Object2String(redisTemplate.opsForValue().get(key)).equals(value)) {
                redisTemplate.opsForValue().getOperations().delete(key);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

缺点： 这个方法看上去没什么问题，而且只有商品id相同的两个线程同时访问这个方法的时候才会出现线程问题，这似乎是很完美了。但是有没有想过，万一处理业务逻辑的代码块中出现了异常，直接抛了出去，那解锁的代码就再也不会被执行了，也就是出现了死锁现象。

改进1：

    public boolean lock2(String key, String value) {
        //setIfAbsent相当于jedis中的setnx，如果能赋值就返回true，如果已经有值了，就返回false
        //即：在判断这个key是不是第一次进入这个方法
        if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) {
            //第一次，即：这个key还没有被赋值的时候
            return true;
        }
        String current_value = redisTemplate.opsForValue().get(key);//①
        if (!MyStringUtils.Object2String(current_value).equals("")
                //超时了
                && Long.parseLong(current_value) < System.currentTimeMillis()) {;//②
            //返回true就能解决死锁
            return true;
        }
        return false;
    }

缺点： 使用超时时间来解决死锁问题，但是又出现新的问题，就是当有两个商品id相同的线程同时执行到了②这一行代码，这时候两个线程同时获取锁，这样一来任然存在线程安全问题了。。。

改进2：

 /**
     * 加锁
     */
    public boolean lock3(String key, String value) {
        //setIfAbsent相当于jedis中的setnx，如果能赋值就返回true，如果已经有值了，就返回false
        //即：在判断这个key是不是第一次进入这个方法
        if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) {
            //第一次，即：这个key还没有被赋值的时候
            return true;
        }
        String current_value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (!MyStringUtils.Object2String(current_value).equals("")
                //超时了
                && Long.parseLong(current_value) < System.currentTimeMillis()) {//①
            String old_value = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);//②
            if (!MyStringUtils.Object2String(old_value).equals("")
                    && old_value.equals(current_value)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

解释： 如果两个线程同时调用这个方法，当同时走到①的时候，无论怎么样都有一个线程会先执行②这一行，假设线程1先执行②这行代码，那redis中key对应的value就变成了value，然后线程2再执行②这行代码的时候，获取到的old_value就是value，那么value显然和他上面获取的current_value是不一样的，则线程2是没法获取锁的。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
说明： 虽然100个请求只有2个成功下单的，但是耗时却明显变小了，而且线程也是安全的，只是绝大部分因为没有拿到锁而没有抢到限购的商品，但也做了人性化的提醒，个人觉得还是可以接受的！

微信公众号关注： 965净化者

在这里插入图片描述

今天的文章使用redis实现分布式锁分享到此就结束了，感谢您的阅读。

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