使用Redis分布式锁处理并发,解决超卖问题
一、使用Apache ab模拟并发压测
1、压测工具介绍
$ ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com/
-n
表示发出100个请求,-c
模拟100个并发,相当是100个人同时访问。
还可以这样写:
$ ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com/
-t
表示60秒,-c
是100个并发,会在连续60秒内不停的发出请求。
使用ab工具模拟多线程并发请求,对发出负载的机器要求比较低,既不会占用很多cpu,也不会占用很多的内存,因此也是很多DDoS攻击的必备良药,不过要慎用,别耗光自己机器的资源。通常来说1000个请求,100个并发算是比较正常的模拟。
至于工具的使用,具体见:Apache ab 测试工具使用(一)
下载后,进入support
文件夹,执行命令。
2、并发测试
我创建了两张表,一个商品表,一个订单记录表;
然后写了两个接口,一个是查询商品信息,一个是下单秒杀。
查询订单:
秒杀下单:
当我并发测试时:
$ ab -n 500 -c 100 http://localhost:8080/seckill/1/
这肯定不行啊,这就超卖了,明明没这么多商品,结果还卖出去了。。。
二、synchronized处理并发
首先,synchronized
的确是一个解决办法,而且也很简单,在方法前面加一个synchronized
关键字。
但是通过压测,发现请求变的很慢,因为:
synchronized
就用一个锁把这个方法锁住了,每次访问这个方法,只会有一个线程,所以这就是它导致慢的原因。通过这种方式,保证这个方法中的代码都是单线程来处理,不会出什么问题。
同时,使用synchronized
还是存在一些问题的,首先,它无法做到细粒度的控制,比如同一时间有秒杀A商品和B商品的请求,都进入到了这个方法,虽然秒杀A商品的人很多,但是秒杀B商品的人很少,但是即使是买B商品,进入到了这个方法,也会一样的慢。
最重要的是,它只适合单点的情况。如果以后程序水平扩展了,弄了个集群,很显然,负载均衡之后,不同的用户看到的结果一定是五花八门的。
所以,还是使用更好的办法,使用redis分布式锁。
三、redis分布式锁
1、两个redis的命令
setnx key value
简单来说,setnx
就是,如果没有这个key
,那么就set一个key-value, 但是如果这个key
已经存在,那么将不会再次设置,get出来的value还是最开始set进去的那个value.
网站中还专门讲到可以使用!SETNX
加锁,如果获得锁,返回1,如果返回0,那么该键已经被其他的客户端锁定。
并且也提到了如何处理死锁。
getset key value
这个就更简单了,先通过key获取value,然后再将新的value set进去。
2、redis分布式锁的实现
我们希望的,无非就是这一段代码,能够单线程的去访问,因此在这段代码之前给他加锁,相应的,这段代码后面要给它解锁:
2.1 引入redis依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2.2 配置redis
spring:
redis:
host: localhost
port: 6379
2.3 编写加锁和解锁的方法
package com.vito.service;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;
/**
* Created by VitoYi on 2018/4/5.
*/
@Component
public class RedisLock {
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
/**
* 加锁
* @param key 商品id
* @param value 当前时间+超时时间
* @return
*/
public boolean lock(String key, String value) {
if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) { //这个其实就是setnx命令,只不过在java这边稍有变化,返回的是boolea
return true;
}
//避免死锁,且只让一个线程拿到锁
String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
//如果锁过期了
if (!StringUtils.isEmpty(currentValue) && Long.parseLong(currentValue) < System.currentTimeMillis()) {
//获取上一个锁的时间
String oldValues = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
/*
只会让一个线程拿到锁
如果旧的value和currentValue相等,只会有一个线程达成条件,因为第二个线程拿到的oldValue已经和currentValue不一样了
*/
if (!StringUtils.isEmpty(oldValues) && oldValues.equals(currentValue)) {
return true;
}
}
return false;
}
/**
* 解锁
* @param key
* @param value
*/
public void unlock(String key, String value) {
try {
String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (!StringUtils.isEmpty(currentValue) && currentValue.equals(value)) {
redisTemplate.opsForValue().getOperations().delete(key);
}
} catch (Exception e) {
logger.error("『redis分布式锁』解锁异常,{}", e);
}
}
}
为什么要有避免死锁的一步呢?
假设没有『避免死锁』这一步,结果在执行到下单代码的时候出了问题,毕竟操作数据库、网络、io的时候抛了个异常,这个异常是偶然抛出来的,就那么偶尔一次,那么会导致解锁步骤不去执行,这时候就没有解锁,后面的请求进来自然也或得不到锁,这就被称之为死锁。
而这里的『避免死锁』,就是给锁加了一个过期时间,如果锁超时了,就返回true
,解开之前的那个死锁。
2.4 下单代码中引入加锁和解锁,确保只有一个线程操作
@Autowired
private RedisLock redisLock;
@Override
@Transactional
public String seckill(Integer id)throws RuntimeException {
//加锁
long time = System.currentTimeMillis() + 1000*10; //超时时间:10秒,最好设为常量
boolean isLock = redisLock.lock(String.valueOf(id), String.valueOf(time));
if(!isLock){
throw new RuntimeException("人太多了,换个姿势再试试~");
}
//查库存
Product product = productMapper.findById(id);
if(product.getStock()==0) throw new RuntimeException("已经卖光");
//写入订单表
Order order=new Order();
order.setProductId(product.getId());
order.setProductName(product.getName());
orderMapper.add(order);
//减库存
product.setPrice(null);
product.setName(null);
product.setStock(product.getStock()-1);
productMapper.update(product);
//解锁
redisLock.unlock(String.valueOf(id),String.valueOf(time));
return findProductInfo(id);
}
这样再来跑几次压测,就不会超卖了:
posted on 2018-04-06 01:51 Yoooshiki 阅读(41296) 评论(8) 编辑 收藏 举报