在最近的一次业务升级中，遇到这样一个问题，我们设计了新的账户体系，需要在用户将应用升级之后将原来账户的数据手动的同步过来，就是需要用户自己去触发同步按钮进行同步，因为有些数据是用户存在自己本地的。那么在这个过程中就存在一个问题，要是因为网络的问题，用户重复点击了这个按钮怎么办？就算我们在客户端做了一些处理，在同步的过程中，不能再次点击，但是经过我最近的爬虫实践，要是别人抓到了我们的接口那么还是不安全的。

基于这样的业务场景，我就使用Redis加锁的方式，限制了用户在请求的时候，不能发起二次请求。

 

 

 

我们在进入请求之后首选尝试获取锁对象，那么这个锁对象的键其实就是用户的id，如果获取成功，我们判断用户时候已经同步数据，如果已同步，那么可以直接返回，提示用户已经同步，如果没有那么直接执行同步数据的业务逻辑，最后将锁释放，如果在进入方法之后获取锁失败，那么有可能就是在第一次请求还没有结束的时候，接着又发起了请求，那么这个时候是获取不到锁的，也就不会发生数据同步出现同步好几次的情况。

 

华丽的分割线

 

那么有了这个需求之后，我们就来用Redis实现以下这个代码。首先我们要知道我们要介绍一下Redis的一个方法。

那么我们想要用Redis做用户唯一的锁对象，那么它在Redis中应该是唯一的，而且还不应该被覆盖，这个方法就是存储成功之后会返回true，如果该元素已经存在于Redis实例中，那么直接返回false

setIfAbsent(key,value)

但是这中间又存在一个问题，如果在获取了锁对象之后，我们的服务挂了，那么这个时候其他请求肯定是拿不到锁的，基于这种情况的考虑我们还应该给这个元素添加一个过期时间，防止我们的服务挂掉之后，出现死锁的问题。

    /**
     * 添加元素 * * @param key * @param value
     */
    public void set(Object key, Object value) {
        if (key == null || value == null) {
            return;
        }
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value.toString());
    }

    /**
     * 如果已经存在返回false，否则返回true * * @param key * @param value * @return
     */
    public Boolean setNx(Object key, Object value, Long expireTime, TimeUnit mimeUnit) {
        if (key == null || value == null) {
            return false;
        }
        return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, expireTime, mimeUnit);
    }

    /**
     * 获取数据 * * @param key * @return
     */
    public Object get(Object key) {
        if (key == null) {
            return null;
        }
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 删除 * * @param key * @return
     */
    public Boolean remove(Object key) {
        if (key == null) {
            return false;
        }
        return redisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * 加锁 * * @param key  * @param waitTime 等待时间 * @param expireTime 过期时间
     */
    public Boolean lock(String key, Long waitTime, Long expireTime) {
        String value = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "").toLowerCase();
        Boolean flag = setNx(key, value, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
        // 尝试获取锁 成功返回    if (flag) {        return flag;    } else {        // 获取失败
        // 现在时间        long newTime = System.currentTimeMillis();
        // 等待过期时间        long loseTime = newTime + waitTime;
        // 不断尝试获取锁成功返回        while (System.currentTimeMillis() < loseTime) {
        Boolean testFlag = setNx(key, value, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
        if (testFlag) {
            return testFlag;
        }
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}    return false;}
/**
 * 释放锁 * * @param key * @return
 */public Boolean unLock(Object key){return remove(key);}

 

 

我们整个加锁的代码逻辑已经写完了，我们来分析一下，用户在进来之后，首先调用lock尝试获取锁，并进行加锁，lock()方法有三个参数分别是：key，waitTime就是用户如果获取不到锁，可以等待多久，过了这个时间就不再等待，最后一个参数就是该锁的多久后过期，防止服务挂了之后，发生死锁。

当进入lock()之后，先进行加锁操作，如果加锁成功，那么返回true，再执行我们后面的业务逻辑，如果获取锁失败，会获取当前时间再加上设置的过期时间，跟当前时间比较，如果还在等待时间内，那么就再次尝试获取锁，直到过了等待时间。

 

注意：在设置值的时候，我们为了防止死锁设置了一个过期时间，大家一定要注意，不要等设置成功之后再去给元素设置过期时间，因为这个过程不是一个原子操作，等你刚设置成功之后，还没等设置过期时间成功，服务直接挂了，那么这个时候就会发生死锁问题，所以大家要保证存储元素和设置过期时间一定要是原子操作。

 

最后我们来写个测试类测试一下

    @Testpublic
    void test01() {
        String key = "uid:12011";
        Boolean flag = redisUtil.lock(key, 10L, 1000L * 60);
        if (!flag) {
            // 获取锁失败        System.err.println("获取锁失败");    } else {
            // 获取锁成功        System.out.println("获取锁成功");    }
            // 释放锁    redisUtil.unLock(key);}

 

 

转载自：一个程序员的成长公众号