Redisson实现分布式锁剖析

 

Redission实现分布式锁：

　　【1小时掌握Redisson实现Redis分布式锁以及Redlock分布式锁】 https://www.bilibili.com/video/BV1Yy4y1k79y/?share_source=copy_web&vd_source=045f1e1c5f0609a50870e499d44940af

Redission是什么？

　　Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid），它充分利用了Redis键值数据库提供的一系列优势，基于Java实用工具包中常用接口，为使用者提供了一系列具有分布式特性的常用工具类，让使用Redis更加简单、便捷，从而让使用者能够将更多精力集中到业务逻辑处理上。

Redission能解决什么问题？

　　解决分布式环境下锁的竞争问题，导致的比如说超卖等

基本环境搭建：

实现的需求就是，每访问一次controller：localhost:8080/deductStock，Redis存的数据就会-1

1、创建一个SpringBoot项目，添加pom依赖

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<dependencies>
    <!--Redis依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <!--springboot2.x以后用得是lettuce:lettuce默认连接池使用 common-pool2 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-pool2</artifactId>
    </dependency>
    <!--Redission实现分布式锁-->
    <dependency>
        <groupId>org.redisson</groupId>
        <artifactId>redisson</artifactId>
        <version>3.13.6</version>
    </dependency>
    <!--SpringBoot依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!--Lombok-->
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

2、application.properties

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# 应用名称
spring.application.name=redission-demo
# 应用服务 WEB 访问端口
server.port=8080
##########################Redis配置###################################
# 连接的那个数据库(默认为0)
spring.redis.database=1
# redis服务的ip地址(默认是本机-127.0.0.1)
spring.redis.host=127.0.0.1
# redis端口号（默认）
spring.redis.port=6379
# redis的密码，没设置过密码，可为空
spring.redis.password=
# 连接超时时间
spring.redis.timeout=10s
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
# 连接池中的最大连接数
spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
# 连接池中的最大等待时间（-1表示没有限制）
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms

3、Redis配置文件

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package com.zhixi.config.redis;
 
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
 
import java.io.File;
 
/**
 * @ClassName RedisConfig
 * @Author zhangzhixi
 * @Description Redis配置类
 * @Date 2022-4-29 10:23
 * @Version 1.0
 */
@Configuration
public class RedisConfig {
    /**
     * @param redisConnectionFactory：配置不同的客户端，这里注入的redis连接工厂不同： JedisConnectionFactory、LettuceConnectionFactory
     * @功能描述 ：配置Redis序列化，原因如下：
     * （1） StringRedisTemplate的序列化方式为字符串序列化，
     * RedisTemplate的序列化方式默为jdk序列化（实现Serializable接口）
     * （2） RedisTemplate的jdk序列化方式在Redis的客户端中为乱码，不方便查看，
     * 因此一般修改RedisTemplate的序列化为方式为JSON方式【建议使用GenericJackson2JsonRedisSerializer】
     */
    @Bean(name = "redisTemplate")
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        GenericJackson2JsonRedisSerializer genericJackson2JsonRedisSerializer = serializer();
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        // key采用String的序列化方式
        redisTemplate.setKeySerializer(StringRedisSerializer.UTF_8);
        // value序列化方式采用jackson
        redisTemplate.setValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer);
        // hash的key也采用String的序列化方式
        redisTemplate.setHashKeySerializer(StringRedisSerializer.UTF_8);
        //hash的value序列化方式采用jackson
        redisTemplate.setHashValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return redisTemplate;
    }
 
    /**
     * 此方法不能用@Ben注解，避免替换Spring容器中的同类型对象
     */
    public GenericJackson2JsonRedisSerializer serializer() {
        return new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
    }
 
    @Value("${spring.redis.host}")
    private String redisHost;
 
    @Value("${spring.redis.port}")
    private String redisPort;
 
    @Value("${spring.redis.database}")
    private Integer redisDatabase;
 
    /**
     * 注册Redission对象
     *
     * @return Redission客户端对象
     */
    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://" + redisHost + ":" + redisPort).setDatabase(redisDatabase);
        return Redisson.create(config);
    }
}

4、Controller

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package com.zhixi.controller;
 
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
 
/**
 * @ClassName RedissionController
 * @Author zhangzhixi
 * @Description
 * @Date 2022-12-12 23:09
 * @Version 1.0
 */
@Slf4j
@RestController
public class RedissionController {
 
    /**
     * 商品在Redis中的key名称
     */
    private static final String KEY_STOCK = "stock";
 
    @Resource
    RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
 
    @Resource
    RedissonClient redissonClient;
 
 
    @RequestMapping("/deductStock")
    public String deductStock() {
        // 从redis中获取商品库存
        int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(redisTemplate.opsForValue().get(KEY_STOCK)));
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(stock);
        if (atomicInteger.get() > 0) {
            // 库存-1
            int remainingStock = atomicInteger.decrementAndGet();
            // 更新库存
            redisTemplate.opsForValue().set(KEY_STOCK, String.valueOf(remainingStock));
            log.info("扣减成功，剩余库存：" + remainingStock);
        } else {
            log.info("扣减失败，库存不足");
        }
        return "end";
    }
}

5、向Redis中设置值

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@SpringBootTest
class RedissionDemoApplicationTests {
 
    @Resource
    RedisTemplate<String, String > redisTemplate;
 
    @Test
    void contextLoads() {
        redisTemplate.opsForValue().set("stock","100");
    }
}

出现的问题以及解决方案

商品超卖(并发问题)

问题出现：

　　比如有三个线程同时来访问这个请求，比如三个线程同时获得商品库存(100)，然后-1，正常来说剩余库存是97，但是在并发环境下，可能会出现超卖问题。

下面准备三个线程，同时访问deductStock这个方法，看下是否会出现超卖问题？

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@GetMapping("/test")
public void testThread() {
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        new Thread(()->{
            deductStock();
        }).start();
    }
}

解决办法：

对代码进行加锁

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@RequestMapping("/deductStock")
public String deductStock() {
    // 在单机情况下，有且仅有一个线程能够访问
    synchronized (this) {
        // 从redis中获取商品库存
        int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(redisTemplate.opsForValue().get(KEY_STOCK)));
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(stock);
        if (atomicInteger.get() > 0) {
            // 库存-1
            int remainingStock = atomicInteger.decrementAndGet();
            // 更新库存
            redisTemplate.opsForValue().set(KEY_STOCK, String.valueOf(remainingStock));
            log.info("扣减成功，剩余库存：" + remainingStock);
        } else {
            log.info("扣减失败，库存不足");
        }
        return "end";
    }
}

通过下图可以看到，解决了问题

模拟高并发下商品超卖问题

　　在上个例子中，我们通过了Synchronized锁，成功解决了多个线程争抢导致的超卖问题，但是有个问题，假设后期公司为了保证服务可用性。

将单击的应用，升级称为了集群的模式，那么是否会有超卖问题呢？

模拟两台应用服务器：使用Nginx做负载均衡

1、修改application.properties配置文件，将端口分别修改为8080、8090，并启动应用。

2、下载Nginx：http://nginx.org/download/nginx-1.18.0.zip

3、编辑Nginx配置文件：config/nginx.config

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upstream redislock{
    server localhost:8080 weight=1;
    server localhost:8090 weight=1;
}
server {
    listen       80;
    server_name  localhost;
 
    location / {
        root   html;
        index  index.html index.htm;
        proxy_pass http://redislock;
    }

4、启动nginx

　　双击nginx.exe文件即可

5、访问应用：http://localhost/deductStock

就可以看到了IDEA控制台打印了日志。

模拟高并发：使用Jmeter

1、添加线程组

2、添加HTTP请求

3、添加聚合报告

4、执行压测

 IDEA控制台输出内容：

　　可以发现，通过Synchronized没有锁住，还是出现了超卖的问题，Synchronized只在JVM进程内部有效，也就是一个Tomcat有效。

如果在一个分布式环境下，我们要控制一段资源的争抢问题，应该怎么做呢？

使用Redis命令解决并发环境下超卖问题

　　在上个例子中，模拟了在高并发环境下的商品超卖问题，那么应该如何通过Redis来解决这个问题呢？

setnx命令：

将key的值设置为value，当且仅当key不存在的情况下。

若给定的key已经存在，则setnx不做任何动作。

Redis简单命令式分布式锁

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@RequestMapping("/deductStock")
public String deductStock() {
    // 分布式锁名称，随便什么都可以，重要的是两个应用要共享这一个Redis的key
    String lockKey = "lockDeductStock";
    // redis实现基础版的分布式锁
    Boolean lockResult = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockKey);
    // 加锁不成功，返回给前端错误码，前端给用户友好提示
    if (Boolean.FALSE.equals(lockResult)) {
        log.info("系统繁忙，请稍后再试！");
        return "系统繁忙，请稍后再试！";
    }
    // 从redis中获取商品库存
    int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(redisTemplate.opsForValue().get(KEY_STOCK)));
    AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(stock);
    if (atomicInteger.get() > 0) {
        // 库存-1
        int remainingStock = atomicInteger.decrementAndGet();
        // 更新库存
        redisTemplate.opsForValue().set(KEY_STOCK, String.valueOf(remainingStock));
        log.info("扣减成功，剩余库存：" + remainingStock);
    } else {
        log.info("扣减失败，库存不足");
    }
    // 业务执行完成，删除这个锁
    redisTemplate.delete(lockKey);
    return "end";
}

修改Jmeter参数　　

最开始设置的Jmeter参数Ramp-up时间是0，为了明显看到效果，这里修改成2，表示2s发送完毕这些800个请求

测试并发访问 

使用Redis做分布式锁时候出现的问题？

　　锁永久失效问题

　　假如我们在setnx分布式锁的时候，正常执行，但是如果代码执行到业务逻辑地方的时候。

这时候8080程序挂掉了，那么这时候这个key就无法删除，另外一个8090服务器发现这个分布式锁的key还在，就在那边排队等着

给用户提示“系统繁忙，请稍后再试！”。显然这是不合理的。

　　如果我们在程序挂了，但是这个key是一直存在Redis中的，其他的用户访问这个请求也进不到后面的业务处理逻辑代码中去，应该怎么办呢？那么这时候就需要使用到了redis原生API：

即使程序挂掉了，没有删除key，10S钟后，这个key也会自动被删除。

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// redis实现基础版的分布式锁
Boolean lockResult = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockKey,30, TimeUnit.SECONDS);

　　但是这一个代码，虽然比上个分布式超卖的问题优化了一点点，但是还是有问题的，比如说，

  • 问题1：如果程序的执行时间，大于了锁的释放时间。这就会导致程序在最后删除的key为空，显然这个失效时间确实不容易写的比较“合理”。　　
  • 问题2：8090给8080程序的锁释放了，如果9090这个程序进来了，拿到了锁，但是8090的锁无法释放，导致了锁一直失效，这也是导致了超卖问题。

如何解决线程之间锁释放错了?

　　上个问题，问题2锁释放错了应该如何解决呢？通过UUID解决，每次释放锁的时候，判断是不是当前请求的UUID，如果是则可以正常释放锁。如果不是，则释放锁失败！

复制代码
@RequestMapping("/deductStock")
public String deductStock() {
    // 分布式锁名称，随便什么都可以，重要的是两个应用要共享这一个Redis的key
    String lockKey = "lockDeductStock";
    // 分布式锁的值
    String lockValue = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "");
    try {
        // redis实现基础版的分布式锁，设置了key的过期时间
        Boolean lockResult = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue, 30, TimeUnit.SECONDS);
        // 加锁不成功，返回给前端错误码，前端给用户友好提示
        if (Boolean.FALSE.equals(lockResult)) {
            log.info("系统繁忙，请稍后再试！");
            return "系统繁忙，请稍后再试！";
        }
        // 从redis中获取商品库存
        int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(redisTemplate.opsForValue().get(KEY_STOCK)));
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(stock);
        if (atomicInteger.get() > 0) {
            // 库存-1
            int remainingStock = atomicInteger.decrementAndGet();
            // 更新库存
            redisTemplate.opsForValue().set(KEY_STOCK, String.valueOf(remainingStock));
            log.info("扣减成功，剩余库存：" + remainingStock);
        } else {
            log.info("扣减失败，库存不足");
        }
    } finally {
        // 判断是不是当前请求的UUID，如果是则可以正常释放锁。如果不是，则释放锁失败！
        if (lockValue.equals(redisTemplate.opsForValue().get(lockKey))) {
            redisTemplate.delete(lockKey);
        }
    }
    return "end";
}
复制代码

-------------------------------------------------使用Redis实现分布式锁有两个问题：----------------------------------------------------------------------------------------------

分别是：

  • 1、锁超时问题
  • 2、锁被误释放问题

在上个代码中我们通过UUID解决了锁被误释放的问题，还有一个锁超时的问题应该如何解决呢？

　　写一个定时任务，分线程每隔十秒去查看一次主线程是否持有这把锁，如果这个锁存在，重新将这个锁的超时时间设置为30S，对锁续命~

当然自己写上面的代码肯定无比麻烦的，当前市面上有很多开源框架已经帮助我们封装好了这些逻辑！

使用redisson解决超卖问题

　　Redission来帮我们实现锁续命的分布式锁。

复制代码
@RequestMapping("/deductStock")
public String deductStock() {
    // 分布式锁名称，随便什么都可以，重要的是两个应用要共享这一个Redis的key
    String lockKey = "lockDeductStock";
    // 获取锁对象
    RLock redissonLock = redissonClient.getLock(lockKey);
    try {
        // 加锁
        // 类似于Redis的一条setnx命令：Boolean lockResult = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue, 30, TimeUnit.SECONDS);
        redissonLock.lock(); 
        // 从redis中获取商品库存
        int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(redisTemplate.opsForValue().get(KEY_STOCK)));
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(stock);
        if (atomicInteger.get() > 0) {
            // 库存-1
            int remainingStock = atomicInteger.decrementAndGet();
            // 更新库存
            redisTemplate.opsForValue().set(KEY_STOCK, String.valueOf(remainingStock));
            log.info("扣减成功，剩余库存：" + remainingStock);
        } else {
            log.info("扣减失败，库存不足");
        }
    } finally {
        // 释放锁
        redissonLock.unlock();
    }
    return "end";
}
复制代码

Redisson分布式锁实现原理：

 

 Redisson分布式锁底层

 Lua脚本

复制代码
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
                        "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                        "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                        "return nil; " +
                        "end; " +
                        "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                        "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                        "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                        "return nil; " +
                        "end; " +
                        "return redis.call('pttl', KEYS[1]);
复制代码

 

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