Redis分布式锁实例分析讲解

 更新时间:2022年12月9日 16:11  点击:72 作者:芝麻干

1 一人一单并发安全问题

之前一人一单的业务使用的悲观锁,在分布式系统下,是无法生效的。

理想的情况下是这样的:一个线程成功获取互斥锁,并对查询订单并创建订单,其他线程无法干预。它的原理是会有一个锁监视器,来监听是谁获得了锁。

但是问题就出现在:

分布式系统下,有多个不同的JVM,不同的JVM的环境下,锁监听器是有多个的,就会出现有的线程在别的线程已经拿到锁的情况下,仍然可以获取的到锁。

这个时候,普通的JVM中的锁就已经不管用了,就需要我们利用分布式锁 。

2 分布式锁的原理和实现

2.1 什么是分布式锁

就是可以满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

它的实现原理就是,不同的JVM环境,都来共用一个锁监视器。这样就不会导致出现多个线程用多把锁的情况了。

特点:

2.2 分布式锁的实现

主要有三种实现方法,我们可以都来进行一个对比。

如下图:

这里主要讲基于Redis的分布式锁的实现 。

实现Reids分布式锁的方法主要就下面两个步骤:

1. 获取锁

获取锁的方法已经是老朋友了,就是使用Redis String类型方法中的setnx方法(互斥性)。但是,为了预防redis服务器宕机的问题,我们要给锁设置一个超时时间,避免出现死锁。(非阻塞)

所以,获取锁的方式可以使用如下代码

SET lock thread1 nx ex 10

lock是锁的key,thread1 是value,nx就是setnx方法,ex就是设置超时时间

2. 释放锁

释放锁就简单了,删除即可。

del lock

代码实现:

需求:定义一个接口,利用Redis实现分布式锁的功能。

代码如下:

接口代码:

package com.hmdp.utils;
public interface ILock {
    /**
     * 尝试获取锁
     * @param timeoutSec 锁的持有时间,过期自动释放
     * @return true代表获取锁成功,false代表获取锁失败。
     */
    boolean tryLock(long timeoutSec);
    /**
     * 释放锁
     */
    void unlock();
}

接口实现类:

package com.hmdp.utils;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * @Version 1.0
 */
public class SimpleRedisLock implements ILock {
    //Redis
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    //业务名称,也就是锁的名称
    private String name;
    public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String name) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.name = name;
    }
    //key的前缀
    private static final String KEY_PREFIX = "lock:";
    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        //获取线程id,当作set的value
        long threadId = Thread.currentThread().getId();
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId+"", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }
    //释放锁
    @Override
    public void unlock() {
        //删除key
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX+name);
    }
}

业务层获取锁和释放锁(优惠券秒杀业务修改)

package com.hmdp.service.impl;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.SeckillVoucher;
import com.hmdp.entity.VoucherOrder;
import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper;
import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService;
import com.hmdp.service.IVoucherOrderService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisIdWorker;
import com.hmdp.utils.SimpleRedisLock;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.springframework.aop.framework.AopContext;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 */
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
 
    @Resource
    private ISeckillVoucherService iSeckillVoucherService;
    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        //1.获取优惠券信息
        SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId);
        //2.判断是否已经开始
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
            Result.fail("秒杀尚未开始!");
        }
        //3.判断是否已经结束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){
            Result.fail("秒杀已经结束了!");
        }
        //4.判断库存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
            Result.fail("库存不充足!");
        }
        //5.扣减库存
        boolean success = iSeckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id",voucherId).gt("stock",0)
                .update();
        if (!success){
            Result.fail("库存不充足!");
        }
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //1.创建锁对象
        SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock(stringRedisTemplate, "order:" + userId);
        //2.尝试获取锁
        boolean isLock = lock.tryLock(1200);
        if (!isLock){
            //获取锁失败
            return Result.fail("一个用户只能下一单!");
        }
        try {
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        } finally {
            //释放锁
            lock.unlock();
        }
    }
    @Transactional
    public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //6.根据优惠券id和用户id判断订单是否已经存在
        //如果存在,则返回错误信息
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        if (count > 0) {
            return Result.fail("用户已经购买!");
        }
        //7. 创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        //7.1添加订单id
        Long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        //7.2添加用户id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        //7.3添加优惠券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        save(voucherOrder);
        //8.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }
}

到此这篇关于Redis分布式锁实例分析讲解的文章就介绍到这了,更多相关Redis分布式锁内容请搜索猪先飞以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持猪先飞!

原文出处:https://blog.csdn.net/qq_59212867/article/details/128166108

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