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标题: Redis之高并发超卖问题解决方案 [打印本页]

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作者: 卖不甜枣    时间: 2024-6-14 22:14
标题: Redis之高并发超卖问题解决方案
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1. Redis高并发超卖问题解决方案
1.1 高并发场景超卖bug解析
1.2 Redisson

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1. Redis高并发超卖问题解决方案

在高并发的秒杀抢购场景中，常常碰面对一个称为“超卖”（Over-Selling）的问题。超卖指的是同一件商品被售出的数目超过了实际库存数目，导致库存出现负数。这是由于多个用户同时发起抢购请求，而系统未能有效地控制库存的并发访问。
下面进行一个秒杀购买某个商品的接口模仿，代码如下：

1. @RestController
2. public class MyController {
4.     @Autowired
5.     StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
7.     @RequestMapping("/buy/{id}")
8.     public String buy(@PathVariable("id") Long id){
9.         String key="product_" + id;
10.         int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
11.         if(count>0){
12.             stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
13.             System.out.println(key+"商品购买成功，剩余库存"+count);
14.             return "success";
15.         }
16.         System.out.println(key+"商品库存不足");
17.         return "error";
18.     }
19. }

复制代码

上面的代码在高并发情况下容易出现超卖问题，使用JMeter进行压测，如下图：

 进行压测得到的日志如下图，存在并发安全问题。

 要解决上面的问题，我们一开始想到的是synchronized加锁，但是在 Redis 的高并发情况下，使用 Java 中的 synchronized关键字来解决超卖问题是行不通的，缘故原由如下：

• 分布式情况下无效： synchronized是 Java 中的关键字，用于在单个 JVM 中保护共享资源。在分布式情况下，多个服务实例之间无法通过synchronized来同步，因为各个实例之间无法直接共享 JVM 中的锁。
  
• 性能问题： synchronized会导致性能问题，尤其在高并发的情况下，争取锁大概会成为瓶颈。
  

对于 Redis 高并发情况下的超卖问题，更符合的解决方案通常是使用 Redis 提供的分布式锁（如基于 Redis 的分布式锁实现）。这可以确保在分布式情况中的原子性和可靠性。
基于Redis的分布式锁，我们可以基于Redis中的Setnx（命令在指定的 key 不存在时，为 key 设置指定的值），更改代码如下：

1. @RestController
2. public class MyController {
4.     @Autowired
5.     StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
7.     @RequestMapping("/buy/{id}")
8.     public String buy(@PathVariable("id") Long id){
9.         String lock="product_lock_"+id;
10.         String key="product_" + id;
11.         Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
12.         String message="error";
13.         if(!lock1){
14.             System.out.println("业务繁忙稍后再试");
15.             return "业务繁忙稍后再试";
16.         }
17.         //try catch 设计是为了防止在执行业务的时候出现异常导致redis锁一直无法释放
18.         try {
19.                 int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
20.                 if (count > 0) {
21.                     stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
22.                     System.out.println(key + "商品购买成功，剩余库存" + count);
23.                     message="success";
24.                 }
25.         }catch (Throwable e){
26.             e.printStackTrace();
27.         }finally {
28.             stringRedisTemplate.delete(lock);
29.         }
30.         if(message.equals("error"))
31.         System.out.println(key+"商品库存不足");
32.         return message;
33.     }
34. }

复制代码

然后使用JMeter压测，在10s当地续发送500个请求，日志如下图，由图可以看出基本解决超卖问题。

1.1 高并发场景超卖bug解析

系统在达到finally块之前瓦解宕机，锁大概会一直存在于Redis中。这大概会导致其他历程或线程无法在将来获取该锁，从而导致资源被锁定，后续尝试访问该资源的操作大概被阻塞。因此在redis中给定 key设置过期时间。代码如下：

1. @RestController
2. public class MyController {
4.     @Autowired
5.     StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
7.     @RequestMapping("/buy/{id}")
8.     public String buy(@PathVariable("id") Long id){
9.         String lock="product_lock_"+id;
10.         String key="product_" + id;
11.         Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock",10, TimeUnit.SECONDS); //保证原子性
12. //        Boolean lock2 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
13. //        stringRedisTemplate.expire(lock,10,TimeUnit.SECONDS); //此时宕机依旧会出现redis锁无法释放，应设置为原子操作
14.         String message="error";
15.         if(!lock1){
16.             System.out.println("业务繁忙稍后再试");
17.             return "业务繁忙稍后再试";
18.         }
19.         //try catch 设计是为了防止在执行业务的时候出现异常导致redis锁一直无法释放
20.         try {
21.                 int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
22.                 if (count > 0) {
23.                     stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
24.                     System.out.println(key + "商品购买成功，剩余库存" + count);
25.                     message="success";
26.                 }
27.         }catch (Throwable e){
28.             e.printStackTrace();
29.         }finally {
30.             stringRedisTemplate.delete(lock);
31.         }
32.         if(message.equals("error"))
33.         System.out.println(key+"商品库存不足");
34.         return message;
35.     }
36. }

复制代码

在高并发场景下，还存在一个问题，即业务实行时间过长大概导致 Redis 锁提前开释，而且误删除其他线程或历程持有的锁。这大概发生在以下情况：

• 线程A获取锁并开始实行业务逻辑。
  
• 由于高并发，其他线程B、C等也尝试获取相同资源的锁。
  
• 由于锁的过期时间设置为10秒，线程A的业务逻辑实行时间超过10秒，导致其锁被 Redis 自动开释。
  
• 线程B在10秒内获取到了之前由线程A持有的锁，并开始实行业务逻辑。
  
• 线程A在业务逻辑实行完成后，尝试删除自己的锁，但由于已经被线程B持有，线程A实际上删除的是线程B的锁。
  

修改代码如下：

1. @RestController
2. public class MyController {
4.     @Autowired
5.     StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
7.     @RequestMapping("/buy/{id}")
8.     public String buy(@PathVariable("id") Long id){
9.         String lock="product_lock_"+id;
10.         String key="product_" + id;
11.         String clientId=UUID.randomUUID().toString();
12.         Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, clientId,10, TimeUnit.SECONDS); //保证原子性
13. //        Boolean lock2 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
14. //        stringRedisTemplate.expire(lock,10,TimeUnit.SECONDS); //此时宕机依旧会出现redis锁无法释放，应设置为原子操作
15.         String message="error";
16.         if(!lock1){
17.             System.out.println("业务繁忙稍后再试");
18.             return "业务繁忙稍后再试";
19.         }
20.         //try catch 设计是为了防止在执行业务的时候出现异常导致redis锁一直无法释放
21.         try {
22.                 int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
23.                 if (count > 0) {
24.                     stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
25.                     System.out.println(key + "商品购买成功，剩余库存" + count);
26.                     message="success";
27.                 }
28.         }catch (Throwable e){
29.             e.printStackTrace();
30.         }finally {
31.             if (stringRedisTemplate.opsForValue().get(lock).equals(clientId))//在这里如果有别的业务代码并且耗时较长， stringRedisTemplate.delete(lock)之前还是有可能超过过期时间出现问题
32.                 stringRedisTemplate.delete(lock);
33.         }
34.         if(message.equals("error"))
35.         System.out.println(key+"商品库存不足");
36.         return message;
37.     }
38. }

复制代码

上面的代码在高并发场景下仍然存在概率很低的问题，所以就有了redisson分布式锁。
1.2 Redisson

Redisson 是一个用于 Java 的 Redis 客户端，它提供了丰富的功能，包罗分布式锁。Redisson 的分布式锁实现了基于 Redis 的分布式锁，具有简单易用、可靠性高的特点。
以下是 Redisson 分布式锁的一些重要特性和用法：

• 可重入锁： Redisson 的分布式锁是可重入的，同一线程可以多次获取同一把锁，而不会出现死锁。
  
• 公平锁： Redisson 支持公平锁，即按照获取锁的顺序依次获取，制止了某些线程一直获取不到锁的情况。
  
• 锁超时： 可以为分布式锁设置过期时间，确保即使在某些情况下锁没有被显式开释，也能在肯定时间后自动开释。
  
• 异步锁： Redisson 提供了异步的分布式锁，通过异步 API 可以在不阻塞线程的情况下获取和开释锁。
  
• 监控锁状态： Redisson 答应监控锁的状态，包罗锁是否被某个线程持有，锁的过期时间等。
  

导入依靠

1.        <dependency>
2.             <groupId>org.redisson</groupId>
3.             <artifactId>redisson</artifactId>
4.             <version>3.23.5</version>
5.         </dependency>

复制代码

application.yaml 配置：

1. spring:
2.   redis:
3.     host: 127.0.0.1
4.     port: 6379
5.     password:
6.     lettuce:
7.       pool:
8.         max-active: 8
9.         max-idle: 8
10.         min-idle: 0
11.         max-wait: 1000ms

复制代码

RedissonConfig配置：

1. @Configuration
2. public class RedissonConfig {
5.     @Value("${spring.redis.host}")
6.     private String host;
7.     @Value("${spring.redis.port}")
8.     private String port;
11.     /**
12.      * RedissonClient,单机模式
13.      */
14.     @Bean
15.     public RedissonClient redisson() {
16.         Config config = new Config();
17.         SingleServerConfig singleServerConfig = config.useSingleServer();
18.         singleServerConfig.setAddress("redis://" + host + ":" + port);
19.         return Redisson.create(config);
20.     }
21. }

复制代码

使用Redisson分布式锁解决超卖问题，修改代码如下:
加锁 lock.lock()
阻塞等待，默认等待，加锁的默认时间都是30s，锁的自动续期，如果业务时间长，运行期间会自动给锁续上新的30s，不用担心业务时间长导致锁自动过期被删除，加锁的业务只要运行完成，就不会给当前锁续期，即使不手动解锁，锁默认在30s后自动删除。
加锁 lock.lock(10，TimeUnit.SECONDS)
锁到期后，不会自动续期，如果传递了锁的超时时间，就发送给redis实行脚本，进行占锁，默认超时就是我们指定的时间。如果未指定锁的超时时间，只要占锁乐成，就会启动一个定时任务【重新给锁设置过期时间，新的过期时间就是看门狗的默认时间】，每隔10s就会自动进行续期。

1. @RestController
2. public class MyController {
4.     @Autowired
5.     StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
7.     @Autowired
8.     RedissonClient redisson;
10.     @RequestMapping("/buy/{id}")
11.     public String buy(@PathVariable("id") Long id){
12.         String message="error";
13.         String lock_key="product_lock_"+id;
14.         String key="product_" + id;
15.         RLock lock = redisson.getLock(lock_key);
16.         //try catch 设计是为了防止在执行业务的时候出现异常导致redis锁一直无法释放
17.         try {
18.                 lock.lock();
19.                 int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
20.                 if (count > 0) {
21.                     stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
22.                     System.out.println(key + "商品购买成功，剩余库存" + count);
23.                     message="success";
24.                 }
25.         }catch (Throwable e){
26.             e.printStackTrace();
27.         }finally {
28.             lock.unlock();
29.         }
30.         if(message.equals("error"))
31.         System.out.println(key+"商品库存不足");
32.         return message;
33.     }
34. }

复制代码

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