Redis系列---【分布式锁解决方案之Redisson】

1.分布式锁解决方案

常用的一般有Zookeeper，Redisson，数据库。

• Zookeeper方案使用的是CP（保证了一致性和分区容错性，牺牲了一点可用性)，适合流量请求不是很大，一致性要求较高的业务场景。
  
• Redisson方案使用的是AP(保证了可用性和分区容错性，牺牲了一点一致性)，适合高并发场景，对一致性要求不是很高的业务场景。一致性可以人工通过脚本弥补，也可以通过redlock去解决。
  

2.Redission分布式锁解决方案

• 在pom中引入Redisson坐标
  

1. <dependency>
2.   <groupId>org.redisson</groupId>
3.   <artifactId>redisson</artifactId>
4.   <version>3.17.3</version>
5. </dependency>

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• 在配置类或启动类中注入Redisson对象
  

1.     @Bean
2.     public Redisson redisson(){
3.         //redis为单机模式
4.         Config config = new Config();
5.         config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379").setPassword("123456");
6.         return (Redisson) Redisson.create(config);
7.     }

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• 业务代码编写
  

1. package com.fast.controller;
3. import org.redisson.Redisson;
4. import org.redisson.api.RLock;
5. import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
6. import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
7. import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
8. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
9. import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
11. import java.util.UUID;
12. import java.util.concurrent.TimeUnit;
14. /**
15. * @author hjw
16. * @since 2022年06月23日 11:42:00
17. */
18. @RestController
19. @RequestMapping("stock")
20. public class StockController {
21.     @Autowired
22.     private RedisTemplate redisTemplate;
23.     @Autowired
24.     private Redisson redisson;
26.     @GetMapping("init")
27.     public String init() {
28.         redisTemplate.opsForValue().set("stock", 100);
30.         return "库存新增成功";
31.     }
33.     @GetMapping("sale")
34.     public String saleGoods() {
35.         //这样写，单机部署不会有问题，多节点就会出问题，因为synchronized只能基于jvm做加锁，多个节点属于多个jvm了
36.         synchronized (this) {
37.             int stock = (int) redisTemplate.opsForValue().get("stock");
38.             if (stock > 0) {
39.                 int i = stock - 1;
40.                 redisTemplate.opsForValue().set("stock", i);
41.                 System.out.println("库存剩余:" + i);
42.             } else {
43.                 System.out.println("库存数量不足");
44.                 return "库存数量不足";
45.             }
46.         }
47.         return "库存扣减成功";
48.     }
50.     @GetMapping("saleImprove")
51.     public String saleImprove() {
52.         //使用redisson实现分布式锁
53.         String lockKey = "product_001";
54. //        String clientId = UUID.randomUUID().toString();
55.         **RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);**
56.         try {
57.             //使用redisTemplate还需要手写子线程每隔30s*1/3=10s，根据clientId给每个线程的lockKey进行续期，防止lockKey失效后，业务未执行完，结果下个线程进来了
58. //            Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,clientId,30, TimeUnit.SECONDS);
59. //            if (!result){
60. //                return "error_code";
61. //            }
62.             **redissonLock.lock();**//相当于setIfAbsent(lockKey,clientId,30, TimeUnit.SECONDS);
63.             int stock = (int) redisTemplate.opsForValue().get("stock");
64.             if (stock > 0) {
65.                 int i = stock - 1;
66.                 redisTemplate.opsForValue().set("stock", i);
67.                 System.out.println("库存剩余:" + i);
68.             } else {
69.                 System.out.println("库存数量不足");
70.                 return "库存数量不足";
71.             }
72.         }finally {
73.             **redissonLock.unlock();**
74. //            if (clientId.equals(redisTemplate.opsForValue().get(lockKey))){
75. //                redisTemplate.delete(lockKey);
76. //            }
77.         }
78.         return "库存扣减成功";
79.     }
80. }

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• 若想进一步优化，则可以采用1.8中ConcurrentHashMap的设计思想，分段加锁
  进一步把库存1000，进行拆分成stock1-200，stock2-200，stock3-200，stock4-200，stock5-200，然后再进行分配，第一个请求进来访问stock1，进行库存加减，第二个访问stock2进行库存加减...依此类推，分别加锁解锁，就可以大大提高并发量。
  

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