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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
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:
- @RestController
- public class MyController {
- @Autowired
- StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
- @RequestMapping("/buy/{id}")
- public String buy(@PathVariable("id") Long id){
- String key="product_" + id;
- int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
- if(count>0){
- stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
- System.out.println(key+"商品购买成功,剩余库存"+count);
- return "success";
- }
- System.out.println(key+"商品库存不足");
- return "error";
- }
- }
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:
- @RestController
- public class MyController {
- @Autowired
- StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
- @RequestMapping("/buy/{id}")
- public String buy(@PathVariable("id") Long id){
- String lock="product_lock_"+id;
- String key="product_" + id;
- Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
- String message="error";
- if(!lock1){
- System.out.println("业务繁忙稍后再试");
- return "业务繁忙稍后再试";
- }
- //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
- try {
- int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
- if (count > 0) {
- stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
- System.out.println(key + "商品购买成功,剩余库存" + count);
- message="success";
- }
- }catch (Throwable e){
- e.printStackTrace();
- }finally {
- stringRedisTemplate.delete(lock);
- }
- if(message.equals("error"))
- System.out.println(key+"商品库存不足");
- return message;
- }
- }
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:
- @RestController
- public class MyController {
- @Autowired
- StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
- @RequestMapping("/buy/{id}")
- public String buy(@PathVariable("id") Long id){
- String lock="product_lock_"+id;
- String key="product_" + id;
- Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock",10, TimeUnit.SECONDS); //保证原子性
- // Boolean lock2 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
- // 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
- String message="error";
- if(!lock1){
- System.out.println("业务繁忙稍后再试");
- return "业务繁忙稍后再试";
- }
- //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
- try {
- int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
- if (count > 0) {
- stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
- System.out.println(key + "商品购买成功,剩余库存" + count);
- message="success";
- }
- }catch (Throwable e){
- e.printStackTrace();
- }finally {
- stringRedisTemplate.delete(lock);
- }
- if(message.equals("error"))
- System.out.println(key+"商品库存不足");
- return message;
- }
- }
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:
- @RestController
- public class MyController {
- @Autowired
- StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
- @RequestMapping("/buy/{id}")
- public String buy(@PathVariable("id") Long id){
- String lock="product_lock_"+id;
- String key="product_" + id;
- String clientId=UUID.randomUUID().toString();
- Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, clientId,10, TimeUnit.SECONDS); //保证原子性
- // Boolean lock2 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
- // 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
- String message="error";
- if(!lock1){
- System.out.println("业务繁忙稍后再试");
- return "业务繁忙稍后再试";
- }
- //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
- try {
- int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
- if (count > 0) {
- stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
- System.out.println(key + "商品购买成功,剩余库存" + count);
- message="success";
- }
- }catch (Throwable e){
- e.printStackTrace();
- }finally {
- 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
- stringRedisTemplate.delete(lock);
- }
- if(message.equals("error"))
- System.out.println(key+"商品库存不足");
- return message;
- }
- }
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
- <dependency>
- <groupId>org.redisson</groupId>
- <artifactId>redisson</artifactId>
- <version>3.23.5</version>
- </dependency>
复制代码 application.yaml 配置:
- spring:
- redis:
- host: 127.0.0.1
- port: 6379
- password:
- lettuce:
- pool:
- max-active: 8
- max-idle: 8
- min-idle: 0
- max-wait: 1000ms
复制代码 RedissonConfig配置:
- @Configuration
- public class RedissonConfig {
- @Value("${spring.redis.host}")
- private String host;
- @Value("${spring.redis.port}")
- private String port;
- /**
- * RedissonClient,单机模式
- */
- @Bean
- public RedissonClient redisson() {
- Config config = new Config();
- SingleServerConfig singleServerConfig = config.useSingleServer();
- singleServerConfig.setAddress("redis://" + host + ":" + port);
- return Redisson.create(config);
- }
- }
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。
- @RestController
- public class MyController {
- @Autowired
- StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
- @Autowired
- RedissonClient redisson;
- @RequestMapping("/buy/{id}")
- public String buy(@PathVariable("id") Long id){
- String message="error";
- String lock_key="product_lock_"+id;
- String key="product_" + id;
- RLock lock = redisson.getLock(lock_key);
- //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
- try {
- lock.lock();
- int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
- if (count > 0) {
- stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
- System.out.println(key + "商品购买成功,剩余库存" + count);
- message="success";
- }
- }catch (Throwable e){
- e.printStackTrace();
- }finally {
- lock.unlock();
- }
- if(message.equals("error"))
- System.out.println(key+"商品库存不足");
- return message;
- }
- }
复制代码
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