Redis 高并发分布式锁实战

news2024/11/12 20:13:42

目录

环境准备

一 . Redis 安装

二：Spring boot 项目准备

 三：nginx 安装

四：Jmeter 下载和配置

案例实战

优化一：加 synchronized 锁

优化二：使用 redis 的 setnx 实现分布式锁

优化三：使用 Lua 脚本 原子删除锁

优化四：使用 Redission 实现分布式锁

环境准备

一 . Redis 安装

1. Redis 下载： https://github.com/tporadowski/redis/releases

 2. 解压

3.进入到目录下的cmd，执行如下命令启动 redis

redis-server.exe redis.windows.conf


二：Spring boot 项目准备

1. 引入 Maven 依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.2.1.RELEASE</version>
    </parent>

    <groupId>com.xinxin</groupId>
    <artifactId>cyh</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>19.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.70</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>3.16.5</version>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

2. 修改 application.properties 配置文件

spring.application.name=cyh
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

3.  提供 web 服务 Controller

@RestController
public class RedissionController {
    @Autowired
    private RedissonClient redisson;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping("/add_stock")
    public String addStock() {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("good_stock", "60");
        return "ok";
    }


    @RequestMapping("/sub_stock")
    public String deductStock() {
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("good_stock"));
        if (stock > 0) {
            int realStock = stock - 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("good_stock", realStock + "");
            System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
        } else {
            System.out.println("扣减失败，库存不足");
        }
        return "ok";
    }

}

4.  分别启动端口为8085和8086 端口的 Spring boot服务

 三：nginx 安装

 使用 nginx 来进行负载均衡，轮询调用 端口为8085和8086的服务，进行扣减库存。

项目架构图如下：

1. nginx 下载地址：https://nginx.org/en/download.html

 2. 解压

3. 在conf 文件中修改 nginx.conf 配置文件


#user  nobody;
worker_processes  1;

#error_log  logs/error.log;
#error_log  logs/error.log  notice;
#error_log  logs/error.log  info;

#pid        logs/nginx.pid;


events {
    worker_connections  1024;
}


http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    #access_log  logs/access.log  main;

    sendfile        on;
    #tcp_nopush     on;

    #keepalive_timeout  0;
    keepalive_timeout  65;

    #gzip  on;
    upstream redislock{
        server 127.0.0.1:8085 weight=1;
        server 127.0.0.1:8086 weight=1;
    }

    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;

        #charset koi8-r;

        #access_log  logs/host.access.log  main;

        location / {
            root   html;
            index  index.html index.htm;
            proxy_pass http://redislock;
        }
        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }
    } 

}

主要配置了 8085 和 8086 服务的负载均衡

 4. 启动nginx 服务，点击以下命令

nginx.exe

 在任务管理中，看到nginx就代表启动成功了

四：Jmeter 下载和配置

1. jmeter 下载地址：Apache JMeter - Download Apache JMeter

 2.解压

3. 进入 bin 目录，运行 jmeter.bat 文件（jmeter运行环境需要配置JDK环境）

4. 配置 jmeter

1.  新增线程组

设置线程数和循环次数

 2. 新增 http 请求

配置nginx的域名端口 和 Spring boot项目的 请求路径

3.新增查看结果树和聚合报告

 

至此 压测分布式环境搭建完成。

案例实战

初始化 Redis 库存，在浏览器执行下面链接

http://localhost:8085/add_stock

 启动 jmeter 进行压测

 执行结果如下

 从 8085 和 8086 服务的执行日志来看，8085服务中不仅出现重复扣减的问题 ，而且与8086服务中也存在重复扣减库存问题。

优化一：加 synchronized 锁

针对上面的问题，我们通常会加 synchronized 锁，来解决并发问题，修改代码如下

 @RequestMapping("/sub_stock1")
    public String deductStock1() {
        synchronized (this) {
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("good_stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("good_stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
            } else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        }
        return "ok";
    }

重启 8085 和 8086 服务，启动 jmeter 再次压测，结果如下

 从 8085 和 8086 服务的执行日志来看，同一个服务中不会出现并发问题，但不同服务，比如8085 和8086服务就会出现重复扣减库存的问题。

加 synchronized 锁缺点：在分布式的场景下，还是会出现分布式问题

优化二：使用 redis 的 setnx 实现分布式锁

 @RequestMapping("/sub_stock2")
    public String deductStock2() {
        String lockKey = "lock_good_stock";
        String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean isLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue, 10, TimeUnit.SECONDS);

        if (!isLock) {
            return "error";
        }
        try {
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("good_stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("good_stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
            } else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        } finally {
            stringRedisTemplate.delete(lockKey);
        }
        return "ok";
    }
注意：
设置值和设置过期时间不能分开写，不然也会出现服务器宕机或者启动，导致锁无法释放的问题
Boolean isLock =stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue);
stringRedisTemplate.expire(lockKey, 10, TimeUnit.SECONDS);

 上面代码还存在什么问题呢？

其实，上面的代码在高并发场景下，还是会出现问题，问题是锁过期，当锁过期时间到了之后，则会出现两个问题.

  •   下一个线程B会获取到锁，执行扣减库存，导致并发问题
  • 上一个线程A执行完时，又把锁释放了，导致下一个线程C又可以获取到锁。

针对锁失效导致的问题，对于第一个问题可以把锁的过期时间调长一点，针对第二个问题，可以先判断是不是自己加的锁，只有自己加的锁才删除。修改代码，如下：

  @RequestMapping("/sub_stock3")
    public String deductStock3() {
        String lockKey = "lock_good_stock";
        String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean isLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue, 5, TimeUnit.MINUTES);

        if (!isLock) {
            return "error";
        }
        try {
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("good_stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("good_stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
            } else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        } finally {
            if (lockValue.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey))) {
                stringRedisTemplate.delete(lockKey);
            }
        }
        return "ok";
    }

上面代码看似没问题，但删除锁的代码还是存在问题。判断和删除是两行代码，存在原子性问题。等系统并发变高，系统执行速度变慢，锁可能还是会失效，而判断和删除不是原子性，所以线程A 还是会将线程B 的锁给删除了。在下个优化解决。

优化三：使用 Lua 脚本 原子删除锁

 @RequestMapping("/sub_stock4")
    public String deductStock4() {
        String lockKey = "lock_good_stock";
        String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean isLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue, 5, TimeUnit.MINUTES);

        if (!isLock) {
            return "error";
        }
        try {
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("good_stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("good_stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
            } else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        } finally {
            final String script =
                    "local lockValue = redis.call('get', KEYS[1])" +
                            "if lockValue == ARGV[1] then " +
                            "   redis.call('del', KEYS[1])" +
                            "end";
            RedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(script);
            stringRedisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(lockKey), lockValue);
        }
        return "ok";
    }

至此一把完善的分布式锁就搞定了。这对于很多中小型公司来说已经够用，但在用户量比较多，并发比较高的公司来锁，可能还是会存在一定问题。比如锁失效的问题，此时可以使用业务比较流行的框架 Redission 来解决。

优化四：使用 Redission 实现分布式锁

@RequestMapping("/sub_stock5")
    public String deductStock5() {
        String lockKey = "lock_good_stock";
        RLock lock = redisson.getLock(lockKey);
        lock.lock(60, TimeUnit.SECONDS);
        try {
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("good_stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("good_stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
            } else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return "ok";
    }

redission 解决了我们上面所有锁提高的问题，包括分布式，原子性和锁失效问题。redission 中有个看门口的机制，当业务还没执行的时候，会不断地给锁续命，是锁不会失效。

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