com.example.lock.DistributedLockException: Redis connection timed out after 5000ms

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🎉 一、错误日志

2025-10-12 14:35:12.888 ERROR 12345 --- [redis-dispatcher-3] com.example.lock.DistributedLockService : [UserOrderLock] Lock acquisition failed: com.example.lock.DistributedLockException: Redis connection timed out after 5000ms (JDK:11.0.12, OS:Linux 6.5.4, Redis:4.0.10)
 Caused by: java.sql.SQLTimeoutException: Redis connection timeout
 at com.example.lock.DistributedLockService.getLock(String, long) ~[classes/:na]
 at com.example.lock.DistributedLockService.lockUserOrder(String) ~[classes/:na]
 at com.example.user.controller.UserOrderController.createOrder(UserOrderController.java:78)
 at com.example.user.service.UserOrderService.createOrder(UserOrderService.java:55)
 at com.example.user.controller.WebController.index(WebController.java:24)
[Redis connection pool stats]
Total connections: 10 (max: 20, min: 5)
Current connections: 8 (active: 3, idle: 5, wait: 0)
[Redis command log]
10/12/2025 14:35:12: SET user:order:12345 NX EX 30
10/12/2025 14:35:12: SET user:order:12345 NX EX 30
10/12/2025 14:35:12: SET user:order:12345 NX EX 30
10/12/2025 14:35:12: SET user:order:12345 NX EX 30
[Thread stack trace]
Thread: redis-pool-thread-5
 com.example.lock.DistributedLockService.getLock(String, long) -> com.example.lock.DistributedLockService.lockUserOrder(String) -> com.example.user.controller.UserOrderController.createOrder(UserOrderController.java:78)
[Redis cluster topology]
Master: 192.168.1.10:6379 (0 slots)
Slaves: 192.168.1.11:6379 (16 slots), 192.168.1.12:6379 (16 slots)
[Application metrics]
Current QPS: 1200 (peak: 1500)
Redis latency: 200ms (95th percentile)
[Business context]
User ID: 12345 trying to create order during high traffic (500 concurrent requests)

🎉 二、业务场景

在电商促销活动中,当同时有500个用户尝试创建订单时,约30%的请求出现分布式锁获取失败。具体表现为:

  1. 订单创建接口返回503状态码
  2. 日志中频繁出现Redis connection timed out错误
  3. 部分订单在数据库中重复创建
  4. 监控显示Redis连接池使用率持续超过85%

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

观察到的错误现象:

  • 订单创建接口在促销期间出现间歇性503错误
  • 错误发生频率:每秒约15次(JMeter监控数据)
  • 锁竞争比例:高峰期达42%(通过Redis命令SMEMBERS user:order:*统计)

错误日志关键字提取:

  • 核心异常类:com.example.lock.DistributedLockException
  • 错误消息:Redis connection timeout
  • 异常位置:UserOrderController.createOrder(UserOrderController.java:78)
  • 业务上下文:高并发订单创建场景

初步假设:

  1. Redis连接池配置不足(当前10个连接)
  2. 锁释放逻辑存在缺陷(未正确释放)
  3. 网络延迟导致连接超时(监控显示200ms延迟)

排查方向:

  1. 检查Redis连接池配置(HikariCP配置文件)
  2. 验证锁释放逻辑(代码审查)
  3. 分析网络延迟(抓包测试)
📝 2. 详细排查步骤

步骤1:Redis连接池配置检查

  • 操作内容:查看src/main/resources/hikariCP.properties
  • 检查结果:
    maximumPoolSize=10
    minimumIdle=5
    connectionTimeout=5000
    idleTimeout=60000
    
  • 分析判断:连接池配置明显不足(最大10个连接)

步骤2:锁释放逻辑测试

  • 操作内容:模拟异常场景触发锁释放
  • 预期结果:自动释放锁
  • 实际结果:3秒后出现NPE异常
  • 新发现:unlockLock方法未捕获异常

步骤3:Redis命令测试

  • 操作内容:执行SET user:order:12345 NX EX 30
  • 结果:前3次成功,第4次报超时
  • 关键发现:命令执行间隔<500ms

步骤4:压力测试验证

  • 测试方法:JMeter模拟2000并发请求
  • 测试结果:
    • 连接池使用率:92%
    • 锁获取失败率:38%
    • 平均响应时间:450ms
📝 3. 尝试的解决方案

方案一:增加Redis连接池

  • 提出背景:根据连接池配置不足的判断
  • 操作步骤:
    1. 修改maximumPoolSize=20
    2. 添加备用节点(192.168.1.13:6379)
  • 执行结果:连接池使用率降至68%,但失败率仍28%

方案二:优化锁释放逻辑

  • 提出背景:发现锁释放异常
  • 操作步骤:
    1. 添加异常捕获:
    try {
        redisTemplate.delete(lockKey);
    } catch (Exception e) {
        logger.error("Lock release failed", e);
    }
    
    1. 增加重试机制(重试3次)
  • 执行结果:NPE异常减少,但锁竞争仍存在

方案三:改用Redisson分布式锁

  • 提出背景:传统实现存在设计缺陷
  • 实施步骤:
    1. 依赖升级:Redisson 3.24.0
    2. 代码重构:
    Lock lock = redisson.getLock("user:order:" + userId);
    try {
        if (!lock.tryLock(30, TimeUnit.SECONDS)) {
            throw new DistributedLockException("Lock acquisition failed");
        }
        // 业务逻辑
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    
  • 执行结果:
    • 锁获取失败率:0%
    • 连接池使用率:45%
    • 平均响应时间:180ms

🎉 最终有效解决方案

采用Redisson分布式锁实现,具体优化点:

  1. 使用tryLock替代setnx命令
  2. 添加自动续约机制(lock续约时间=30
  3. 配置连接池:
    maximumPoolSize=15
    minimumIdle=5
    connectionTimeout=3000
    idleTimeout=60000
    
  4. 监控指标:
    • 锁获取成功率:100%
    • 平均等待时间:25ms
    • 连接池空闲数:8-12

该方案通过优化锁获取策略和连接池配置,解决了高并发场景下的分布式锁竞争问题,在后续促销活动中稳定运行超过72小时。

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