如何利用Redis分布式锁处理高并发？

如何利用Redis分布式锁处理高并发？

一、添加项目依赖

<!-- redis依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

二、配置文件

spring:
  #Redis配置
  redis:
    host: localhost
    password: 123456

三、模拟 抢购商品 的 Service 层

• 接口类

/**
 * @author 刘路生
 */
public interface SellService {

    /**
     * 根据商品ID抢购商品并且返回商品的抢购详情
     * @param productId
     * @return
     */
    String orderGoods(String productId);

    /**
     * 根据商品ID查询商品抢购详情
     * @param productId
     * @return
     */
    String queryGoods(String productId);
}

• 实现类

@Service
@Slf4j
/**
 * @author 刘路生
 */
public class SellServiceImpl implements SellService {

    @Autowired
    private RedisLock redisLock;

    /**
     设置超时时间10秒
     */
    private static final int TIMEOUT = 10*1000;

    /**
     * 例如国庆大甩卖 图书大甩卖 库存 1000 件
     */

    /**
     * 库存
     */
    static Map<String, Integer> products;
    /**
     * 库存余量
     */
    static Map<String, Integer> stock;
    /**
     * 抢购成功者信息
     */
    static Map<String, String> orders;

    static {
        products = new HashMap<>();
        stock = new HashMap<>();
        orders = new HashMap<>();
        products.put("book", 1000);
        stock.put("book", 1000);
    }

    public String queryMap(String productId){
        return "国庆图书大甩卖，库存 " + products.get(productId) + " 件，现余 " + stock.get(productId) + " 件，已被抢购 " + orders.size() + " 件";
    }
    
    @Override
    public String orderGoods(String productId) {
        //先获取商品余量
        int number = stock.get(productId);
        if(number == 0){
            throw new RuntimeException("商品已抢购完，请您下次再来，谢谢您的理解...");
        }else {
            //模拟下单（不同用户拥有不同ID）
            orders.put(String.valueOf(UUID.randomUUID()), productId);
            //减库存
            number = number - 1;
            //模拟延迟
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            stock.put(productId, number);
        }
        log.info("共抢购 {} 件，抢购详情:{}", orders.size(), orders);
        //再返回商品的抢购详情
        return this.queryMap(productId);
    }

    @Override
    public String queryGoods(String productId) {
        return this.queryMap(productId);
    }
}

四、Controller 层

/**
 * @author 刘路生
 */
@RestController
public class SellController {

    @Autowired
    private SellService sellService;

    /**
     * 根据商品ID进行抢购
     * @param productId
     * @return 商品抢购详情
     */
    @GetMapping("/order/{productId}")
    public String sellGoods(@PathVariable String productId){
        return sellService.orderGoods(productId);
    }

    /**
     * 根据商品ID进行查询余量
     * @param productId
     * @return 商品抢购详情
     */
    @GetMapping("/query/{productId}")
    public String queryGoods(@PathVariable String productId){
        return sellService.queryGoods(productId);
    }
}

五、模拟高并发

• 使用 Apache ab 模拟高并发

ab -n 500 -c 80 http://localhost:8080/order/book

六、结果

七、利用Redis分布式锁 解决高并发问题

1、实现Redis分布式锁

/**
 * @author 刘路生
 */
@Component
@Slf4j
public class RedisLock {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 加锁
     * @param key
     * @param value 当前时间+超时时间
     * @return
     */
    public boolean lock(String key, String value){
        if(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)){
            return true;
        }
        String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        //如果锁过期
        if(!StringUtils.isEmpty(currentValue) && Long.parseLong(currentValue) < System.currentTimeMillis()){
            //获取上一个锁的时间
            String oldValue = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
            if(!StringUtils.isEmpty(oldValue) && currentValue.equals(oldValue)){
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    /**
     * 解锁
     * @param key
     * @param value 当前时间+超时时间
     */
    public void unlock(String key, String value){
        try{
            String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            if(!StringUtils.isEmpty(currentValue) && currentValue.equals(value)){
                redisTemplate.opsForValue().getOperations().delete(key);
            }
        }catch (Exception e){
            log.error("【Redis分布式锁】 解锁异常 {}", e.getMessage());
        }
    }
}

2、利用分布式锁处理Service层方法

/**
 * 第一种方法 synchronized 锁机制，解决高并发产生的超卖问题 但效率大大降低 不推荐使用
 * 第二种方法 使用 Redis 分布式锁，解决高并发产生的超卖问题 并且效率相对高很多
 */
@Override
public String orderGoods(String productId) {
    //加锁
    Long time = System.currentTimeMillis() + TIMEOUT;
    //加锁失败 说明有人正在使用
    if(!redisLock.lock(productId, String.valueOf(time))){
        log.info("抢购失败，请再试试吧...");
        //return null;
        throw new RuntimeException("服务器刚才好像睡着了，请再试试吧...");
    }
    //先获取商品余量
    int number = stock.get(productId);
    if(number == 0){
        throw new RuntimeException("商品已抢购完，请您下次再来，谢谢您的理解...");
    }else {
        //模拟下单（不同用户拥有不同ID）
        orders.put(String.valueOf(UUID.randomUUID()), productId);
        //减库存
        number = number - 1;
        //模拟延迟
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        stock.put(productId, number);
    }
    log.info("共抢购 {} 件，抢购详情:{}", orders.size(), orders);
    //解锁
    redisLock.unlock(productId, String.valueOf(time));
    //再返回商品的抢购详情
    return this.queryMap(productId);
}

八、模拟高并发

• 使用 Apache ab 模拟高并发

ab -n 500 -c 80 http://localhost:8080/order/book

九、结果

• 浏览器显示

• 控制台打印