一、Redis分布式鎖概念篇

建議直接采用Redis的官方推薦的Redisson作為redis的分布式鎖

1.1、為什么要使用分布式鎖

我們在開發(fā)應(yīng)用的時(shí)候，如果需要對某一個(gè)共享變量進(jìn)行多線程同步訪問的時(shí)候，可以使用我們學(xué)到的Java多線程的18般武藝進(jìn)行處理，并且可以完美的運(yùn)行，毫無Bug！

注意這是單機(jī)應(yīng)用，也就是所有的請求都會(huì)分配到當(dāng)前服務(wù)器的JVM內(nèi)部，然后映射為操作系統(tǒng)的線程進(jìn)行處理！而這個(gè)共享變量只是在這個(gè)JVM內(nèi)部的一塊內(nèi)存空間！

后來業(yè)務(wù)發(fā)展，需要做集群，一個(gè)應(yīng)用需要部署到幾臺(tái)機(jī)器上然后做負(fù)載均衡，大致如下圖：

上圖可以看到，變量A存在JVM1、JVM2、JVM3三個(gè)JVM內(nèi)存中（這個(gè)變量A主要體現(xiàn)是在一個(gè)類中的一個(gè)成員變量，是一個(gè)有狀態(tài)的對象，例如：UserController控制器中的一個(gè)整形類型的成員變量），如果不加任何控制的話，變量A同時(shí)都會(huì)在JVM分配一塊內(nèi)存，三個(gè)請求發(fā)過來同時(shí)對這個(gè)變量操作，顯然結(jié)果是不對的！即使不是同時(shí)發(fā)過來，三個(gè)請求分別操作三個(gè)不同JVM內(nèi)存區(qū)域的數(shù)據(jù)，變量A之間不存在共享，也不具有可見性，處理的結(jié)果也是不對的！

如果我們業(yè)務(wù)中確實(shí)存在這個(gè)場景的話，我們就需要一種方法解決這個(gè)問題！

為了保證一個(gè)方法或?qū)傩栽诟卟l(fā)情況下的同一時(shí)間只能被同一個(gè)線程執(zhí)行，在傳統(tǒng)單體應(yīng)用單機(jī)部署的情況下，可以使用Java并發(fā)處理相關(guān)的API(如ReentrantLock或Synchronized)進(jìn)行互斥控制。在單機(jī)環(huán)境中，Java中提供了很多并發(fā)處理相關(guān)的API。但是，隨著業(yè)務(wù)發(fā)展的需要，原單體單機(jī)部署的系統(tǒng)被演化成分布式集群系統(tǒng)后，由于分布式系統(tǒng)多線程、多進(jìn)程并且分布在不同機(jī)器上，這將使原單機(jī)部署情況下的并發(fā)控制鎖策略失效，單純的Java API并不能提供分布式鎖的能力。為了解決這個(gè)問題就需要一種跨JVM的互斥機(jī)制來控制共享資源的訪問，這就是分布式鎖要解決的問題！

1.2、分布式鎖應(yīng)具備哪些條件

在分析分布式鎖的三種實(shí)現(xiàn)方式之前，先了解一下分布式鎖應(yīng)該具備哪些條件：

1、在分布式系統(tǒng)環(huán)境下，一個(gè)方法在同一時(shí)間只能被一個(gè)機(jī)器的一個(gè)線程執(zhí)行；

2、高可用的獲取鎖與釋放鎖；

3、高性能的獲取鎖與釋放鎖；

4、具備可重入特性；

5、具備鎖失效機(jī)制，防止死鎖；

6、具備非阻塞鎖特性，即沒有獲取到鎖將直接返回獲取鎖失敗。

1.3、分布式鎖的三種實(shí)現(xiàn)方式

目前幾乎很多大型網(wǎng)站及應(yīng)用都是分布式部署的，分布式場景中的數(shù)據(jù)一致性問題一直是一個(gè)比較重要的話題。分布式的CAP理論告訴我們“任何一個(gè)分布式系統(tǒng)都無法同時(shí)滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區(qū)容錯(cuò)性（Partition tolerance），最多只能同時(shí)滿足兩項(xiàng)。”所以，很多系統(tǒng)在設(shè)計(jì)之初就要對這三者做出取舍。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的絕大多數(shù)的場景中，都需要犧牲強(qiáng)一致性來換取系統(tǒng)的高可用性，系統(tǒng)往往只需要保證“最終一致性”，只要這個(gè)最終時(shí)間是在用戶可以接受的范圍內(nèi)即可。

在很多場景中，我們?yōu)榱吮ＷC數(shù)據(jù)的最終一致性，需要很多的技術(shù)方案來支持，比如分布式事務(wù)、分布式鎖等。有的時(shí)候，我們需要保證一個(gè)方法在同一時(shí)間內(nèi)只能被同一個(gè)線程執(zhí)行。

1、基于數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)分布式鎖；

2、基于緩存（Redis等）實(shí)現(xiàn)分布式鎖；

3、基于Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖；

盡管有這三種方案，但是不同的業(yè)務(wù)也要根據(jù)自己的情況進(jìn)行選型，他們之間沒有最好只有更適合！

二、Redis分布式鎖實(shí)戰(zhàn)篇2.1、導(dǎo)入依賴

<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId> <version>1.4.7.RELEASE</version></dependency>2.2、配置Redis配置信息

spring redis: port: 6379 host: 127.0.0.1 password: database: 02.3、配置RedisConfig屬性、如果需要使用FastJSON來序列化你的對象可以看看我前面寫的一篇文章

@Configurationpublic class RedisConfig { @Bean public RedisTemplate initRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws Exception {RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setHashValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());redisTemplate.setDefaultSerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate; }}2.4、寫一個(gè)RedisLock工具類

/*** @Description //直接使用Redis進(jìn)行分布式鎖 * 這是簡易版本 如果要使用Redis原生鎖記得加過期時(shí)間，防止死鎖 最好使用Redisson操作簡單更加方便* @Date $ $* @Author huangwb**/ @Componentpublic class RedisLockCommon { @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; /** * Redis加鎖的操作 * * @param key * @param value * @return */ public Boolean tryLock(String key, String value) {if (stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) { return true;}String currentValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);if (StringUtils.isNotEmpty(currentValue) && Long.valueOf(currentValue) < System.currentTimeMillis()) { //獲取上一個(gè)鎖的時(shí)間 如果高并發(fā)的情況可能會(huì)出現(xiàn)已經(jīng)被修改的問題 所以多一次判斷保證線程的安全 String oldValue = stringRedisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value); if (StringUtils.isNotEmpty(oldValue) && oldValue.equals(currentValue)) {return true; }}return false; } /** * Redis解鎖的操作 * * @param key * @param value */ public void unlock(String key, String value) {String currentValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);try { if (StringUtils.isNotEmpty(currentValue) && currentValue.equals(value)) {stringRedisTemplate.opsForValue().getOperations().delete(key); }} catch (Exception e) {} }}2.5、減庫存操作

@Override public boolean decrementProductStore(Long productId, Integer productQuantity) {String key = 'dec_store_lock_' + productId;long time = System.currentTimeMillis();try { //如果加鎖失敗 if (!redisLock.tryLock(key, String.valueOf(time))) {return false; } ProductInfo productInfo = productInfoMapper.selectByPrimaryKey(productId); //如果庫存為空 if (productInfo.getProductStock() == 0) {return false; } //減庫存操作 productInfo.setProductStock(productInfo.getProductStock() - 1); productInfoMapper.updateByPrimaryKey(productInfo);} catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false;} finally { //解鎖 redisLock.unlock(key, String.valueOf(time));}return true; }2.6、測試接口

@GetMapping('test')public String createOrderTest() { if (!productInfoService.decrementProductStore(1L, 1)) {return '庫存不足'; } OrderMaster orderMaster = new OrderMaster(); //未支付 orderMaster.setOrderStatus(0); //未支付 orderMaster.setPayStatus(0); orderMaster.setBuyerName('張三'); orderMaster.setBuyerAddress('湖南長沙'); orderMaster.setBuyerPhone('18692794847'); orderMaster.setOrderAmount(BigDecimal.ZERO); orderMaster.setCreateTime(DateUtils.getCurrentDate()); orderMaster.setOrderId(UUID.randomUUID().toString().replaceAll('-', '')); orderMasterService.insert(orderMaster);}

2.7、可以使用使用Apache ab進(jìn)行http接口測試

具體文章可以看看這篇文章 https://www.jb51.net/article/177250.htm

三、結(jié)尾

到此這篇關(guān)于SpringBoot之使用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖(秒殺系統(tǒng))的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot Redis分布式鎖內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！

文章概覽篇來源于 https://blog.csdn.net/hxpjava1/article/details/81068355