(三)库存超卖案例实战——使用redis分布式锁解决“超卖”问题

本文主要是介绍(三)库存超卖案例实战——使用redis分布式锁解决“超卖”问题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

在上一节内容中我们介绍了如何使用mysql数据库的传统锁（行锁、乐观锁、悲观锁）来解决并发访问导致的“超卖问题”。虽然mysql的传统锁能够很好的解决并发访问的问题，但是从性能上来讲，mysql的表现似乎并不那么优秀，而且会受制于单点故障。本节内容我们介绍一种性能更加优良的解决方案，使用内存数据库redis实现分布式锁从而控制并发访问导致的“超卖”问题。关于redis环境的搭建这里不做介绍，可查看作者往期博客内容。

正文

• 在项目中添加redis的依赖和配置信息

- pom依赖配置

<!--        数据库连接池工具包-->
<dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency><!--redis启动器-->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

- application.yml配置

spring:application:name: ht-atp-platdatasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://192.168.110.88:3306/ht-atp?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8&useAffectedRows=true&nullCatalogMeansCurrent=trueusername: rootpassword: rootprofiles:active: dev# redis配置redis:host: 192.168.110.88lettuce:pool:# 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制) 默认为8max-active: 8# 连接池中的最小空闲连接 默认为 0min-idle: 1# 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) 默认为-1max-wait: 1000# 连接池中的最大空闲连接 默认为8max-idle: 8

- redis序列化配置

package com.ht.atp.plat.config;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonTypeInfo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;@Configuration
public class RedisConfig {/*** @param factory* @return*/@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {// 缓存序列化配置，避免存储乱码RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();template.setConnectionFactory(factory);Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance,ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();// key采用String的序列化方式template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);// hash的key也采用String的序列化方式template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);// value序列化方式采用jacksontemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// hash的value序列化方式采用jacksontemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);template.afterPropertiesSet();return template;}
}

•  在redis中增加商品P0001的库存数量为10000

• 使用redis不加锁的业务测试

- 业务测试代码

    /*** 使用redis不加锁*/@Overridepublic void checkAndReduceStock() {// 1. 查询库存数量String stockQuantity = redisTemplate.opsForValue().get("P0001").toString();// 2. 判断库存是否充足if (stockQuantity != null && stockQuantity.length() != 0) {Integer quantity = Integer.valueOf(stockQuantity);if (quantity > 0) {// 3.扣减库存redisTemplate.opsForValue().set("P0001", String.valueOf(--quantity));}}}

- 使用jmeter压测，查看测试结果：库存并没有减少为0，说明存在“超卖”问题

• 使用redis的setnx指令加锁，开启三个相同服务，使用jmeter压测

- redis加锁测试代码

/*** 使用redis加锁* */@Overridepublic void checkAndReduceStock() {// 1.使用setnx加锁Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock-stock", "0000");// 2.重试：递归调用,如果获取不到锁if (!lock) {try {//暂停50msThread.sleep(50);this.checkAndReduceStock();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}} else {try {// 3. 查询库存数量String stockQuantity = (String) redisTemplate.opsForValue().get("P0001");// 4. 判断库存是否充足if (stockQuantity != null && stockQuantity.length() != 0) {Integer quantity = Integer.valueOf(stockQuantity);if (quantity > 0) {// 5.扣减库存redisTemplate.opsForValue().set("P0001", String.valueOf(--quantity));}} else {System.out.println("该库存不存在！");}} finally {// 5.解锁redisTemplate.delete("lock-stock");}}}

- 开启服务7000、7001、7002

 - jmeter压测结果：平均访问时间364ms，接口吞吐量为每秒249

- redis数据库库存结果为：0，并发“超卖”问题解决

• 以上普通加锁方式存在死锁问题及死锁问题的解决方案

- 死锁产生的原因：在上述redis加锁的正常情况下，是可以解决并发访问的问题，但是也存在死锁的问题，例如7000的服务获取到锁之后，由于服务异常导致锁没有释放，那么7001和7002服务将永远不可能获取到锁。

- 解决方案：给锁设置过期时间，自动释放锁

①使用expire设置过期时间（缺乏原子性：如果在setnx和expire之间出现异常，锁也无法释放）

②使用setex指令设置过期时间：set key value ex 3 nx（保证原子性操作既达到setnx的效果，又设置了过期时间）

- 代码实现

public void checkAndReduceStock() {// 1.使用setex加锁,保证加锁的原子性，以及锁可以自动释放Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock-stock", "0000",3, TimeUnit.SECONDS);// 2.重试：递归调用,如果获取不到锁if (!lock) {try {//暂停50msThread.sleep(50);this.checkAndReduceStock();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}} else {try {// 3. 查询库存数量String stockQuantity = (String) redisTemplate.opsForValue().get("P0001");// 4. 判断库存是否充足if (stockQuantity != null && stockQuantity.length() != 0) {Integer quantity = Integer.valueOf(stockQuantity);if (quantity > 0) {// 5.扣减库存redisTemplate.opsForValue().set("P0001", String.valueOf(--quantity));}} else {System.out.println("该库存不存在！");}} finally {// 5.解锁redisTemplate.delete("lock-stock");}}}

- 测试结果：库存扣减为0，锁也释放

•  防止误删，在以上普通加锁的方式下，存在锁被误删除的情况

- 锁误删除的原因：在上面的加锁场景中，会出现以下的情况，A请求方法获取到锁之后，在业务还没有执行完成，锁就被自动释放，这个时候B请求方法也会获取到锁，在B业务还未执行完成之前，A执行完成并执行手动删除锁操作，这个时候会把B业务的锁释放掉，导致B刚刚获取到锁就被释放，从而产生后续的并发访问问题。

- 模拟锁误删除产生的并发问题

- 库存扣减结果：没有扣减为0，产生并发问题

- 解决方案，每个请求使用全局唯一UUID为value值，删除锁之前，先判断value值是否相同，相同再删除锁

public void checkAndReduceStock() {// 1.使用setex加锁,保证加锁的原子性，以及锁可以自动释放String uuid = UUID.randomUUID().toString();Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock-stock", uuid, 1, TimeUnit.SECONDS);// 2.重试：递归调用,如果获取不到锁if (!lock) {try {//暂停50msThread.sleep(10);this.checkAndReduceStock();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}} else {try {// 3. 查询库存数量String stockQuantity = (String) redisTemplate.opsForValue().get("P0001");// 4. 判断库存是否充足if (stockQuantity != null && stockQuantity.length() != 0) {Integer quantity = Integer.valueOf(stockQuantity);if (quantity > 0) {// 5.扣减库存redisTemplate.opsForValue().set("P0001", String.valueOf(--quantity));}} else {System.out.println("该库存不存在！");}} finally {// 5.先判断是否是自己的锁，然后再解锁String redisUuid = (String) redisTemplate.opsForValue().get("lock-stock");if (StringUtils.equals(uuid, redisUuid)) {redisTemplate.delete("lock-stock");}}}}

- 存在的问题：由于判断锁和解锁的操作不具有原子性，仍然会存在误删除的操作，如A请求在完成判断之后准备删除锁的时候，此时A的锁自动释放，B请求获取到锁，这个时候A请求会手动将B请求的锁删除掉，依然存在并发访问的问题。该概率很小。

•  使用lua脚本解决锁手动释放删除的操作是原子性操作

- lua代码解决误删操作

public void checkAndReduceStock() {// 1.使用setex加锁,保证加锁的原子性，以及锁可以自动释放String uuid = UUID.randomUUID().toString();Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock-stock", uuid, 1, TimeUnit.SECONDS);// 2.重试：递归调用,如果获取不到锁if (!lock) {try {//暂停50msThread.sleep(10);this.checkAndReduceStock();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}} else {try {// 3. 查询库存数量String stockQuantity = (String) redisTemplate.opsForValue().get("P0001");// 4. 判断库存是否充足if (stockQuantity != null && stockQuantity.length() != 0) {Integer quantity = Integer.valueOf(stockQuantity);if (quantity > 0) {// 5.扣减库存redisTemplate.opsForValue().set("P0001", String.valueOf(--quantity));}} else {System.out.println("该库存不存在！");}} finally {// 5.先判断是否是自己的锁，然后再解锁String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] " +"then " +"   return redis.call('del', KEYS[1]) " +"else " +"   return 0 " +"end";redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList("lock-stock"), uuid);}}}

结语

关于使用redis分布式锁解决“超卖”问题的内容到这里就结束了，我们下期见。。。。。。

这篇关于(三)库存超卖案例实战——使用redis分布式锁解决“超卖”问题的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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