用redis操作缓存来实现分布式锁实例

目前几乎所有的大型网站及应用都是采用分布式部署的方式，分布式系统开发带来的优点很多，高可用，高并发，水平扩展，分开部署等。但分布式的开发也带来了一些新问题，有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。在单机环境中，Java中其实提供了很多并发处理相关的API ，也就是我们常说的“锁”(如synchronized,lock)，但是这些API在分布式场景中就无能为力了，也就是说Java没有提供分布式锁的功能。

基于分布式锁的实现有多种方案，常见的有基于数据库本身的锁来实现，或者基于zookeeper的API实现，或者是基于缓存来实现分布式锁等等，这些方案都各有可取之处，今天我们介绍的是基于redis的缓存实现分布式锁的方案，大家如果对其他方案有兴趣的可以上网搜索研究。

redis是基于key-value的一种NoSql数据库，广泛应用于分布式的应用中，一般用于放置缓存数据。安装的方法也比较简单，楼主安装的是windows版本的，选择最新的zip版，下载完之后直接解压即可。下载地址：https://github.com/MicrosoftArchive/redis/tags

redis中有一个命令setnx (SET IF NOT EXISTS) , 如果不存在，就设置key，将 key 的值设为 value，当且仅当 key 不存在。若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。基于这个特性，我们可以对需要锁住的对象加上key，这样，同一时间就只能有一个线程拥有这把锁，从而达到分布式锁的效果。下面用一个具体的Java实例来展示redis的分布式锁效果。

Java操作redis需要用到第三方的库类，所以先在pom.xml中引入依赖。

加入依赖后，做一个redis的工具方法，分别实现的是加锁和解锁的功能。

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) {
        //相当于setnx命令
        if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) {
            return true;
        }
        //下面的这段代码是判断之前加的锁是否超时，是的话就更新，一定要加这段代码
        //不然就有可能出现死锁。
        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，这段代码的判断是防止多线程进入这里，只会有一个线程拿到锁
            String oldValue = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
            if (!StringUtils.isEmpty(oldValue)
                    && oldValue.equals(currentValue)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    /**
     * 解锁
     *
     * @param key
     * @param value
     */
    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);
        }
    }
}

现在，我们模拟一个下单的场景，假设有一个秒杀的活动，同一时间有多个线程对同一个产品进行访问，然后分别看看加锁和没加锁的结果来做对比。下面是秒杀的模拟代码：

public class SecKillController {

    @Autowired
    private SecKillService secKillService;

    /**
     * 查询秒杀活动特价商品的信息
     * @param productId
     * @return
     * @throws Exception
     */
    @GetMapping("/query/{productId}")
    public String query(@PathVariable String productId) throws Exception{
        return secKillService.querySecKillProductInfo(productId);
    }

    /**
     * 秒杀的方法
     * @param productId
     * @return
     * @throws Exception
     */
    @GetMapping("/order/{productId}")
    public String skill(@PathVariable String productId) throws Exception{
        log.info("@skill request ,productId:" +productId);
        secKillService.orderProductKill(productId);
        return secKillService.querySecKillProductInfo(productId);
    }
}

public class SecKillServiceImpl implements SecKillService {

    private static final int TIME_OUT = 1 * 1000;

    @Autowired
    private RedisLock redisLock;

    static Map<String, Integer> products;
    static Map<String, Integer> stock;
    static Map<String, String> orders;

    static {
        /**
         * 模拟多个表，商品信息表，库存表，秒杀成功订单表
         */
        products = new HashMap<>();
        stock = new HashMap<>();
        orders = new HashMap<>();
        products.put("123", 100000);
        stock.put("123", 100000);
    }

    /**
     * @param productId  订单id
     * @return
     */
    private String queryMap(String productId) {
        return "限量份数" + products.get(productId)
                + "还剩:" + stock.get(productId) + "份"
                + "该商品成功下单用户数目："
                + orders.size() + "人";
    }

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

    @Override
    public void orderProductKill(String productId) {

        //1.查询该商品库存，为0则活动结束
        int stockNum = stock.get(productId);
        if (stockNum == 0) {
            throw new RuntimeException("活动结束");
        } else {
            //2.下单(模拟不同用户openid不同)
            orders.put(KeyUtil.getUniqueKey(), productId);
            //3.减库存
            stockNum = stockNum - 1;
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            stock.put(productId, stockNum);
        }
    }
}

先模拟没加锁的下单状态，我们开启工程后，用Apache ab作为压测工具来模拟高并发访问过程

在浏览器上访问查询后的订单数量，结果显示如下：

可以看到，再高并发的访问环境下，如果我们没有对订单做锁的处理，那么就可能出现数据的紊乱，导致结果不对应，这显然不符合我们的需求，下面我们来看看加上redis锁之后的访问情况，先把service中的秒杀代码加上锁。

@Override
public void orderProductKill(String productId) {

    //加锁，保证下面的代码单线程的访问
    long time = System.currentTimeMillis() + TIME_OUT;
    if (!redisLock.lock(productId, String.valueOf(time))) {
        throw new RuntimeException( "下单失败");
    }

    //1.查询该商品库存，为0则活动结束
    int stockNum = stock.get(productId);
    if (stockNum == 0) {
        throw new RuntimeException("活动结束");
    } else {
        //2.下单(模拟不同用户openid不同)
        orders.put(KeyUtil.getUniqueKey(), productId);
        //3.减库存
        stockNum = stockNum - 1;
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        stock.put(productId, stockNum);
    }
    //解锁
    redisLock.unLock(productId, String.valueOf(time));
}

然后再进行同样的操作

我们可以看到，加上锁之后的订单处理数量是正确的，也就是redis锁是起到了作用的，这是符合我们的需求的。

上面的例子相对比较简单，因为精力能力有限，楼主没法给大家展示真正的分布式锁的实现效果，但从原理上其实是一样的，都是用redis的setnx命令来加上锁，保证分布式环境下锁住的对象只能被一个线程访问，而且从实现方式上来说也比较简单 (只需要一个命令就行，很深入人心 ) ，因此，redis在分布式锁的应用中也被广泛使用。

用redis操作缓存来实现分布式锁实例

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