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基于秒杀案例的锁的思考与实践

时间：2022-12-27 15:11:09浏览次数：60  
标签：key String redis stringRedisTemplate 案例 秒杀 思考 线程 lockKey

基于秒杀案例的锁的思考与实践

在跟黑马点评项目时，发现其中的对于“秒杀”过程的讨论非常有意思，

该项目讨论了“超买/超卖”、“一人一单”、“集群模式下的一人一单”问题

分别引出了乐观锁、悲观锁，分布式锁的概念，值得一学！

https://www.bilibili.com/video/BV1cr4y1671t

超买/超卖问题-乐观锁

秒杀的基本流程

image-20221225125131511

乐观锁的常见实现手段：

版本号法

行数据的一次修改操作，使版本号自增1，利用版本号判断当前读的数据有没有被修改过s

在执行更新操作之前，匹配表中的版本号字段与之前查询出来的字段，一致则更新，不一致则自旋

核心是利用SQL语句的版本号字段

set stock = stock - 1, version = version + 1 where id = 10 and version = 1;

image-20221225124328034

image-20221225124411356

CAS法

只需要判断当前的库存是否能够满足当前的售卖需求，例如此处指一次请求售卖一份，那么只需要判断当前的库存是否>0即可

核心SQL:

set stock = stock - 1 where id = 10 and stock > 0;

下图中所有的SQL都是判断是否与当前库存一致，这种做法无疑需要更多的自旋次数

image-20221225124749069

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单机一人一单问题-悲观锁

一人一单的基本流程图

image-20221225125153851

注意，这里的操作有两种思路：

基于SQL的Unique_Key实现

流程图中可以产看，我们只需要保证订单表中，(用户id，优惠券id)是唯一的，就能够保证一人一单的业务逻辑，

因此最简单的方法就是修改/维护数据库表，添加 Unique_key

这样就通过MySQL实现了一人一单，非常简单，如果是后端集群模式下， 这种设置应该也能替代分布式悲观锁

UNIQUE KEY `one_user_one_order` (`user_id`,`voucher_id`)

测试可以得到，这种基于Unique_key的方法是可以应对集群操作的，下面的案例是通过NGINX的轮询负载均衡的后的debug模式实现的“同时”请求

### The error occurred while setting parameters
### SQL: INSERT INTO tb_voucher_order  ( id, user_id, voucher_id,   create_time,    update_time )  VALUES  ( ?, ?, ?,   ?,    ? )
### Cause: java.sql.SQLIntegrityConstraintViolationException: Duplicate entry '1010-3' for key 'one_user_one_order'
; Duplicate entry '1010-3' for key 'one_user_one_order'; nested exception is java.sql.SQLIntegrityConstraintViolationException: Duplicate entry '1010-3' for key 'one_user_one_order'

不要在意后面的 data字段的时间顺序问题，测试通过就好了

请求1 --打到--> 后端服务1

{
    "success": true,
    "data": 133060663810457608
}

请求2 --打到--> 后端服务2（代码没有做Unique_key验证，因此报错了）

{
    "success": false,
    "errorMsg": "服务器异常"
}

而当去掉这个联合Unique_key时，一人一单就失效了（同时进入了锁，同时查完了一人一单，同时完成了购买）

请求1 --打到--> 后端服务1

{
    "success": true,
    "data": 133059980910657542
}

请求2 --打到--> 后端服务2

{
    "success": true,
    "data": 133059989500592135
}

基于悲观锁的实现

如果表没有添加联合的Unique_key，那么只能通过加悲观锁，让所有的请求排队，进而保证线程安全和一人一单

（1）选择什么当做锁

显然，经过上述的分析，锁应当是用户的id对象

多插一句，通常，SpringBoot项目中，用户的信息是存储在 ThreadLocal 中的

用户的每一次请求，后端都会从线程池中调一个线程，响应用户的请求，也就是每一个请求可以认为都是一个新线程

ThreadLocal 提供线程的局部变量，为每一个使用该变量的线程都提供一个变量值的副本

用户的id是恒不变的，而id多是数值类型，如Long，long等，因此将其转为String类型

userId.toString()

但是，相同的字符串值并不意味着相同的对象，synchronized的加锁对象必须一致，因此使用JVM的字符串常量池

userId.toString().intern()

.itern()方法保证了，如果字符串常量池中存在相同值的字符串，那么直接给出其引用，而不是创建新的字符串对象

引用字符串常量池，保证了锁可行性

synchronized (userId.toString().intern()) {
    return createVocherOrder(voucherId, userId);
}

createVocherOrder(Long voucherId, Long userId)

@Transactional
public Result createVocherOrder(Long voucherId, Long userId) {
    // 同一用户的的 session 也可以作为锁
    // 每次进来的 userId 都是一个新的对象, 同一用户的值是相同的
    LambdaQueryWrapper<VoucherOrder> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
    lambdaQueryWrapper
            .eq(VoucherOrder::getVoucherId, voucherId)
            .eq(VoucherOrder::getUserId, userId);
    int count = count(lambdaQueryWrapper);
    if (count > 0) {
        return Result.fail("该用户已经购买过一次");
    }
    // 5. 扣库存
    // CAS
    /* SQL:
    *
    * UPDATE tb_seckill_voucher SET stock = stock-1 WHERE (voucher_id = ? AND stock > ?)
    *
    */
    LambdaUpdateWrapper<SeckillVoucher> lambdaUpdateWrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
    lambdaUpdateWrapper.eq(SeckillVoucher::getVoucherId, voucherId);
    lambdaUpdateWrapper.gt(SeckillVoucher::getStock, 0); // stock > 0
    lambdaUpdateWrapper.setSql("stock = stock-1");
    boolean updateFlag = seckillVoucherService.update(lambdaUpdateWrapper);
    if (!updateFlag) {
        return Result.fail("库存不足");
    }
    // 6. 创建订单
    VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
    //  id, userId, voucherId
    voucherOrder.setId(redisIdCreator.nextId(SECKILL_VOUCHER_REDIS_KEY_PREFIX));
    voucherOrder.setUserId(userId);
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    save(voucherOrder);
    // 7. 返回订单
    return Result.ok(voucherOrder.getId());
}

（2）加锁后的Spring事务失效

上述代码中锁的范围是执行 createVocherOrder()的前后，

但是，我们这里需要讨论流程上的问题，createVocherOrder(Long voucherId, Long userId)方法是事务的，从注解可以看到

但是，我们的调用方法是 this.createVocherOrder(voucherId, userId); 这样会导致Spring的事务失效

原因在于，spring的事务是基于代理对象的，也就是 ProxyObj..createVocherOrder(voucherId, userId);才是支持事务的，我们的写法

是基于普通对象的this，这样必然导致了事务失效，也即 @Transactional 注解的失效

因此，这里插入解决Spring事务失效的一种做法

  1. 给项目启动类添加允许暴露动态代理对象的注解

    @EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true) // 允许暴露动态代理对象

  2. 添加依赖

    <!--aspectJ-->
<dependency>
    <groupId>org.aspectj</groupId>
    <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
</dependency>

  3. 获取动态代理对象

    synchronized (userId.toString().intern()) {
    // Spring 实现事务是基于代理对象的,
    // 即此处的 VoucherOrderServiceImpl 实例的代理对象是 IVoucherOrderService 类型的
    // 这种写法是调用的 VoucherOrderServiceImpl 对象的方法, 此时Spring事务失效
    // return createVocherOrder(voucherId, userId);
    // 为了使Spring事务生效, 必须获取Spring代理对象, 通过代理对象调用 createVocherOrder 方法
    //  这种做法，底层使用了 AspectJ + @EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)
    // 获取代理对象
    
    IVoucherOrderService currentProxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
    return currentProxy.createVocherOrder(voucherId, userId);
    
    // 事务提交以后, 这里才释放锁
}

可以看到，代理对象的类型是当前类的接口类型

@Service
public class VoucherOrderServiceImpl
        extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder>
        implements IVoucherOrderService {}

集群模式下的一人一单并发问题-分布式悲观锁

image-20221225123540551

这种情况下，JDK的常用锁，如JUC、synchronized等字段，锁监视器(图中JVM1、JVM2内的)只对当前的JVM负责，集群模式下所有前述的锁都是失效的。。。

思路是：让多个JVM使用同一个锁监视器

image-20221225135809143

Redis分布式锁（TTL）

image-20221225141124853

（1）基本流程

image-20221225150949437

  • 获取锁（保证互斥）

    • 没有原子性操作的获取锁

      redis> SETNX lock_name thread_info
redis> EXPIRE lock_name 10 # 添加过期时间，避免服务器宕机引起的死锁（锁不释放）

    • 保证了原子性操作的获取锁

      非阻塞锁：成果-true，失败-false

      redis> SET lock_name thread_info EX 10 NX # EX 秒 |  PX 毫秒

  • 释放锁（手动释放、超时释放）

    redis> DEL lock_name

（2）实现

核心点：

锁的key使用 前缀+业务后缀的形式

锁的val是线程的id

获取锁使用 SET NX

释放锁使用 DEL

public class SimpleRedisLock implements ILock{
    private static final String LOCK_KEY_PREFIX = "lock:";

    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private final String lockKey;

    public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockKey) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.lockKey = lockKey;
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        // 获取线程的标识
        String threadId = String.valueOf(Thread.currentThread().getId());
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(LOCK_KEY_PREFIX + lockKey, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        stringRedisTemplate.delete(LOCK_KEY_PREFIX + lockKey);
    }
}

（3）问题分析

TTL通常是不能太长的，否则会导致业务执行效率太低，因此总是设置成一个贴近真实业务执行时间的上限值

极端情况：当业务成功获取锁之后，如果该业务出现了阻塞，在TTL内没有完成业务，锁超时释放。那么第二个线程可以拿到锁，此时如果前业务执行完毕，释放锁，那么后来的线程锁被误删除，导致后续的多个线程都会出现同样的情况，出现了并行执行的情况

image-20221226133109217

核心问题在于，TTL与阻塞业务的矛盾，释放锁时没有看锁的val（线程id）就盲目释放锁

（4）改进方案

释放锁之前，判断val，看看是不是当前线程的锁

image-20221226133544109

同时，不同的JVM的线程id可能会重复，因此要重新考虑存入的val

1改-Redis分布式锁（TTL）

image-20221226133645574

image-20221226134036658

public class SimpleRedisLock implements ILock{
    private static final String LOCK_KEY_PREFIX = "lock:";
    private static final String THREAD_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";

    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private final String lockKey;

    public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockKey) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.lockKey = lockKey;
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        // 获取线程的标识 UUID-ThreadId
        String threadId = THREAD_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(LOCK_KEY_PREFIX + lockKey, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        // 获取线程的标识 UUID-ThreadId
        String threadId = THREAD_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
        String key = LOCK_KEY_PREFIX + lockKey;
        // 获取锁
        String val = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (!threadId.equals(val)) {
            return;
        }
        // 一致则删除
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
}

问题分析

判断锁和释放之间可能出现阻塞（判断和释放是两步的，不是原子的）

阻塞的原因可以是JVM的GC（这是极端情况，核心点在于讨论原子性操作的必要性）

image-20221226135644541

2改-Redis分布式锁（TTL）

解决锁释放的两步操作的原子性：

（1）判断锁val（2）删除锁，

即，两个步骤合为一个步骤去做，不分开

改进方案，使用Redis的Lua脚本，将多条redis命令写到一个脚本中

Redis的调用函数

redis.call('命令名称', 'key', '其他参数', ...)
# 案例 SET name Jack
redis.call('SET', 'name', 'Jack')
# GET name
redis.call('GET', 'name')

命令案例

redis.call('SET', 'name', 'Jack')
local name = redis.call('GET', 'name')
return name

Redis 调用脚本

redis> EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]

无参

# SET name Jack
redis> EVAL "return redis.call('set', 'name', 'Jack')" 0

有参

# SET name jack
redis> EVAL "return redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1])" 1 name Rose

根据释放锁的流程，写出的LUA脚本 unlock.lua

-- KEYS[1]: 分布式锁的key
-- ARGV[1]: 分布式锁的值
-- 获取redis中分布式锁的val 比较与传入的val: threadId 是否一致
if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1])
then
    -- 一致则删除锁
    return redis.call('del', KEYS[1])
end
-- 不一致则返回0
return 0

RedisTemplate 接口

image-20221227144115018

将unlock.lua放置于项目的Resource目录下

image-20221227145517333

给出完整的分布式锁代码

public class SimpleRedisLock implements ILock{
    private static final String LOCK_KEY_PREFIX = "lock:";
    private static final String THREAD_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";

    private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_LUA_SCRIPT;

    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private final String lockKey;

    static {
        UNLOCK_LUA_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        // 使用Spring的ClassPathResource 指定脚本路径
        UNLOCK_LUA_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
        // 指定返回值类型（与泛型一致即可）
        UNLOCK_LUA_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

    public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockKey) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.lockKey = lockKey;
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        // 获取线程的标识 UUID-ThreadId
        String threadId = THREAD_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(LOCK_KEY_PREFIX + lockKey, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        // 调用LUA脚本
        // 脚本一定要提前读取好, 防止每次调用都要IO

        // 获取线程的标识 UUID-ThreadId
        String threadId = THREAD_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
        String key = LOCK_KEY_PREFIX + lockKey;

        stringRedisTemplate.execute(UNLOCK_LUA_SCRIPT, Collections.singletonList(key), threadId);

    }
}

问题分析

当前的分布式锁已经足够可用，但是对于一个高可用的分布式锁来说，固定的TTL超时释放、不可重入、不可重试、主从一致性（Redis集群的主从同步延迟），是不够完美的，引出Redisson

标签：key,String,redis,stringRedisTemplate,案例,秒杀,思考,线程,lockKey
From： https://www.cnblogs.com/jentreywang/p/17008117.html

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