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Redis分布式鎖解決超賣問題的使用示例

 更新時間:2023年09月11日 11:21:10   作者:猿究院楊樹林  
超賣問題通常出現在多用戶并發(fā)操作的情況下,即多個用戶嘗試購買同一件商品,導致商品庫存不足或者超賣,本文就來介紹一下超賣問題,感興趣的可以了解一下

前言

超賣問題通常出現在多用戶并發(fā)操作的情況下,即多個用戶嘗試購買同一件商品,導致商品庫存不足或者超賣。解決超賣問題的方法有很多:樂觀鎖、Redis分布式鎖、消息隊列等。分布式鎖是一種多節(jié)點共享的同步機制,通過在多個節(jié)點之間協(xié)調訪問資源,確保在同一時間只有一個節(jié)點能夠獲取鎖并執(zhí)行關鍵操作。在電商網站中,可以將每個商品的庫存作為共享資源,使用分布式鎖來控制并發(fā)訪問。

分布式鎖的目的是保證在分布式部署的應用集群中,多個服務在請求同一個方法或者同一個業(yè)務操作的情況下,對應業(yè)務邏輯只能被一臺機器上的一個線程執(zhí)行,避免出現并發(fā)問題。

分布式鎖要滿足的條件:

  • 多進程互斥:同一時刻,只有一個進程可以獲取鎖
    ● 阻塞鎖(可選):獲取鎖失敗時可否重試
    重入鎖(可選):獲取鎖的代碼遞歸調用時,依然可以獲取鎖
  • 保證鎖可以釋放:任務結束或出現異常,鎖一定要釋放,避免死鎖

Redis分布式鎖:

在實現Redis分布式鎖之前,我們先來看看為什么Redis能實現分布式鎖:

在Redis中,利用Redis的setnx命令,這個命令的特征時如果多次執(zhí)行,只有第一次執(zhí)行會成功,可以實現互斥的效果。這滿足了多線程互斥的要求。

SETNX lock thread1

在Redis中,利用Redis的del命令,可以刪除一個key,即釋放鎖。

DEL lock

如果獲取鎖成功后服務宕機,發(fā)生了不釋放鎖的問題,Redis也可以通過給Key加有效時間,讓超時自動釋放。這樣一來,也滿足了保證鎖可以釋放,達到了分布式鎖必須滿足的條件!

EXPIRE lock 10  

并且,也不用擔心在EXPIRE設置有效期之前服務宕機,Redis的set命令可以滿足setnx和expirr的原子性,用一個指令完成兩個步驟!

set lock thread1 EX 10 NX

分布式架構中實現

加Redis坐標

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

配置Redis端口信息

Spring:
	redis:
	    port: 6379
	    host: localhost

構造加鎖工具類

public interface ILock {
    /**
     * 嘗試獲取鎖
     * @param timeoutSec 鎖持有的超時時間,過期后自動釋放
     * @return true代表獲取鎖成功; false代表獲取鎖失敗
     */
    boolean tryLock(long timeoutSec);
    /**
     * 釋放鎖
     */
    void unlock();
}
public class SimpleRedisLock implements ILock  {
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }
    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        Boolean secuss = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent("lock", "thread", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return secuss;
    }
    @Override
    public void unlock() {
        stringRedisTemplate.delete("lock");
    }
}

在實際秒殺業(yè)務代碼上加鎖、解鎖

@PostMapping("/kill")
    public String executeSeckillProduct(int productId,int seckillCount){
        //獲取鎖對象
        SimpleRedisLock redisLock =new SimpleRedisLock(stringRedisTemplate);
        //嘗試獲取鎖對象
        boolean isLock = redisLock.tryLock(1200);
        if(!isLock){
            return "獲取鎖失敗";
        }
        Product product = productService.findByPid(productId);
        if(product.getStock()<seckillCount){
            return "庫存不足";
        }
        product.setStock(product.getStock()-seckillCount);
        int row = productService.reduceInventory(product);
        if(row>0){
            //新增秒殺記錄
            SeckillRecord record = new SeckillRecord();
            record.setPid(product.getPid());
            record.setCount(seckillCount);
            record.setPanme(product.getPname());
            record.setTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            recodeService.save(record);
        }
        //釋放鎖
        redisLock.unlock();
        return "秒殺成功";
    }

測試

在測試Redis分布式鎖之前,我先用了GetWay網關同意了API接口,由網關分發(fā)路由請求,通過OpenFegin實現通信并做到負載均衡效果,并對秒殺服務做了節(jié)點擴展,盡可能的模擬除了分布式架構:網關配置:

server:
  port: 7000
spring:
  application:
    name: gateway-application
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
    gateway:
      discovery:
        locator:
          enabled: true
      routes:
        - id: reckill_route
          uri: lb://service-reckill
          order: 1
          predicates:
            - Path=/reckill-serv/**
          filters:
            - StripPrefix=1

先測試不加分布式鎖的效果:數據庫庫存:10

秒殺記錄:0

運行服務:

JMeter測試數據:每秒500個請求

JMeter端口信息:

測試結果:

庫存還剩6個,消耗4個。

秒殺記錄已經一片糊涂了:

加上分布式鎖測試:測試數據如上。庫存為0:

秒殺記錄:

節(jié)點拓展后的三個秒殺服務:

三個服務都共同通過負載均衡消費了請求!

但還要注意的一點是,對于鎖的把控一定要按時釋放,一次的不釋放,可能都會導致后續(xù)請求無法成功!

到此這篇關于Redis分布式鎖解決超賣問題的使用示例的文章就介紹到這了,更多相關Redis 超賣內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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