【新梦想老师分享】分布式锁的正确"姿势"

一、概述

在如今高并发、分布式大行其道的今天，如果你还只会单体项目，那未免也太落伍了。撇开技术落伍、受人耻笑外（脸皮厚的人根本不在乎耻笑），更为现实的问题是：如果你是刚进入职场的新人，即将面临找工作，估计连面试机会都没有；如果你是已经在职的人士，不知晓分布式的各种成人姿势，那你也只有在公司任人玩弄的份。说到分布式这么重要，那今天我作为一个潜伏IT圈多年的老将，跟大家分享下分布式下的分布式锁的各种成人姿势，注意是成人哦，未成年人勿入。

二、问题现场还原—秒杀系统下单功能

1.mysql数据库有2张表：stock（库存表） ，stock_order(订单表)。

2.后台通过spring boot构建下单的业务接口(下单流程=查库存–下单–减库存)。

3.打开浏览器正常业务流程再现,刷新多少次，卖出多少份皮蛋粥，没毛病。

4.使用压测工具(ab/jemter/loaderrunner）进行压力测试ab -n 100 -c 100 http://127.0.0.1:8080/second-kill3/skill/order/123456

5.再次打开浏览器查看库存

各位看官，看到这个结果是不是有一种蛋碎一地的感觉！！！ 怎么可能10000份皮蛋粥可以卖出(9989+109）,如果你感觉奇怪，那说明你的技术已经out了。好了到此场景还原就到此结束。接下来给各位介绍下解决这种问题的各种姿势。

三、姿势一：synchronized

了解多线程的同学肯定会想到，并发线程安全问题，可以用jdk同步工具synchronized解决。正确的说法给大家更正下，叫做数据库丢失更新。能想到这里的我算你有点社会实践姿势，但是效果如何，请看：

1.给下单方法加synchronized，做同步。

2.继续压力测试

ab -n 100 -c 100 http://127.0.0.1:8080/second-kill3/skill/order/123456

3.synchronized姿势总结：

1）是一种解决方案。

2）synchronized无法实现细粒度的锁。

在下单的方法中加synchronized会将所有商品下单都做同步，如果另外一件商品并没有很高并发量。也会导致很请求 很慢，锁的粒度太大。

3）只适合单点情况。（而现实是高并发、分布式集群当道）

四、姿势二：分布式锁

接下来是我们的主角：分布式锁登场了。

分布式锁的三种实现方式：数据库分布式锁、redis分布式锁、zookeeper分布式锁。今天打算给大家介绍下redis分布式锁的实现方式。

1.安装redis【不知道怎么安装的，请咨询我的官方秘书度娘】

2.maven工程中导入spring-redis依赖。

org.springframework.boot

spring-boot-starter-data-redis

3.编写redisLock实现加锁与解锁

org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis

3.编写redisLock实现加锁与解锁

/**

加锁

@param key

@param value 当前时间+超时时间

@return

*/

public static boolean lock (String key ,String value){

//setIfAbsent=setNX 如果不存在，就设置值并返回true,否返回false

//1,加锁成功 if(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,value)){ return true; }

//2,避免死锁（线程1加锁成功，结果在解锁前出现异常，没有解锁，导致死锁）

//2.1获取过期时间 StringcurrentValue=redisTemplate.opsForValue().get(key);

//2.2判断过期时间于当前时间的关系

if(!StringUtils.isEmpty(currentValue)

&&Long.parseLong(currentValue)<System.currentTimeMillis()){String oldValue = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key,value); if(!StringUtils.isEmpty(oldValue)&&oldValue.equals(currentValue)){return true;

}

}

//3,加锁失败 t2结束 返回false

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");

}

}

4.下单方法加锁、解锁

@Override

public void orderProductMockDiffUser(String productId) throws Exception {

//【加锁】

long time = System.currentTimeMillis()+TIMEOUT;

if(!redisLock.lock(productId,String.valueOf(time))){

throw new Exception(“人也太多了，换个姿势在试试，～～～～”);

}

//1.查询该商品库存，为0则结束活动

int stockNum = stock.get(productId);

if(stockNum==0){

throw new Exception(“活动结束”);

}else{

//2.下单(模拟不同的用户openid 不同)

orders.put(KeyUtil.genUniqueKey(),productId);

//3.减库存

stockNum-=1;

try {

Thread.sleep(100);

}catch (Exception e){

e.printStackTrace();

}

stock.put(productId,stockNum);

}

//3.解锁

redisLock.unLock(productId,String.valueOf(time));

}

5.redis姿势总结：

1）锁的粒度小。（多个商品同时秒杀不会阻塞）

2)适合高并发，分布式集群部署。

好啦，今天的内容就到此结束了,希望对大家理解分布式锁有所帮助。