Redis高并發(fā)超賣問題解決方案圖文詳解
1. Redis高并發(fā)超賣問題解決方案
在高并發(fā)的秒殺搶購場景中，常常會(huì)面臨一個(gè)稱為“超賣”（Over-Selling）的問題。超賣指的是同一件商品被售出的數(shù)量超過了實(shí)際庫存數(shù)量，導(dǎo)致庫存出現(xiàn)負(fù)數(shù)。這是由于多個(gè)用戶同時(shí)發(fā)起搶購請(qǐng)求，而系統(tǒng)未能有效地控制庫存的并發(fā)訪問。
下面進(jìn)行一個(gè)秒殺購買某個(gè)商品的接口模擬，代碼如下：
@RestController
public class MyController {
@Autowired
StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("/buy/{id}")
public String buy(@PathVariable("id") Long id){
String key="product_" + id;
int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
if(count>0){
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
System.out.println(key+"商品購買成功，剩余庫存"+count);
return "success";
}
System.out.println(key+"商品庫存不足");
return "error";
}
}
上面的代碼在高并發(fā)環(huán)境下容易出現(xiàn)超賣問題，使用JMeter進(jìn)行壓測，如下圖：
進(jìn)行壓測獲得的日志如下圖，存在并發(fā)安全問題。
要解決上面的問題，我們一開始想到的是synchronized加鎖，但是在 Redis 的高并發(fā)環(huán)境下，使用 Java 中的 synchronized關(guān)鍵字來解決超賣問題是行不通的，原因如下：
分布式環(huán)境下無效： synchronized是 Java 中的關(guān)鍵字，用于在單個(gè) JVM 中保護(hù)共享資源。在分布式環(huán)境下，多個(gè)服務(wù)實(shí)例之間無法通過synchronized來同步，因?yàn)楦鱾€(gè)實(shí)例之間無法直接共享 JVM 中的鎖。
性能問題： synchronized會(huì)導(dǎo)致性能問題，尤其在高并發(fā)的情況下，爭奪鎖可能會(huì)成為瓶頸。
對(duì)于 Redis 高并發(fā)環(huán)境下的超賣問題，更合適的解決方案通常是使用 Redis 提供的分布式鎖（如基于 Redis 的分布式鎖實(shí)現(xiàn)）。這可以確保在分布式環(huán)境中的原子性和可靠性。
基于Redis的分布式鎖，我們可以基于Redis中的Setnx（命令在指定的 key 不存在時(shí)，為 key 設(shè)置指定的值），更改代碼如下：
@RestController
public class MyController {
@Autowired
StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("/buy/{id}")
public String buy(@PathVariable("id") Long id){
String lock="product_lock_"+id;
String key="product_" + id;
Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
String message="error";
if(!lock1){
System.out.println("業(yè)務(wù)繁忙稍后再試");
return "業(yè)務(wù)繁忙稍后再試";
}
//try catch 設(shè)計(jì)是為了防止在執(zhí)行業(yè)務(wù)的時(shí)候出現(xiàn)異常導(dǎo)致redis鎖一直無法釋放
try {
int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
if (count > 0) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
System.out.println(key + "商品購買成功，剩余庫存" + count);
message="success";
}
}catch (Throwable e){
e.printStackTrace();
}finally {
stringRedisTemplate.delete(lock);
}
if(message.equals("error"))
System.out.println(key+"商品庫存不足");
return message;
}
}然后使用JMeter壓測，在10s內(nèi)陸續(xù)發(fā)送500個(gè)請(qǐng)求，日志如下圖，由圖可以看出基本解決超賣問題。
1.1 高并發(fā)場景超賣bug解析
系統(tǒng)在達(dá)到finally塊之前崩潰宕機(jī)，鎖可能會(huì)一直存在于Redis中。這可能會(huì)導(dǎo)致其他進(jìn)程或線程無法在未來獲取該鎖，從而導(dǎo)致資源被鎖定，后續(xù)嘗試訪問該資源的操作可能被阻塞。因此在redis中給定 key設(shè)置過期時(shí)間。代碼如下：
@RestController
public class MyController {
@Autowired
StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("/buy/{id}")
public String buy(@PathVariable("id") Long id){
String lock="product_lock_"+id;
String key="product_" + id;
Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock",10, TimeUnit.SECONDS); //保證原子性
// Boolean lock2 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
// stringRedisTemplate.expire(lock,10,TimeUnit.SECONDS); //此時(shí)宕機(jī)依舊會(huì)出現(xiàn)redis鎖無法釋放，應(yīng)設(shè)置為原子操作
String message="error";
if(!lock1){
System.out.println("業(yè)務(wù)繁忙稍后再試");
return "業(yè)務(wù)繁忙稍后再試";
}
//try catch 設(shè)計(jì)是為了防止在執(zhí)行業(yè)務(wù)的時(shí)候出現(xiàn)異常導(dǎo)致redis鎖一直無法釋放
try {
int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
if (count > 0) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
System.out.println(key + "商品購買成功，剩余庫存" + count);
message="success";
}
}catch (Throwable e){
e.printStackTrace();
}finally {
stringRedisTemplate.delete(lock);
}
if(message.equals("error"))
System.out.println(key+"商品庫存不足");
return message;
}
}在高并發(fā)場景下，還存在一個(gè)問題，即業(yè)務(wù)執(zhí)行時(shí)間過長可能導(dǎo)致 Redis 鎖提前釋放，并且誤刪除其他線程或進(jìn)程持有的鎖。這可能發(fā)生在以下情況：
- 線程A獲取鎖并開始執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯。
- 由于高并發(fā)，其他線程B、C等也嘗試獲取相同資源的鎖。
- 由于鎖的過期時(shí)間設(shè)置為10秒，線程A的業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行時(shí)間超過10秒，導(dǎo)致其鎖被 Redis 自動(dòng)釋放。
- 線程B在10秒內(nèi)獲取到了之前由線程A持有的鎖，并開始執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯。
- 線程A在業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行完成后，嘗試刪除自己的鎖，但由于已經(jīng)被線程B持有，線程A實(shí)際上刪除的是線程B的鎖。
修改代碼如下：
@RestController
public class MyController {
@Autowired
StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("/buy/{id}")
public String buy(@PathVariable("id") Long id){
String lock="product_lock_"+id;
String key="product_" + id;
String clientId=UUID.randomUUID().toString();
Boolean lock1 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, clientId,10, TimeUnit.SECONDS); //保證原子性
// Boolean lock2 = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, "lock");
// stringRedisTemplate.expire(lock,10,TimeUnit.SECONDS); //此時(shí)宕機(jī)依舊會(huì)出現(xiàn)redis鎖無法釋放，應(yīng)設(shè)置為原子操作
String message="error";
if(!lock1){
System.out.println("業(yè)務(wù)繁忙稍后再試");
return "業(yè)務(wù)繁忙稍后再試";
}
//try catch 設(shè)計(jì)是為了防止在執(zhí)行業(yè)務(wù)的時(shí)候出現(xiàn)異常導(dǎo)致redis鎖一直無法釋放
try {
int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
if (count > 0) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
System.out.println(key + "商品購買成功，剩余庫存" + count);
message="success";
}
}catch (Throwable e){
e.printStackTrace();
}finally {
if (stringRedisTemplate.opsForValue().get(lock).equals(clientId))//在這里如果有別的業(yè)務(wù)代碼并且耗時(shí)較長， stringRedisTemplate.delete(lock)之前還是有可能超過過期時(shí)間出現(xiàn)問題
stringRedisTemplate.delete(lock);
}
if(message.equals("error"))
System.out.println(key+"商品庫存不足");
return message;
}
}上面的代碼在高并發(fā)場景下仍然存在概率很低的問題，所以就有了redisson分布式鎖。
1.2 Redisson
Redisson 是一個(gè)用于 Java 的 Redis 客戶端，它提供了豐富的功能，包括分布式鎖。Redisson 的分布式鎖實(shí)現(xiàn)了基于 Redis 的分布式鎖，具有簡單易用、可靠性高的特點(diǎn)。
以下是 Redisson 分布式鎖的一些重要特性和用法：
可重入鎖： Redisson 的分布式鎖是可重入的，同一線程可以多次獲取同一把鎖，而不會(huì)出現(xiàn)死鎖。
公平鎖： Redisson 支持公平鎖，即按照獲取鎖的順序依次獲取，避免了某些線程一直獲取不到鎖的情況。
鎖超時(shí)： 可以為分布式鎖設(shè)置過期時(shí)間，確保即使在某些情況下鎖沒有被顯式釋放，也能在一定時(shí)間后自動(dòng)釋放。
異步鎖： Redisson 提供了異步的分布式鎖，通過異步 API 可以在不阻塞線程的情況下獲取和釋放鎖。
監(jiān)控鎖狀態(tài)： Redisson 允許監(jiān)控鎖的狀態(tài)，包括鎖是否被某個(gè)線程持有，鎖的過期時(shí)間等。
導(dǎo)入依賴
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.23.5</version>
</dependency>application.yaml 配置：
spring:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
password:
lettuce:
pool:
max-active: 8
max-idle: 8
min-idle: 0
max-wait: 1000msRedissonConfig配置：
@Configuration
public class RedissonConfig {
@Value("${spring.redis.host}")
private String host;
@Value("${spring.redis.port}")
private String port;
/**
* RedissonClient,單機(jī)模式
*/
@Bean
public RedissonClient redisson() {
Config config = new Config();
SingleServerConfig singleServerConfig = config.useSingleServer();
singleServerConfig.setAddress("redis://" + host + ":" + port);
return Redisson.create(config);
}
}利用Redisson分布式鎖解決超賣問題，修改代碼如下:
加鎖 lock.lock()
阻塞等待，默認(rèn)等待，加鎖的默認(rèn)時(shí)間都是30s，鎖的自動(dòng)續(xù)期，如果業(yè)務(wù)時(shí)間長，運(yùn)行期間會(huì)自動(dòng)給鎖續(xù)上新的30s，不用擔(dān)心業(yè)務(wù)時(shí)間長導(dǎo)致鎖自動(dòng)過期被刪除，加鎖的業(yè)務(wù)只要運(yùn)行完成，就不會(huì)給當(dāng)前鎖續(xù)期，即使不手動(dòng)解鎖，鎖默認(rèn)在30s后自動(dòng)刪除。
加鎖 lock.lock(10，TimeUnit.SECONDS)
鎖到期后，不會(huì)自動(dòng)續(xù)期，如果傳遞了鎖的超時(shí)時(shí)間，就發(fā)送給redis執(zhí)行腳本，進(jìn)行占鎖，默認(rèn)超時(shí)就是我們指定的時(shí)間。如果未指定鎖的超時(shí)時(shí)間，只要占鎖成功，就會(huì)啟動(dòng)一個(gè)定時(shí)任務(wù)【重新給鎖設(shè)置過期時(shí)間，新的過期時(shí)間就是看門狗的默認(rèn)時(shí)間】，每隔10s就會(huì)自動(dòng)進(jìn)行續(xù)期。
@RestController
public class MyController {
@Autowired
StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Autowired
RedissonClient redisson;
@RequestMapping("/buy/{id}")
public String buy(@PathVariable("id") Long id){
String message="error";
String lock_key="product_lock_"+id;
String key="product_" + id;
RLock lock = redisson.getLock(lock_key);
//try catch 設(shè)計(jì)是為了防止在執(zhí)行業(yè)務(wù)的時(shí)候出現(xiàn)異常導(dǎo)致redis鎖一直無法釋放
try {
lock.lock();
int count = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
if (count > 0) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(--count));
System.out.println(key + "商品購買成功，剩余庫存" + count);
message="success";
}
}catch (Throwable e){
e.printStackTrace();
}finally {
lock.unlock();
}
if(message.equals("error"))
System.out.println(key+"商品庫存不足");
return message;
}
}總結(jié)
到此這篇關(guān)于Redis高并發(fā)超賣問題解決方案的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis高并發(fā)超賣問題解決內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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