从库存超卖问题分析锁和分布式锁的应用（二）

本文从一个经典的库存超卖问题分析说明常见锁的应用，假设库存资源存储在Redis里面。

假设我们的减库存代码如下：

java 复制代码

@Autowired
StringRedisTemplate redisTemplate;

public void deduct(){
    String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock");
    if(StringUtils.hasLength(stock)){
        Integer st = Integer.valueOf(stock);
        if(st>0){
            redisTemplate.opsForValue().set("stock",String.valueOf(--st));
        }
    }
}

此时方法操作是先读后写，非原子性操作，是存在并发问题的。如何解决该问题，有三种方案：

JVM本地锁
Redis乐观锁
Redis实现分布式锁

JVM本地锁的实现与优缺点在从库存超卖问题分析锁和分布式锁的应用（一）已经分析过了，这里不再赘述。

【1】Redis乐观锁

也就是watch、multi与exec组合指令的使用。

watch可以监控一个或多个key的值，如果在事务（exec）执行之前，key的值发生变化则取消事务执行。

multi用来开启事务，exec用来提交/执行事务。

shell 复制代码

watch stock
multi
set stock 5000
exec

代码修改如下：

java 复制代码

public void deduct(){
    this.redisTemplate.execute(new SessionCallback() {
        @Override
        public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
            operations.watch("stock");
            // 1. 查询库存信息
            Object stock = operations.opsForValue().get("stock");
            // 2. 判断库存是否充足
            int st = 0;
            if (stock != null && (st = Integer.parseInt(stock.toString())) > 0) {
                // 3. 扣减库存
                operations.multi();//开启事务
                operations.opsForValue().set("stock", String.valueOf(--st));
                List exec = operations.exec();//执行事务
                if (exec == null || exec.size() == 0) {
                    try {
                    // 这里睡眠一下，降低竞争，提高乐观锁的吞吐量
                        Thread.sleep(50);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    //再次递归
                    deduct();
                }
                return exec;
            }
            return null;
        }
    });
}

这种方式确实可以解决并发问题，但也可能在高并发的情况下由于不断重试（CAS思想）出现性能问题、连接被耗尽的情况。

【2】Redis分布式锁

① 基于setnx思想简单实现

借助于redis中的命令setnx(key, value)，key不存在就新增，存在就什么都不做。同时有多个客户端发送setnx命令，只有一个客户端可以成功，返回1（true）；其他的客户端返回0（false）。

java 复制代码

// 递归思想
public void deduct(){
     //获取锁
     Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "1111");
     //如果获取不到则递归重试
     if(!lock){
         deduct();
     }else{
         try{
             String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock");
             if(StringUtils.hasLength(stock)){
                 Integer st = Integer.valueOf(stock);
                 if(st>0){
                     redisTemplate.opsForValue().set("stock",String.valueOf(--st));
                 }
             }
         }finally {
             //释放锁
             redisTemplate.delete("lock");
         }
     }
 }

或者使用while思想：

java 复制代码

public void deduct(){
//当setnx刚刚获取到锁，当前服务器宕机，导致del释放锁无法执行，进而导致锁无法锁无法释放（死锁）
     while (Boolean.FALSE.equals(this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "xxx"))){
         try {
             Thread.sleep(100);
         }catch (Exception e){
             e.printStackTrace();
         }
     }
     try{
         String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock");
         if(StringUtils.hasLength(stock)){
             Integer st = Integer.valueOf(stock);
             if(st>0){
                 redisTemplate.opsForValue().set("stock",String.valueOf(--st));
             }
         }
     }finally {
         //释放锁
         redisTemplate.delete("lock");
     }
 }

这种方式存在问题：当setnx刚刚获取到锁，当前服务器宕机，导致del释放锁无法执行，进而导致锁无法锁无法释放（死锁）

解决方案：给锁设置过期时间，自动释放锁。

设置过期时间两种方式：

通过expire设置过期时间（缺乏原子性：如果在setnx和expire之间出现异常，锁也无法释放）
使用set指令设置过期时间：set key value ex 3 nx（既达到setnx的效果，又设置了过期时间）

② 防死锁优化

修改while中获取锁的逻辑如下所示：

java 复制代码

while (Boolean.FALSE.equals(this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "xxx",3, TimeUnit.SECONDS)){
    try {
        Thread.sleep(100);
    }catch (Exception e){
        e.printStackTrace();
    }
}

这种方式解决了死锁问题但是可能会释放其他服务器的锁。

场景：如果业务逻辑的执行时间是7s。执行流程如下

index1业务逻辑没执行完，3秒后锁被自动释放。
index2获取到锁，执行业务逻辑，3秒后锁被自动释放。
index3获取到锁，执行业务逻辑
index1业务逻辑执行完成，开始调用del释放锁，这时释放的是index3的锁，导致index3的业务只
执行1s就被别人释放。最终等于没锁的情况。

解决：setnx获取锁时，设置一个指定的唯一值（例如：uuid）；释放前获取这个值，判断是否自己的锁

③ 防误删优化

如下这里设置锁的密钥为UUID，加锁者持有。

java 复制代码

public void deduct(){
    String uuid = UUID.randomUUID().toString();
    while (Boolean.FALSE.equals(this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,3, TimeUnit.SECONDS)){
        try {
            Thread.sleep(100);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
    try{
        String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock");
        if(StringUtils.hasLength(stock)){
            Integer st = Integer.valueOf(stock);
            if(st>0){
                redisTemplate.opsForValue().set("stock",String.valueOf(--st));
            }
        }
    }finally {
        //释放锁
        if(uuid.equals(redisTemplate.opsForValue().get("lock"))){
            redisTemplate.delete("lock");
        }
    }
}

这种方式仍旧存在问题：删除操作缺乏原子性。

场景：

index1执行删除时，查询到的lock值确实和uuid相等
index1执行删除前，lock刚好过期时间已到，被redis自动释放
index2获取了lock
index1执行删除，此时会把index2的lock删除

解决方案 ：没有一个命令可以同时做到判断 + 删除，所有只能通过其他方式实现（LUA脚本）

④ lua脚本保证删除原子性

redis采用单线程架构，可以保证单个命令的原子性，但是无法保证一组命令在高并发场景下的原子性。

如下AB两个进程示例：

在串行场景下：A和B的值肯定都是3。在并发场景下：A和B的值可能在0-6之间。

极限情况下1：则A的结果是0，B的结果是3

极限情况下2：则A和B的结果都是6

如果redis客户端通过lua脚本把3个命令一次性发送给redis服务器，那么这三个指令就不会被其他客户端指令打断。Redis 也保证脚本会以原子性(atomic)的方式执行：当某个脚本正在运行的时候，不会有其他脚本或 Redis 命令被执行。这和使用 MULTI/ EXEC 包围的事务很类似。

但是MULTI/ EXEC方法来使用事务功能，将一组命令打包执行，无法进行业务逻辑的操作。这期间有某一条命令执行报错（例如给字符串自增），其他的命令还是会执行，并不会回滚。

优化代码如下所示：

java 复制代码

public void deduct(){
     String uuid = UUID.randomUUID().toString();
     while (Boolean.FALSE.equals(this.redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,3, TimeUnit.SECONDS))){
         try {
             Thread.sleep(100);
         }catch (Exception e){
             e.printStackTrace();
         }
     }
     try{
         String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock");
         if(StringUtils.hasLength(stock)){
             int st = Integer.parseInt(stock);
             if(st>0){
                 redisTemplate.opsForValue().set("stock",String.valueOf(--st));
             }
         }
     }finally {
         // 先判断是否自己的锁，再解锁
         String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] " +
                 "then " +
                 "   return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                 "else " +
                 "   return 0 " +
                 "end";
         this.redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Collections.singletonList("lock"), uuid);
//            //释放锁
//            if(uuid.equals(redisTemplate.opsForValue().get("lock"))){
//                redisTemplate.delete("lock");
//            }
     }
 }

到这里似乎完美解决了我们考虑到的几点问题，那么结束了吗？

并没有，目前这种方式不支持可重入性、并且集群环境下也存在失效情况。更甚者如果由于异常情况，获取锁后服务逻辑未执行完毕，锁就自动释放了呢？