Redis 笔记二-编程知识

概览

1.高并发秒杀问题及可能出现的bug

2.秒杀场景JVM级别锁和分布式锁

3.大厂分布式锁Redisson框架

4.从Redisson源码剖析lua解决锁原子性问题

5.从Redisson源码剖析经典锁续命问题

6.Redis主从架构锁失效如何解决

7.Redlock分布式锁高并发下可能存在的问题

8.双十一大促如何将分布式锁性能提升100倍

9.放置订单重复提交或支付分布式锁方案设计

10.防止取消订单误支付bug分布式锁方案设计

1.减库存操作的实现和可能存在的问题

快速待见一个redis环境：Redis和Redis可视化管理工具的下载和安装_redisdesktopmanager下载-CSDN博客

新建一个springboot快速构建：pom.xml

    <parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.7.9</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.example</groupId><artifactId>demo</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>demo</name><description>Demo project for Spring Boot</description><properties><java.version>18</java.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.16.3</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><scope>runtime</scope><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies>

（1）实现一个简单的减库存方案

它有哪些问题？

没有线程安全的保护措施，多个进程访问时，可能会导致超卖问题。

    @Autowiredprivate Redisson redisson;@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@RequestMapping("~/deduct_stock")public String deductStock(){int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock")if(stock>0){int realStock =stock-1;stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock+"");//jedis.set(key,value)System.out.println("扣减成功，剩余库存:"+realStock);}else{System.out.println("扣减失败，库存不足");}return "end";}

（2）为了实现线程安全，我们加一个简单的锁Synchronized

同步代码块，通过内置排序锁实现，多个进程访问时，排队进行

它有什么问题？

在单机模式下，能够保证线程安全，但是在分布式集群下，还是会线程不安全，导致超卖问题

    @Autowiredprivate Redisson redisson;@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@RequestMapping("~/deduct_stock")public String deductStock(){synchronized (this){int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock")if(stock>0){int realStock =stock-1;stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock+"");//jedis.set(key,value)System.out.println("扣减成功，剩余库存:"+realStock);}else{System.out.println("扣减失败，库存不足");}}return "end";}

(3)使用Redis实现分布式锁

使用分布式锁的原因是在集群结构上加锁，解决集群环境下多并发导致超卖问题。

SETNX命令： setnx key value

将key的值设置为value,当且仅当key不存在
若key存在，则该命令无任何操作
SETNX是Set if not exists的简写
可用版本>=1.0.0

使用该命令保证只有一个用户可以修改成功，另一个用户的操作不生效。

多线程并发在redis排队，单线程处理，拿到锁的处理，锁使用完，要删除，不然会造成死锁问题。

    @Autowiredprivate Redisson redisson;@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@RequestMapping("~/deduct_stock")public String deductStock(){String lockKey="product_101";Boolean result=stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"zhangsan");//jedis.setnx(k,v)if(!result){return "biz_code";}int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock")if(stock>0){int realStock =stock-1;stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock+"");//jedis.set(key,value)System.out.println("扣减成功，剩余库存:"+realStock);}else{System.out.println("扣减失败，库存不足");}return "end";}

改进一：当程序异常，未及时对持有的锁释放，也会导致死锁问题。

解决：将锁删除放在finally里，保证一定会执行。

改进二：当程序挂掉，但是锁没有释放，finally也没有执行，还是会导致死锁问题。

解决：设置超时时间，如果程序挂了，到时间自动释放锁，不影响后续操作。

    @Autowiredprivate Redisson redisson;@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@RequestMapping("~/deduct_stock")public String deductStock(){String lockKey="product_101";Boolean result=stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"zhangsan");//jedis.setnx(k,v)//设置超时时间stringRedisTemplate.expire(lockKey,10, TimeUnit.SECONDS);if(!result){return "biz_code";}try{int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock")if(stock>0){int realStock =stock-1;stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock+"");//jedis.set(key,value)System.out.println("扣减成功，剩余库存:"+realStock);}else{System.out.println("扣减失败，库存不足");}}finally {stringRedisTemplate.delete(lockKey);}return "end";}

改进三: 获取锁和超时时间分开写，可能会获取锁还没设置超时时间的时候挂掉，还是会导致前面那个问题。

解决：用redis内置方法，获取锁的同时设置超时时间，保证操作原子性。

String lockKey="product_101";
//Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"zhangsan");//jedis.setnx(k,v)
设置超时时间
//stringRedisTemplate.expire(lockKey,10, TimeUnit.SECONDS);Boolean result=stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"zhangsan",10, TimeUnit.SECONDS);//jedis.setnx(k,v)

(4)高并发场景下还有什么问题？

问题一：高并发场景下存在，一个线程刚加锁，就被另一个线程解锁的问题，导致锁一直刚获取就失效。

问题的关键在：不能释放别人的锁。应确保谁加锁，谁释放。

给锁设置线程ID，确保加锁和释放锁的是同一线程。

Rlock redissonLock=redisson.getLock(lockKey);
redissonLock.lock();

    @Autowiredprivate Redisson redisson;@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@RequestMapping("~/deduct_stock")public String deductStock(){String lockKey="product_101";//        Boolean result=stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"zhangsan");//jedis.setnx(k,v)
//        //设置超时时间
//        stringRedisTemplate.expire(lockKey,10, TimeUnit.SECONDS);String clientId = UUID.randomUUID().toString();Boolean result=stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,clientId,10, TimeUnit.SECONDS);//jedis.setnx(k,v)if(!result){return "biz_code";}Rlock redissonLock=redisson.getLock(lockKey);redissonLock.lock();// setIfAbsent(lockKey,clientId,30,TimeUnit.SECONDS)try{int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock")if(stock>0){int realStock =stock-1;stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock+"");//jedis.set(key,value)System.out.println("扣减成功，剩余库存:"+realStock);}else{System.out.println("扣减失败，库存不足");}}finally {if(clientId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")))stringRedisTemplate.delete(lockKey);}return "end";}

问题二：线程获取锁，但是执行过程还没结束，卡顿，但是锁过期了，导致需要重新弄加锁的问题。

解决：无论设置多大的超时时间都有一定的概率导致这个问题，所以解决该问题的核心点是：锁续命机制——线程执行结束前，不断给即将过期的锁增加超时时间，以延长锁的寿命。

finally {if(clientId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")))stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}

2.Redis分布式加锁与锁续命机制

1.Redisson和Jedis的区别是什么？

Redisson 和 Jedis 的简单比较_redisson代替jedis-CSDN博客

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.6.5</version>
</dependency>

	@Beanpublic Redisson redisson(){//此为单机模式Config config=new Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379").setDatabase(0);//config.setLockWatchdogTimeout(10000);//设置分布式锁watch dog超时时间return (Redisson) Redisson.create(config);}

Controller

@Autowired
private Redisson redisson;

2.Redis加锁的代码

    @Autowiredprivate Redisson redisson;@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@RequestMapping("~/deduct_stock")public String deductStock(){String lockKey="product_101";//        Boolean result=stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"zhangsan");//jedis.setnx(k,v)
//        //设置超时时间
//        stringRedisTemplate.expire(lockKey,10, TimeUnit.SECONDS);String clientId = UUID.randomUUID().toString();Boolean result=stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,clientId,10, TimeUnit.SECONDS);//jedis.setnx(k,v)if(!result){return "biz_code";}Rlock redissonLock=redisson.getLock(lockKey);redissonLock.lock();// setIfAbsent(lockKey,clientId,30,TimeUnit.SECONDS)try{int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));//jedis.get("stock")if(stock>0){int realStock =stock-1;stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock+"");//jedis.set(key,value)System.out.println("扣减成功，剩余库存:"+realStock);}else{System.out.println("扣减失败，库存不足");}}finally {redissonLock.unlock();
//            if(clientId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")))
//                stringRedisTemplate.delete(lockKey);}return "end";}

3.Redis加锁底层实现

加锁的代码：

RLock redissonLock=redisson.getLock(lockKey);
redissonLock.lock();// setIfAbsent(lockKey,clientId,30,TimeUnit.SECONDS)

RedissonLock.class的lock()加锁：

具体的加锁代码是由Lua脚本实现的。

4.Lua脚本实现redis原子性操作

        <T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {this.internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);return this.commandExecutor.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, command,"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +"redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +"return nil; " +"end; " +"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then" +"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +"return nil; " +"end; " +"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",Collections.singletonList(this.getName()), new Object[]{this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId)});

Redis Lua脚本

Redis 2.6推出Redis Lua脚本，允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行。通过内置Lua解释器，可以使用EVAL命令对Lua脚本进行求值。

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Redis Lua的优势：

减少网络开销：

        将原先五次请求放入redis服务器上完成。

使用脚本，减少了网络往返时延，和管道类似。

原子操作：

        Redis将整个脚本作为一个整体执行，不允许中间插入其他命令。管道不是原子的，但Redis的批量操作（类似mset）是原子的

替代Redis事务：

        redis自带的事务功能很鸡肋，而redis的lua脚本几乎实现了常规事务功能。官网推荐redis事务可以使用Redis Lua脚本替代。

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EVAL命令格式：

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

script参数是一段Lua脚本程序,运行再redis内置的lua解释器里。被定义为一个Lua函数。
numkeys参数用于指定键名参数个数[key...]
表示脚本中所用到的那些Redis键key。键名可以在Lua通过全局变量KEYS数组，用1为基址的形式访问：KEYS[1]

>eval "return {KEYS[1], KEYS[2], ARGV[1], ARGV[2]} 2 key1 key2 first second

)1 "key1"

)2 "key2"

)3 "first"

)4 "second"

return {KEYS[1], KEYS[2], ARGV[1], ARGV[2]} 被求值的Lua脚本，数字2指定了键名参数的数量

key1 key2是键名参数，分别使用KEYS[1], KEYS[2]访问

first second是附加参数，分别用ARGV[1], ARGV[2]访问

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在Lua脚本中，可以使用redis.call()函数执行redis命令
jedis.set("product_stoc_10016","15");//初始化商品10016的库存String script="local count=redis.call('get',KEYS[1])"+"local a=tonumber(count)"+"local b=tonumber(ARGV[1])"+"if a>=b then "+"redis.call('set',KEYS[1],a-b)"+"return 1"+"end"+"return 0";Object obj=jedis.eval(script,Arrays.asList(product_stock_10016),Arrays.asList("10"));
System.out.println(obj);
不要再Lua脚本中出现死循环和耗时的运算，否则redis会阻塞，将不接受其他命令。

redis是单线程、单线程执行脚本。管道不会阻塞redis.

5.Redis可重入锁的实现

为什么可以保证原子性——因为这里直接使用redis的操作命令，redis操作是原子性的。

SETNX可以用作加锁原语（locking primitive）。

如：SETNX lock.foo <current Unix time+lock timeout +1>

返回1：客户端获取锁成功，可通过DEL lock.foo释放锁

返回0：获取失败，有其他客户端加锁

如果是非阻塞锁（nonblocking lock），则返回调用，或进入一个重试循环，直到获取锁或重试超时。【超时时间是为了解决死锁问题】

Redis在这里加入的锁是可重入锁、异步回调的。

这里断的刷新过期时间，多线程不会死锁吗？这里的锁是可重入锁，异步回调

不断刷新过期时间，过期时间不会无限长吗？

若快过期了但是还没有执行完，则进入锁续命，延续过期时间。

每十秒续命以一次？

RedissonLock.class

3.Redis性能优化

redis单线程处理，相互等待，对于性能还是有影响的

1.主从切换丢锁

数据异步，所以主从切换，如果锁是数据，就会可能由数据丢失导致锁丢失。

场景：主节点数据还没有同步给从节点，主节点挂了，从节点成为新的主节点，但丢失了部分数据。

zookeeper (偏向CP)：一致性,锁同步一半才算成功——ZAB崩溃恢复，重新选举的机制，确保数据不丢失

redis （偏向AP）：即想要redis高性能，又不想丢锁——redlock:一半加锁即为成功——数据一致性，和zookeeper底层相同——>redlock机制

CAP原理：

【大数据专题】大数据理论基础01之分布式CPA原理深入理解_分布式cpa理论-CSDN博客

百度安全验证

RAFT算法：

RAFT算法详解-腾讯云开发者社区-腾讯云

2.redlock实现原理

Redis使用红锁来解决这个问题：只有当集群中有一半的节点加锁成功，就认为加锁成功。

红锁实现简单，但存在一些问题：

主从切换，切完当前主节点有之前主节点的锁嘛？
切完还能保证一般加锁成功嘛？至少5台，保证最多2台挂掉。
为什么保证奇数台：3-5台奇数台，节约资源，选举无平局。

除此之外，还可以通过持久化来防止数据丢失：

持久化重启，锁丢失，没有一般加锁成功和解——每条命令持久化，但是性能差

通过修改配置打开AOF功能：

# appendonly yes

从现在开始，每执行一个改变数据集的操作，就被追加到AOF文件末尾。

redis重启时，通过重新执行AOF来重建数据集

配置redis多久将数据fsync到磁盘：

appendfsync always: 每次有新命令就追加AOP文件，慢，但安全

appendfsync everysec: 每秒fsync一次追加，快，其丢只丢一秒的数据【推荐，兼顾速度和安全】

appendfsync no: 从不fsync，将数据交给系统处理，更快，但不安全。