PHP8.1.21版本已发布
vue8.1.21版本已发布
jquery8.1.21版本已发布

Springboot整合Redis如何实现超卖问题

WBOY
WBOY 转载
2023-05-26 19:52:39 1254浏览

    超卖简单代码

    写一段简单正常的超卖逻辑代码,多个用户同时操作同一段数据,探究出现的问题。

    Redis中存储一项数据信息,请求对应接口,获取商品数量信息;
    商品数量信息如果大于0,则扣减1,重新存储Redis中;
    运行代码测试问题。

    /**
     * Redis数据库操作,超卖问题模拟
     * @author 
     *
     */
    @RestController
    public class RedisController {
    	
    	// 引入String类型<a style='color:#f60; text-decoration:underline;' href="https://m.php.cn/zt/15737.html" target="_blank">redis</a>操作模板
    	@Autowired
    	private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
     
     
    	// 测试数据设置接口
    	@RequestMapping("/setStock")
    	public String setStock() {
    		stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", "100");
    		return "ok";
    	}
    	
    	// 模拟商品超卖代码
    	@RequestMapping("/deductStock")
    	public String deductStock() {
    		// 获取Redis数据库中的商品数量
    		Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    		// 减库存
    		if(stock > 0) {
    			int realStock = stock -1;
    			stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
    			System.out.println("商品扣减成功,剩余商品:"+realStock);
    		}else {
    			System.out.println("库存不足.....");
    		}
    		return "end";
    	}
    }

    超卖问题

    单服务器单应用情况下

    在单应用模式下,使用jmeter压测。

    Springboot整合Redis如何实现超卖问题

    Springboot整合Redis如何实现超卖问题

     测试结果:

    Springboot整合Redis如何实现超卖问题

    每个请求相当于一个线程,当几个线程同时拿到数据时,线程A拿到库存为84,这个时候线程B也进入程序,并且抢占了CPU,访问库存为84,最后两个线程都对库存减一,导致最后修改为83,实际上多卖出去了一件

    既然线程和线程之间,数据处理不一致,能否使用synchronized加锁测试?

    设置synchronized

    依旧还是先测试单服务器

    // 模拟商品超卖代码,
    	// 设置synchronized同步锁
    	@RequestMapping("/deductStock1")
    	public String deductStock1() {
    		synchronized (this) {
    			// 获取Redis数据库中的商品数量
    			Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    			// 减库存
    			if(stock > 0) {
    				int realStock = stock -1;
    				stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
    				System.out.println("商品扣减成功,剩余商品:"+realStock);
    			}else {
    				System.out.println("库存不足.....");
    			}
    		}
    		return "end";
    	}

    数量100

    Springboot整合Redis如何实现超卖问题

    重新压测,得到的日志信息如下所示: 

    Springboot整合Redis如何实现超卖问题

     在单机模式下,添加synchronized关键字,的确能够避免商品的超卖现象!

    但是在分布式微服务中,针对该服务设置了集群,synchronized依旧还能保证数据的正确性吗?

    假设多个请求,被注册中心负载均衡,每个微服务中的该处理接口,都添加有synchronized,

    Springboot整合Redis如何实现超卖问题

     依然会出现类似的超卖问题:

    synchronized只是针对单一服务器JVM进行加锁,但是分布式是很多个不同的服务器,导致两个线程或多个在不同服务器上共同对商品数量信息做了操作!


    Redis实现分布式锁 

    在Redis中存在一条命令setnx (set if not exists)

    setnx key value
    如果不存在key,则可以设置成功;否则设置失败。

    修改处理接口,增加key

    // 模拟商品超卖代码
    	@RequestMapping("/deductStock2")
    	public String deductStock2() {
    		// 创建一个key,保存至redis
    		String key = "lock";
    		// setnx
    		// 由于redis是一个单线程,执行命令采取“队列”形式排队!
    		// 优先进入队列的命令先执行,由于是setnx,第一个执行后,其他操作执行失败。
    		boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock");
    		// 当不存在key时,可以设置成功,回执true;如果存在key,则无法设置,返回false
    		if (!result) {
    			// 前端监测,redis中存在,则不能让这个抢购操作执行,予以提示!
    			return "err";
    		}
    		
    		// 获取Redis数据库中的商品数量
    		Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    		// 减库存
    		if(stock > 0) {
    			int realStock = stock -1;
    			stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
    			System.out.println("商品扣减成功,剩余商品:"+realStock);
    		}else {
    			System.out.println("库存不足.....");
    		}
     
            // 程序执行完成,则删除这个key
    		stringRedisTemplate.delete(key);
     
    		return "end";
    	}

    1、请求进入接口中,如果redis中不存在key,则会新建一个setnx;如果存在,则不会新建,同时返回错误编码,不会继续执行抢购逻辑。
    2、当创建成功后,执行抢购逻辑。
    3、抢购逻辑执行完成后,删除数据库中对应的setnxkey。让其他请求能够设置并操作。

    这种逻辑来说比之前单一使用syn合理的多,但是如果执行抢购操作中出现了异常,导致这个key无法被删除。以至于其他处理请求,一直无法拿到key,程序逻辑死锁!

    可以采取try … finally进行操作 

    /**
    	 * 模拟商品超卖代码 设置
    	 *
    	 * @return
    	 */
    	@RequestMapping("/deductStock3")
    	public String deductStock3() {
    		// 创建一个key,保存至redis
    		String key = "lock";
    		// setnx
    		// 由于redis是一个单线程,执行命令采取队列形式排队!优先进入队列的命令先执行,由于是setnx,第一个执行后,其他操作执行失败
    		boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock");
    		// 当不存在key时,可以设置成功,回执true;如果存在key,则无法设置,返回false
    		if (!result) {
    			// 前端监测,redis中存在,则不能让这个抢购操作执行,予以提示!
    			return "err";
    		}
     
    		try {
    			// 获取Redis数据库中的商品数量
    			Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    			// 减库存
    			if (stock > 0) {
    				int realStock = stock - 1;
    				stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
    				System.out.println("商品扣减成功,剩余商品:" + realStock);
    			} else {
    				System.out.println("库存不足.....");
    			}
    		} finally {
    			// 程序执行完成,则删除这个key
    			// 放置于finally中,保证即使上述逻辑出问题,也能del掉
    			stringRedisTemplate.delete(key);
    		}
     
    		return "end";
    	}

    这个逻辑相比上面其他的逻辑来说,显得更加的严谨。

    但是,如果一套服务器,因为断电、系统崩溃等原因出现宕机,导致本该执行finally中的语句未成功执行完成!!同样出现key一直存在,导致死锁

    通过超时间解决上述问题

    在设置成功setnx后,以及抢购代码逻辑执行前,增加key的限时。

    /**
    	 * 模拟商品超卖代码 设置setnx保证分布式环境下,数据处理安全行问题;<br>
    	 * 但如果某个代码段执行异常,导致key无法清理,出现死锁,添加try...finally;<br>
    	 * 如果某个服务因某些问题导致释放key不能执行,导致死锁,此时解决思路为:增加key的有效时间;<br>
    	 * 为了保证设置key的值和设置key的有效时间,两条命令构成同一条原子命令,将下列逻辑换成其他代码。
    	 *
    	 * @return
    	 */
    	@RequestMapping("/deductStock4")
    	public String deductStock4() {
    		// 创建一个key,保存至redis
    		String key = "lock";
    		// setnx
    		// 由于redis是一个单线程,执行命令采取队列形式排队!优先进入队列的命令先执行,由于是setnx,第一个执行后,其他操作执行失败
    		//boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock");
     
    		//让设置key和设置key的有效时间都可以同时执行
    		boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "this is lock", 10, TimeUnit.SECONDS);
     
    		// 当不存在key时,可以设置成功,回执true;如果存在key,则无法设置,返回false
    		if (!result) {
    			// 前端监测,redis中存在,则不能让这个抢购操作执行,予以提示!
    			return "err";
    		}
    		// 设置key有效时间
    		//stringRedisTemplate.expire(key, 10, TimeUnit.SECONDS);
     
    		try {
    			// 获取Redis数据库中的商品数量
    			Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    			// 减库存
    			if (stock > 0) {
    				int realStock = stock - 1;
    				stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
    				System.out.println("商品扣减成功,剩余商品:" + realStock);
    			} else {
    				System.out.println("库存不足.....");
    			}
    		} finally {
    			// 程序执行完成,则删除这个key
    			// 放置于finally中,保证即使上述逻辑出问题,也能del掉
    			stringRedisTemplate.delete(key);
    		}
     
    		return "end";
    	}

    但是上述代码的逻辑中依旧会有问题:

    如果处理逻辑中,出现超时问题。
    当逻辑执行时,时间超过设定key有效时间,此时会出现什么问题?

    Springboot整合Redis如何实现超卖问题

     从上图可以清楚的发现问题:
    如果一个请求执行时间超过了key的有效时间。
    新的请求执行过来时,必然可以拿到key并设置时间;
    此时的redis中保存的key并不是请求1的key,而是别的请求设置的。
    当请求1执行完成后,此处删除key,删除的是别的请求设置的key!

    依然出现了key形同虚设的问题!如果失效一直存在,超卖问题依旧不会解决。

    通过key设置值匹配的方式解决形同虚设问题 

    既然出现key形同虚设的现象,是否可以增加条件,当finally中需要执行删除操作时,获取数据判断值是否是该请求中对应的,如果是则删除,不是则不管!

    修改上述代码如下所示:

    /**
    	 * 模拟商品超卖代码 <br>
    	 * 解决`deductStock6`中,key形同虚设的问题。
    	 *
    	 * @return
    	 */
    	@RequestMapping("/deductStock5")
    	public String deductStock5() {
    		// 创建一个key,保存至redis
    		String key = "lock";
    		String lock_value = UUID.randomUUID().toString();
    		// setnx
    		//让设置key和设置key的有效时间都可以同时执行
    		boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, lock_value, 10, TimeUnit.SECONDS);
    		// 当不存在key时,可以设置成功,回执true;如果存在key,则无法设置,返回false
    		if (!result) {
    			// 前端监测,redis中存在,则不能让这个抢购操作执行,予以提示!
    			return "err";
    		}
    		try {
    			// 获取Redis数据库中的商品数量
    			Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    			// 减库存
    			if (stock > 0) {
    				int realStock = stock - 1;
    				stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
    				System.out.println("商品扣减成功,剩余商品:" + realStock);
    			} else {
    				System.out.println("库存不足.....");
    			}
    		} finally {
    			// 程序执行完成,则删除这个key
    			// 放置于finally中,保证即使上述逻辑出问题,也能del掉
     
    			// 判断redis中该数据是否是这个接口处理时的设置的,如果是则删除
    			if(lock_value.equalsIgnoreCase(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))) {
    				stringRedisTemplate.delete(key);
    			}
    		}
    		return "end";
    	}

    由于获得锁的线程必须执行完减库存逻辑才能释放锁,所以在此期间所有其他的线程都会由于没获得锁,而直接结束程序,导致有很多库存根本没有卖出去,所以这里应该可以优化,让没获得锁的线程等待,或者循环检查锁 

    Springboot整合Redis如何实现超卖问题


    最终版

    我们将锁封装到一个实体类中,然后加入两个方法,加锁和解锁

    @Component
    public class RedisLock {
        private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
     
        private final long acquireTimeout = 10*1000;    // 获取锁之前的超时时间(获取锁的等待重试时间)
        private final int timeOut = 20;   // 获取锁之后的超时时间(防止死锁)
     
        @Autowired
        private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;  // 引入String类型redis操作模板
     
        /**
         * 获取分布式锁
         * @return 锁标识
         */
        public boolean getRedisLock(String lockName,String lockValue) {
            // 1.计算获取锁的时间
            Long endTime = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
            // 2.尝试获取锁
            while (System.currentTimeMillis() < endTime) {
                //3. 获取锁成功就设置过期时间 让设置key和设置key的有效时间都可以同时执行
                boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockName, lockValue, timeOut, TimeUnit.SECONDS);
                if (result) {
                    return true;
                }
            }
            return false;
        }
     
     
        /**
         * 释放分布式锁
         * @param lockName 锁名称
         * @param lockValue 锁值
         */
        public void unRedisLock(String lockName,String lockValue) {
            if(lockValue.equalsIgnoreCase(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockName))) {
                stringRedisTemplate.delete(lockName);
            }
        }
    }
    @RestController
    public class RedisController {
    	
    	// 引入String类型redis操作模板
    	@Autowired
    	private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    	@Autowired
    	private RedisLock redisLock;
     
     
    	@RequestMapping("/setStock")
    	public String setStock() {
    		stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", "100");
    		return "ok";
    	}
     
    	@RequestMapping("/deductStock")
    	public String deductStock() {
    		// 创建一个key,保存至redis
    		String key = "lock";
    		String lock_value = UUID.randomUUID().toString();
    		try {
    			boolean redisLock = this.redisLock.getRedisLock(key, lock_value);//获取锁
    			if (redisLock)
    			{
    				// 获取Redis数据库中的商品数量
    				Integer stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    				// 减库存
    				if (stock > 0) {
    					int realStock = stock - 1;
    					stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(realStock));
    					System.out.println("商品扣减成功,剩余商品:" + realStock);
    				} else {
    					System.out.println("库存不足.....");
    				}
    			}
    		} finally {
    			redisLock.unRedisLock(key,lock_value);   //释放锁
    		}
    		return "end";
    	}
    }

    可以看到失败的线程不会直接结束,而是会尝试重试,一直到重试结束时间,才会结束

    Springboot整合Redis如何实现超卖问题


    实际上这个最终版依然存在3个问题

    1、在finally流程中,由于是先判断在处理。如果判断条件结束后,获取到的结果为true。但是在执行del操作前,此时jvm在执行GC操作(为了保证GC操作获取GC roots根完全,会暂停java程序),导致程序暂停。在GC操作完成并恢复后,执行del操作时,当前被加锁的key是否仍然存在?

    2、问题如图所示

    Springboot整合Redis如何实现超卖问题

    声明:本文转载于:亿速云,如有侵犯,请联系admin@php.cn删除