从扣减库存的简单案例开始
首先创建一个项目，pom对应代码为：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.7.3</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>cn.springcoder</groupId>
<artifactId>demo-distributed-lock</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>demo-distributed-lock</name>
<description>demo-distributed-lock</description>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<configuration>
<excludes>
<exclude>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</exclude>
</excludes>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>创建一个Service和Controller，代码示例如下：
StockController
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.controller;
import cn.springcoder.demo.distributed.lock.service.StockService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* 库存扣减controller
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/6 14:09
*/
@RestController
@RequestMapping("stock")
public class StockController {
@Autowired
private StockService stockService;
@RequestMapping("deduction")
public Boolean deduction() {
return stockService.deduction();
}
}StockService
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.service;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* 库存扣减service
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/6 14:09
*/
@Service
@Slf4j
public class StockService {
/**
* 库存量
*/
private Long count = 50000L;
public Boolean deduction() {
if (count <= 0) {
log.warn("库存不够啦！！！={}", count);
return false;
}
log.info("库存余量：{}", --count);
return true;
}
}这样，一个简单的测试工程就创建完成了，这里的并发测试工具使用JMeter，工具的使用这里不做介绍，我们添加一个http请求进行测试，并添加一个汇总报告Aggregate Report用于查看请求结果。1000个线程（模拟1000个用户），每个线程循环请求50次，总共请求50000次，其报告如图所示：
可以看到，并发量相当的大，达到了9962.14/s的并发，50000个请求，在4秒左右就执行完毕。但是当我们看控制台打印的日志，就不容乐观了：
从日志中可以看到，最后的输出中，库存余量还有7203，正常逻辑，应该是50000次请求结束，库存为0才符合逻辑，并且可以看到，其中有的库存输出是重复的，这就是并发导致的问题了。这会导致超卖，比如库存只有50000，已经有50000个人购买成功了，但是库存中显示还有七千多，必然导致有的用户购买成功后拿不到货，因为库存中并没有那么多。
基于JVM的本地锁解决超卖
基于上述问题，我们尝试用JVM自带的锁synchronized去解决并发导致的超卖问题。只需简单改动，在Service的方法上加上关键字synchronized即可，修改后的代码为：
public synchronized Boolean deduction() {...}修改代码后，重启项目，重新执行测试，可以看到，控制台中最终的库存量为0了，符合预期，并且吞吐量达到了10366.99/s。
JVM解决MYSQL的超卖
以上的测试，数据都是在程序中的，这在现实中是不大实际的，现实中的数据通常都是存在数据库中的，我们在数据库(distributed_lock)中创建一张表进行测试，数据库建表脚本如下：
CREATE TABLE db_stock
(
id BIGINT AUTO_INCREMENT COMMENT '主键'
PRIMARY KEY,
product_code VARCHAR(20) NULL COMMENT '商品编码',
warehouse VARCHAR(20) NULL COMMENT '仓库',
count INT NULL COMMENT '库存量'
);
INSERT INTO distributed_lock.db_stock (id, product_code, warehouse, count) VALUES (1, '1001', '北京仓', 5000);引入mybatis-plus操作数据，需要添加的依赖如下：
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>如此，我们的业务逻辑就变成了如下流程：
- 发起请求
- 从数据库查询数据
- 判断库存是否大于0（这里测试默认每个请求只购买数量1的货物）
- 如果不大于零，返回失败
- 如果大于0，库存减一，并回写数据库，返回成功
如此，我们基于上述代码进行改造，首先需要添加一个实体类，用于数据交互：
Stock实体
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.entity;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
/**
* 库存实体
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/6 14:11
*/
@Data
@TableName("db_stock")
public class Stock {
private Long id;
private String productCode;
private String warehouse;
private Integer count;
}创建数据库操作的mapper
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.mapper;
import cn.springcoder.demo.distributed.lock.entity.Stock;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
/**
* 库存mapper
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/6 15:04
*/
@Mapper
public interface StockMapper extends BaseMapper<Stock> {
}在启动类上添加注解，扫描mapper
@MapperScan("cn.springcoder.demo.distributed.lock.mapper")项目配置文件如下：
server:
port: 8888
servlet:
context-path: /demoLock
spring:
datasource:
username: root
password: root
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/distributed_lockService代码改造如下：
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.service;
import cn.springcoder.demo.distributed.lock.entity.Stock;
import cn.springcoder.demo.distributed.lock.mapper.StockMapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* 库存扣减service
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/6 14:09
*/
@Service
@Slf4j
public class StockService {
@Autowired
private StockMapper stockMapper;
public synchronized Boolean deduction() {
// 查询商品信息
Stock stock = stockMapper.selectOne(new QueryWrapper<Stock>().eq("product_code", "1001"));
if (stock != null && stock.getCount() > 0) {
stock.setCount(stock.getCount() - 1);
stockMapper.updateById(stock);
log.info("库存扣减成功，余量：{}", stock.getCount());
return true;
}
log.info("库存扣减失败，库存信息：{}", stock);
return false;
}
}通过日志，我们可以看到库存扣减符合预期，没有出现超卖的问题，但是吞吐量一下就降下来了，只有282.52/s（为了节省时间，测试线程由1000减少为100）。
在JVM中除了使用关键字synchronized进行加锁，还可以使用JDK自带的工具类ReentrantLock进行加锁，测试效率与使用关键字synchronized相差无几，下面是使用ReentrantLock加锁的代码：
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.service;
import cn.springcoder.demo.distributed.lock.entity.Stock;
import cn.springcoder.demo.distributed.lock.mapper.StockMapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
/**
* 库存扣减service
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/6 14:09
*/
@Service
@Slf4j
public class StockService {
private Lock lock = new ReentrantLock();
@Autowired
private StockMapper stockMapper;
public Boolean deduction() {
lock.lock();
try {
// 查询商品信息
Stock stock = stockMapper.selectOne(new QueryWrapper<Stock>().eq("product_code", "1001"));
if (stock != null && stock.getCount() > 0) {
stock.setCount(stock.getCount() - 1);
stockMapper.updateById(stock);
log.info("库存扣减成功，余量：{}", stock.getCount());
return true;
}
log.info("库存扣减失败，库存信息：{}", stock);
} finally {
lock.unlock();
}
return false;
}
}JVM锁失效之多例模式
使用JVM锁解决并发问题是有条件的，不满足条件则锁不住：
- 必须是单例模式
- 单体部署，不能部署集群
- 不能添加事务
我们可以通过案例进行测试，首先测试多例模式看看JVM自带的锁是否能解决并发，我们将上述的Service代码添加如下注解：
import org.springframework.beans.factory.config.ConfigurableBeanFactory;
import org.springframework.context.annotation.Scope;
import org.springframework.context.annotation.ScopedProxyMode;
@Scope(value = ConfigurableBeanFactory.SCOPE_PROTOTYPE, proxyMode = ScopedProxyMode.TARGET_CLASS)通过测试可以发现，吞吐量达到了962.09/s，但是数据错误得离谱，查看数据库中的库存量，还有4904，相当于卖了5000份，但库存扣减还不到1000。
JVM锁失效之集群部署
在Windows环境中，官方的nginx做负载均衡，高并发测试时，会报很多nginx的错误，因此，这里搭建集群环境，我们使用
nginx Unicorn，下载链接为：Index of /download/ (ecsds.eu)
环境搭建
通过上述链接下载nginx，解压文件夹，其中有个修改注册表的文件Tweak-Optimize tcpip parameters for nginx connections.reg，双击运行即可，这个文件是修改注册表信息，修改最大端口数、最大tcp连接数等信息。
然后将文件conf/nginx-win.conf重命名为nginx.conf，并将配置信息修改如下，其中具体信息可根据自己项目实际情况修改，这里我们做两个集群的配置：
#user nobody;
# multiple workers works !
worker_processes 2;
#error_log logs/error.log;
#error_log logs/error.log notice;
#error_log logs/error.log info;
#pid logs/nginx.pid;
#pcre_jit on;
events {
worker_connections 8192;
# max value 32768, nginx recycling connections+registry optimization =
# this.value * 20 = max concurrent connections currently tested with one worker
# C1000K should be possible depending there is enough ram/cpu power
# multi_accept on;
}
http {
#include /nginx/conf/naxsi_core.rules;
include mime.types;
default_type application/octet-stream;
#log_format main '$remote_addr $remote_port - $remote_user [$time_local] "$request" '
# '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
# '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
#access_log logs/access.log main;
# # loadbalancing PHP
# upstream myLoadBalancer {
# server 127.0.0.1:9001 weight=1 fail_timeout=5;
# server 127.0.0.1:9002 weight=1 fail_timeout=5;
# least_conn;
# }
sendfile off;
#tcp_nopush on;
# 隐藏版本信息
server_tokens off;
server_names_hash_bucket_size 128;
map_hash_bucket_size 64;
## Start: Timeouts ##
client_body_timeout 10;
client_header_timeout 10;
keepalive_timeout 30;
send_timeout 10;
keepalive_requests 10;
## End: Timeouts ##
#gzip on;
# 分布式锁集群
upstream demoLock {
# 10秒内健康检测出现2次异常则判断服务异常
server 127.0.0.1:8888 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=10s;
server 127.0.0.1:8889 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=10s;
least_conn;
}
server {
listen 80;
server_name localhost;
# 分布式锁测试
location /demolock {
root html;
index index.html index.htm;
proxy_pass http://demoLock; # demoLock 为自己定义的服务器集群
}
}
}配置好后，双击nginx.exe启动nginx即可。
在项目中，我们复制一份配置文件，重命名为application-cluster1.yml，然后修改项目端口为8889。在idea中配置第二个启动程序，用于集群部署启动，如图：
然后我们在idea中启动两个项目，将JMeter请求改为80端口，让nginx做负载均衡，即可实现简单的集群搭建。
执行测试
我们将上述的多例模式还原为单例模式，不进行其他修改，然后进行并发测试。
通过日志可以发现，程序执行结束，但是库存最终并没有扣减到0，而是2356，查看数据库，也是2356，说明JVM锁不适用于集群部署，通过部署两个集群，可以发现相对于一个项目的并发（282.52/s）有所提高，达到525.65/s，但是没解决数据问题，并发再高也是无用。
JVM锁失效之事务
我们部署一个项目，在方法上添加注解@Transactional，然后执行测试，根据结果可发现，5000个请求测试结束后，数据库中的库存还有2484，这是由于spring事务的默认隔离级别是可重复读，如果将注解改为@Transactional(isolation = Isolation.READ_UNCOMMITTED)，可读取未提交事务，再次进行测试，那么库存扣减符合预期，但是开发中也不会这么使用。
下面详细说明下可重复读的事务导致锁不住的根本原因。
首先我们在本地打开两个命令行窗口连接MySQL，模拟两个用户操作数据，首先用户1开启事务，查询库存，并更新库存，但是事务还未提交：
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from db_stock where id = 1;
+----+--------------+-----------+-------+
| id | product_code | warehouse | count |
+----+--------------+-----------+-------+
| 1 | 1001 | 北京仓 | 5000 |
+----+--------------+-----------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> update db_stock set count = 4999 where id = 1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0此时用户1将库存更新为4999，但是未提交事务，锁已经被释放，用户2拿到锁，开始执行相同的操作，查询数据库并更新库存：
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from db_stock where id = 1;
+----+--------------+-----------+-------+
| id | product_code | warehouse | count |
+----+--------------+-----------+-------+
| 1 | 1001 | 北京仓 | 5000 |
+----+--------------+-----------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> update db_stock set count = 4999 where id = 1;可以发现，用户2获取到的库存还是5000，用户2修改的库存还是4999，这就导致一件商品被多人购买的问题，由于用户1的事务未提交，用户2的修改不能成功，在等待获取锁，当用户1执行commit;提交事务后，用户2的修改语句执行成功，此时用户2也提交事务，最终数据库的库存为4999，这也解释了为什么事务会导致jvm锁不住，商品超卖的原因。
MYSQL悲观锁
数据准备
INSERT INTO distributed_lock.db_stock (id, product_code, warehouse, count) VALUES (1, '1001', '北京仓', 5000);
INSERT INTO distributed_lock.db_stock (id, product_code, warehouse, count) VALUES (2, '1001', '上海仓', 3000);
INSERT INTO distributed_lock.db_stock (id, product_code, warehouse, count) VALUES (3, '1002', '上海仓', 500);
INSERT INTO distributed_lock.db_stock (id, product_code, warehouse, count) VALUES (4, '1003', '贵阳仓', 8000);原理
MySQL悲观锁的原理，是在查询的语句后添加for update来实现数据加锁，但这也势必影响到程序的效率。
我们基于上述代码继续改造，首先，在StockMapper添加一个查询方法：
@Select("select * from db_stock where product_code = #{productCode} for update")
List<Stock> queryStock(String productCode);其次，将StockService扣减库存的方法改造如下：
@Transactional
public Boolean deduction() {
// 查询商品信息，多个仓库多条数据，默认取第一条数据
Stock stock = stockMapper.queryStock("1001").get(0);
if (stock != null && stock.getCount() > 0) {
stock.setCount(stock.getCount() - 1);
stockMapper.updateById(stock);
log.info("库存扣减成功，余量：{}", stock.getCount());
return true;
}
log.info("库存扣减失败，库存信息：{}", stock);
return false;
}改造完毕后，我们还是使用集群的方式部署，然后进行压力测试，测试结果如下：
可以看到，虽然是两个集群，但是吞吐量降到了311.93/s，查看数据库，库存扣减为0，符合预期，但是效率下降明显。
MYSQL乐观锁
乐观锁的实现原理是，在数据表中添加一个字段，用于做版本比较，更新的时候根据版本号判断数据是否为查询之前的数据，未被其他人修改过，如果版本号一致，那么执行更新，并且更新版本号，否则不执行更新。
我们在表中添加一个字段用于记录版本：
ALTER TABLE db_stock ADD COLUMN version INT DEFAULT 0 COMMENT '乐观锁版本号';在实体Stock中添加字段version，然后改造Service中的扣减方法：
public Boolean deduction() {
// 查询商品信息，多个仓库多条数据，默认取第一条数据
Stock stock = stockMapper.queryStock("1001").get(0);
if (stock != null && stock.getCount() > 0) {
stock.setCount(stock.getCount() - 1);
stock.setVersion(stock.getVersion() + 1);
int res = stockMapper.update(stock, new UpdateWrapper<Stock>().eq("id", stock.getId()).eq("version", stock.getVersion() - 1));
if (res == 0) {
// 防止调用栈溢出
try {
Thread.sleep(20);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 递归重试
deduction();
}
log.info("库存扣减成功，余量：{}", stock.getCount());
return true;
}
log.info("库存扣减失败，库存信息：{}", stock);
return false;
}通过压力测试，可以发现，吞吐量变得更低了，只有186.30/s
其次，还需要注意，**方法上不能添加事务注解，否则会导致大量异常，数据库超时，另外，重试的时候，需要对线程进行短暂休眠，否则会导致大量调用栈溢出的异常。**发现乐观锁的并发居然比悲观锁的更低了，其实压测过程中可以发现，起先吞吐量还是挺高的，由于请求越来越多，重试的也越来越多，导致了并发越高，越到后面效率越低。
Redis乐观锁
基于上述代码，继续改造，首先引入redis依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>其次，在配置文件中添加配置项：
spring:
redis:
host: localhost
port: 6379
database: 3最后改造Service方法如下：
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.service;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;
import org.springframework.data.redis.core.SessionCallback;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
/**
* 库存扣减service
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/6 14:09
*/
@Service
@Slf4j
public class StockService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
public Boolean deduction() {
redisTemplate.execute(new SessionCallback<Object>() {
@Override
public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
//开启redis键值监听
operations.watch("stock");
// 获取库存
String stock = (String) operations.opsForValue().get("stock");
// 判断库存余量
if (stock == null || stock.length() == 0) {
log.error("商品库存不存在");
} else {
Integer stockInt = Integer.valueOf(stock);
if (stockInt > 0) {
// 开启事务
operations.multi();
operations.opsForValue().set("stock", String.valueOf(--stockInt));
// 提交
List exec = operations.exec();
// 提交失败，重试
if (exec.size() == 0) {
try {
Thread.sleep(20);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
deduction();
}
log.info("库存扣减成功，余量：{}", stockInt);
return exec;
}
}
return null;
}
});
return false;
}
}最后，在redis中添加一个键值对，存储库存量数据：
127.0.0.1:6379[3]> set stock 5000通过压力测试可以看出，这种锁的效率也并不高，两个集群，并发只有239.5/s，不推荐使用redis的乐观锁进行操作。
操作说明：watch用于监听一个或多个key值，如果在事务执行（exec）之前，被监听的数据值发生了变化，则取消事务执行。
multi开启事务，exec执行事务。
Redis分布式锁简单实现
分布式锁可以跨进程、跨服务、跨服务器。
在Redis中，有个命令可以将判断是否存在和赋值一并操作，接下来我们基于上述代码，继续改造，首先讲解下使用到的Redis命令。
127.0.0.1:6379[3]> setnx lock 1111
(integer) 1
127.0.0.1:6379[3]> setnx lock 1111
(integer) 0可以看到，命令setnx在进行赋值时，如果key不存在，则赋值成功，返回1，否则返回0，这样我们就可以在代码中，将判断锁和获取锁放到一起执行。下面改造Service代码，然后重新将Redis中的库存量改为5000（set stock 5000），其他地方无需改动。
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.service;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 库存扣减service
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/6 14:09
*/
@Service
@Slf4j
public class StockService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
public Boolean deduction() {
// 通过uuid防止锁误删
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
// 获取锁，如果lock不存在，则获取锁成功，否则通过循环获取
Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 5, TimeUnit.SECONDS);
while (lock == null || !lock) {
try {
Thread.sleep(30);
lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 5, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
try {
// 得到锁以后获取库存
String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock");
if (stock != null && stock.length() > 0) {
Integer stockInt = Integer.valueOf(stock);
// 扣减库存并更新
if (stockInt > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(--stockInt));
log.info("库存扣减成功，余量：{}", stockInt);
return true;
} else {
log.warn("库存不足啦");
return false;
}
}
} finally {
// 释放锁
if (uuid.equals(redisTemplate.opsForValue().get("lock"))) {
redisTemplate.delete("lock");
}
}
return false;
}
}上述代码的改造，优化了几个方面，其中，通过对Redis锁添加过期时间，防止服务器宕机后锁一直存在产生死锁，影响后续流程，记住，这里的过期时间，仅仅是为了防止服务器宕机，那么这个过期时间设置多长合适呢，这个没有固定值，设置短了可能业务流程都没结束，锁就被释放了，导致数据异常，设置长了，可能流程执行结束很久了，锁还没释放，还在占用资源，影响效率，后面的改造，我们会对过期时间进行续期改造，如果流程没结束，但是锁马上过期了，我们自动给锁延长过期时间，保证流程能执行结束后才释放锁，这样可保证安全与效率的兼顾。
加锁过程中，使用UUID作为键值，用于防止锁被误删除，释放锁的时候，必须先判断是自己的锁，才能释放。
另外需要注意的是，开发过程中，可能通过并发测试的时候，发现没有接口能请求成功，也没有抛出异常，那你就得检查下Redis中是否已经存在了lock这个键名，通过上述改造代码我们可以发现，如果这个键名存在，则会一致循环尝试获取锁，但是只有当这个键名被删除，才能拿得到锁。
上述的改造中可以发现，我们就之前的递归调用，改成了循环获取锁，这样可以有效避免递归过多导致的调用栈溢出问题。
通过压测，发现数据扣减符合预期，锁能满足要求，但是并发量只有355.4/s，并不算高。
通过Lua脚本解决释放锁的原子性问题
上述的代码改造中，在释放锁的时候，可以看到是两条语句完成的，首先读取数据，判断是不是自己的锁，然后再进行锁的释放，这就必然存在原子性的问题。
Redis中，我们可以通过命令eval来执行lua脚本，格式如下：
eval script numkeys key [key ...] arg [arg ...]参数解释如下：
script：是需要执行的lua脚本语句，结果需要通过return返回；
numkeys：参数名称的数量，需要传递几个参数，就是数值几；
key：参数名称，多个参数以空格分隔；
arg：参数值，多个值以空格分隔。
参数名通过数组KEYS获取，下标从1开始，参数值通过数组ARGV获取，下标从1开始。
下面举例说明，比如，判断Redis中如果键lock对应的值为1111，那么返回1，否则返回0：
127.0.0.1:6379[3]> eval "if redis.call('get', KEYS[1])==ARGV[1] then return 1 else return 0 end" 1 lock 1111
(integer) 0
127.0.0.1:6379[3]> set lock 1111
OK
127.0.0.1:6379[3]> eval "if redis.call('get', KEYS[1])==ARGV[1] then return 1 else return 0 end" 1 lock 1111
(integer) 1基于上述代码，改造释放锁的逻辑，我们只需要将上述代码中，finally里面的代码块改为如下即可：
// 引入的包
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import java.util.Arrays;
// 释放锁
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList("lock"), uuid);可重入锁
实际业务中，加锁的流程可能是复杂的，比如嵌套。举个例子，在调用方法A的时候，方法体里面需要加锁处理，在A的方法体中，又调用了方法B，同样的，方法B的方法体中，也需要加锁处理，如果锁是同一个，且不支持重入的话，会出现死锁问题，因为A的方法执行需要调用B方法，但是B方法的执行需要得到锁，此时锁被A方法占用，B一直得不到锁，就出现了死锁。
正常的逻辑应该是，B方法要能正常的得到锁，后续的流程才能正常执行。那么什么是可重入锁呢，以上述例子说明，可重入锁就是，A方法得到锁后，调用B方法，B方法能正常拿到锁，并且B方法释放锁后，不会把A方法的锁释放掉。
根据上述思路，参考JDK的ReentrantLock锁，实现可重入锁，我们需要两个变量去记录数据，一个int类型的变量count用于记录重入次数，一个String类型的变量lockId用于记录得到锁的线程信息（可以是线程id，或者直接用线程对象），获取锁的时候，先判断锁是否存在，如果不存在，则得到锁，将count设置为1，并记录lockId。后续如果嵌套调用中，还需要获取这个锁，就可以判断lockId是否一致，一致即认为是同一个线程，可重入，将count自增1，同理，嵌套方法调用结束，释放锁时，将count减一，直到count变为0，既是锁被完全释放。
Lua脚本可重入锁加锁
下面，通过Lua脚本实现可重入锁的一个加锁流程：
if redis.call('exists', 'lock')==0 or redis.call('hexists', 'lock', 'lockid01')==1
then
redis.call('hincrby', 'lock', 'lockid01', 1)
redis.call('expire', 'lock', 5) return 1
else
return 0
end上述代码，简单实现了重入锁的逻辑，如果锁不存在，或者存在当前锁，则通过命令hincrby将重入次数自增1，并且设置锁的过期时间，返回成功，否则返回获取锁失败。这里还使用了Redis的hash数据类型，用于简化操作。重入一次重置一次锁的过期时间，防止嵌套过多，锁被提前释放。基于以上脚本，我们将参数提取出来，在Redis中执行演示，如下：
127.0.0.1:6379[3]> eval "if redis.call('exists', KEYS[1])==0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1])==1 then redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1) redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) return 1 else return 0 end" 1 lock id01 20
(integer) 1
127.0.0.1:6379[3]> eval "if redis.call('exists', KEYS[1])==0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1])==1 then redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1) redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) return 1 else return 0 end" 1 lock id01 20
(integer) 1
127.0.0.1:6379[3]> hget lock id01
"2"Lua脚本可重入锁解锁
释放锁的逻辑为，首先判断自己的锁是否存在，如果不存在直接返回nil，锁存在，则执行减一操作，判断减一后的数值是否为0，如果为0，表示锁释放成功，执行命令del删除锁，返回1，不为0表示锁被释放了一次，还有其他重入的地方需要释放，返回0，下面是Lua脚本的实现逻辑：
if redis.call('hexists', 'lock', 'lockid01') == 0
then
return nil
elseif redis.call('hincrby', 'lock', 'lockid01', -1) == 0
then
return redis.call('del', 'lock')
else
return 0
end同样，我们将参数提取出来，在Redis客户端进行测试：
127.0.0.1:6379[3]> eval "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 then return nil elseif redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], -1) == 0 then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end" 1 lock lockid01
(integer) 1可重入锁的代码实现
基于上述代码改造，我们增加两个类，DistributedRedisLock和DistributedLockClient，一个是锁的逻辑实现，一个是获取对象的工厂工具类，代码路径如下图：
类DistributedRedisLock的代码：
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.util;
import org.jetbrains.annotations.NotNull;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
/**
* 基于Redis的分布式可重入锁
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/13 22:11
*/
public class DistributedRedisLock implements Lock {
private StringRedisTemplate redisTemplate;
/**
* 锁名称
*/
private String lockName;
/**
* 判断是不是自己的锁
*/
private String uuid;
/**
* 锁过期时间
*/
private long expire = 30;
public DistributedRedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockName, String uuid) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.lockName = lockName;
this.uuid = uuid;
}
@Override
public void lock() {
this.tryLock();
}
@Override
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
}
@Override
public boolean tryLock() {
try {
return tryLock(-1L, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
@Override
public boolean tryLock(long time, @NotNull TimeUnit unit) throws InterruptedException {
if (time != -1) {
this.expire = TimeUnit.DAYS.toSeconds(time);
}
String script = "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 " +
"then" +
" redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1) " +
" redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
" return 1 " +
"else" +
" return 0 " +
"end";
while (Boolean.FALSE.equals(redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Collections.singletonList(lockName), getId(), String.valueOf(this.expire)))) {
Thread.sleep(20);
}
return true;
}
@Override
public void unlock() {
String script = "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 " +
"then " +
" return nil " +
"elseif redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], -1) == 0 " +
"then " +
" return redis.call('del', KEYS[1]) " +
"else " +
" return 0 " +
"end";
Long execute = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Collections.singletonList(lockName), getId());
if (execute == null) {
throw new IllegalMonitorStateException("This lock doesn't belong to you!");
}
}
@NotNull
@Override
public Condition newCondition() {
return null;
}
/**
* 获取线程唯一id，通过uuid解决集群部署时的线程id重复
*
* @return java.lang.String
* @since 2022/9/13 23:16
*/
String getId() {
return uuid + ":" + Thread.currentThread().getId();
}
}类DistributedLockClient的代码：
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.util;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.UUID;
/**
* 分布式锁客户端
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/13 22:38
*/
@Component
public class DistributedLockClient {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
/**
* 可重入锁的服务标识，集群部署区分
*/
private final String uuid;
public DistributedLockClient() {
this.uuid = UUID.randomUUID().toString();
}
public DistributedRedisLock getRedisLock(String lockName) {
return new DistributedRedisLock(redisTemplate, lockName, uuid);
}
}Service代码改造后如下：
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.service;
import cn.springcoder.demo.distributed.lock.util.DistributedLockClient;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
/**
* 库存扣减service
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/6 14:09
*/
@Service
@Slf4j
public class StockService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private DistributedLockClient lockClient;
public Boolean deduction() {
Lock lock = lockClient.getRedisLock("lock");
lock.lock();
try {
this.testReentrant();
// 得到锁以后获取库存
String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock");
if (stock != null && stock.length() > 0) {
Integer stockInt = Integer.valueOf(stock);
// 扣减库存并更新
if (stockInt > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(--stockInt));
log.info("库存扣减成功，余量：{}", stockInt);
return true;
} else {
log.warn("库存不足啦");
return false;
}
}
} finally {
// 释放锁
lock.unlock();
}
return false;
}
/**
* 可重入锁测试
*
* @since 2022/9/13 23:28
*/
public void testReentrant() {
Lock lock = lockClient.getRedisLock("lock");
lock.lock();
try {
log.info("可重入锁测试");
} finally {
lock.unlock();
}
}
}使用压测工具测试，可以看到控制台的输出正常，查看redis中的库存余量为0，符合预期，并且通过断点调试测试发现，锁重入成功。
自动续期
实现逻辑
基于定时任务（Timer），给锁自动续期，每隔一定周期，判断是自己的锁，则重置过期时间。lua脚本实现如下：
if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1
then
return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2])
else
return 0
end这里有一个参数名，两个参数，参数名为锁的名称，参数为锁的id和过期时间，下面在redis客户端执行一下脚本测试。
127.0.0.1:6379[3]> hset lock a 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379[3]> eval "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) else return 0 end" 1 lock a 30
(integer) 1
127.0.0.1:6379[3]> ttl lock
(integer) 27可以看到，过期时间被重置。
实现代码
有了上述的lua脚本实现逻辑，通过代码实现也就容易了，基于之前的代码，我们继续改造，给锁添加自动续期逻辑。
首先，我们测试一下没有自动续期的锁是什么效果，直接在原来的代码上，给扣减库存方法，获取到锁后线程休眠400秒Thread.sleep(400000);，然后我们可以在redis客户端通过命令ttl lock查看锁的过期时间，由30秒到直接过期，锁被释放，但实际业务流程还未处理完毕，这会由提前释放锁导致一系列问题。
类DistributedRedisLock代码改造如下：
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.util;
import org.jetbrains.annotations.NotNull;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import java.util.Collections;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
/**
* 基于Redis的分布式可重入锁
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/13 22:11
*/
public class DistributedRedisLock implements Lock {
private StringRedisTemplate redisTemplate;
/**
* 锁名称
*/
private String lockName;
/**
* 判断是不是自己的锁
*/
private String uuid;
/**
* 锁过期时间，单位秒
*/
private long expire = 30;
public DistributedRedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockName, String uuid) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.lockName = lockName;
// 获取线程唯一id，通过uuid解决集群部署时的线程id重复
this.uuid = uuid + ":" + Thread.currentThread().getId();
}
@Override
public void lock() {
this.tryLock();
}
@Override
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
}
@Override
public boolean tryLock() {
try {
return tryLock(-1L, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
@Override
public boolean tryLock(long time, @NotNull TimeUnit unit) throws InterruptedException {
if (time != -1) {
this.expire = TimeUnit.DAYS.toSeconds(time);
}
String script = "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 " +
"then" +
" redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], 1) " +
" redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
" return 1 " +
"else" +
" return 0 " +
"end";
while (Boolean.FALSE.equals(redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Collections.singletonList(lockName), uuid, String.valueOf(this.expire)))) {
Thread.sleep(20);
}
// 自动续期
this.renewExpire();
return true;
}
@Override
public void unlock() {
String script = "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 0 " +
"then " +
" return nil " +
"elseif redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], -1) == 0 " +
"then " +
" return redis.call('del', KEYS[1]) " +
"else " +
" return 0 " +
"end";
Long execute = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Collections.singletonList(lockName), uuid);
if (execute == null) {
throw new IllegalMonitorStateException("This lock doesn't belong to you!");
}
}
@NotNull
@Override
public Condition newCondition() {
return null;
}
/**
* 给锁自动续期，每隔过期时间{@link #expire}的1/3自动续期一次
*
* @since 2022/9/14 09:17
*/
public void renewExpire() {
String script = "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 " +
"then " +
" return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
"else " +
" return 0 " +
"end";
new Timer().schedule(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
if (Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Collections.singletonList(lockName), uuid, String.valueOf(expire)))) {
renewExpire();
}
}
}, expire * 1000 / 3);
}
}可以看到，改造的时候，我们删除了getId()方法，这是因为，我们的自动续期方法renewExpire()是通过一个新线程来执行的，如果通过之前的getId()方法获取uuid，势必会导致线程id不一致的问题，相当于获取到的不是自己的锁，也就无法自动续期，因此，删除了getId()方法，将锁的标识存储到uuid属性，赋值的时候就已经拼接好，后续直接调用即可。
自动续期方法中，使用的Timer().schedule只是延迟过期时间（expire）的1/3时长后重置一下过期时间，如果重置成功，再调用renewExpire()方法进行重置，实现无限期自动续期。
上述代码改造完毕，我们只需在service中轻微改动，即可测试自动续期是否成功，StockService方法代码改造如下，只是在业务逻辑中添加了400秒的休眠，模拟超长耗时：
public Boolean deduction() {
Lock lock = lockClient.getRedisLock("lock");
lock.lock();
try {
Thread.sleep(400000);
// 得到锁以后获取库存
String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock");
if (stock != null && stock.length() > 0) {
Integer stockInt = Integer.valueOf(stock);
// 扣减库存并更新
if (stockInt > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(--stockInt));
log.info("库存扣减成功，余量：{}", stockInt);
return true;
} else {
log.warn("库存不足啦");
return false;
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 释放锁
lock.unlock();
}
return false;
}发起请求进行测试，此时进入redis客户端，通过命令查看锁的过期时间，可以发现，每当过期时间到20秒后，又自动重置为30秒，说明自动续期成功。
127.0.0.1:6379[3]> ttl lock
(integer) 22
127.0.0.1:6379[3]> ttl lock
(integer) 21
127.0.0.1:6379[3]> ttl lock
(integer) 30
127.0.0.1:6379[3]> ttl lock
(integer) 25Redis分布式锁的总结
- 独占排他：setnx
- 防死锁：通过设置过期时间防宕机，通过可重入防死锁；
- 防误删：确认是自己的锁才能释放；
- 原子性：加锁和过期时间之间的原子性，判断和释放锁之间的原子性；
- 可重入性：hash + lua脚本
- 自动续期：Timer定时器 + lua脚本。
Redisson分布式锁
通过上述的渐进讲解，我们实现了一个简单的手写分布式锁，但是功能比较简单，实际使用起来可能还是不那么顺手，下面我们介绍一个开源的分布式锁工具，基于redis实现可重入分布式锁的工具。GitHub主页地址：GitHub - redisson/redisson: Redisson - Redis Java client with features of In-Memory Data Grid. Over 50 Redis based Java objects and services: Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, Deque, Semaphore, Lock, AtomicLong, Map Reduce, Publish / Subscribe, Bloom filter, Spring Cache, Tomcat, Scheduler, JCache API, Hibernate, MyBatis, RPC, local cache …
引入依赖
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.17.6</version>
</dependency>创建配置类RedissonConfig
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.config;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* Redisson配置类
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/20 22:57
*/
@Configuration
public class RedissonConfig {
@Bean
public RedissonClient redissonClient(RedisProperties redisProperties) {
Config config = new Config();
config.useSingleServer()
.setAddress(String.join("", "redis://", redisProperties.getHost(), ":", String.valueOf(redisProperties.getPort())))
.setDatabase(3)
// 最小空闲线程数
.setConnectionMinimumIdleSize(10)
// 线程池最大线程数
.setConnectionPoolSize(50)
// 连接超时时间
.setConnectTimeout(60000);
return Redisson.create(config);
}
}通过上述配置，我们可以通过SpringBoot的自动配置RedisProperties读取yml或properties文件中的redis连接信息。
这里我们使用的是程序的方式来配置，也可以在yml配置文件中进行配置，更多配置方式，参考官方文档：2. 配置方法 · redisson/redisson Wiki · GitHub
改造Service
我们改造service中的方法，使用Redisson分布式锁来解决超卖问题。
package cn.springcoder.demo.distributed.lock.service;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* 库存扣减service
*
* @author zhufeihong
* @since 2022/9/6 14:09
*/
@Service
@Slf4j
public class StockService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
public Boolean deduction() {
RLock lock = redissonClient.getLock("lock");
lock.lock();
try {
// 得到锁以后获取库存
String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock");
if (stock != null && stock.length() > 0) {
Integer stockInt = Integer.valueOf(stock);
// 扣减库存并更新
if (stockInt > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(--stockInt));
log.info("库存扣减成功，余量：{}", stockInt);
return true;
} else {
log.warn("库存不足啦");
return false;
}
}
} finally {
// 释放锁
lock.unlock();
}
return false;
}
}通过压测工具进行测试，我们可以发现，商品库存扣减符合预期，没有出现超卖问题，说明Redisson分布式锁达到目的，使用中可以发现，该工具使用简单，只需简单配置，即可上手使用，并且还有更多方便的功能可使用。
Redisson之FairLock公平锁
基于Redis的Redisson分布式可重入公平锁也是实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口的一种RLock对象。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。它保证了当多个Redisson客户端线程同时请求加锁时，优先分配给先发出请求的线程。所有请求线程会在一个队列中排队，当某个线程出现宕机时，Redisson会等待5秒后继续下一个线程，也就是说如果前面有5个线程都处于等待状态，那么后面的线程会等待至少25秒。
RLock fairLock = redisson.getFairLock("anyLock");
// 最常见的使用方法
fairLock.lock();另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。
// 10秒钟以后自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
fairLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁
boolean res = fairLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
fairLock.unlock();Redisson同时还为分布式可重入公平锁提供了异步执行的相关方法：
RLock fairLock = redisson.getFairLock("anyLock");
fairLock.lockAsync();
fairLock.lockAsync(10, TimeUnit.SECONDS);
Future<Boolean> res = fairLock.tryLockAsync(100, 10, TimeUnit.SECONDS);非公平锁代码测试
接下来，我们通过代码来测试Redisson的公平锁与非公平锁，首先在Controller增加方法testUnfairLock用于接收请求，在Service增加具体测试非公平锁的测试代码，Controller中增加的方法代码如下：
@GetMapping("testUnfairLock/{id}")
public String testUnfairLock(@PathVariable Long id) {
stockService.testUnfairLock(id);
return "Hello unfair lock!";
}Service中增加的代码如下：
public void testUnfairLock(Long id) {
RLock unfairLock = redissonClient.getLock("unfairLock");
try {
unfairLock.lock();
log.info("非公平锁测试==========={}", id);
TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
unfairLock.unlock();
}
}然后我们部署两个集群，通过浏览器访问，依次将参数id从1到5进行请求（无需等待请求响应，即发出下一个请求），然后在控制台中进行观测，可以发现，控制台中打印出来的id顺序，并不与请求顺序相同，说明通过redissonClient.getLock("unfairLock");获取到的锁是非公平锁。
FairLock公平锁测试
在上述代码的基础上，我们在Controller和Service继续增加一个方法，用于测试公平锁，Controller中增加的方法代码如下：
@GetMapping("testFairLock/{id}")
public String testFairLock(@PathVariable Long id) {
stockService.testFairLock(id);
return "Hello fair lock!";
}Service中增加的方法代码如下：
public void testFairLock(Long id) {
RLock fairLock = redissonClient.getFairLock("fairLock");
try {
fairLock.lock();
log.info("公平锁测试==========={}", id);
TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
fairLock.unlock();
}
}然后我们在浏览器中发起请求测试，依次将参数id从1递增至5，然后观测控制台打印的日志信息。由于是集群部署，这里看到的截图可能不是那么直观，但是自己在控制台查看，可以明显的发现，使用公平锁之后，打印的id顺序与请求顺序保持一致，说明公平锁就是先到先得，下面是控制台的日志截图：
Redisson是如何实现公平锁的呢，我们通过Redis中的键值对可以发现，是使用了队列的方式，实现先到先得的公平锁，同时，还给队列中的每个项设置了过期时间。
Redisson之RReadWriteLock读写锁
基于Redis的Redisson分布式可重入读写锁RReadWriteLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock接口。其中读锁和写锁都继承了RLock接口。
分布式可重入读写锁允许同时有多个读锁和一个写锁处于加锁状态。
RReadWriteLock rwlock = redisson.getReadWriteLock("anyRWLock");
// 最常见的使用方法
rwlock.readLock().lock();
// 或
rwlock.writeLock().lock();我们知道，读与读是可以并发的，读与写、写与写是不可并发的，为了提升程序的效率，将读锁与写锁分开加锁，一定程度上能提升程序的效率。
RReadWriteLock读写锁的代码测试
在Controller中增加两个方法，用于读锁与写锁的测试：
@GetMapping("testReadLock")
public String testReadLock() {
stockService.testReadLock();
return "Hello read lock!";
}
@GetMapping("testWriteLock")
public String testWriteLock() {
stockService.testWriteLock();
return "Hello write lock!";
}在Service中增加两个方法：
public void testReadLock() {
RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("readWriteLock");
try {
readWriteLock.readLock().lock();
log.info("读锁测试");
TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
readWriteLock.readLock().unlock();
}
}
public void testWriteLock() {
RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("readWriteLock");
try {
readWriteLock.writeLock().lock();
log.info("写锁测试");
TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
readWriteLock.writeLock().unlock();
}
}首先，我们在浏览器发出对读锁接口的请求测试，可以发现，5次请求在5秒内响应结束，并没有每个请求等待10秒，说明读与读的请求并发执行了。
此时，我们观测Redis中键值对，可以发现锁的hash里面有一个属性mode=read。
接下来，我们先对读锁接口发出几次请求，再请求两次写锁，再请求读锁，看看测试结果。
可以看到，读锁同样被并发执行，但是写锁，每个写的请求都被等待了10秒钟才响应结束，说明写锁不能并发，这样将读写锁区分开来，在某些场景下，能一定程度提高程序的并发率。观测redis中的键值对，可以发现mode在read与write之间变化，用于区分当前是读锁还是写锁。
在使用过程中一定要注意，通过redissonClient.getReadWriteLock()方法对读与写进行加锁，锁的名称一定要一致，保证拿到的是同一把锁，才能实现读写锁，否则拿到的不是一把锁，也锁不住。可观察上述读写锁Service中两个方法的测试代码，锁的名称是一样的。
Rredisson之信号量(Semaphore)
维基百科信号量的定义
信号量（英语：semaphore）又称为信号标，是一个同步对象，用于保持在0至指定最大值之间的一个计数值。当线程完成一次对该semaphore对象的等待（wait）时，该计数值减一；当线程完成一次对semaphore对象的释放（release）时，计数值加一。当计数值为0，则线程等待该semaphore对象不再能成功直至该semaphore对象变成signaled状态。semaphore对象的计数值大于0，为signaled状态；计数值等于0，为nonsignaled状态。
信号量的概念是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉（Edsger W. Dijkstra）发明的[1]，广泛的应用于不同的操作系统中。在系统中，给予每一个行程一个信号量，代表每个行程目前的状态，未得到控制权的行程会在特定地方被强迫停下来，等待可以继续进行的讯号到来。如果信号量是一个任意的整数，通常被称为计数讯号量（Counting semaphore），或一般讯号量（general semaphore）；如果信号量只有二进位的0或1，称为二进位讯号量（binary semaphore）。
信号量的举例说明
我们可以用现实生活中的事情来举例说明，更加直观的理解信号量。比如停车场的车位是有限的，来停车的车辆数超过了车位数，停车场的大爷会在入口放个牌：车位已满！这个步骤就是对资源的访问进行了限制，那么其他车辆只能等待，等待有车辆离开（释放资源），后面排队的车才能获取到停车位。
又比如，去银行办理业务，银行的窗口只有3个，办理业务的人呢有10个，那必然会有7个人需要排队等待，等某个窗口的人业务办理结束，离开窗口（释放资源），排队的人才能有机会办理业务（获得资源占用），直到所有人的业务都办理完毕。如果资源有限，抢占资源的人很多，并且不加控制，那么极有可能会导致系统的崩溃，比如路口没有红绿灯，大家都不礼让，势必会导致堵车；银行窗口有限，大家都不排队，可能谁都无法办理业务，大家都在争抢。秒杀系统中，我们最大只允许1000个人进来秒杀，如果不加控制，可能一下子并发了10000人，那可能会导致系统的崩溃，或是引发其他的错误问题。
JDK自带的信号量演示
在Java程序中，我们可以使用JDK自带的信号量java.util.concurrent.Semaphore实现资源控制，下面使用一个main方法，简单模拟停车场停车的流程。首先，我们定义停车场只有3个车位，有10个人来停车，我们先看一下不用信号量控制的结果。
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(() -> {
try {
log.info("线程【{}】获得了停车位。", Thread.currentThread().getName());
// 占用资源时长，10秒内的随机时间
TimeUnit.SECONDS.sleep((long) (Math.random() * 10));
log.info("线程【{}】把车开走了。", Thread.currentThread().getName());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
}
通过日志可以发现，资源的占用显然不合理，车位只有3个，但是10个线程进来都抢到了资源，很明显不符合逻辑。下面我们改造下代码，加入信号量，控制资源的占用与释放。
public static void main(String[] args) {
// 初始化信号量（定义总的资源数）
Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(() -> {
try {
// 获取资源
semaphore.acquire();
log.info("线程【{}】获得了停车位。", Thread.currentThread().getName());
// 占用资源时长，10秒内的随机时间
TimeUnit.SECONDS.sleep((long) (Math.random() * 10));
log.info("线程【{}】把车开走了。", Thread.currentThread().getName());
// 释放资源
semaphore.release();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
}
通过日志我们可以看出来，使用信号量之后，资源得到了控制，资源的占用有序进行，释放一个资源，其他线程才能拿到。但是JDK自带的信号量也有弊端，只能单机使用，原因与ReentrantLock一样，不能跨服务，也就是无法满足分布式的控制，当我们的项目使用集群部署的时候，信号量的控制就会出现问题，这里就不做详细的演示了。
基于Redis的Redisson的分布式信号量（Semaphore）Java对象RSemaphore采用了与java.util.concurrent.Semaphore相似的接口和用法。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。
RSemaphore semaphore = redisson.getSemaphore("semaphore");
semaphore.acquire();
//或
semaphore.acquireAsync();
semaphore.acquire(23);
semaphore.tryAcquire();
//或
semaphore.tryAcquireAsync();
semaphore.tryAcquire(23, TimeUnit.SECONDS);
//或
semaphore.tryAcquireAsync(23, TimeUnit.SECONDS);
semaphore.release(10);
semaphore.release();
//或
semaphore.releaseAsync();下面，我们使用Redisson演示分布式信号量的使用，我们在Controller增加方法：
@GetMapping("testSemaphore")
public String testSemaphore() {
stockService.testSemaphore();
return "Hello Semaphore";
}在Service增加方法：
/**
* 分布式信号量测试
*
* @since 2022/9/24 10:37
*/
public void testSemaphore() {
RSemaphore semaphore = redissonClient.getSemaphore("semaphore");
// 设置资源总数
semaphore.trySetPermits(3);
try {
// 获取资源
semaphore.acquire();
redisTemplate.opsForList().rightPush("log", String.join("", "线程【", Thread.currentThread().getName(), "】获得了停车位"));
// 模拟停车时长
TimeUnit.SECONDS.sleep((long) (Math.random() * 10));
redisTemplate.opsForList().rightPush("log", String.join("", "线程【", Thread.currentThread().getName(), "】把车开走了"));
// 释放资源
semaphore.release();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}注意，这里我们是分布式集群部署，日志在两个控制台输出，不方便查看（顺序），因此，我们就日志存储到Redis的list中，日志不断往后追加，这样可直观的看到集群项目产生日志的顺序。添加完代码，我们可以在浏览器快速的发起10次请求进行测试。
通过Reids中的数据，我们可以发现，产生了两个键，一个是我们定义的信号量名称semaphore，一个是我们的日志log，通过日志可以发现，即使项目是集群部署，资源依旧被信号量安全的控制住，没有出现并发的逻辑问题。发起请求的过程中，我们可以观察到semaphore的值在0~3之间不断变动，代表着当前空闲的资源数量。
RRedisson之闭锁（CountDownLatch）
名词解释
闭锁，通俗来讲就是一个线程等待一组线程执行结束后，主线程才继续执行后续的逻辑，比如，在一个方法中，启用了10个线程来进行计算或其他逻辑处理，要等待这10个线程全部执行完毕，主线程才能继续往后执行，更或者是在不同的方法中调用，那么如何知道需要等待的线程是否都执行结束了呢，我们可以通过闭锁来实现，你可以把它简单理解为一个计数器，比如需要等待10个线程执行结束，那么计数器初始化为10，一个线程执行完毕就对数减一操作，直到数变为0，就是10个线程都执行结束了。
用一个例子来说明，一个班级有10个学生，他们需要乘坐一辆大巴去旅游，当10个学生全部上车之后，大巴才能关门并发车，于是，我们就需要监听，10个学生是否全部上车，我们让每个学生上车的时候都告诉司机一声，司机就可以算出剩余多少人没上车，知道剩余0人没上车，司机就可以关闭车门发车。下面我们使用JDK自带的闭锁java.util.concurrent.CountDownLatch来演示一下。
JDK的闭锁
首先，来看看不使用闭锁，会出现什么问题。
public static void main(String[] args) {
// 10个线程模拟10个学生
for (int i = 0; i < 10; i++) {
int finalI = i;
new Thread(() -> {
try {
log.info("学生{}准备上车", finalI);
TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(10));
log.info("学生{}已上车", finalI);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
// 所有学生上车后关门发车
log.info("学生全部上车，司机关门发车");
}
通过日志可以发现，10个学生还在排队等待上车，司机就关闭了车门发车了，结果就是一个学生都没上车，下面我们改造下代码，使用JDK自带的闭锁来解决这个问题，当然，这个测试是在main方法中进行的，都是单机测试。我们改造后的代码为：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
// 10个线程模拟10个学生
for (int i = 0; i < 10; i++) {
int finalI = i;
new Thread(() -> {
try {
log.info("学生{}准备上车", finalI);
TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(10));
// 上车后，对总数减一
countDownLatch.countDown();
log.info("学生{}已上车", finalI);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
// 等待所有学生上车后关门发车
countDownLatch.await();
log.info("学生全部上车，司机关门发车");
}
通过日志截图可以发现，司机（主线程）等待10个学生（10个线程）都上车之后，才进行关门和发车的动作。
同样的，JDK自带的这个计数器也有弊端，那就是当项目集群部署的时候，计数器就会失效，比如上面演示的代码，集群部署后（2个集群），原本是需要等待10个学生全部上车后关门发车的，会变成需要等待20个学生上车后才关门发车，因为每个集群都是判断需要等待10个，于是乎，我们可以通过Redisson的闭锁来解决分布式的问题。
Redisson的闭锁
基于Redisson的Redisson分布式闭锁（CountDownLatch）Java对象RCountDownLatch采用了与java.util.concurrent.CountDownLatch相似的接口和用法。
RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("anyCountDownLatch");
latch.trySetCount(1);
latch.await();
// 在其他线程或其他JVM里
RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("anyCountDownLatch");
latch.countDown();可以看出来，Redisson的分布式可重入锁、公平锁、读写锁、信号量和闭锁的使用方式都大同小异，都与JDK的java.util.concurrent包下面的调用方法基本保持一致。
