如何利用redis分布式锁，解决秒杀场景下的订单超卖问题

1. 秒杀场景

Controller层：

@RestController
@RequestMapping("/skill")
@Slf4j
public class SecKillController {
    @Autowired
    private SecKillService secKillService;

    //查询秒杀活动特价商品的信息
    @GetMapping("/query/{productId}")
    public String query(@PathVariable String productId)throws Exception {
        return secKillService.querySecKillProductInfo(productId);
    }

    //秒杀
    @GetMapping("/order/{productId}")
    public String skill(@PathVariable String productId)throws Exception {
        log.info("@skill request, productId:" + productId);
        secKillService.orderProductMockDiffUser(productId);
        return secKillService.querySecKillProductInfo(productId);
    }
}

Service层：

@Service
public class SecKillServiceImpl implements SecKillService {

    private static final int TIMEOUT = 10 * 1000; //超时时间 10s

    @Autowired
    private RedisLock redisLock;

   // 雅诗兰黛特价小棕瓶，限量100000份
    static Map<String,Integer> products;
    static Map<String,Integer> stock;
    static Map<String,String> orders;
    static {
        //模拟多个表，商品信息表，库存表，秒杀成功订单表
        products = new HashMap<>();
        stock = new HashMap<>();
        orders = new HashMap<>();
        //商品Id---商品库存
        products.put("123456", 100000);
        //商品id---商品库存
        stock.put("123456", 100000);
    }

    private String queryMap(String productId) {
        return "雅诗兰黛小棕瓶特价，限量份"
                + products.get(productId)
                +" 还剩：" + stock.get(productId)+" 份"
                +" 该商品成功下单用户数目："
                +  orders.size() +" 人" ;
    }

    @Override
    public String querySecKillProductInfo(String productId) {
        return this.queryMap(productId);
    }

    //秒杀的逻辑：可以在该方法生加上Synchronized解决超卖
    @Override
    public void  orderProductMockDiffUser(String productId) {
        //1.查询该商品库存，为0则活动结束。
        int stockNum = stock.get(productId);
        if(stockNum == 0) {
            throw new SellException(100,"活动结束");
        }else {
            //2.下单(模拟不同用户openid不同)
            orders.put(KeyUtil.genUniqueKey(),productId);
            //3.减库存
            stockNum =stockNum-1;
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //4.更新库存
            stock.put(productId,stockNum);
        }
    }
}

使用压测工具测试结果：雅诗兰黛小棕瓶特价，限量份100000 还剩：99938份该商品成功下单用户数目：646人

很明显订单超卖了，如何解决？可以在秒杀方法上加上Synchronized，但是只适合单点服务器，且性能低

2. Redis分布式锁解决订单超卖

2.1 两个命令介绍

业务场景：

天猫双11热卖过程中，对已经售罄的货物追加补货，且补货完成。客户购买热情高涨， 3秒内将所有商品购买完毕。本次补货已经将库存全部清空，如何避免最后一件商品不被多人同时购买？【超卖问题】就是说如果只剩一件商品，但是有5个人要买，如何保证不被超卖？？？

业务分析：

使用watch监控一个key有没有改变已经不能解决问题，此处要监控的是具体数据，我们要监控的是商品的数量什么时候到1，这个商品的数量是一直变化的，不可能别每次变化，都放弃执行。

解决方案：

使用 setnx 设置一个公共锁：setnx lock-key value，操作完毕通过del操作释放锁

利用setnx命令的返回值特征，有值则返回设置失败，无值则返回设置成功

对于返回设置成功的，拥有控制权进行下一步的具体业务操作，对于返回设置失败的，不具有控制权，排队或等待

127.0.0.1:6379> set num 10
OK
127.0.0.1:6379> setnx lock-num 1 -- 加锁
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incrby num -1 
(integer) 9
127.0.0.1:6379> del lock-num  -- 释放锁
(integer) 1

127.0.0.1:6379> setnx lock-num 1  --  当前客户端加锁
(integer) 1 

127.0.0.1:6379> setnx lock-num 1  -- 其他客户端获取不到锁
(integer) 0

死锁： 如果加了锁，但是没有释放，就会导致死锁，其他客户端一直获取不到锁。

使用expire为锁key添加时间限定，到时间不释放，放弃锁

由于操作通常都是微秒或毫秒级，因此该锁定时间不宜设置过大。具体时间需要业务测试后确认。

expire lock-key second
pexpire lock-key milliseconds

127.0.0.1:6379> set name 123
OK
127.0.0.1:6379> setnx lock-name 1 -- 锁的名称key
(integer) 1
127.0.0.1:6379> expire lock-name 20 -- 使用expire为锁key添加时间限定
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get name
"123"

GETSET key value

将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)。

redis> GETSET db mongodb    # 没有旧值，返回 nil
(nil)

redis> GET db
"mongodb"

redis> GETSET db redis      # 返回旧值 mongodb
"mongodb"

redis> GET db
"redis"

2.2 RedisLock

@Component
@Slf4j
public class RedisLock {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 加锁
     * @param key：productId
     * @param value 当前时间+超时时间
     */
    public boolean lock(String key, String value) {
        //setnx----对应方法 setIfAbsent(key, value)，如果可以加锁返回true，不可以加锁返回false
        if(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) {
            return true;
        }

        //下面这段代码时为了解决可能出现的死锁情况
        String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        //如果锁过期
        if (!StringUtils.isEmpty(currentValue)
                && Long.parseLong(currentValue) < System.currentTimeMillis()) {
            //获取上一个锁的时间：重新设置锁的过期时间value，并返回上一个过期时间
            String oldValue = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
            //currentValue =2020-12-28，两个线程的value=2020-12-29,只会有一个线程拿到锁
            if (!StringUtils.isEmpty(oldValue) && oldValue.equals(currentValue)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    //解锁
    public void unlock(String key, String value) {
        try {
            String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (!StringUtils.isEmpty(currentValue) && currentValue.equals(value)) {
                redisTemplate.opsForValue().getOperations().delete(key);
            }
        }catch (Exception e) {
            log.error("【redis分布式锁】解锁异常, {}", e);
        }
    }
}

2.3 将redis分布式锁应用于秒杀业务

@Override
public void orderProductMockDiffUser(String productId) {
    //加锁
    //锁的过期时间为当前时间+过期时长
    long time = System.currentTimeMillis()+TIMEOUT;
    if(!redisLock.lock(productId,String.valueOf(time))){
        throw new SellException(101,"人太多，稍后再来");
    }
    //1.查询该商品库存，为0则活动结束。
    int stockNum = stock.get(productId);
    if(stockNum == 0) {
        throw new SellException(100,"活动结束");
    }else {
        //2.下单(模拟不同用户openid不同)
        orders.put(KeyUtil.genUniqueKey(),productId);
        //3.减库存
        stockNum =stockNum-1;
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //4.更新库存
        stock.put(productId,stockNum);
    }
    //解锁
    redisLock.unlock(productId,String.valueOf(time));
}

2.4 分析RedisLock

重点分析加锁逻辑，有两个逻辑需要考虑：

public boolean lock(String key, String value) {

    if(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) {
        return true;
    }
    //下面的代码是为了解决可能出现的死锁的情况？？？？
    String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (!StringUtils.isEmpty(currentValue)
        && Long.parseLong(currentValue) < System.currentTimeMillis()) {
        //下面这个逻辑又怎么理解？？？？
        String oldValue = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
        if (!StringUtils.isEmpty(oldValue) && oldValue.equals(currentValue)) {
            return true;
        }
    }
    return false;
}

为了解决可能出现的死锁的情况？？？？

//秒杀业务方法
@Override
public void orderProductMockDiffUser(String productId) {
    //加锁
    //锁的过期时间为当前时间+过期时长
    long time = System.currentTimeMillis()+TIMEOUT;
    if(!redisLock.lock(productId,String.valueOf(time))){
        throw new SellException(101,"人太多，稍后再来");
    }
    //1.查询该商品库存，为0则活动结束。
    int stockNum = stock.get(productId);
    if(stockNum == 0) {
        throw new SellException(100,"活动结束");
    }else {
        //2.下单
        orders.put(KeyUtil.genUniqueKey(),productId);
        //3.减库存
        stockNum =stockNum-1;
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //4.更新库存
        stock.put(productId,stockNum);
    }
    //解锁
    redisLock.unlock(productId,String.valueOf(time));
}

假如我们将中间那段逻辑去掉会出现声明情况？？？

public boolean lock(String key, String value) {
    if(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) {
        return true;
    }
    return false;
}

① 线程A执行秒杀的业务逻辑方法，并对这个方法加了锁，key=proeuctId，value=加锁时间+过期时长，然后开始执行下单—-》减库存—–》更新库存等操作，如果在执行的过程中，这段代码发生了异常，那么线程A是不会释放锁的，导致其他线程都无法获取到锁导致死锁的产生，所以下面的逻辑是很有必要加的，即如果当前时间晚于锁的过期时间，那么就会向下走if()条件：

//下面的代码是为了解决可能出现的死锁的情况？？？？
String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (!StringUtils.isEmpty(currentValue)
    && Long.parseLong(currentValue) < System.currentTimeMillis()) {
        //下面这个逻辑又怎么理解？？？？
        String oldValue = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
        if (!StringUtils.isEmpty(oldValue) && oldValue.equals(currentValue)) {
        return true;
    }
}

② 可是下面的if()条件怎么理解？

currentValue=2020-12-18

假如现在两个线程A和B同时执行lock()方法，也就是这两个线程的value是完全相同的，都为value=2020-12-19，而他们都执行 String oldValue = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);，会有一个先执行一个后执行：

假如线程A先执行，返回的oldValue=2020-12-18，同时设置value = 2020-12-19，由于oldvalue=currentValue返回true，即A线程加了锁；

此时B线程继续执行，返回的oldValue=2020-12-19，oldvalue！=currentValue，返回false，加锁失败

所以这段代码的逻辑是只会让一个线程加锁

public boolean lock(String key, String value) {
    if(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value)) {
        return true;
    }
    String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (!StringUtils.isEmpty(currentValue)
        && Long.parseLong(currentValue) < System.currentTimeMillis()) {
        //下面这个逻辑又怎么理解？？？？
        String oldValue = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
        if (!StringUtils.isEmpty(oldValue) && oldValue.equals(currentValue)) {
            return true;
        }
    }
    return false;
}

来源：hengheng.blog.csdn.net/article/details/107827649

作者：小小茶花女