模擬一個電商裡面下單減庫存的場景。
1.首先在redis里加入商品庫存數量。
2.新建一個Spring Boot專案，在pom裡面引入相關的依賴。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
3.接下來，在application.yml配置redis屬性和指定應用的埠號：
server:
port: 8090
spring:
redis:
host: 192.168.0.60
port: 6379
4.新建一個Controller類，扣減庫存第一版程式碼：
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Objects;
@RestController
public class StockController {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StockController.class);
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("/reduceStock")
public String reduceStock() {
// 從redis中獲取庫存數量
int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")));
if (stock > 0) {
// 減庫存
int restStock = stock - 1;
// 剩餘庫存再重新設定到redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", String.valueOf(restStock));
logger.info("扣減成功，剩餘庫存：{}", restStock);
} else {
logger.info("庫存不足，扣減失敗。");
}
return "success";
}
}
上面第一版的程式碼存在什麼問題：超賣。假如多個執行緒同時呼叫獲取庫存數量的程式碼，那麼每個執行緒拿到的都是100，判斷庫存都大於0，都可以執行減庫存的操作。假如兩個執行緒都做減庫存更新快取，那麼快取的庫存變成99，但實際上，應該是減掉2個庫存。
那麼很多人的第一個想法是加synchronized同步程式碼塊，因為獲取數量和減庫存不是原子性操作，有多個執行緒來執行程式碼的時候，只允許一個執行緒執行程式碼塊裡的程式碼。那麼改完的第二版的程式碼如下：
@RequestMapping("/reduceStock")
public String reduceStock() {
synchronized (this) {
// 從redis中獲取庫存數量
int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")));
if (stock > 0) {
// 減庫存
int restStock = stock - 1;
// 剩餘庫存再重新設定到redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", String.valueOf(restStock));
logger.info("扣減成功，剩餘庫存：{}", restStock);
} else {
logger.info("庫存不足，扣減失敗。");
}
}
return "success";
}
但使用synchronize存在的問題，就是隻能保證單機環境執行時沒有問題的。但現在的軟體公司裡，基本上都是叢集架構，是多例項，前面使用Nginx做負載均衡，大概架構如下：
Nginx分發請求，把請求傳送到不同的Tomcat容器，而synchronize只能保證一個應用是沒有問題的。
那麼程式碼改進第三版，就是引入redis分散式鎖，具體程式碼如下：
@RequestMapping("/reduceStock")
public String reduceStock() {
String lockKey = "stockKey";
try {
boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1");
if (!result) {
return "errorCode";
}
// 從redis中獲取庫存數量
int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")));
if (stock > 0) {
// 減庫存
int restStock = stock - 1;
// 剩餘庫存再重新設定到redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", String.valueOf(restStock));
logger.info("扣減成功，剩餘庫存：{}", restStock);
} else {
logger.info("庫存不足，扣減失敗。");
}
} finally {
stringRedisTemplate.delete(lockKey)
}
return "success";
}
如果有一個執行緒拿到鎖，那麼其他的執行緒就會等待。一定要記得在finally裡面把使用完的鎖要刪除掉。否則一旦丟擲異常，只有一個執行緒會一直持有鎖，其他執行緒沒有機會獲取。
但如果在執行if (stock > 0) {程式碼塊裡的程式碼，因為當機或重啟沒有執行完，也會一直持有鎖，所以，這裡需要把鎖加一個超時時間：
boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1");
stringRedisTemplate.expire(lockKey, 10, TimeUnit.SECONDS);
但如果上面兩行程式碼在中間執行出問題了，設定超時時間的程式碼還沒執行，也會出現鎖不能釋放的問題。好在有對應的方法：就是把上面兩行程式碼設定成一個原子操作：
// 這裡預設設定超時時間為10秒
boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
到此為止，如果併發量不是很大的話，基本上是沒有問題的。
但是，如果請求的併發量很大，就會出現新的問題：有種比較特殊的情況，第一個執行緒執行了15秒，但是執行到10秒鐘的時候，鎖已經失效釋放了，那麼在高併發場景下，第二個執行緒發現鎖已經失效，那麼它就可以拿到這把鎖進行加鎖，
假設第二個執行緒執行需要8秒，它執行到5秒鐘後，此時第一個執行緒已經執行完了，執行完那一刻，進行了刪除key的操作，但是此時的鎖是第二個執行緒加的，這樣第一個執行緒把第二個執行緒加的鎖刪掉了。
那意味著第三個執行緒又可以拿到鎖，第三個執行緒執行了3秒鐘，此時第二個執行緒執行完畢，那麼第二個執行緒把第三個執行緒的鎖又刪除了。導致鎖失效。
那麼解決的思路就是，我自己加的鎖，不要被別人刪掉。那麼可以為每個進來的請求生成一個唯一的id，作為分散式鎖的值，然後在釋放時，判斷一下當前執行緒的id，是不是和快取裡的id是否相等。
@RequestMapping("/reduceStock")
public String reduceStock() {
String lockKey = "stockKey";
String id = UUID.randomUUID().toString();
try {
// 這裡預設設定超時時間為30秒
boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, id, 30, TimeUnit.SECONDS);
if (!result) {
return "errorCode";
}
// 從redis中獲取庫存數量
int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")));
if (stock > 0) {
// 減庫存
int restStock = stock - 1;
// 剩餘庫存再重新設定到redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", String.valueOf(restStock));
logger.info("扣減成功，剩餘庫存：{}", restStock);
} else {
logger.info("庫存不足，扣減失敗。");
}
} finally {
if (id.contentEquals(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey)))) {
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
}
return "success";
}
到此為止，一個比較完善的鎖就實現了，可以應付大部分場景。
當然，上面的程式碼還有一個問題，就是一個執行緒執行時間超過了過期時間，後面的程式碼還沒有執行完，鎖就已經刪除了，還是會有些bug存在。解決的方法是給鎖續命的操作。
在當前主執行緒獲取到鎖以後，可以fork出一個執行緒，執行Timer定時器操作，假如預設超時時間為30秒，那麼定時器每隔10秒去看下這把鎖還是否存在，存在就說明這個鎖裡的邏輯還沒有執行完，那麼就可以把當前主執行緒的超時時間重新設定為30秒；如果不存在，就直接結束掉。
但是上面的邏輯，在高併發場景下，實現比較完善還是比較困難的。好在現在已經有比較成熟的框架，那就是Redisson。官方地址https://redisson.org。
下面用Redisson來實現分散式鎖。
首先引入依賴包：
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.6.5</version>
</dependency>
配置類：
@Configuration
public class RedissonConfig {
@Bean
public Redisson redisson() {
// 單機模式
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.0.60:6379").setDatabase(0);
return (Redisson) Redisson.create(config);
}
}
接下來用redisson重寫上面的減庫存操作：
@Resource
private Redisson redisson;
@RequestMapping("/reduceStock")
public String reduceStock() {
String lockKey = "stockKey";
RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
try {
// 加鎖，鎖續命
redissonLock.lock();
// 從redis中獲取庫存數量
int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")));
if (stock > 0) {
// 減庫存
int restStock = stock - 1;
// 剩餘庫存再重新設定到redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", String.valueOf(restStock));
logger.info("扣減成功，剩餘庫存：{}", restStock);
} else {
logger.info("庫存不足，扣減失敗。");
}
} finally {
redissonLock.unlock();
}
return "success";
}
其實就是三個步驟：獲取鎖，加鎖，釋放鎖。
先簡單看下Redisson的實現原理：
這裡先說一下Redis很多操作使用Lua指令碼來實現原子性操作，關於Lua語法，可以去網上找下相關教程。
使用Lua指令碼的好處有：
1.減少網路開銷，多個命令可以使用一次請求完成；
2.實現了原子性操作，Redis會把Lua指令碼作為一個整體去執行；
3.實現事務，Redis自帶的事務功能有限，而Lua指令碼實現了事務的常規操作，而且還支援回滾。
但是Lua實際上不會使用很多，如果Lua指令碼執行時間過長，因為Redis是單執行緒，因此會導致堵塞。
最後，說下Redisson分散式鎖的程式碼實現，
找到上面的redissonLock.lock()；
lock方法點進去，一直點到RedissonLock類裡面的lockInterruptibly方法：
@Override
public void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
// 獲取執行緒id
long threadId = Thread.currentThread().getId();
Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
return;
}
RFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);
commandExecutor.syncSubscription(future);
try {
while (true) {
ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
break;
}
// waiting for message
if (ttl >= 0) {
getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
getEntry(threadId).getLatch().acquire();
}
}
} finally {
unsubscribe(future, threadId);
}
// get(lockAsync(leaseTime, unit));
}
重點看下tryAcquire方法，把執行緒id作為一個引數傳遞進來，在這個方法裡面，找到tryLockInnerAsync方法點進去，
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
return commandExecutor.evalWriteAsync(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.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}
這裡就是一堆Lua指令碼，先看第一個if命令，先去判斷 KEYS[1]（就是對應的鎖key的名字），如果不存在，在hashmap裡，設定一個屬性為執行緒id，值為1，再把map的過期時間設定為internalLockLeaseTime，這個值預設是30秒，
上面的操作對應的命令是：
hset keyname id:thread 1
pexpire keyname 30
然後返回nil，相當於null，那程式return了。
另外，Redisson還支援重入鎖，那第二個if就是執行重入鎖的操作，會判斷鎖是否存在，並且傳入的執行緒id是否是當前執行緒的id，若果是，支援重複加鎖進行自增操作；
如果是其他執行緒呼叫lock方法，上面兩個if判斷不會走，會返回鎖剩餘過期時間。
接著返回到tryAcquireAsync方法裡面往下看：
實際上是加了一個監聽器，在監聽器裡面有個很重要的方法scheduleExpirationRenewal，一看這個名字就能大概猜出是什麼功能，
裡面有個定時任務的輪詢，
private void scheduleExpirationRenewal(final long threadId) {
if (expirationRenewalMap.containsKey(getEntryName())) {
return;
}
Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
@Override
public void run(Timeout timeout) throws Exception {
// 判斷傳遞進來的執行緒id是否是我們之前主執行緒設定的id，如果是，則增加續命，增加30秒。
RFuture<Boolean> future = commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end; " +
"return 0;",
Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
future.addListener(new FutureListener<Boolean>() {
@Override
public void operationComplete(Future<Boolean> future) throws Exception {
expirationRenewalMap.remove(getEntryName());
if (!future.isSuccess()) {
log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", future.cause());
return;
}
if (future.getNow()) {
// reschedule itself
scheduleExpirationRenewal(threadId);
}
}
});
}
}, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (expirationRenewalMap.putIfAbsent(getEntryName(), task) != null) {
task.cancel();
}
}
接著推遲10秒鐘（internalLockLeaseTime / 3），再執行續命操作邏輯。
到最後，再回到lockInterruptibly方法，
如果ttl 為null，說明加鎖成功了，就返回null，那如果其他執行緒的話，就會返回剩餘過期時間，那麼就會進入到while死迴圈裡，一直嘗試加鎖，呼叫tryAcquire方法，在瑣失效以後，再會嘗試獲取加鎖。
到此為止，分析完畢。