第一个坑：错误释放锁时机
1.1. 发现问题
分析以下代码存在什么问题：
// 分布式锁服务public interface RedisLockService { // 获取锁 public boolean getLock(String key); // 释放锁 public boolean releaseLock(String key);}
// 业务服务public class BizService {
@Resource private RedisLockService redisLockService;
public void bizMethod(String bizId) { try { // 获取锁 if(redisLockService.getLock(bizId)) { // 业务重复校验 if(!bizValidate(bizId)) { throw new BizException(ErrorBizCode.REPEATED); } // 执行业务 return doBusiness(); } // 获取锁失败 throw new BizException(ErrorBizCode.GET_LOCK_ERROR); } finally { // 释放锁 redisLockService.releaseLock(bizId); } }}
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上述代码看似没问题，实则隐藏大问题。问题在于释放锁时没有校验当前线程是否拿到锁：
1.2 解决问题
解决方案是在确认获取锁成功后才允许释放锁：
public class BizService {
@Resource private RedisLockService redisLockService;
public void bizMethod(String bizId) { boolean getLockSuccess = false; try { // 尝试获取锁 getLockSuccess = redisLockService.getLock(bizId); // 获取锁成功 if(getLockSuccess) { // 业务重复校验 if(!bizValidate(bizId)) { throw new BizException(ErrorBizCode.REPEATED); } // 执行业务 return doBusiness(); } // 获取锁失败 throw new BizException(ErrorBizCode.GET_LOCK_ERROR); } finally { // 获取锁成功才允许释放锁 if(getLockSuccess) { redisLockService.releaseLock(bizId); } } }}
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第二个坑：缓存失效问题
第二个问题是 Redis 还存在内存清理机制，可能会导致分布式锁失效。
2.1 过期清理机制
(1) 定期删除
Redis 定时检查哪些 key 已经过期，发现过期则删除
(2) 惰性删除
如果 key 非常多，定期删除会非常消耗资源，所以引入惰性删除策略
如果 Redis 访问 key 时发现已经过期则直接删除
2.2 内存回收机制
当内存不足时 Redis 会选择一些元素进行删除：
no-enviction禁止驱逐数据，新写入操作会报错
volatile-lru从已设置过期时间的数据集选择最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl从已设置过期时间的数据集选择将要过期的数据淘汰
volatile-random从已设置过期时间的数据集选择任意的数据淘汰
allkeys-lru从数据集选择最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random从数据集选择任意的数据淘汰
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至少存在两种场景导致分布式锁失效问题：
2.3 乐观锁
通用方案是在数据库层保护，例如库存扣减业务在数据库层用乐观锁这篇文章。
udpate goods set stock = stock - #{acquire} where sku_id = #{skuId} and stock - #{acquire} >= 0
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作者：JAVA 前线
链接：https://juejin.cn/post/7221186238249009209
来源：稀土掘金
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