微服务 Spring Boot 整合 Redis 分布式锁 实现优惠卷秒杀 一人一单
⛅前言
在微服务 Spring Boot 整合Redis 实现优惠卷秒杀 一人一单 下,单线程的情况,不会出现并发的问题,那么,我们的秒杀场景都是出现在并发环境下的,多个用户同时去抢购一件商品,这时就体现出了 系统 的 抗受 高并发、高可用 性,在用户访问数多的情况下,我们需要去搭建集群 并配置负载均衡
去均匀的分配服务器的压力,以免出现 服务宕机导致系统不可用,集群下我们的 秒杀一人一单存在问题,下面详细介绍。
一、集群环境下 秒杀 一人一单的并发问题
之前我们在单机情况下通过加 sync 锁就可以达到线程安全,但是在集群环境下,就不可以了。
开启集群来测试
将服务启动 2 份,端口为 8002 和 8083
如何开始 Services 服务列表?
View --> Tool Windows --> Services 打开服务列表 或者 快捷键(Alt + 8)
出现以下 Services,点击新建服务
单击Run Configuration Type
选择 Spring Boot 即可 (注意:如果没有 Spring Boot 选项,那就手动启动程序,会自动出现 Spring Boot 列表)
即可完成新建服务,实现集群的效果
为什么会出现此问题呢?
由于现在我们部署了多个 tomcat,每个 tomcat 都有一个属于自己的 JVM,那么假设在服务器 A 的 tomcat 内部,有两个线程,这两个线程由于使用的是同一份代码,那么他们的锁对象是同一个,是可以实现互斥的, 但是如果现在是服务器 B 的 tomcat 内部,又有两个线程,但是他们的锁对象写的虽然和服务器 A 一样,但是锁对象却不是同一个,所以线程 3 和线程 4 可以实现互斥,但是却无法和线程 1 和线程 2 实现互斥,这就是 集群环境下,syn 锁失效的原因,在这种情况下,我们就需要使用分布式锁来解决
这个问题。
二、什么是分布式锁?
⛄基本原理和实现方式
分布式锁:满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。
分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁,只要大家使用的是同一把锁,那么我们就能锁住线程,不让线程进行,让程序串行执行,这就是分布式锁的核心思路
分布式锁它应该满足一些什么样的条件呢?
可见性:多个线程都能看到相同的结果
注意:这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性,只是说多个进程之间都能感知到变化的意思
互斥:互斥是分布式锁的最基本的条件,使得程序串行执行
高可用:程序不易崩溃,时时刻刻都保证较高的可用性
高性能:由于加锁本身就让性能降低,所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能
安全性:安全也是程序中必不可少的一环
常见的分布式锁有三种
MySQL: MySQL 本身就带有锁机制,但是由于 MySQL 性能本身一般,所以采用分布式锁的情况下,其实使用 MySQL 作为分布式锁比较少见
Redis:Redis 作为分布式锁是非常常见的一种使用方式,现在企业级开发中基本都使用 Redis 或者 Zookeeper 作为分布式锁,利用 setnx 这个方法,如果插入 key 成功,则表示获得到了锁,如果有人插入成功,其他人插入失败则表示无法获得到锁,利用这套逻辑来实现分布式锁
Zookeeper:Zookeeper 也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案, 是通过创建临时节点来实现的
⚡Redis 分布式锁的核心实现思路
实现分布式锁时需要实现的两个基本方法:
获取锁(setnx)
互斥:确保只能有一个线程获取锁
非阻塞:尝试一次,成功返回 true,失败返回 false
释放锁:
手动释放
超时释放 : 获取锁时添加一个超时时间
核心思路:
我们利用 Redis 的 setNx 方法,当有多个线程进入时,我们就利用该方法,第一个线程进入时,redis 中就有这个 key 了,返回了 1,如果结果是 1,则表示他抢到了锁,那么他去执行业务,然后再删除锁,退出锁逻辑,没有抢到锁的哥们,等待一定时间后重试即可
三、实战开发 实现 Redis 分布式锁
加锁: 新建 Lock 锁接口
ILock 锁接口
SimpleRedisLock 锁实现类
修改业务代码
四、ApiFox 测试 集群模式下是否能够解决并发问题
加入请求地址、参数 进行测试
第二个项目同上操作,换一下端口为 8083 再次进行测试,返回结果
完成,以上接口,测试正常~
⛵小结
以上就是【Bug 终结者】对 微服务 Spring Boot 整合 Redis 分布式锁 实现优惠卷秒杀 一人一单 的简单介绍,在分布式系统下,高并发的场景下,会出现此类库存超卖问题,本篇文章介绍了采用分布式锁来解决,但是依然是有弊端,集群环境下,不同的服务之间删除锁会出现误删问题, 下章节,我们将继续进行优化,持续关注!
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