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learn.lianglianglee.com/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/20 优惠券如何避免超兑——引入分布式锁.md.html
周伟 48163c6373 y
2022-05-11 18:52:13 +08:00

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<title>20 优惠券如何避免超兑——引入分布式锁.md.html</title>
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<li>
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</li>
<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/11 多实例下的定时任务如何避免重复执行——分布式定时任务.md">11 多实例下的定时任务如何避免重复执行——分布式定时任务.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/12 同一套服务如何应对不同终端的需求——服务适配.md">12 同一套服务如何应对不同终端的需求——服务适配.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/13 采用消息驱动方式处理扣费通知——集成消息中间件.md">13 采用消息驱动方式处理扣费通知——集成消息中间件.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/14 Spring Cloud 与 Dubbo 冲突吗——强强联合.md">14 Spring Cloud 与 Dubbo 冲突吗——强强联合.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/15 破解服务中共性问题的繁琐处理方式——接入 API 网关.md">15 破解服务中共性问题的繁琐处理方式——接入 API 网关.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/16 服务压力大系统响应慢如何破——网关流量控制.md">16 服务压力大系统响应慢如何破——网关流量控制.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/17 集成网关后怎么做安全验证——统一鉴权.md">17 集成网关后怎么做安全验证——统一鉴权.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/18 多模块下的接口 API 如何统一管理——聚合 API.md">18 多模块下的接口 API 如何统一管理——聚合 API.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/19 数据分库后如何确保数据完整性——分布式事务.md">19 数据分库后如何确保数据完整性——分布式事务.md.html</a>
</li>
<li>
<a class="current-tab" href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/20 优惠券如何避免超兑——引入分布式锁.md">20 优惠券如何避免超兑——引入分布式锁.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/21 如何查看各服务的健康状况——系统应用监控.md">21 如何查看各服务的健康状况——系统应用监控.md.html</a>
</li>
<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/22 如何确定一次完整的请求过程——服务链路跟踪.md">22 如何确定一次完整的请求过程——服务链路跟踪.md.html</a>
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<li>
<a href="/专栏/SpringCloud微服务实战（完）/23 结束语.md">23 结束语.md.html</a>
</li>
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<div class="book-post">
<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>20 优惠券如何避免超兑——引入分布式锁</h1>
<p>会员办理月卡或签到累积的积分，可以在指定时间段内兑换商场优惠券，由于数量有限，时间有限，兑换操作相当集中，如果按正常流程处理的话，肯定会出现超兑的情况。比如只有 5000 张券，结果兑换出 8000 张，这对商场来说是一笔经济损失。</p>
<p>为防止超兑，自然做法是按总量一个接一个兑换，至到兑换完，但多并发的情况下如何保证还一个一个兑换呢？自然而然就会想到锁上面来。提及锁，你脑海是不是出现了一堆关于锁的场景：死锁、互斥锁、乐观锁、悲观锁等等，本节介绍分布式锁，它主要应用于分布式系统下面，单体应用基本不会涉及。</p>
<h3>两种实现机制介绍</h3>
<p>常见的实现方法分布式锁可以基于数据库、Redis、Zookeeper 等第三方工具来实现，各种不同实现方式需要引入第三方，截止目前 MySQL 及 Redis 已经引入到实战中，为降低系统复杂度，我们想办法基于这两个机制进行分布式锁实现。</p>
<ol>
<li>采用数据库实现分布式锁，还记得前面《分布式定时任务》章节吗？里面就用到分布式锁。为保证指定时刻下多实例定时任务的执行，优先通过 ShedLock 的方式获取锁，锁产生在公共存储库中，生成一条新记录来告诉其它集群中其它实例，我正在执行，其它实例获取到这个状态后，自动跳过不再执行，来保证同一时刻只有一个任务在执行。</li>
<li>采用 Redis 实现分布式锁。Redis 提供了 setnx 指令，保证同一时刻内只有一个请求针对同一 key 进行 setnx 操作，鉴于 Redis 是单线程模式，依旧是先到先得，晚到不得，通过这个操作可以实现排它性的操作。</li>
</ol>
<p>但此做法存在漏洞，操作 key 后，指令发起方挂掉的话，这个 key 就永远不能被操作了。稍做改进，给 key 设置失效时间，这样就可以到期自动释放，供其它操作。但依旧有漏洞，在 setnx 后，发起 expire 前服务挂了，这种方式依旧与第一处方式类似。</p>
<p>细查 Redis 官方指令后，发现 set 指令后还跟有 <code>[EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX] [KEEPTTL]</code> 等选项，可以针对第二种方式用此方式进一步改进。在单实例 Redis 的情况下，在实例可用的情况下，取锁、释放锁操作已经基本可用。</p>
<p>Redis 另外提供了一种 Redlock 算法来实现分面式锁，有兴趣的朋友可看<a href="https://redis.io/topics/distlock">原文</a>（<a href="http://www.redis.cn/topics/distlock.html">中文版本</a>），在单实例无法保证可用的情况下，通过集群中多实例来有效防止单点故障导致锁不可用。大致意思是同某一时刻，向所有实例发起加锁请求，如果获取到 N/2+1 个锁表示成功，否则失败并自动解锁所有实例，到达锁失效期后同样去解锁所有实例。</p>
<p>如果是自己去实现这一套算法的话，想必还是比较复杂的，庆幸的是有非常好的成品，已经帮我们完成了。这就是本篇要提到的 Redission 客户端，里面有 Redlock 分布式锁的完整实现。</p>
<h3>什么是 Redisson</h3>
<p>Redis 的三大 Java 客户端之一，其它两个是：Jedis 和 Lettuce（SpringBoot 2.x 之后就将默认集成的 Jedis 客户端替换成 Lettuce）。不仅提供了一系列的分布式的 Java 常用对象，还提供了许多分布式服务。Redisson 的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。</p>
<p>更多介绍参见官网：<a href="https://github.com/redisson/redisson">redisson</a>。</p>
<h3>引入 Redisson</h3>
<p>由于我们使用的框架是 Spring Boot 搭建的，这里同样采用 starter 的方式引入（不再需要 spring-data-redis 模块）：</p>
<pre><code class="language-xml">&lt;dependency&gt;
&lt;groupId&gt;org.redisson&lt;/groupId&gt;
&lt;artifactId&gt;redisson-spring-boot-starter&lt;/artifactId&gt;
&lt;version&gt;3.11.6&lt;/version&gt;
&lt;/dependency&gt;
</code></pre>
<p>配置文件采用 redis 的默认配置方式，可以兼容：</p>
<pre><code class="language-properties">#redis config
spring.redis.database=2
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=16479
#default redis password is empty
spring.redis.password=zxcvbnm,./
spring.redis.timeout=60000
spring.redis.pool.max-active=1000
spring.redis.pool.max-wait=-1
spring.redis.pool.max-idle=10
spring.redis.pool.min-idle=5
</code></pre>
<h3>代码编写、测试</h3>
<p>这里编写了一个启动类，将本次兑换优惠券总可兑换数量写入缓存，每次采用原子操作进行减少。</p>
<pre><code class="language-java">@Component
@Order(0)
public class StartupApplicatonRunner implements ApplicationRunner {
@Autowired
Redisson redisson;
@Override
public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
RAtomicLong atomicLong = redisson.getAtomicLong(ParkingConstant.cache.grouponCodeAmtKey);
atomicLong.set(ParkingConstant.cache.grouponCodeAmt);
}
}
</code></pre>
<p>在兑换逻辑中，判断优惠券可用数量，兑换结束后数量减 1：</p>
<pre><code class="language-java"> @Autowired
Redisson redisson;
@Override
public int createExchange(String json) throws BusinessException {
Exchange exchange = JSONObject.parseObject(json, Exchange.class);
int rtn = 0;
// 兑换类型有两部分，0 是商场优惠券，1 是洗车券，这是作了简单区分
if (exchange.getCtype() == 0) {
RAtomicLong atomicLong = redisson.getAtomicLong(ParkingConstant.cache.grouponCodeAmtKey);
// 获取锁
RLock rLock = redisson.getLock(ParkingConstant.lock.exchangeCouponLock);
// 锁定，默认 10s 不主动解锁的话，自动解锁，防止出现死锁的情况。正常情况下可基于 redisson 获取 redLock 处理，更加安全，本测试基于单机 redis 测试。
rLock.lock(1000, TimeUnit.SECONDS);
log.info(&quot;lock it when release ...&quot;);
// 判定可兑换数量，如果有就兑换，兑换结束数量减一
if (atomicLong.get() &gt; 0) {
rtn = exchangeMapper.insertSelective(exchange);
atomicLong.decrementAndGet();
}
// 释放锁
rLock.unlock();
log.info(&quot;exchage coupon ended ...&quot;);
} else {
rtn = exchangeMapper.insertSelective(exchange);
}
log.debug(&quot;create exchage ok = &quot; + exchange.getId());
return rtn;
}
</code></pre>
<p>简单测试，将 lock 时间设置个较长时间，利用断点来测试（也可以采用前面介绍到的 Postman 的方式进行并发测试）。</p>
<ol>
<li>准备两个实例，一个实例构建成 jar 运行，一个实例在 IDE 中运行。</li>
<li>在 if 判定处打断点，在 IDE 中启动第一个实例，请求 lock 后，不向下运行。</li>
<li>启动 jar 实例，发起第二个请求，可以看到日志并未输出 <code>_lock it when release …_</code>，而是一直在等待。</li>
<li>将 IDE 中的断点跳过，执行结束，自动释放锁。回头看 jar 实例的日志输出，可以看到两个日志正常输出。</li>
</ol>
<p>这样就达到分布锁的目标，实际应用中锁定时间肯定比较短，否则服务会被拖垮，很类似秒杀的场景，但杀场景更复杂，还需要其它辅助手段，不能如此简单处理。文中只提到 Redission 的这一种锁的用法，文后留个小作业吧，你再研究下 Redission 还有没有其它场景下的用法。</p>
</div>
</div>
<div>
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