秒杀场景下的业务梳理——Redis分布式锁的优化

随着互联网的快速发展，商品秒杀的场景我们并不少见；秒杀是一种供不应求的，高并发的场景，它里面包含了很多技术点，掌握了其中的技术点，虽不一定能让你面试立马成功，但那也必是一个闪耀的点！

前言

假设我们现在有一个商城系统，里面上线了一个商品秒杀的模块，那么这个模块我们要怎么设计呢？

秒杀模块又会有哪些不同的需求呢？

全局唯一 ID

商品秒杀本质上其实还是商品购买，所以我们需要准备一张订单表来记录对应的秒杀订单。

这里就涉及到了一个订单 id 的问题了，我们是否可以像其他表一样使用数据库自身的自增 id 呢？

数据库自增 id 的缺点

订单表如果使用数据库自增 id ，则会存在一些问题：

• id 的规律太明显了 因为我们的订单 id 是需要回显给用户查看的，如果是 id 规律太明显的话，会暴露一些信息，比如第一天下单的 id = 10 ， 第二天下单的 id = 11，这就说明这两单之间根本没有其他用户下单
• 受单表数据量的限制 在高并发场景下，产生上百万个订单都是有可能的，而我们都知道 MySQL 的单张表根本不可能容纳这么多数据（性能等原因的限制）；如果是将单表拆成多表，还是用数据库自增 id 的话，就存在了订单 id 重复的情况了，很显然这是业务不允许的。

基于以上两个问题，我们可以知道订单表的 id 需要是一个全局唯一的 ID，而且还不能存在明显的规律。

全局 ID 生成器

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：

这里我们思考一下是否可以用 Redis 中的自增计数来作为全局 id 生成器呢？

能不能主要是看它是否满足上述 5 个条件：

• 唯一性，每个订单都是来 Redis 这里生成订单 id 的，所以唯一性可以保证
• 高可用，Redis 可以由主从、集群等模式保证可用性
• 高性能，Redis 是基于内存的，本来就是以性能自称的
• 递增性，increment 本来就是递增的
• 安全性。。。这个就麻烦了点了，因为 Redis 的 increment 也是递增的，规律太明显了。。。

综上，Redis 的 increment 并不能满足安全性，所以我们不能单纯使用它来做全局 id 生成器。

但是——

我们可以使用它，再和其他东西拼接起来~

举个栗子：

ID的组成部分：

• 符号位：1bit，永远为0
• 时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年
• 序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒产生2^32个不同ID

上面的时间戳就是用来增加复杂性的

下面给出代码样例：

public class RedisIdWorker {
    /**
     * 开始时间戳
     */
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
    /**
     * 序列号的位数
     */
    private static final int COUNT_BITS = 32;

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    public long nextId(String keyPrefix) {
        // 1.生成时间戳
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;

        // 2.生成序列号
        // 2.1.获取当前日期，精确到天
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 2.2.自增长
        // 每天一个key
        long count = stringRedisTemplate.opsForValue()
                                        .increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);

        // 3.拼接并返回
        return timestamp << COUNT_BITS | count;
    }
}

Redis自增ID策略：

• 每天一个key，方便统计订单量
• ID构造是 时间戳 + 计数器

扩展

全局唯一ID生成策略：

• UUID
• Redis自增（需要额外拼接）
• snowflake算法
• 数据库自增

超卖问题的产生

解决方案

超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一问题的常见解决方案就是加锁：

锁有两种：

一，悲观锁：认为线程安全问题一定会发生，因此在操作数据之前先获取锁，确保线程串行执行。例如Synchronized、Lock都属于悲观锁；

二，乐观锁：认为线程安全问题不一定会发生，因此不加锁，只是在更新数据时去判断有没有其它线程对数据做了修改。

如果没有修改则认为是安全的，自己才更新数据。如果已经被其它线程修改说明发生了安全问题，此时可以重试或异常。

乐观锁的两种实现

下面介绍乐观锁的两种实现：

第一种，添加版本号：

每扣减一次就更改一下版本号，每次进行扣减之前需要查询一下版本号，只有在扣减时的版本号和之前的版本号相同时，才进行扣减。

第二种，CAS法

因为每扣减一次，库存量都会发生改变的，所以我们完全可以用库存量来做标志，标志当前库存量是否被其他线程更改过（在这种情况下，库存量的功能和版本号类似）

下面给出 CAS 法扣除库存时，针对超卖问题的解决方案：

// 扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
   .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
   .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
   .update();

请注意上述的 CAS 判断有所优化了的，并不是判断刚查询的库存和扣除时的库存是否相等，而是判断当前库存是否大于 0。

因为 判断刚查询的库存和扣除时的库存是否相等会出现问题：假如多个线程都判断到不相等了，那它们都停止了扣减，这时候就会出现没办法买完了。

而 判断当前库存是否大于 0，则可以很好地解决上述问题！

一人一单的需求

一般来说秒杀的商品都是优惠力度很大的，所以可能存在一种需求——平台只允许一个用户购买一个商品。

对于秒杀场景下的这种需求，我们应该怎么去设计呢？

很明显，我们需要在执行扣除库存的操作之前，先去查查数据库是否已经有了该用户的订单了；如果有了，说明该用户已经下单过了，不能再购买；如果没有，则执行扣除操作并生成订单。

// 查询订单
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
// 判断是否存在
if (count > 0) {
    // 用户已经购买过了
    return Result.fail("用户已经购买过一次！");
}

// 扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
        .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
        .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
        .update();

并发安全问题

因为上述的实现是分成两步的：

• 判断当前用户在数据库中并没有订单
• 执行扣除操作，并生成订单

也正因为是分成了两步，所以才引发了线程安全问题：可以是同一个用户的多个请求线程都同时判断没有订单，后续则大家都执行了扣除操作。

要解决这个问题，也很简单，只要让这两步串行执行即可，也就是加锁！

在方法头上加 synchronized

很显然这种会锁住整个方法，锁的范围太大了，而且会对所有请求线程作出限制；而我们的需求只是同一个用户的请求线程串行就可以了；显然有些大材小用了~

@Transactional
public synchronized Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
    // 一人一单
    Long userId = UserHolder.getUser().getId
     // 查询订单
     int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
     // 判断是否存在
     if (count > 0) {
         // 用户已经购买过了
         return Result.fail("用户已经购买过一次！");
   
     // 扣减库存
     boolean success = seckillVoucherService.update()
             .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
             .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
             .update();
     if (!success) {
         // 扣减失败
         return Result.fail("库存不足！");
   
     // 创建订单
     VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
     .....
     return Result.ok(orderId);
}

锁住同一用户 id 的 String 对象

@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
    // 一人一单
    Long userId = UserHolder.getUser().getId
    
    // 锁住同一用户 id 的 String 对象
    synchronized (userId.toString().intern()) {
        // 查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        // 判断是否存在
        ......
            
        // 扣减库存
        ......
    
        // 创建订单
        ......
     }
     return Result.ok(orderId);
}

上述方法开启了事务，但是synchronized (userId.toString().intern())锁住的却不是整个方法（先释放锁，再提交事务，写入订单），那就存在一个问题——假如一个线程的事务还没提交（也就是还没写入订单），这时候其他线程来了却可以获得锁，它判断数据库中订单为0 ，又可以再次创建订单。。。。

为了解决这个问题，我们需要先提交事务，再释放锁：

 // 锁住同一用户 id 的 String 对象
 synchronized (userId.toString().intern()) {
     ......
    createVoucherOrder(voucherId);
     ......
 }

@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
    // 一人一单
    Long userId = UserHolder.getUser().getId
    
   
        // 查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        // 判断是否存在
        ......
            
        // 扣减库存
        ......
    
        // 创建订单
        ......
     
     return Result.ok(orderId);
}

集群模式下的并发安全问题

刚刚讨论的那些都默认是单机结点的，可是现在如果放在了集群模式下的话就会出现一下问题。

刚刚的加锁已经解决了单机节点下的线程安全问题，但是却不能解决集群下多节点的线程安全问题：

因为 synchronized 锁的是对应 JVM 内的锁监视器，可是不同的结点有不同的 JVM，不同的 JVM 又有不同的锁监视器，所以刚刚的设计在集群模式下锁住的其实还是不同的对象，即无法解决线程安全问题。

知道问题产生的原因，我们应该很快就想到了解决办法了：

既然是因为集群导致了锁不同，那我们就重新设计一下，让他们都使用同一把锁即可！

分布式锁

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。

分布式锁的实现

分布式锁的核心是实现多进程之间互斥，而满足这一点的方式有很多，常见的有三种：

基于 Redis 的分布式锁

用 Redis 实现分布式锁，主要应用到的是 SETNX key value命令（如果不存在，则设置）

主要要实现两个功能：

• 获取锁（设置一个 key）
• 释放锁 （删除 key）

基本思想是执行了 SETNX命令的线程获得锁，在完成操作后，需要删除 key，释放锁。

加锁：

@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
    // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁
    Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
    return Boolean.TRUE.equals(success);
}

释放锁：

@Override
public void unlock() {
    // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁中的标示
    String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
    // 释放锁
    stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
}

可是这里会存在一个隐患——假设该线程发生阻塞（或者其他问题），一直不释放锁（删除 key）这可怎么办？

为了解决这个问题，我们需要为 key 设计一个超时时间，让它超时失效；但是这个超时时间的长短却不好确定：

• 设置过短，会导致其他线程提前获得锁，引发线程安全问题
• 设置过长，线程需要额外等待

锁的误删

超时时间是一个非常不好把握的东西，因为业务线程的阻塞时间是不可预估的，在极端情况下，它总能阻塞到 lock 超时失效，正如上图中的线程1，锁超时释放了，导致线程2也进来了，这时候 lock 是 线程2的锁了（key 相同，value不同，value一般是线程唯一标识）；假设这时候，线程1突然不阻塞了，它要释放锁，如果按照刚刚的代码逻辑的话，它会释放掉线程2的锁；线程2的锁被释放掉之后，又会导致其他线程进来（线程3），如此往复。。。

为了解决这个问题，需要在释放锁时多加一个判断，每个线程只释放自己的锁，不能释放别人的锁！

释放锁

@Override
public void unlock() {
    // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁中的标示
    String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
    
    // 判断标示是否一致
    if(threadId.equals(id)) {
        // 释放锁
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}

原子性问题

刚刚我们谈论的释放锁的逻辑：

• 判断当前锁是当前线程的锁
• 当前线程释放锁

可以看到释放锁是分两步完成的，如果你是对并发比较有感觉的话，应该一下子就知道这里会存在问题了。

分步执行，并发问题！

假设 线程1 已经判断当前锁是它的锁了，正准备释放锁，可偏偏这时候它阻塞了（可能是 FULL GC 引起的），锁超时失效，线程2来加锁，这时候锁是线程2的了；可是如果线程1这时候醒过来，因为它已经执行了步骤1了的，所以这时候它会直接直接步骤2，释放锁（可是此时的锁不是线程1的了）

其实这就是一个原子性的问题，刚刚释放锁的两步应该是原子的，不可分的！

要使得其满足原子性，则需要在 Redis 中使用 Lua 脚本了。

引入 Lua 脚本保持原子性

lua 脚本：

-- 比较线程标示与锁中的标示是否一致
if(redis.call('get', KEYS[1]) ==  ARGV[1]) then
    -- 释放锁 del key
    return redis.call('del', KEYS[1])
end
return 0

Java 中调用执行：

public class SimpleRedisLock implements ILock {

    private String name;
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.name = name;
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    private static final String KEY_PREFIX = "lock:";
    private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
    private static final DefaultRedisScript UNLOCK_SCRIPT;
    static {
        UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
        UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        // 获取线程标示
        String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
        // 获取锁
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        // 调用lua脚本
        stringRedisTemplate.execute(
                UNLOCK_SCRIPT,
                Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),
                ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
    }
}

到了目前为止，我们设计的 Redis 分布式锁已经是生产可用的，相对完善的分布式锁了。

总结

这一次我们从秒杀场景的业务需求出发，一步步地利用 Redis 设计出一种生产可用的分布式锁：

实现思路：

• 利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示
• 释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁 (Lua 脚本保证原子性)

有哪些特性？

• 利用set nx满足互斥性
• 利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性
• 利用Redis集群保证高可用和高并发特性

目前还有待完善的点：

• 不可重入，同一个线程无法多次获取同一把锁
• 不可重试，获取锁只尝试一次就返回false，没有重试机制
• 超时释放，锁超时释放虽然可以避免死锁，但如果是业务执行耗时较长，也会导致锁释放，存在安全隐患（虽然已经解决了误删问题，但是仍然可能存在未知问题）
• 主从一致性，如果Redis提供了主从集群，主从同步存在延迟，当主宕机时，在主节点中的锁数据并没有及时同步到从节点中，则会导致其他线程也能获得锁，引发线程安全问题（延迟时间是在毫秒以下的，所以这种情况概率极低）