微服务Spring Boot 整合 Redis 分布式锁 Redission 实现优惠卷秒杀 一人一单

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Bug 终结者 发表于 2023/02/21 09:09:07 2023/02/21
【摘要】 微服务Spring Boot 整合 Redis 分布式锁 Redission 实现优惠卷秒杀 一人一单

@[TOC]

⛅引言

本章节,介绍使用分布式锁Redission完成 优惠卷秒杀,Redis 官方 首推 Redisson 作为Java 客户端!

一、什么是Redission

⚡Redission 介绍

Redission 功能介绍

Redission官网

Redisson 是 Redis 服务器上的分布式 可伸缩Java数据结构 ---- 驻内存数据网格(In-Memory Data Grid,IMDG)。底层使用Netty框架,并提供了与 Java 对象相对应的分布式对象、分布式集合、分布式锁和同步器、分布式服务等一系列的 Redisson 的分布式对象

Redission 作为 Redis 官方首推的 Java 客户端, Redission不仅仅是一个客户端,它还实现了很多分布式特性的工具类,例如:分布式锁,布隆过滤器等。

在这里插入图片描述

Redission 分布式 的特点

在这里插入图片描述

基于 Redis 的 Java 分布式可重入Lock对象,并实现Lock接口。

如果获取锁的 Redisson 实例崩溃,那么这种锁可能会在获取状态下永远挂起。为了避免这种 Redisson 维护锁看门狗,它会在锁持有者 Redisson 实例处于活动状态时延长锁的过期时间。默认情况下,锁定看门狗超时为 30 秒,可以通过Config.lockWatchdogTimeout设置进行更改。

二、SetNX实现分布式锁的缺点

重入问题:重入是指 获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码中,可重入锁的目的是为了防止死锁。

不可重试:不可重试是指 目前的分布式锁只能尝试一次,一般合理的情况是,如果第一次获取失败,则进行重试

超时释放:当前的业务中,如果锁到了我们设定的过期释放时间,会直接释放掉,如果卡顿的时间较长,但锁已经被释放了,那这样是不行的。

主从一致性:如果Redis 提供了主从集群,当我们向集群写数据时,主机需要异步的将数据同步给从机,而万一在同步之前,主机宕机了,就会出现死锁问题

以上问题,我们可以通过分布式锁 Redission 来解决。

三、Spring Boot 整合 分布式锁 Redission 实现优惠卷秒杀

引入依赖

<dependency>
	<groupId>org.redisson</groupId>
	<artifactId>redisson</artifactId>
	<version>3.13.6</version>
</dependency>

配置 Redission 客户端

package com.chen.config;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @author whc
 */
@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() {
        // 配置信息
        Config config = new Config();
        //地址、密码
        config.useSingleServer().setAddress("redis://你的ip地址:端口号").setPassword("password");

        return Redisson.create(config);
    }
}

VoucherServiceImpl 实现类注入RedissionClient

@Resource
private RedissonClient redissonClient;

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
    //1. 查询优惠卷
    SeckillVoucher seckillVoucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
    //2. 判断秒杀是否开始 开始时间大于当前时间表示未开始抢购
    if (seckillVoucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
        return Result.fail("秒杀尚未开始!");
    }
    //3. 判断秒杀是否结束
    if (seckillVoucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
        return Result.fail("秒杀已经结束!");
    }
    //4. 判断库存是否充足
    if (seckillVoucher.getStock() < 1) {
        return Result.fail("库存不足!");
    }

    //5. 获取当前用户id
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    //6. 使用Redission 获取锁对象
    RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order" + userId);

    //7. 尝试获取锁
    boolean isLock = lock.tryLock();
    if (!isLock) {
        return Result.fail("抢购失败,用户重复下单!");
    }
    try {
        IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
        return proxy.createVoucherOrder(voucherId, userId);
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

四、测试

打开Jmeter,载入jmx文件,进行200压测
在这里插入图片描述

结果
在这里插入图片描述

查看数据库
在这里插入图片描述

测试成功,一人一单 Redission分布式锁 完成!

五、核心源码

Gitee 源码地址

⛵小结

以上就是【Bug 终结者】对 微服务Spring Boot 整合 Redis 分布式锁 Redission 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Redission实现分布式锁来解决,Redission底层就是采用了Lua脚本,生产可用,Redission是不错的分布式工具,Redis Java 客户端!

如果这篇【文章】有帮助到你,希望可以给【Bug 终结者】点个赞👍,创作不易,如果有对【后端技术】、【前端领域】感兴趣的小可爱,也欢迎关注❤️❤️❤️ 【Bug 终结者】❤️❤️❤️,我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】💝💝💝!

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