三萬字：架構(gòu)+源碼深度解析分布式鎖架構(gòu)原理與實現(xiàn)方案
大家好，我是冰河~~
最近，很多小伙伴留言說，在學習高并發(fā)編程時，不太明白分布式鎖是用來解決什么問題的，還有不少小伙伴甚至連分布式鎖是什么都不太明白。
明明在生產(chǎn)環(huán)境上使用了自己開發(fā)的分布式鎖，為什么還會出現(xiàn)問題呢？同樣的程序，加上分布式鎖后，性能差了幾個數(shù)量級！這又是為什么呢？
今天，我們就來說說如何在高并發(fā)環(huán)境下實現(xiàn)分布式鎖，不是所有的鎖都是高并發(fā)的。
萬字長文，帶你深入解密高并發(fā)環(huán)境下的分布式鎖架構(gòu)，不是所有的鎖都是分布式鎖。
究竟什么樣的鎖才能更好的支持高并發(fā)場景呢？今天，我們就一起解密高并發(fā)環(huán)境下典型的分布式鎖架構(gòu)，結(jié)合【高并發(fā)】專題下的其他文章，學以致用。
鎖用來解決什么問題呢？
在我們編寫的應用程序或者高并發(fā)程序中，不知道大家有沒有想過一個問題，就是我們?yōu)槭裁葱枰腈i？鎖為我們解決了什么問題呢？
在很多業(yè)務場景下，我們編寫的應用程序中會存在很多的 資源競爭 的問題。而我們在高并發(fā)程序中，引入鎖，就是為了解決這些資源競爭的問題。
電商超賣問題
這里，我們可以列舉一個簡單的業(yè)務場景。比如，在電子商務（商城）的業(yè)務場景中，提交訂單購買商品時，首先需要查詢相應商品的庫存是否足夠，只有在商品庫存數(shù)量足夠的前提下，才能讓用戶成功的下單。
下單時，我們需要在庫存數(shù)量中減去用戶下單的商品數(shù)量，并將庫存操作的結(jié)果數(shù)據(jù)更新到數(shù)據(jù)庫中。整個流程我們可以簡化成下圖所示。
很多小伙伴也留言說，讓我給出代碼，這樣能夠更好的學習和掌握相關(guān)的知識。好吧，這里，我也給出相應的代碼片段吧。
我們可以使用下面的代碼片段來表示用戶的下單操作，我這里將商品的庫存信息保存在了Redis中。
@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(){
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if(stock > 0){
stock -= 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock));
logger.debug("庫存扣減成功，當前庫存為：{}", stock);
}else{
logger.debug("庫存不足，扣減庫存失敗");
throw new OrderException("庫存不足，扣減庫存失敗");
}
return "success";
}注意：上述代碼片段比較簡單，只是為了方便大家理解，真正項目中的代碼就不能這么寫了。
上述的代碼看似是沒啥問題的，但是我們不能只從代碼表面上來觀察代碼的執(zhí)行順序。這是因為在JVM中代碼的執(zhí)行順序未必是按照我們書寫代碼的順序執(zhí)行的。
即使在JVM中代碼是按照我們書寫的順序執(zhí)行，那我們對外提供的接口一旦暴露出去，就會有成千上萬的客戶端來訪問我們的接口。所以說，我們暴露出去的接口是會被并發(fā)訪問的。
試問，上面的代碼在高并發(fā)環(huán)境下是線程安全的嗎？答案肯定不是線程安全的，因為上述扣減庫存的操作會出現(xiàn)并行執(zhí)行的情況。
我們可以使用Apache JMeter來對上述接口進行測試，這里，我使用Apache JMeter對上述接口進行測試。
在Jmeter中，我將線程的并發(fā)度設(shè)置為3，接下來的配置如下所示。
以HTTP GET請求的方式來并發(fā)訪問提交訂單的接口。此時，運行JMeter來訪問接口，命令行會打印出下面的日志信息。
庫存扣減成功，當前庫存為：49
庫存扣減成功，當前庫存為：49
庫存扣減成功，當前庫存為：49這里，我們明明請求了3次，也就是說，提交了3筆訂單，為什么扣減后的庫存都是一樣的呢？這種現(xiàn)象在電商領(lǐng)域有一個專業(yè)的名詞叫做 “超賣” 。
如果一個大型的高并發(fā)電商系統(tǒng)，比如淘寶、天貓、京東等，出現(xiàn)了超賣現(xiàn)象，那損失就無法估量了！架構(gòu)設(shè)計和開發(fā)電商系統(tǒng)的人員估計就要通通下崗了。所以，作為技術(shù)人員，我們一定要嚴謹?shù)膶Υ夹g(shù)，嚴格做好系統(tǒng)的每一個技術(shù)環(huán)節(jié)。
JVM中提供的鎖
JVM中提供的synchronized和Lock鎖，相信大家并不陌生了，很多小伙伴都會使用這些鎖，也能使用這些鎖來實現(xiàn)一些簡單的線程互斥功能。那么，作為立志要成為架構(gòu)師的你，是否了解過JVM鎖的底層原理呢？
JVM鎖原理
說到JVM鎖的原理，我們就不得不限說說Java中的對象頭了。
Java中的對象頭
每個Java對象都有對象頭。如果是?數(shù)組類型，則?2個字寬來存儲對象頭，如果是數(shù)組，則會?3個字寬來存儲對象頭。在32位處理器中，?個字寬是32位；在64位虛擬機中，?個字寬是64位。
對象頭的內(nèi)容如下表 。
長度 | 內(nèi)容 | 說明 |
32/64bit | Mark Word | 存儲對象的hashCode或鎖信息等 |
32/64bit | Class Metadata Access | 存儲到對象類型數(shù)據(jù)的指針 |
32/64bit | Array length | 數(shù)組的長度（如果是數(shù)組） |
Mark Work的格式如下所示。
鎖狀態(tài) | 29bit或61bit | 1bit是否是偏向鎖？ | 2bit鎖標志位 |
無鎖 | 0 | 01 | |
偏向鎖 | 線程ID | 1 | 01 |
輕量級鎖 | 指向棧中鎖記錄的指針 | 此時這一位不用于標識偏向鎖 | 00 |
重量級鎖 | 指向互斥量（重量級鎖）的指針 | 此時這一位不用于標識偏向鎖 | 10 |
GC標記 | 此時這一位不用于標識偏向鎖 | 11 |
可以看到，當對象狀態(tài)為偏向鎖時， Mark Word 存儲的是偏向的線程ID；當狀態(tài)為輕量級鎖時， Mark Word 存儲的是指向線程棧中 Lock Record 的指針；當狀態(tài)為重量級鎖時， Mark Word 為指向堆中的monitor對象的指針 。
有關(guān)Java對象頭的知識，參考《深入淺出Java多線程》。
JVM鎖原理
簡單點來說，JVM中鎖的原理如下。
在Java對象的對象頭上，有一個鎖的標記，比如，第一個線程執(zhí)行程序時，檢查Java對象頭中的鎖標記，發(fā)現(xiàn)Java對象頭中的鎖標記為未加鎖狀態(tài)，于是為Java對象進行了加鎖操作，將對象頭中的鎖標記設(shè)置為鎖定狀態(tài)。
第二個線程執(zhí)行同樣的程序時，也會檢查Java對象頭中的鎖標記，此時會發(fā)現(xiàn)Java對象頭中的鎖標記的狀態(tài)為鎖定狀態(tài)。于是，第二個線程會進入相應的阻塞隊列中進行等待。
這里有一個關(guān)鍵點就是Java對象頭中的鎖標記如何實現(xiàn)。
JVM鎖的短板
JVM中提供的synchronized和Lock鎖都是JVM級別的，大家都知道，當運行一個Java程序時，會啟動一個JVM進程來運行我們的應用程序。synchronized和Lock在JVM級別有效。
也就是說，synchronized和Lock在同一Java進程內(nèi)有效。如果我們開發(fā)的應用程序是分布式的，那么只是使用synchronized和Lock來解決分布式場景下的高并發(fā)問題，就會顯得有點力不從心了。
synchronized和Lock支持JVM同一進程內(nèi)部的線程互斥
synchronized和Lock在JVM級別能夠保證高并發(fā)程序的互斥，我們可以使用下圖來表示。
但是，當我們將應用程序部署成分布式架構(gòu)，或者將應用程序在不同的JVM進程中運行時，synchronized和Lock就不能保證分布式架構(gòu)和多JVM進程下應用程序的互斥性了。
synchronized和Lock不能實現(xiàn)多JVM進程之間的線程互斥
分布式架構(gòu)和多JVM進程的本質(zhì)都是將應用程序部署在不同的JVM實例中，也就是說，其本質(zhì)還是多JVM進程。
分布式鎖
我們在實現(xiàn)分布式鎖時，可以參照JVM鎖實現(xiàn)的思想，JVM鎖在為對象加鎖時，通過改變Java對象的對象頭中的鎖的標志位來實現(xiàn)，也就是說，所有的線程都會訪問這個Java對象的對象頭中的鎖標志位。
我們同樣以這種思想來實現(xiàn)分布式鎖，當我們將應用程序進行拆分并部署成分布式架構(gòu)時，所有應用程序中的線程訪問共享變量時，都到同一個地方去檢查當前程序的臨界區(qū)是否進行了加鎖操作，而是否進行了加鎖操作，我們在統(tǒng)一的地方使用相應的狀態(tài)來進行標記。
可以看到，在分布式鎖的實現(xiàn)思想上，與JVM鎖相差不大。而在實現(xiàn)分布式鎖中，保存加鎖狀態(tài)的服務可以使用MySQL、Redis和Zookeeper實現(xiàn)。
但是，在互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)環(huán)境中， 使用Redis實現(xiàn)分布式鎖的方案是使用的最多的。 接下來，我們就使用Redis來深入解密分布式鎖的架構(gòu)設(shè)計。
Redis如何實現(xiàn)分布式鎖
Redis命令
在Redis中，有一個不常使用的命令如下所示。
SETNX key value這條命令的含義就是“SET if Not Exists”，即不存在的時候才會設(shè)置值。
只有在key不存在的情況下，將鍵key的值設(shè)置為value。如果key已經(jīng)存在，則SETNX命令不做任何操作。
這個命令的返回值如下。
- 命令在設(shè)置成功時返回1。
- 命令在設(shè)置失敗時返回0。
所以，我們在分布式高并發(fā)環(huán)境下，可以使用Redis的SETNX命令來實現(xiàn)分布式鎖。假設(shè)此時有線程A和線程B同時訪問臨界區(qū)代碼，假設(shè)線程A首先執(zhí)行了SETNX命令，并返回結(jié)果1，繼續(xù)向下執(zhí)行。
而此時線程B再次執(zhí)行SETNX命令時，返回的結(jié)果為0，則線程B不能繼續(xù)向下執(zhí)行。只有當線程A執(zhí)行DELETE命令將設(shè)置的鎖狀態(tài)刪除時，線程B才會成功執(zhí)行SETNX命令設(shè)置加鎖狀態(tài)后繼續(xù)向下執(zhí)行。
引入分布式鎖
了解了如何使用Redis中的命令實現(xiàn)分布式鎖后，我們就可以對下單接口進行改造了，加入分布式鎖，如下所示。
/**
* 為了演示方便，我這里就簡單定義了一個常量作為商品的id
* 實際工作中，這個商品id是前端進行下單操作傳遞過來的參數(shù)
*/
public static final String PRODUCT_ID = "100001";
@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(){
//通過stringRedisTemplate來調(diào)用Redis的SETNX命令，key為商品的id，value為字符串“binghe”
//實際上，value可以為任意的字符換
Boolean isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(PRODUCT_ID, "binghe");
//沒有拿到鎖，返回下單失敗
if(!isLock){
return "failure";
}
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if(stock > 0){
stock -= 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock));
logger.debug("庫存扣減成功，當前庫存為：{}", stock);
}else{
logger.debug("庫存不足，扣減庫存失敗");
throw new OrderException("庫存不足，扣減庫存失敗");
}
//業(yè)務執(zhí)行完成，刪除PRODUCT_ID key
stringRedisTemplate.delete(PRODUCT_ID);
return "success";
}那么，在上述代碼中，我們加入了分布式鎖的操作，那上述代碼是否能夠在高并發(fā)場景下保證業(yè)務的原子性呢？答案是可以保證業(yè)務的原子性。但是，在實際場景中，上面實現(xiàn)分布式鎖的代碼是不可用的！！
假設(shè)當線程A首先執(zhí)行stringRedisTemplate.opsForValue()的setIfAbsent()方法返回true，繼續(xù)向下執(zhí)行，正在執(zhí)行業(yè)務代碼時，拋出了異常，線程A直接退出了JVM。
此時，stringRedisTemplate.delete(PRODUCT_ID);代碼還沒來得及執(zhí)行，之后所有的線程進入提交訂單的方法時，調(diào)用stringRedisTemplate.opsForValue()的setIfAbsent()方法都會返回false。導致后續(xù)的所有下單操作都會失敗。這就是分布式場景下的死鎖問題。
所以，上述代碼中實現(xiàn)分布式鎖的方式在實際場景下是不可取的！！
引入try-finally代碼塊
說到這，相信小伙伴們都能夠想到，使用try-finall代碼塊啊，接下來，我們?yōu)橄聠谓涌诘姆椒由蟭ry-finally代碼塊。
/**
* 為了演示方便，我這里就簡單定義了一個常量作為商品的id
* 實際工作中，這個商品id是前端進行下單操作傳遞過來的參數(shù)
*/
public static final String PRODUCT_ID = "100001";
@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(){
//通過stringRedisTemplate來調(diào)用Redis的SETNX命令，key為商品的id，value為字符串“binghe”
//實際上，value可以為任意的字符換
Boolean isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(PRODUCT_ID, "binghe");
//沒有拿到鎖，返回下單失敗
if(!isLock){
return "failure";
}
try{
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if(stock > 0){
stock -= 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock));
logger.debug("庫存扣減成功，當前庫存為：{}", stock);
}else{
logger.debug("庫存不足，扣減庫存失敗");
throw new OrderException("庫存不足，扣減庫存失敗");
}
}finally{
//業(yè)務執(zhí)行完成，刪除PRODUCT_ID key
stringRedisTemplate.delete(PRODUCT_ID);
}
return "success";
}那么，上述代碼是否真正解決了死鎖的問題呢？我們在寫代碼時，不能只盯著代碼本身，覺得上述代碼沒啥問題了。
實際上，生產(chǎn)環(huán)境是非常復雜的。如果線程在成功加鎖之后，執(zhí)行業(yè)務代碼時，還沒來得及執(zhí)行刪除鎖標志的代碼。
此時，服務器宕機了，程序并沒有優(yōu)雅的退出JVM。也會使得后續(xù)的線程進入提交訂單的方法時，因無法成功的設(shè)置鎖標志位而下單失敗。所以說，上述的代碼仍然存在問題。
引入Redis超時機制
在Redis中可以設(shè)置緩存的自動過期時間，我們可以將其引入到分布式鎖的實現(xiàn)中，如下代碼所示。
/**
* 為了演示方便，我這里就簡單定義了一個常量作為商品的id
* 實際工作中，這個商品id是前端進行下單操作傳遞過來的參數(shù)
*/
public static final String PRODUCT_ID = "100001";
@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(){
//通過stringRedisTemplate來調(diào)用Redis的SETNX命令，key為商品的id，value為字符串“binghe”
//實際上，value可以為任意的字符換
Boolean isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(PRODUCT_ID, "binghe");
//沒有拿到鎖，返回下單失敗
if(!isLock){
return "failure";
}
try{
stringRedisTemplate.expire(PRODUCT_ID, 30, TimeUnit.SECONDS);
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if(stock > 0){
stock -= 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock));
logger.debug("庫存扣減成功，當前庫存為：{}", stock);
}else{
logger.debug("庫存不足，扣減庫存失敗");
throw new OrderException("庫存不足，扣減庫存失敗");
}
}finally{
//業(yè)務執(zhí)行完成，刪除PRODUCT_ID key
stringRedisTemplate.delete(PRODUCT_ID);
}
return "success";
}在上述代碼中，我們加入了如下一行代碼來為Redis中的鎖標志設(shè)置過期時間。
stringRedisTemplate.expire(PRODUCT_ID, 30, TimeUnit.SECONDS);此時，我們設(shè)置的過期時間為30秒。
那么問題來了，這樣是否就真正的解決了問題呢？上述程序就真的沒有坑了嗎？答案是還是有坑的！！
“坑位”分析
我們在下單操作的方法中為分布式鎖引入了超時機制，此時的代碼還是無法真正避免死鎖的問題，那“坑位”到底在哪里呢？試想，當程序執(zhí)行完stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent()方法后，正要執(zhí)行stringRedisTemplate.expire(PRODUCT_ID, 30, TimeUnit.SECONDS)代碼時，服務器宕機了，你還別說，生產(chǎn)壞境的情況非常復雜，就是這么巧，服務器就宕機了。
此時，后續(xù)請求進入提交訂單的方法時，都會因為無法成功設(shè)置鎖標志而導致后續(xù)下單流程無法正常執(zhí)行。
既然我們找到了上述代碼的“坑位”，那我們?nèi)绾螌⑦@個”坑“填上？如何解決這個問題呢？別急，Redis已經(jīng)提供了這樣的功能。我們可以在向Redis中保存數(shù)據(jù)的時候，可以同時指定數(shù)據(jù)的超時時間。所以，我們可以將代碼改造成如下所示。
/**
* 為了演示方便，我這里就簡單定義了一個常量作為商品的id
* 實際工作中，這個商品id是前端進行下單操作傳遞過來的參數(shù)
*/
public static final String PRODUCT_ID = "100001";
@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(){
//通過stringRedisTemplate來調(diào)用Redis的SETNX命令，key為商品的id，value為字符串“binghe”
//實際上，value可以為任意的字符換
Boolean isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(PRODUCT_ID, "binghe", 30, TimeUnit.SECONDS);
//沒有拿到鎖，返回下單失敗
if(!isLock){
return "failure";
}
try{
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if(stock > 0){
stock -= 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock));
logger.debug("庫存扣減成功，當前庫存為：{}", stock);
}else{
logger.debug("庫存不足，扣減庫存失敗");
throw new OrderException("庫存不足，扣減庫存失敗");
}
}finally{
//業(yè)務執(zhí)行完成，刪除PRODUCT_ID key
stringRedisTemplate.delete(PRODUCT_ID);
}
return "success";
}在上述代碼中，我們在向Redis中設(shè)置鎖標志位的時候就設(shè)置了超時時間。此時，只要向Redis中成功設(shè)置了數(shù)據(jù)，則即使我們的業(yè)務系統(tǒng)宕機，Redis中的數(shù)據(jù)過期后，也會自動刪除。
后續(xù)的線程進入提交訂單的方法后，就會成功的設(shè)置鎖標志位，并向下執(zhí)行正常的下單流程。
到此，上述的代碼基本上在功能角度解決了程序的死鎖問題，那么，上述程序真的就完美了嗎？哈哈，很多小伙伴肯定會說不完美！確實，上面的代碼還不是完美的，那大家知道哪里不完美嗎？接下來，我們繼續(xù)分析。
在開發(fā)集成角度分析代碼
在我們開發(fā)公共的系統(tǒng)組件時，比如我們這里說的分布式鎖，我們肯定會抽取一些公共的類來完成相應的功能來供系統(tǒng)使用。
這里，假設(shè)我們定義了一個RedisLock接口，如下所示。
public interface RedisLock{
//加鎖操作
boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit);
//解鎖操作
void releaseLock(String key);
}接下來，使用RedisLockImpl類實現(xiàn)RedisLock接口，提供具體的加鎖和解鎖實現(xiàn)，如下所示。
public class RedisLockImpl implements RedisLock{
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "binghe", timeout, unit);
}
@Override
public void releaseLock(String key){
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}在開發(fā)集成的角度來說，當一個線程從上到下執(zhí)行時，首先對程序進行加鎖操作，然后執(zhí)行業(yè)務代碼，執(zhí)行完成后，再進行釋放鎖的操作。理論上，加鎖和釋放鎖時，操作的Redis Key都是一樣的。
但是，如果其他開發(fā)人員在編寫代碼時，并沒有調(diào)用tryLock()方法，而是直接調(diào)用了releaseLock()方法，并且他調(diào)用releaseLock()方法傳遞的key與你調(diào)用tryLock()方法傳遞的key是一樣的。那此時就會出現(xiàn)問題了，他在編寫代碼時，硬生生的將你加的鎖釋放了！！！
所以，上述代碼是不安全的，別人能夠隨隨便便的將你加的鎖刪除，這就是鎖的誤刪操作，這是非常危險的，所以，上述的程序存在很嚴重的問題！！
那如何實現(xiàn)只有加鎖的線程才能進行相應的解鎖操作呢？ 繼續(xù)向下看。
如何實現(xiàn)加鎖和解鎖的歸一化？
什么是加鎖和解鎖的歸一化呢？簡單點來說，就是一個線程執(zhí)行了加鎖操作后，后續(xù)必須由這個線程執(zhí)行解鎖操作，加鎖和解鎖操作由同一個線程來完成。
為了解決只有加鎖的線程才能進行相應的解鎖操作的問題，那么，我們就需要將加鎖和解鎖操作綁定到同一個線程中，那么，如何將加鎖操作和解鎖操作綁定到同一個線程呢？其實很簡單，相信很多小伙伴都想到了—— 使用ThreadLocal實現(xiàn) 。沒錯，使用ThreadLocal類確實能夠解決這個問題。
此時，我們將RedisLockImpl類的代碼修改成如下所示。
public class RedisLockImpl implements RedisLock{
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
@Override
public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
threadLocal.set(uuid);
return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
}
@Override
public void releaseLock(String key){
//當前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時，再執(zhí)行刪除鎖的操作
if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
}上述代碼的主要邏輯為：在對程序執(zhí)行嘗試加鎖操作時，首先生成一個uuid，將生成的uuid綁定到當前線程，并將傳遞的key參數(shù)操作Redis中的key，生成的uuid作為Redis中的Value，保存到Redis中，同時設(shè)置超時時間。
當執(zhí)行解鎖操作時，首先，判斷當前線程中綁定的uuid是否和Redis中存儲的uuid相等，只有二者相等時，才會執(zhí)行刪除鎖標志位的操作。這就避免了一個線程對程序進行了加鎖操作后，其他線程對這個鎖進行了解鎖操作的問題。
繼續(xù)分析
我們將加鎖和解鎖的方法改成如下所示。
public class RedisLockImpl implements RedisLock{
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
private String lockUUID;
@Override
public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
threadLocal.set(uuid);
lockUUID = uuid;
return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
}
@Override
public void releaseLock(String key){
//當前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時，再執(zhí)行刪除鎖的操作
if(lockUUID.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
}相信很多小伙伴都會看出上述代碼存在什么問題了！！沒錯，那就是 線程安全的問題。
所以，這里，我們需要使用ThreadLocal來解決線程安全問題。
可重入性分析
在上面的代碼中，當一個線程成功設(shè)置了鎖標志位后，其他的線程再設(shè)置鎖標志位時，就會返回失敗。還有一種場景就是在提交訂單的接口方法中，調(diào)用了服務A，服務A調(diào)用了服務B，而服務B的方法中存在對同一個商品的加鎖和解鎖操作。
所以，服務B成功設(shè)置鎖標志位后，提交訂單的接口方法繼續(xù)執(zhí)行時，也不能成功設(shè)置鎖標志位了。也就是說，目前實現(xiàn)的分布式鎖沒有可重入性。
這里，就存在可重入性的問題了。我們希望設(shè)計的分布式鎖 具有可重入性 ，那什么是可重入性呢？簡單點來說，就是同一個線程，能夠多次獲取同一把鎖，并且能夠按照順序進行解決操作。
其實，在JDK 1.5之后提供的鎖很多都支持可重入性，比如synchronized和Lock。
如何實現(xiàn)可重入性呢？
映射到我們加鎖和解鎖方法時，我們?nèi)绾沃С滞粋€線程能夠多次獲取到鎖（設(shè)置鎖標志位）呢？
可以這樣簡單的設(shè)計：如果當前線程沒有綁定uuid，則生成uuid綁定到當前線程，并且在Redis中設(shè)置鎖標志位。
如果當前線程已經(jīng)綁定了uuid，則直接返回true，證明當前線程之前已經(jīng)設(shè)置了鎖標志位，也就是說已經(jīng)獲取到了鎖，直接返回true。
結(jié)合以上分析，我們將提交訂單的接口方法代碼改造成如下所示。
public class RedisLockImpl implements RedisLock{
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
@Override
public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
Boolean isLocked = false;
if(threadLocal.get() == null){
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
threadLocal.set(uuid);
isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
}else{
isLocked = true;
}
return isLocked;
}
@Override
public void releaseLock(String key){
//當前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時，再執(zhí)行刪除鎖的操作
if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
}這樣寫看似沒有啥問題，但是大家細想一下，這樣寫就真的OK了嗎？
可重入性的問題分析
既然上面分布式鎖的可重入性是存在問題的，那我們就來分析下問題的根源在哪里！
假設(shè)我們提交訂單的方法中，首先使用RedisLock接口對代碼塊添加了分布式鎖，在加鎖后的代碼中調(diào)用了服務A，而服務A中也存在調(diào)用RedisLock接口的加鎖和解鎖操作。
而多次調(diào)用RedisLock接口的加鎖操作時，只要之前的鎖沒有失效，則會直接返回true，表示成功獲取鎖。
也就是說，無論調(diào)用加鎖操作多少次，最終只會成功加鎖一次。而執(zhí)行完服務A中的邏輯后，在服務A中調(diào)用RedisLock接口的解鎖方法，此時，會將當前線程所有的加鎖操作獲得的鎖全部釋放掉。
我們可以使用下圖來簡單的表示這個過程。
那么問題來了，如何解決可重入性的問題呢？
解決可重入性問題
相信很多小伙伴都能夠想出使用計數(shù)器的方式來解決上面可重入性的問題，沒錯，就是使用計數(shù)器來解決。 整體流程如下所示。
那么，體現(xiàn)在程序代碼上是什么樣子呢？我們來修改RedisLockImpl類的代碼，如下所示。
public class RedisLockImpl implements RedisLock{
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
private ThreadLocal<Integer> threadLocalInteger = new ThreadLocal<Integer>();
@Override
public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
Boolean isLocked = false;
if(threadLocal.get() == null){
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
threadLocal.set(uuid);
isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
}else{
isLocked = true;
}
//加鎖成功后將計數(shù)器加1
if(isLocked){
Integer count = threadLocalInteger.get() == null ? 0 : threadLocalInteger.get();
threadLocalInteger.set(count++);
}
return isLocked;
}
@Override
public void releaseLock(String key){
//當前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時，再執(zhí)行刪除鎖的操作
if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
Integer count = threadLocalInteger.get();
//計數(shù)器減為0時釋放鎖
if(count == null || --count <= 0){
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
}
}至此，我們基本上解決了分布式鎖的可重入性問題。
說到這里，我還要問大家一句，上面的解決問題的方案真的沒問題了嗎？
阻塞與非阻塞鎖
在提交訂單的方法中，當獲取Redis分布式鎖失敗時，我們直接返回了failure來表示當前請求下單的操作失敗了。
試想，在高并發(fā)環(huán)境下，一旦某個請求獲得了分布式鎖，那么，在這個請求釋放鎖之前，其他的請求調(diào)用下單方法時，都會返回下單失敗的信息。在真實場景中，這是非常不友好的。
我們可以將后續(xù)的請求進行阻塞，直到當前請求釋放鎖后，再喚醒阻塞的請求獲得分布式鎖來執(zhí)行方法。
所以，我們設(shè)計的分布式鎖需要支持 阻塞和非阻塞 的特性。
那么，如何實現(xiàn)阻塞呢？我們可以使用自旋來實現(xiàn)，繼續(xù)修改RedisLockImpl的代碼如下所示。
public class RedisLockImpl implements RedisLock{
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
private ThreadLocal<Integer> threadLocalInteger = new ThreadLocal<Integer>();
@Override
public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
Boolean isLocked = false;
if(threadLocal.get() == null){
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
threadLocal.set(uuid);
isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
//如果獲取鎖失敗，則自旋獲取鎖，直到成功
if(!isLocked){
for(;;){
isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
if(isLocked){
break;
}
}
}
}else{
isLocked = true;
}
//加鎖成功后將計數(shù)器加1
if(isLocked){
Integer count = threadLocalInteger.get() == null ? 0 : threadLocalInteger.get();
threadLocalInteger.set(count++);
}
return isLocked;
}
@Override
public void releaseLock(String key){
//當前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時，再執(zhí)行刪除鎖的操作
if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
Integer count = threadLocalInteger.get();
//計數(shù)器減為0時釋放鎖
if(count == null || --count <= 0){
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
}
}在分布式鎖的設(shè)計中，阻塞鎖和非阻塞鎖 是非常重要的概念，大家一定要記住這個知識點。
鎖失效問題
盡管我們實現(xiàn)了分布式鎖的阻塞特性，但是還有一個問題是我們不得不考慮的。那就是 鎖失效 的問題。
當程序執(zhí)行業(yè)務的時間超過了鎖的過期時間會發(fā)生什么呢？ 想必很多小伙伴都能夠想到，那就是前面的請求沒執(zhí)行完，鎖過期失效了，后面的請求獲取到分布式鎖，繼續(xù)向下執(zhí)行了，程序無法做到真正的互斥，無法保證業(yè)務的原子性了。
那如何解決這個問題呢？答案就是：我們必須保證在業(yè)務代碼執(zhí)行完畢后，才能釋放分布式鎖。 方案是有了，那如何實現(xiàn)呢？
說白了，我們需要在業(yè)務代碼中，時不時的執(zhí)行下面的代碼來保證在業(yè)務代碼沒執(zhí)行完時，分布式鎖不會因超時而被釋放。
springRedisTemplate.expire(PRODUCT_ID, 30, TimeUnit.SECONDS);這里，我們需要定義一個定時策略來執(zhí)行上面的代碼，需要注意的是：我們不能等到30秒后再執(zhí)行上述代碼，因為30秒時，鎖已經(jīng)失效了。例如，我們可以每10秒執(zhí)行一次上面的代碼。
有些小伙伴說，直接在RedisLockImpl類中添加一個while(true)循環(huán)來解決這個問題，那我們就這樣修改下RedisLockImpl類的代碼，看看有沒有啥問題。
public class RedisLockImpl implements RedisLock{
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
private ThreadLocal<Integer> threadLocalInteger = new ThreadLocal<Integer>();
@Override
public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
Boolean isLocked = false;
if(threadLocal.get() == null){
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
threadLocal.set(uuid);
isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
//如果獲取鎖失敗，則自旋獲取鎖，直到成功
if(!isLocked){
for(;;){
isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
if(isLocked){
break;
}
}
}
//定義更新鎖的過期時間
while(true){
Integer count = threadLocalInteger.get();
//當前鎖已經(jīng)被釋放，則退出循環(huán)
if(count == 0 || count <= 0){
break;
}
springRedisTemplate.expire(key, 30, TimeUnit.SECONDS);
try{
//每隔10秒執(zhí)行一次
Thread.sleep(10000);
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
}
}else{
isLocked = true;
}
//加鎖成功后將計數(shù)器加1
if(isLocked){
Integer count = threadLocalInteger.get() == null ? 0 : threadLocalInteger.get();
threadLocalInteger.set(count++);
}
return isLocked;
}
@Override
public void releaseLock(String key){
//當前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時，再執(zhí)行刪除鎖的操作
if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
Integer count = threadLocalInteger.get();
//計數(shù)器減為0時釋放鎖
if(count == null || --count <= 0){
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
}
}相信小伙伴們看了代碼就會發(fā)現(xiàn)哪里有問題了：更新鎖過期時間的代碼肯定不能這么去寫。因為這么寫會 導致當前線程在更新鎖超時時間的while(true)循環(huán)中一直阻塞而無法返回結(jié)果。 所以，我們不能將當前線程阻塞，需要異步執(zhí)行定時任務來更新鎖的過期時間。
此時，我們繼續(xù)修改RedisLockImpl類的代碼，將定時更新鎖超時的代碼放到一個單獨的線程中執(zhí)行，如下所示。
public class RedisLockImpl implements RedisLock{
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
private ThreadLocal<Integer> threadLocalInteger = new ThreadLocal<Integer>();
@Override
public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
Boolean isLocked = false;
if(threadLocal.get() == null){
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
threadLocal.set(uuid);
isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
//如果獲取鎖失敗，則自旋獲取鎖，直到成功
if(!isLocked){
for(;;){
isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
if(isLocked){
break;
}
}
}
//啟動新線程來執(zhí)行定時任務，更新鎖過期時間
new Thread(new UpdateLockTimeoutTask(uuid, stringRedisTemplate, key)).start();
}else{
isLocked = true;
}
//加鎖成功后將計數(shù)器加1
if(isLocked){
Integer count = threadLocalInteger.get() == null ? 0 : threadLocalInteger.get();
threadLocalInteger.set(count++);
}
return isLocked;
}
@Override
public void releaseLock(String key){
//當前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時，再執(zhí)行刪除鎖的操作
String uuid = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
if(threadLocal.get().equals(uuid)){
Integer count = threadLocalInteger.get();
//計數(shù)器減為0時釋放鎖
if(count == null || --count <= 0){
stringRedisTemplate.delete(key);
//獲取更新鎖超時時間的線程并中斷
long threadId = stringRedisTemplate.opsForValue().get(uuid);
Thread updateLockTimeoutThread = ThreadUtils.getThreadByThreadId(threadId);
if(updateLockTimeoutThread != null){
//中斷更新鎖超時時間的線程
updateLockTimeoutThread.interrupt();
stringRedisTemplate.delete(uuid);
}
}
}
}
}創(chuàng)建UpdateLockTimeoutTask類來執(zhí)行更新鎖超時的時間。
public class UpdateLockTimeoutTask implements Runnable{
//uuid
private long uuid;
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private String key;
public UpdateLockTimeoutTask(long uuid, StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String key){
this.uuid = uuid;
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
this.key = key;
}
@Override
public void run(){
//以uuid為key，當前線程id為value保存到Redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set(uuid, Thread.currentThread().getId());
//定義更新鎖的過期時間
while(true){
springRedisTemplate.expire(key, 30, TimeUnit.SECONDS);
try{
//每隔10秒執(zhí)行一次
Thread.sleep(10000);
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
}
}
}接下來，我們定義一個ThreadUtils工具類，這個工具類中有一個根據(jù)線程id獲取線程的方法getThreadByThreadId(long threadId)。
public class ThreadUtils{
//根據(jù)線程id獲取線程句柄
public static Thread getThreadByThreadId(long threadId){
ThreadGroup group = Thread.currentThread().getThreadGroup();
while(group != null){
Thread[] threads = new Thread[(int)(group.activeCount() * 1.2)];
int count = group.enumerate(threads, true);
for(int i = 0; i < count; i++){
if(threadId == threads[i].getId()){
return threads[i];
}
}
}
}
}上述解決分布式鎖失效的問題在分布式鎖領(lǐng)域有一個專業(yè)的術(shù)語叫做 “異步續(xù)命” 。需要注意的是：當業(yè)務代碼執(zhí)行完畢后，我們需要停止更新鎖超時時間的線程。所以，這里，我對程序的改動是比較大的，首先，將更新鎖超時的時間任務重新定義為一個UpdateLockTimeoutTask類，并將uuid和StringRedisTemplate注入到任務類中，在執(zhí)行定時更新鎖超時時間時，首先將當前線程保存到Redis中，其中Key為傳遞進來的uuid。
在首先獲取分布式鎖后，重新啟動線程，并將uuid和StringRedisTemplate傳遞到任務類中執(zhí)行任務。當業(yè)務代碼執(zhí)行完畢后，調(diào)用releaseLock()方法釋放鎖時，我們會通過uuid從Redis中獲取更新鎖超時時間的線程id，并通過線程id獲取到更新鎖超時時間的線程，調(diào)用線程的interrupt()方法來中斷線程。
此時，當分布式鎖釋放后，更新鎖超時的線程就會由于線程中斷而退出了。
實現(xiàn)分布式鎖的基本要求
結(jié)合上述的案例，我們可以得出實現(xiàn)分布式鎖的基本要求：
- 支持互斥性
- 支持鎖超時
- 支持阻塞和非阻塞特性
- 支持可重入性
- 支持高可用
通用分布式解決方案
在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，分布式鎖是一個繞不開的話題，同時，也有很多通用的分布式鎖解決方案，其中，用的比較多的一種方案就是使用開源的Redisson框架來解決分布式鎖問題。
有關(guān)Redisson分布式鎖的使用方案大家可以參考《【高并發(fā)】你知道嗎？大家都在使用Redisson實現(xiàn)分布式鎖了！！》
既然Redisson框架已經(jīng)很牛逼了，我們直接使用Redisson框架是否能夠100%的保證分布式鎖不出問題呢？答案是無法100%的保證。因為在分布式領(lǐng)域沒有哪一家公司或者架構(gòu)師能夠保證100%的不出問題，就連阿里這樣的大公司、阿里的首席架構(gòu)師這樣的技術(shù)大牛也不敢保證100%的不出問題。
在分布式領(lǐng)域，無法做到100%無故障，我們追求的是幾個9的目標，例如99.999%無故障。
CAP理論
在分布式領(lǐng)域，有一個非常重要的理論叫做CAP理論。
- C：Consistency（一致性）
- A：Availability（可用性）
- P：Partition tolerance（分區(qū)容錯性）
在分布式領(lǐng)域中，是必須要保證分區(qū)容錯性的，也就是必須要保證“P”，所以，我們只能保證CP或者AP。
這里，我們可以使用Redis和Zookeeper來進行簡單的對比，我們可以使用Redis實現(xiàn)AP架構(gòu)的分布式鎖，使用Zookeeper實現(xiàn)CP架構(gòu)的分布式鎖。
- 基于Redis的AP架構(gòu)的分布式鎖模型
在基于Redis實現(xiàn)的AP架構(gòu)的分布式鎖模型中，向Redis節(jié)點1寫入數(shù)據(jù)后，會立即返回結(jié)果，之后在Redis中會以異步的方式來同步數(shù)據(jù)。
- 基于Zookeeper的CP架構(gòu)的分布式鎖模型
在基于Zookeeper實現(xiàn)的CP架構(gòu)的分布式模型中，向節(jié)點1寫入數(shù)據(jù)后，會等待數(shù)據(jù)的同步結(jié)果，當數(shù)據(jù)在大多數(shù)Zookeeper節(jié)點間同步成功后，才會返回結(jié)果數(shù)據(jù)。
當我們使用基于Redis的AP架構(gòu)實現(xiàn)分布式鎖時，需要注意一個問題，這個問題可以使用下圖來表示。
也就是Redis主從節(jié)點之間的數(shù)據(jù)同步失敗，假設(shè)線程向Master節(jié)點寫入了數(shù)據(jù)，而Redis中Master節(jié)點向Slave節(jié)點同步數(shù)據(jù)失敗了。此時，另一個線程讀取的Slave節(jié)點中的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)沒有添加分布式鎖，此時就會出現(xiàn)問題了！！！
所以，在設(shè)計分布式鎖方案時，也需要注意Redis節(jié)點之間的數(shù)據(jù)同步問題。
紅鎖的實現(xiàn)
在Redisson框架中，實現(xiàn)了紅鎖的機制，Redisson的RedissonRedLock對象實現(xiàn)了Redlock介紹的加鎖算法。該對象也可以用來將多個RLock對象關(guān)聯(lián)為一個紅鎖，每個RLock對象實例可以來自于不同的Redisson實例。當紅鎖中超過半數(shù)的RLock加鎖成功后，才會認為加鎖是成功的，這就提高了分布式鎖的高可用。
我們可以使用Redisson框架來實現(xiàn)紅鎖。
public void testRedLock(RedissonClient redisson1,RedissonClient redisson2, RedissonClient redisson3){
RLock lock1 = redisson1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redisson2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redisson3.getLock("lock3");
RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
try {
// 同時加鎖：lock1 lock2 lock3, 紅鎖在大部分節(jié)點上加鎖成功就算成功。
lock.lock();
// 嘗試加鎖，最多等待100秒，上鎖以后10秒自動解鎖
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}其實，在實際場景中，紅鎖是很少使用的。這是因為使用了紅鎖后會影響高并發(fā)環(huán)境下的性能，使得程序的體驗更差。所以，在實際場景中，我們一般都是要保證Redis集群的可靠性。
同時，使用紅鎖后，當加鎖成功的RLock個數(shù)不超過總數(shù)的一半時，會返回加鎖失敗，即使在業(yè)務層面任務加鎖成功了，但是紅鎖也會返回加鎖失敗的結(jié)果。
另外，使用紅鎖時，需要提供多套Redis的主從部署架構(gòu)，同時，這多套Redis主從架構(gòu)中的Master節(jié)點必須都是獨立的，相互之間沒有任何數(shù)據(jù)交互。
高并發(fā)“黑科技”與致勝奇招
假設(shè)，我們就是使用Redis來實現(xiàn)分布式鎖，假設(shè)Redis的讀寫并發(fā)量在5萬左右。我們的商城業(yè)務需要支持的并發(fā)量在100萬左右。
如果這100萬的并發(fā)全部打入Redis中，Redis很可能就會掛掉，那么，我們?nèi)绾谓鉀Q這個問題呢？接下來，我們就一起來探討這個問題。
在高并發(fā)的商城系統(tǒng)中，如果采用Redis緩存數(shù)據(jù)，則Redis緩存的并發(fā)處理能力是關(guān)鍵，因為很多的前綴操作都需要訪問Redis。而異步削峰只是基本的操作，關(guān)鍵還是要保證Redis的并發(fā)處理能力。
解決這個問題的關(guān)鍵思想就是：分而治之，將商品庫存分開放。
暗度陳倉
我們在Redis中存儲商品的庫存數(shù)量時，可以將商品的庫存進行“分割”存儲來提升Redis的讀寫并發(fā)量。
例如，原來的商品的id為10001，庫存為1000件，在Redis中的存儲為(10001, 1000)，我們將原有的庫存分割為5份，則每份的庫存為200件，此時，我們在Redia中存儲的信息為(10001_0, 200)，(10001_1, 200)，(10001_2, 200)，(10001_3, 200)，(10001_4, 200)。
此時，我們將庫存進行分割后，每個分割后的庫存使用商品id加上一個數(shù)字標識來存儲，這樣，在對存儲商品庫存的每個Key進行Hash運算時，得出的Hash結(jié)果是不同的，這就說明，存儲商品庫存的Key有很大概率不在Redis的同一個槽位中，這就能夠提升Redis處理請求的性能和并發(fā)量。
分割庫存后，我們還需要在Redis中存儲一份商品id和分割庫存后的Key的映射關(guān)系，此時映射關(guān)系的Key為商品的id，也就是10001，Value為分割庫存后存儲庫存信息的Key，也就是10001_0，10001_1，10001_2，10001_3，10001_4。在Redis中我們可以使用List來存儲這些值。
在真正處理庫存信息時，我們可以先從Redis中查詢出商品對應的分割庫存后的所有Key，同時使用AtomicLong來記錄當前的請求數(shù)量，使用請求數(shù)量對從Redia中查詢出的商品對應的分割庫存后的所有Key的長度進行求模運算，得出的結(jié)果為0，1，2，3，4。再在前面拼接上商品id就可以得出真正的庫存緩存的Key。此時，就可以根據(jù)這個Key直接到Redis中獲取相應的庫存信息。
同時，我們可以將分隔的不同的庫存數(shù)據(jù)分別存儲到不同的Redis服務器中，進一步提升Redis的并發(fā)量。
移花接木
在高并發(fā)業(yè)務場景中，我們可以直接使用Lua腳本庫（OpenResty）從負載均衡層直接訪問緩存。
這里，我們思考一個場景：如果在高并發(fā)業(yè)務場景中，商品被瞬間搶購一空。此時，用戶再發(fā)起請求時，如果系統(tǒng)由負載均衡層請求應用層的各個服務，再由應用層的各個服務訪問緩存和數(shù)據(jù)庫，其實，本質(zhì)上已經(jīng)沒有任何意義了，因為商品已經(jīng)賣完了，再通過系統(tǒng)的應用層進行層層校驗已經(jīng)沒有太多意義了！！而應用層的并發(fā)訪問量是以百為單位的，這又在一定程度上會降低系統(tǒng)的并發(fā)度。
為了解決這個問題，此時，我們可以在系統(tǒng)的負載均衡層取出用戶發(fā)送請求時攜帶的用戶id，商品id和活動id等信息，直接通過Lua腳本等技術(shù)來訪問緩存中的庫存信息。如果商品的庫存小于或者等于0，則直接返回用戶商品已售完的提示信息，而不用再經(jīng)過應用層的層層校驗了。
