万州那家做网站,龙之向导外贸论坛,网站建设与管理自简历,可信网站认证收费吗写在前面 工作中遇到#xff0c;整理 reids 做简单分布式锁的思考博文适合刚接触 redis 的小伙伴理解不足小伙伴帮忙指正 对每个人而言#xff0c;真正的职责只有一个#xff1a;找到自我。然后在心中坚守其一生#xff0c;全心全意#xff0c;永不停息。所有其它的路都是…写在前面 工作中遇到整理 reids 做简单分布式锁的思考博文适合刚接触 redis 的小伙伴理解不足小伙伴帮忙指正 对每个人而言真正的职责只有一个找到自我。然后在心中坚守其一生全心全意永不停息。所有其它的路都是不完整的是人的逃避方式是对大众理想的懦弱回归是随波逐流是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》 假设现在有这样一个需求需要做排队预约住宿的功能当前宿舍住满了有新的同学需要来入住可以进行排队预约排队编号通过累加的方式生成
我们设计这样一张数据表
CREATE TABLE ams_student_queue_check_in_sync (queue_check_in_id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 学生队列ID,student_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT 学生姓名 COLLATE utf8mb4_general_ci,student_uid VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT 学生uid COLLATE utf8mb4_general_ci,student_card VARCHAR(30) NULL DEFAULT NULL COMMENT 学生身份证号 COLLATE utf8mb4_general_ci,student_contact_number VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT 学生联系电话 COLLATE utf8mb4_general_ci,student_email VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT 学生电子邮件地址 COLLATE utf8mb4_general_ci,student_gender TINYINT(4) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 学生性别,student_emergency_contact_name VARCHAR(100) NULL DEFAULT NULL COMMENT 第二联系人姓名 COLLATE utf8mb4_general_ci,student_emergency_contact_number VARCHAR(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT 第二联系人电话 COLLATE utf8mb4_general_ci,student_status TINYINT(4) NULL DEFAULT 1 COMMENT 学生排队状态(1.待入住2.以入住 3.以取消),arrival_dates DATETIME NULL DEFAULT NULL COMMENT 预计入住时间,departure_dates DATETIME NULL DEFAULT NULL COMMENT 预计离开日期,queue_position INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT 学生在排队中的位置,check_in_remark TEXT NULL DEFAULT NULL COMMENT 备注 COLLATE utf8mb4_general_ci,extended1 VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT 扩展字段1 COLLATE utf8mb4_general_ci,extended2 VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT 扩展字段2 COLLATE utf8mb4_general_ci,extended3 VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT 扩展字段3 COLLATE utf8mb4_general_ci,created_at TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 创建时间,updated_at TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 修改时间,PRIMARY KEY (queue_check_in_id) USING BTREE,INDEX student_uid (student_uid) USING BTREE
)
COMMENT入住排队表
COLLATEutf8mb4_general_ci
ENGINEInnoDB
AUTO_INCREMENT1363
;
queue_position 为每一位同学的排队编号需要根据当前的学生编号最大来累加
下面为实现的基础代码 ApiOperation(入住排队接口)PostMapping(/checkInQueue)Transactionalpublic AjaxResult checkInQueue( RequestHeader(UID) String uid, RequestBody AmsStudentQueueCheckIn amsStudentQueueCheckIn){if (Objects.isNull(uid)){return AjaxResult.error(Uid 为空);}if (Objects.isNull(amsStudentQueueCheckIn.getStudentEmergencyContactNumber())){return AjaxResult.error(电话号为空);}StringBuilder stringBuilder new StringBuilder();String studentContactNumber amsStudentQueueCheckIn.getStudentContactNumber();ListAmsStudentQueueCheckIn amsStudentQueueCheckIns1 amsStudentQueueCheckInService.selectAmsStudentQueueCheckInList(new AmsStudentQueueCheckIn().setStudentContactNumber(studentContactNumber));Integer count amsStudentQueueCheckInService.selectAmsStudentQueueCheckInListCount(amsStudentQueueCheckIn.getStudentGender());if (Objects.nonNull(amsStudentQueueCheckIns1) amsStudentQueueCheckIns1.size() !0 ){stringBuilder.append(已经排队预约啦请耐心等待 ^_^).append(, 预约编号为 ).append(amsStudentQueueCheckIns1.get(0).getQueuePosition()).append(, 前面还有 ).append(count - 1).append( 人);return AjaxResult.success(stringBuilder.toString(),ImmutableMap.of(queuePosition,amsStudentQueueCheckIns1.get(0).getQueuePosition(),beforePeopleBumber,count -1 ));}AmsStudentQueueCheckIn amsStudentQueueCheckIns amsStudentQueueCheckInService.selectAmsStudentQueueCheckInListMax(amsStudentQueueCheckIn.getStudentGender());Long queuePosition 0L;if (Objects.nonNull(amsStudentQueueCheckIns)){queuePosition amsStudentQueueCheckIns.getQueuePosition()}amsStudentQueueCheckIn.setStudentStatus(1).setQueuePosition(queuePosition 1L).setStudentUid(uid);amsStudentQueueCheckIn.setStudentStatus(1).setQueuePosition(amsStudentQueueCheckIns.getQueuePosition() 1L).setStudentUid(uid);int i amsStudentQueueCheckInService.insertAmsStudentQueueCheckIn(amsStudentQueueCheckIn);if (i ! 1){return AjaxResult.error(排队预约失败);}stringBuilder.append(排队预约成功).append(, 预约编号为 ).append(amsStudentQueueCheckIn.getQueuePosition()).append(, 前面还有 ).append(count).append( 人);return AjaxResult.success(stringBuilder.toString(),ImmutableMap.of(queuePosition,amsStudentQueueCheckIn.getQueuePosition(),beforePeopleBumber,count));}逻辑比较简单拿到数据获取编号最大值累加数据落表但是上面的代码存在一个问题因为是 Springboot 项目使用 tomcat 部署Spring Boot 嵌入的 Tomcat 默认启用 Http11NioProtocol可以切换日志级别为 Debug 可看到
Http11NioProtocol 表示多线程非阻塞模式的HTTP协议的通信(web 服务端网络IO处理模型包括:单(多)线程阻塞(非阻塞)IO模型)。
# 日志级别 Debug
# 日志配置
logging:level:root: debug11:42:51.810 [restartedMain] INFO o.a.c.h.Http11NioProtocol - [log,173] - Initializing ProtocolHandler [http-nio-8080]
11:42:51.811 [restartedMain] DEBUG o.a.c.u.LifecycleBase - [log,173] - Setting state for [Connector[HTTP/1.1-8080]] to [INITIALIZED]
11:42:51.811 [restartedMain] DEBUG o.a.c.u.LifecycleBase - [log,173] - Setting state for [StandardService[Tomcat]] to [INITIALIZED]
11:42:51.811 [restartedMain] DEBUG o.a.c.u.LifecycleBase - [log,173] - Setting state for [StandardServer[-1]] to [INITIALIZED]
11:42:51.811 [restartedMain] DEBUG o.a.c.u.LifecycleBase - [log,173] - Setting state for [StandardServer[-1]] to [STARTING_PREP]
11:42:51.811 [restartedMain] DEBUG o.a.c.u.LifecycleBase - [log,173] - Setting state for [StandardServer[-1]] to [STARTING]
11:42:51.812 [restartedMain] DEBUG o.a.c.u.LifecycleBase - [log,173] - Setting state for [org.apache.catalina.deploy.NamingResourcesImpl1dc49001] to [STARTING_PREP]
11:42:51.812 [restartedMain] DEBUG o.a.c.u.LifecycleBase - [log,173] - Setting state for [org.apache.catalina.deploy.NamingResourcesImpl1dc49001] to [STARTING]
11:42:51.812 [restartedMain] DEBUG o.a.c.u.LifecycleBase - [log,173] - Setting state for [org.apache.catalina.deploy.NamingResourcesImpl1dc49001] to [STARTED]
11:42:51.812 [restartedMain] DEBUG o.a.c.u.LifecycleBase - [log,173] - Setting state for [StandardService[Tomcat]] to [STARTING_PREP]
11:42:51.812 [restartedMain] INFO o.a.c.c.StandardService - [log,173] - Starting service [Tomcat]
11:42:51.812 [restartedMain] DEBUG o.a.c.u.LifecycleBase - [log,173] - Setting state for [StandardService[Tomcat]] to [STARTING]
11:42:51.813 [restartedMain] DEBUG o.a.c.u.LifecycleBase - [log,173] - Setting state for [StandardEngine[Tomcat]] to [STARTING_PREP]
11:42:51.813 [restartedMain] INFO o.a.c.c.StandardEngine - [log,173] - Starting Servlet engine: [Apache Tomcat/9.0.75]可以看到 spring-boot-starter-web 嵌入的 9.0.75 版本的 tomcat Tomcat 从 8.5 版本开始移除了 BIO默认启用 NIO
下图为从套接字连接接收、处理请求、响应客户端的整个过程 所以当多个排队请求并发调用接口时不同的线程会分别进入方法这个时候有可能会从数据库获取相同的排队编号进行累加同时生成相同新编号所以这里需要考虑方法线程安全,
最简单的方式是使用同步方法保证只有一个线程获取锁但是这不是最优的方式这里不做考虑 public synchronized AjaxResult checkInQueue( RequestHeader(UID) String uid, RequestBody AmsStudentQueueCheckIn amsStudentQueueCheckIn){....................使用同步方法的方式解决了上面的问题但是如果当前项目是在 k8s 集群上面部署以分布式的方式就需要考虑多个 Pod 的数据同步问题。
假设两个排队请求被负载到两个不同的 Pod这个时候同时查询数据会获取相同的最大编号生成相同的编号考虑使用分布式锁。下面为对方法的改进这里如果使用分布式锁的方式那么上面的同步方法即可以去掉了,因为获取锁的方法是原子操作。
分布式锁实现很简单就是进来一个线程先占位当别的线城进来操作时发现已经有人占位了就会放弃或者稍后再试。这里的占位状态是全局的相对整个集群而言代码如下 String token UUID.randomUUID().toString();// 添加分布式锁if (redisCache.tryAcquireLock(checkInQueue, token, 2, 10)){AmsStudentQueueCheckIn amsStudentQueueCheckIns amsStudentQueueCheckInService.selectAmsStudentQueueCheckInListMax(amsStudentQueueCheckIn.getStudentGender());Long queuePosition 0L;if (Objects.nonNull(amsStudentQueueCheckIns)){queuePosition amsStudentQueueCheckIns.getQueuePosition();}amsStudentQueueCheckIn.setStudentStatus(1).setQueuePosition(queuePosition 1L).setStudentUid(uid);int i amsStudentQueueCheckInService.insertAmsStudentQueueCheckIn(amsStudentQueueCheckIn);// 释放分布式锁redisCache.unlock(checkInQueue, token);if (i ! 1){return AjaxResult.error(排队预约失败请重新填写);}}else {return AjaxResult.error(系统繁忙请稍后提交!);}tryAcquireLock 和 tryLock 以及 unlock 的方法实现
public class RedisCache
{private static final Logger log LoggerFactory.getLogger(RedisCache.class);private static final String REDIS_UNLOCK_SCRIPT if redis.call(get, KEYS[1]) ARGV[1] then return redis.call(del, KEYS[1]) else return 0 end;Autowiredpublic RedisTemplate redisTemplate;/*** 获取分布式锁** param key* param token* param expireInSeconds 锁超时时间* return*/public boolean tryLock(String key, String token, long expireInSeconds) {Boolean res redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, token, expireInSeconds, TimeUnit.SECONDS);log.info(获取分布式锁 key : token);return Objects.equals(res, true);}/*** 分布式锁 unlock使用lua脚本保证事务** param key* param token lock时的token值只有token一致才能解锁* return*/public void unlock(String key, String token) {try {DefaultRedisScriptLong redisScript new DefaultRedisScript(REDIS_UNLOCK_SCRIPT, Long.class);Long res (Long) redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key), token);log.info(释放分布式锁 key : token);if (!Objects.equals(res, 1L)) {log.warn(redis unlock wrong:key[{}],token[{}],res[{}], key, token, res);}} catch (Exception e) {log.error(redis unlock error:key[{}],token[{}], key, token, e);}}/*** param key* param token* param lockTimeout 锁的超时时间* param acquireTimeout 获取锁的截止时间* return*/public boolean tryAcquireLock(String key, String token, long lockTimeout, long acquireTimeout) {try {long end System.currentTimeMillis() acquireTimeout;while (System.currentTimeMillis() end) {Boolean res redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, token, lockTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS);if (Boolean.TRUE.equals(res)) {log.info(获取分布式锁 key : token);return true;}try {Thread.sleep(100);} catch (Exception e) {log.error(thread sleep error, e);Thread.currentThread().interrupt();}}} catch (Exception e) {log.error(try acquire lock error, , e);}return false;}
} tryAcquireLock 和 tryLock 都用于获取分布式锁unlock 用于释放分布式锁逻辑简单这里不做说明关注以下几点
tryAcquireLock 和 tryLock 的区别在于前者在没有获取到锁之后会在限定的时间进行重复尝试获取后者只尝试获取一次。防止业务代码在执行的时候抛出异常每一个锁添加了一个超时时间超时之后锁会被自动释放考虑获取锁和设置过期时间之间如果服务器突然挂掉了这个时候锁被占用无法及时得到释放也会造成死锁所以所以要保证这个操作是原子的所以使用 Redis 提供的原子操作 setIfAbsent(检查指定的键是否存在如果不存在则设置键值对)如果当前线程执行业务较耗时超时时间会自动释放锁其他线程会获取锁当前线程执行完释放锁或释放到其他线程的锁会出现混乱所以需要锁相对线程唯一自己的锁只能自己释放使用 keytoken 的机制使用 keytoken 的机制每次释放锁都要判断 value, 一致才释放但是这样的话要去查看锁的 value比较 value 的值是否正确释放锁 多个操作不保证原子性所以unlock 需要引入 lua脚本,Lua 脚本可以在 Redis 服务端原子的执行多个 Redis 命令
上面的实现是最简单的 redis 实现分布式锁如果要进一步增强分布式锁的可靠性和性能可以考虑使用更复杂的方案如 RedLock 算法(redis 集群)、基于 Redis 的 Pub/Sub 机制等。这些方案可以提供更强的分布式锁功能并解决一些特殊情况下的竞态条件和故障恢复问题。
博文部分内容参考
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