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加锁了还有并发问题?Redis分布式锁,真的用对了?

发布日期:2022-08-07 07:26    点击次数:114

 

新接手的项目,偶尔会出现账不平的问题。之前的技术老大临走时给的解释是:排查了,没找到原因,之后太忙就没再解决,可能是框架的原因……

既然项目交付到手中,这样的问题是必须要解决的。梳理了所有账务处理逻辑,最终找到了原因:数据库并发操作热点账户导致。就这这个问题,来聊一聊分布式系统下基于Redis的分布式锁。顺便也分解一下问题形成原因及解决方案。

原因分析

系统并发量并不高,存在热点账户,但也不至于那么严重。问题的根源在于系统架构设计,人为的制造了并发。场景是这样的:商户批量导入一批数据,系统会进行前置处理,并对账户余额进行增减。

此时,另外一个定时任务,也会对账户进行扫描更新。而且对同一账户的操作分布到各个系统当中,热点账户也就出现了。

针对此问题的解决方案,从架构层面可以考虑将账务系统进行抽离,集中在一个系统中进行处理,所有的数据库事务及执行顺序由账务系统来统筹处理。从技术方面来讲,则可以通过锁机制来对热点账户进行加锁。

本篇文章就针对热点账户基于分布式锁的实现方式进行详细的讲解。

锁的分析

在Java的多线程环境下,通常有几类锁可以使用:

JVM内存模型级别的锁,常用的有:synchronized、Lock等; 数据库锁,比如乐观锁,悲观锁等; 分布式锁;

JVM内存级别的锁,可以保证单体服务下线程的安全性,比如多个线程访问/修改一个全局变量。但当系统进行集群部署时,JVM级别的本地锁就无能为力了。

悲观锁与乐观锁

像上述案例中,热点账户就属于分布式系统中的共享资源,我们通常会采用数据库锁或分布式锁来进行解决。

数据库锁,又分为乐观锁和悲观锁。

悲观锁是基于数据库(Mysql的InnoDB)提供的排他锁来实现的。在进行事务操作时,通过select ... for update语句,MySQL会对查询结果集中每行数据都添加排他锁,其他线程对该记录的更新与删除操作都会阻塞。从而达到共享资源的顺序执行(修改);

乐观锁是相对悲观锁而言的,乐观锁假设数据一般情况不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测。如果冲突则返回给用户异常信息,让用户决定如何去做。乐观锁适用于读多写少的场景,这样可以提高程序的吞吐量。在乐观锁实现时通常会基于记录状态或添加version版本来进行实现。

悲观锁失效场景

项目中使用了悲观锁,但悲观锁却失效了。这也是使用悲观锁时,常见的误区,下面来分析一下。

正常使用悲观锁的流程:

通过select ... for update锁定记录; 计算新余额,修改金额并存储; 执行完成释放锁;

经常犯错的处理流程:

查询账户余额,计算新余额; 通过select ... for update锁定记录; 修改金额并存储; 执行完成释放锁;

错误的流程中,比如A和B服务查询到的余额都是100,A扣减50,B扣减40,然后A锁定记录,更新数据库为50;A释放锁之后,B锁定记录,更新数据库为60。显然,后者把前者的更新给覆盖掉了。解决的方案就是扩大锁的范围,将锁提前到计算新余额之前。

通常悲观锁对数据库的压力是非常大的,在实践中通常会根据场景使用乐观锁或分布式锁等方式来实现。

下面进入正题,讲讲基于Redis的分布式锁实现。

Redis分布式锁实战演习

这里以Spring Boot、Redis、Lua脚本为例来演示分布式锁的实现。为了简化处理,示例中Redis既承担了分布式锁的功能,也承担了数据库的功能。

场景构建

集群环境下,对同一个账户的金额进行操作,基本步骤:

从数据库读取用户金额; 程序修改金额; 再将最新金额存储到数据库; 下面从最初不加锁,不同步处理,逐步推演出最终的分布式锁。 基础集成及类构建

准备一个不加锁处理的基础业务环境。

首先在Spring Boot项目中引入相关依赖:

<dependency>  <groupId>org.springframework.boot</groupId>  <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency>  <groupId>org.springframework.boot</groupId>  <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency

账户对应实体类UserAccount:

public class UserAccount {   //用户ID  private String userId;  //账户内金额  private int amount;   //添加账户金额  public void addAmount(int amount) {   this.amount = this.amount + amount;  }  // 省略构造方法和getter/setter  } 

创建一个线程实现类AccountOperationThread:

public class AccountOperationThread implements Runnable {   private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountOperationThread.class);   private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;   private String userId;   private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;   public AccountOperationThread(String userId, RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate) {   this.userId = userId;   this.redisTemplate = redisTemplate;  }   @Override  public void run() {   noLock();  }   /**   * 不加锁   */  private void noLock() {   try {    Random random = new Random();    // 模拟线程进行业务处理    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random.nextInt(100) + 1);   } catch (InterruptedException e) {    e.printStackTrace();   }   //模拟数据库中获取用户账号   UserAccount userAccount = (UserAccount) redisTemplate.opsForValue().get(userId);   // 金额+1   userAccount.addAmount(1);   logger.info(Thread.currentThread().getName() + " : user id : " + userId + " amount : " + userAccount.getAmount());   //模拟存回数据库   redisTemplate.opsForValue().set(userId, userAccount);  } } 

其中RedisTemplate的实例化交给了Spring Boot:

@Configuration public class RedisConfig {   @Bean  public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {   RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();   redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);   Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer =     new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);   ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();   objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);   objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);   jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);   // 设置value的序列化规则和 key的序列化规则   redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);   redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());   redisTemplate.afterPropertiesSet();   return redisTemplate;  } } 

最后,再准备一个TestController来进行触发多线程的运行:

@RestController public class TestController {   private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TestController.class);   private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);   @Autowired  private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;   @GetMapping("/test")  public String test() throws InterruptedException {   // 初始化用户user_001到Redis,账户金额为0   redisTemplate.opsForValue().set("user_001", new UserAccount("user_001", 0));   // 开启10个线程进行同步测试,每个线程为账户增加1元   for (int i = 0; i < 10; i++) {    logger.info("创建线程i=" + i);    executorService.execute(new AccountOperationThread("user_001", redisTemplate));   }    // 主线程休眠1秒等待线程跑完   TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);   // 查询Redis中的user_001账户   UserAccount userAccount = (UserAccount) redisTemplate.opsForValue().get("user_001");   logger.info("user id : " + userAccount.getUserId() + " amount : " + userAccount.getAmount());   return "success";  } } 

执行上述程序,正常来说10个线程,每个线程加1,结果应该是10。但多执行几次,会发现,结果变化很大,基本上都要比10小。

[pool-1-thread-5] c.s.redis.thread.AccountOperationThread  : pool-1-thread-5 : user id : user_001 amount : 1 [pool-1-thread-4] c.s.redis.thread.AccountOperationThread  : pool-1-thread-4 : user id : user_001 amount : 1 [pool-1-thread-3] c.s.redis.thread.AccountOperationThread  : pool-1-thread-3 : user id : user_001 amount : 1 [pool-1-thread-1] c.s.redis.thread.AccountOperationThread  : pool-1-thread-1 : user id : user_001 amount : 1 [pool-1-thread-1] c.s.redis.thread.AccountOperationThread  : pool-1-thread-1 : user id : user_001 amount : 2 [pool-1-thread-2] c.s.redis.thread.AccountOperationThread  : pool-1-thread-2 : user id : user_001 amount : 2 [pool-1-thread-5] c.s.redis.thread.AccountOperationThread  : pool-1-thread-5 : user id : user_001 amount : 2 [pool-1-thread-4] c.s.redis.thread.AccountOperationThread  : pool-1-thread-4 : user id : user_001 amount : 3 [pool-1-thread-1] c.s.redis.thread.AccountOperationThread  : pool-1-thread-1 : user id : user_001 amount : 4 [pool-1-thread-3] c.s.redis.thread.AccountOperationThread  : pool-1-thread-3 : user id : user_001 amount : 5 [nio-8080-exec-1] c.s.redis.controller.TestController      : user id : user_001 amount : 5 

以上述日志为例,前四个线程都将值改为1,也就是后面三个线程都将前面的修改进行了覆盖,导致最终结果不是10,只有5。这显然是有问题的。

Redis同步锁实现

针对上面的情况,在同一个JVM当中,我们可以通过线程加锁来完成。但在分布式环境下,JVM级别的锁是没办法实现的,这里可以采用Redis同步锁实现。

基本思路:第一个线程进入时,在Redis中进记录,当后续线程过来请求时,判断Redis是否存在该记录,如果存在则说明处于锁定状态,进行等待或返回。如果不存在,则进行后续业务处理。

/**  * 1.抢占资源时判断是否被锁。  * 2.如未锁则抢占成功且加锁,否则等待锁释放。  * 3.业务完成后释放锁,让给其它线程。  * <p>  * 该方案并未解决同步问题,原因:线程获得锁和加锁的过程,并非原子性操作,可能会导致线程A获得锁,还未加锁时,线程B也获得了锁。  */ private void redisLock() {  Random random = new Random();  try {   TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random.nextInt(1000) + 1);  } catch (InterruptedException e) {   e.printStackTrace();  }  while (true) {   Object lock = redisTemplate.opsForValue().get(userId + ":syn");   if (lock == null) {    // 获得锁 -> 加锁 -> 跳出循环    logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":获得锁");    redisTemplate.opsForValue().set(userId + ":syn", "lock");    break;   }   try {    // 等待500毫秒重试获得锁    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);   } catch (InterruptedException e) {    e.printStackTrace();   }  }  try {   //模拟数据库中获取用户账号   UserAccount userAccount = (UserAccount) redisTemplate.opsForValue().get(userId);   if (userAccount != null) {    //设置金额    userAccount.addAmount(1);    logger.info(Thread.currentThread().getName() + " : user id : " + userId + " amount : " + userAccount.getAmount());    //模拟存回数据库    redisTemplate.opsForValue().set(userId, userAccount);   }  } finally {   //释放锁   redisTemplate.delete(userId + ":syn");   logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":释放锁");  } } 

在while代码块中,先判断对应用户ID是否在Redis中存在,如果不存在,则进行set加锁,如果存在,则跳出循环继续等待。

上述代码,看起来实现了加锁的功能,但当执行程序时,会发现与未加锁一样,依旧存在并发问题。原因是:获取锁和加锁的操作并不是原子的。比如两个线程发现lock都是null,都进行了加锁,此时并发问题依旧存在。

Redis原子性同步锁

针对上述问题,可将获取锁和加锁的过程原子化处理。基于spring-boot-data-redis提供的原子化API可以实现:

// 该方法使用了redis的指令:SETNX key value // 1.key不存在,设置成功返回value,setIfAbsent返回true; // 2.key存在,则设置失败返回null,setIfAbsent返回false; // 3.原子性操作; Boolean setIfAbsent(K var1, V var2); 

上述方法的原子化操作是对Redis的setnx命令的封装,在Redis中setnx的使用如下实例:

redis> SETNX mykey "Hello" (integer) 1 redis> SETNX mykey "World" (integer) 0 redis> GET mykey "Hello" 

第一次,设置mykey时,并不存在,则返回1,表示设置成功;第二次设置mykey时,已经存在,则返回0,表示设置失败。再次查询mykey对应的值,会发现依旧是第一次设置的值。也就是说redis的setnx保证了唯一的key只能被一个服务设置成功。

理解了上述API及底层原理,企业介绍来看看线程中的实现方法代码如下:

/**  * 1.原子操作加锁  * 2.竞争线程循环重试获得锁  * 3.业务完成释放锁  */ private void atomicityRedisLock() {  //Spring data redis 支持的原子性操作  while (!redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(userId + ":syn", "lock")) {   try {    // 等待100毫秒重试获得锁    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);   } catch (InterruptedException e) {    e.printStackTrace();   }  }  logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":获得锁");  try {   //模拟数据库中获取用户账号   UserAccount userAccount = (UserAccount) redisTemplate.opsForValue().get(userId);   if (userAccount != null) {    //设置金额    userAccount.addAmount(1);    logger.info(Thread.currentThread().getName() + " : user id : " + userId + " amount : " + userAccount.getAmount());    //模拟存回数据库    redisTemplate.opsForValue().set(userId, userAccount);   }  } finally {   //释放锁   redisTemplate.delete(userId + ":syn");   logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":释放锁");  } } 

再次执行代码,会发现结果正确了,也就是说可以成功的对分布式线程进行了加锁。

Redis分布式锁的死锁

虽然上述代码执行结果没问题,但如果应用异常宕机,没来得及执行finally中释放锁的方法,那么其他线程则永远无法获得这个锁。

此时可采用setIfAbsent的重载方法:

Boolean setIfAbsent(K var1, V var2, long var3, TimeUnit var5); 

基于该方法,可以设置锁的过期时间。这样即便获得锁的线程宕机,在Redis中数据过期之后,其他线程可正常获得该锁。

示例代码如下:

private void atomicityAndExRedisLock() {   try {    //Spring data redis 支持的原子性操作,并设置5秒过期时间    while (!redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(userId + ":syn",      System.currentTimeMillis() + 5000, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {     // 等待100毫秒重试获得锁     logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":尝试循环获取锁");     TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);    }    logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":获得锁--------");    // 应用在这里宕机,进程退出,无法执行 finally;    Thread.currentThread().interrupt();    // 业务逻辑...   } catch (InterruptedException e) {    e.printStackTrace();   } finally {    //释放锁    if (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {     redisTemplate.delete(userId + ":syn");     logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":释放锁");    }   }  } 
业务超时及守护线程

上面添加了Redis所的超时时间,看似解决了问题,但又引入了新的问题。

比如,正常情况下线程A在5秒内可正常处理完业务,但偶发会出现超过5秒的情况。如果将超时时间设置为5秒,线程A获得了锁,但业务逻辑处理需要6秒。此时,线程A还在正常业务逻辑,线程B已经获得了锁。当线程A处理完时,有可能将线程B的锁给释放掉。

在上述场景中有两个问题点:

第一,线程A和线程B可能会同时在执行,存在并发问题。 第二,线程A可能会把线程B的锁给释放掉,导致一系列的恶性循环。

当然,可以通过在Redis中设置value值来判断锁是属于线程A还是线程B。但仔细分析会发现,这个问题的本质是因为线程A执行业务逻辑耗时超出了锁超时的时间。

那么就有两个解决方案了:

第一,将超时时间设置的足够长,确保业务代码能够在锁释放之前执行完成; 第二,为锁添加守护线程,为将要过期释放但未释放的锁增加时间;

第一种方式需要全行大多数情况下业务逻辑的耗时,进行超时时间的设定。

第二种方式,可通过如下守护线程的方式来动态增加锁超时时间。

public class DaemonThread implements Runnable {  private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DaemonThread.class);   // 是否需要守护 主线程关闭则结束守护线程  private volatile boolean daemon = true;  // 守护锁  private String lockKey;   private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;   public DaemonThread(String lockKey, RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate) {   this.lockKey = lockKey;   this.redisTemplate = redisTemplate;  }   @Override  public void run() {   try {    while (daemon) {     long time = redisTemplate.getExpire(lockKey, TimeUnit.MILLISECONDS);     // 剩余有效期小于1秒则续命     if (time < 1000) {      logger.info("守护进程: " + Thread.currentThread().getName() + " 延长锁时间 5000 毫秒");      redisTemplate.expire(lockKey, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS);     }     TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);    }    logger.info(" 守护进程: " + Thread.currentThread().getName() + "关闭 ");   } catch (InterruptedException e) {    e.printStackTrace();   }  }   // 主线程主动调用结束  public void stop() {   daemon = false;  } } 

上述线程每隔300毫秒获取一下Redis中锁的超时时间,如果小于1秒,则延长5秒。当主线程调用关闭时,守护线程也随之关闭。

主线程中相关代码实现:

private void deamonRedisLock() {   //守护线程   DaemonThread daemonThread = null;   //Spring data redis 支持的原子性操作,并设置5秒过期时间   String uuid = UUID.randomUUID().toString();   String value = Thread.currentThread().getId() + ":" + uuid;   try {    while (!redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(userId + ":syn", value, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {     // 等待100毫秒重试获得锁     logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":尝试循环获取锁");     TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);    }    logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":获得锁----");    // 开启守护线程    daemonThread = new DaemonThread(userId + ":syn", redisTemplate);    Thread thread = new Thread(daemonThread);    thread.start();    // 业务逻辑执行10秒...    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10000);   } catch (InterruptedException e) {    e.printStackTrace();   } finally {    //释放锁 这里也需要原子操作,今后通过 Redis + Lua 讲    String result = (String) redisTemplate.opsForValue().get(userId + ":syn");    if (value.equals(result)) {     redisTemplate.delete(userId + ":syn");     logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":释放锁-----");    }    //关闭守护线程    if (daemonThread != null) {     daemonThread.stop();    }   }  } 

其中在获得锁之后,开启守护线程,在finally中将守护线程关闭。

基于Lua脚本的实现

在上述逻辑中,我们是基于spring-boot-data-redis提供的原子化操作来保证锁判断和执行的原子化的。在非Spring Boot项目中,则可以基于Lua脚本来实现。

首先定义加锁和解锁的Lua脚本及对应的DefaultRedisScript对象,在RedisConfig配置类中添加如下实例化代码:

@Configuration public class RedisConfig {   //lock script  private static final String LOCK_SCRIPT = " if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 " +    " then redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) " +    " return 1 " +    " else return 0 end ";  private static final String UNLOCK_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call" +    "('del', KEYS[1]) else return 0 end";   // ... 省略部分代码    @Bean  public DefaultRedisScript<Boolean> lockRedisScript() {   DefaultRedisScript<Boolean> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<>();   defaultRedisScript.setResultType(Boolean.class);   defaultRedisScript.setScriptText(LOCK_SCRIPT);   return defaultRedisScript;  }   @Bean  public DefaultRedisScript<Long> unlockRedisScript() {   DefaultRedisScript<Long> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<>();   defaultRedisScript.setResultType(Long.class);   defaultRedisScript.setScriptText(UNLOCK_SCRIPT);   return defaultRedisScript;  } } 

再通过在AccountOperationThread类中新建构造方法,将上述两个对象传入类中(省略此部分演示)。然后,就可以基于RedisTemplate来调用了,改造之后的代码实现如下:

private void deamonRedisLockWithLua() {  //守护线程  DaemonThread daemonThread = null;  //Spring data redis 支持的原子性操作,并设置5秒过期时间  String uuid = UUID.randomUUID().toString();  String value = Thread.currentThread().getId() + ":" + uuid;  try {   while (!redisTemplate.execute(lockRedisScript, Collections.singletonList(userId + ":syn"), value, 5)) {    // 等待1000毫秒重试获得锁    logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":尝试循环获取锁");    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);   }   logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":获得锁----");   // 开启守护线程   daemonThread = new DaemonThread(userId + ":syn", redisTemplate);   Thread thread = new Thread(daemonThread);   thread.start();   // 业务逻辑执行10秒...   TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10000);  } catch (InterruptedException e) {   logger.error("异常", e);  } finally {   //使用Lua脚本:先判断是否是自己设置的锁,再执行删除   // key存在,当前值=期望值时,删除key;key存在,当前值!=期望值时,返回0;   Long result = redisTemplate.execute(unlockRedisScript, Collections.singletonList(userId + ":syn"), value);   logger.info("redis解锁:{}", RELEASE_SUCCESS.equals(result));   if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {    if (daemonThread != null) {     //关闭守护线程     daemonThread.stop();     logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":释放锁---");    }   }  } } 

其中while循环中加锁和finally中的释放锁都是基于Lua脚本来实现了。

Redis锁的其他因素

除了上述实例,在使用Redis分布式锁时,还可以考虑以下情况及方案。

Redis锁的不可重入

当线程在持有锁的情况下再次请求加锁,如果一个锁支持一个线程多次加锁,那么这个锁就是可重入的。如果一个不可重入锁被再次加锁,由于该锁已经被持有,再次加锁会失败。Redis可通过对锁进行重入计数,加锁时加 1,解锁时减 1,当计数归 0时释放锁。

可重入锁虽然高效但会增加代码的复杂性,这里就不举例说明了。

等待锁释放

有的业务场景,发现被锁则直接返回。但有的场景下,客户端需要等待锁释放然后去抢锁。上述示例就属于后者。针对等待锁释放也有两种方案:

客户端轮训:当未获得锁时,等待一段时间再重新获取,直到成功。上述示例就是基于这种方式实现的。这种方式的缺点也很明显,比较耗费服务器资源,当并发量大时会影响服务器的效率。

使用Redis的订阅发布功能:当获取锁失败时,订阅锁释放消息,获取锁成功后释放时,发送释放消息。

集群中的主备切换和脑裂

在Redis包含主从同步的集群部署方式中,如果主节点挂掉,从节点提升为主节点。如果客户端A在主节点加锁成功,指令还未同步到从节点,此时主节点挂掉,从节点升为主节点,新的主节点中没有锁的数据。这种情况下,客户端B就可能加锁成功,从而出现并发的场景。

当集群发生脑裂时,Redis master节点跟slave 节点和 sentinel 集群处于不同的网络分区。sentinel集群无法感知到master的存在,会将 slave 节点提升为 master 节点,此时就会存在两个不同的 master 节点。从而也会导致并发问题的出现。Redis Cluster集群部署方式同理。

小结

通过生产环境中的一个问题,排查原因,寻找解决方案,到最终对基于Redis分布式的深入研究,这便是学习的过程。

同时,每当面试或被问题如何解决分布式共享资源时,我们会脱口而出”基于Redis实现分布式锁“,但通过本文的学习会发现,Redis分布式锁并不是万能的,而且在使用的过程中还需要注意超时、死锁、误解锁、集群选主/脑裂等问题。

Redis以高性能著称,但在实现分布式锁的过程中还是存在一些问题。因此,基于Redis的分布式锁可以极大的缓解并发问题,但要完全防止并发,还是得从数据库层面入手。

源码地址:https://github.com/secbr/springboot-all/tree/master/springboot-redis-lock

参考文章:

https://jinzhihong.github.io/2019/08/12/深入浅出-Redis-分布式锁原理与实现-一/

https://xiaomi-info.github.io/2019/12/17/redis-distributed-lock/