【连载】redis库存操作,分布式锁的四种实现方式[三]--基于Redis watch机制实现分布式锁
一、redis的事务介绍
1、 Redis保证一个事务中的所有命令要么都执行,要么都不执行。如果在发送EXEC命令前客户端断线了,则Redis会清空事务队列,事务中的所有命令都不会执行。而一旦客户端发送了EXEC命令,所有的命令就都会被执行,即使此后客户端断线也没关系,因为Redis中已经记录了所有要执行的命令。
2、 除此之外,Redis的事务还能保证一个事务内的命令依次执行而不被其他命令插入。试想客户端A需要执行几条命令,同时客户端B发送了一条命令,如果不使用事务,则客户端B的命令可能会插入到客户端A的几条命令中执行。如果不希望发生这种情况,也可以使用事务。
3、 若一个事务中有多条命令,若有一条命令错误,事务中的所有命令都不会执行。若在执行阶段有命令执行错误,其他的命令也会正确的执行,需要注意。
4、与mysql的事务不同,redis的事务执行中时不会回滚的,哪怕出现错误,之前已经执行的命令结果也不会回滚。
二、Redis watch介绍
1、 WATCH命令可以监控一个或多个键,一旦其中有一个键被修改(或删除),之后的事务就不会执行。监控一直持续到EXEC命令(事务中的命令是在EXEC之后才执行的,所以在MULTI命令后可以修改WATCH监控的键值)
2、watch一般配合事务使用
例:启动一个线程,连接redis,监控key watchKeyTest,sleep10s模拟业务逻辑处理,此时再启动另一个进程去修改该key的值,那么当前线程就会返回null
/**
* @author LiJunJun
* @date 2018/12/10
*/
public class Test { private static Jedis jedis; static {
jedis = new Jedis("192.168.10.109", 6379);
jedis.auth("aaa@leadeon.cn");
jedis.sadd("watchKeyTest", "290");
} public static void main(String[] args) { jedis.watch("watchKeyTest"); System.out.println("开始监控key: watchKeyTest"); Transaction transaction = jedis.multi(); try {
// sleep 10秒,模拟业务逻辑处理
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} System.out.println("开始获取key: watchKeyTest");
transaction.sismember("watchKeyTest", "290"); List<Object> result = transaction.exec();
System.out.println("执行结果:" + result);
jedis.disconnect();
}
}
启动另一个进程,修改同一个key
public class Test2 { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("192.168.10.109", 6379);
jedis.auth("common@leadeon.cn");
long result = jedis.sadd("watchKeyTest", "358");
System.out.println(result);
jedis.disconnect();
}
}
此时,进程1就会返回null
若在进程1执行期间,该key没有被其他进程修改,则返回正确的值。
三、实现思路
基于以上介绍的redis的事务以及watch机制,我们可以做分布式锁处理,即在分布式系统中,高并发情况下,一个线程watch相应的key后,其他进程若修改了key,则该进程所在的事务就不执行,返回null,我们可以增加重试机制,来做库存操作
四、业务代码实现
采用watch机制,做乐观锁处理,重试三次,三次返回均未成功,则接口返回失败
/**
* 减库存(基于redis watch机制实现)
*
* @param trace 请求流水
* @param stockManageReq(stockId、decrNum)
* @return -1为失败,大于-1的正整数为减后的库存量,-2为库存不足无法减库存
*/
@Override
@ApiOperation(value = "减库存", notes = "减库存")
@RequestMapping(value = "/decrByStock", method = RequestMethod.POST, consumes = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE, produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE)
public int decrByStock(@RequestHeader(name = "Trace") String trace, @RequestBody StockManageReq stockManageReq) { long startTime = System.currentTimeMillis(); LOGGER.reqPrint(Log.CACHE_SIGN, Log.CACHE_REQUEST, trace, "decrByStock", JSON.toJSONString(stockManageReq)); int res = 0;
String stockId = stockManageReq.getStockId();
Integer decrNum = stockManageReq.getDecrNum(); boolean decrByStock = false; try {
if (null != stockId && null != decrNum) { stockId = PREFIX + stockId; // 采用watch机制,做乐观锁处理,重试三次,三次返回均未成功,则接口返回失败
for (int i = 0; i < TRY_COUNT; i++) {
Integer decrByStockRes = decrByStock(stockId, decrNum, trace); // 更新库存时key对应的value发生变更,重试
if (decrByStockRes != -1) {
res = decrByStockRes;
decrByStock = true;
break;
}
} if (!decrByStock) {
res = -2;
LOGGER.info("本次请求减库存失败!decrByStockFailure=1");
}
}
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(trace, "decr sku stock failure.", e);
res = -1;
} finally {
LOGGER.respPrint(Log.CACHE_SIGN, Log.CACHE_RESPONSE, trace, "decrByStock", System.currentTimeMillis() - startTime, String.valueOf(res));
}
return res;
} /**
* 减库存逻辑
*
* @param stockId 库存id
* @param decrNum 减少的量
* @return 减库存结果(-1:表示更新库存时key对应的value发生变更,即提示调用方重试;-2: 库存不够减,售罄;其它值表示减库存后的值)
*/
private Integer decrByStock(String stockId, int decrNum, String trace) { Response<Long> v = null;
List<Object> result = null; try (Jedis jedis = jedisPool.getWriteResource()) { if (!jedis.select(0).equals("OK")) {
LOGGER.error(trace, "减库存,本次请求未获取到jedis连接!");
return -1;
} jedis.watch(stockId); // redis 减库存逻辑
String vStock = jedis.get(stockId); long realV = 0L; if (StringUtils.isNotEmpty(vStock)) {
realV = Long.parseLong(vStock);
}
//库存数 大于等于 要减的数目,则执行减库存
if (realV < decrNum) { return -2;
} Transaction transaction = jedis.multi(); v = transaction.decrBy(stockId, decrNum); result = transaction.exec();
} return (result == null || result.isEmpty()) ? -1 : v.get().intValue();
}
五、ab压测及分析
同样的,我们以5000的请求量100的并发量来压、tps在640左右,比zk做分布式锁来看,提升了20倍的性能,比redisson分布式锁提升了2倍,性能提升不大
同时我们发现,5000个请求,有4561个请求失败,我们看下日志统计,有多少请求没有成功执行事务
也是4561,说明有4561个事务没有成功执行,并不是运行错误。
六、总结
watch可以用来控制对redis的操作同步执行,但失败的几率较大,用该机制做抢购的业务还行,但对redis操作结果依赖较强的业务来说,不太适用,下一篇我们讲下终极解决方案,适用redis的lua脚本编程,变相的实现分布式锁。
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