推奨学習: Redis ビデオ チュートリアル
単一アプリケーションで共有データをロックしないと、データの一貫性の問題が発生します。通常、解決策はそれらをロックすることです。
分散アーキテクチャでは、データ共有操作の問題も発生します。この記事では、Redis
を使用して、分散アーキテクチャにおけるデータの一貫性の問題を解決します。
単一マシンのデータ整合性アーキテクチャを次の図に示します: 複数のクライアントが同じサーバーにアクセスし、同じデータベースに接続できます。
シーンの説明: クライアントは商品の購入プロセスをシミュレートし、Redis
の総在庫を 100 のままに設定します。複数のクライアントが同時に購入を行います。
@RestController public class IndexController1 { @Autowired StringRedisTemplate template; @RequestMapping("/buy1") public String index(){ // Redis中存有goods:001号商品,数量为100 String result = template.opsForValue().get("goods:001"); // 获取到剩余商品数 int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if( total > 0 ){ // 剩余商品数大于0 ,则进行扣减 int realTotal = total -1; // 将商品数回写数据库 template.opsForValue().set("goods:001",String.valueOf(realTotal)); System.out.println("购买商品成功,库存还剩:"+realTotal +"件, 服务端口为8001"); return "购买商品成功,库存还剩:"+realTotal +"件, 服务端口为8001"; }else{ System.out.println("购买商品失败,服务端口为8001"); } return "购买商品失败,服务端口为8001"; } }
Jmeter
を使用して、同時実行性の高いシナリオをシミュレートします。テスト結果は次のとおりです:
テスト結果 複数のユーザーが同じ製品を購入したところ、データの不整合が発生しました。
解決策: 単一アプリケーションの場合は、同時操作に対してロック操作を実行して、データ操作がアトミックであることを確認します。
同期
ReentrantLock
@RestController public class IndexController2 { // 使用ReentrantLock锁解决单体应用的并发问题 Lock lock = new ReentrantLock(); @Autowired StringRedisTemplate template; @RequestMapping("/buy2") public String index() { lock.lock(); try { String result = template.opsForValue().get("goods:001"); int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if (total > 0) { int realTotal = total - 1; template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal)); System.out.println("购买商品成功,库存还剩:" + realTotal + "件, 服务端口为8001"); return "购买商品成功,库存还剩:" + realTotal + "件, 服务端口为8001"; } else { System.out.println("购买商品失败,服务端口为8001"); } } catch (Exception e) { lock.unlock(); } finally { lock.unlock(); } return "购买商品失败,服务端口为8001"; } }
上記は、単一アプリケーションのデータ一貫性の問題を解決します。ただし、分散アーキテクチャ展開の場合、アーキテクチャは次のようになります。
は 2 つのサービスを提供し、ポートは 8001
、8002
で、接続は同じです。 Redis
サービス。サービスの前に、ロード バランサーとして Nginx
があります。
2 つのサービス コードは、同じですが、ポートが異なります
2 つのサービス 8001
と 8002
を開始します。各サービスは引き続き ReentrantLock
でロックされ、# で終了します。 ##Jmeter 同時実行テストにより、データの整合性の問題が発生する可能性があることが判明しました。
redis## を使用します# 以下 set
分散ロックを実装するコマンドSET KEY VALUE [EX 秒] [PX ミリ秒] [NX|XX]
@RestController public class IndexController4 { // Redis分布式锁的key public static final String REDIS_LOCK = "good_lock"; @Autowired StringRedisTemplate template; @RequestMapping("/buy4") public String index(){ // 每个人进来先要进行加锁,key值为"good_lock",value随机生成 String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-",""); try{ // 加锁 Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value); // 加锁失败 if(!flag){ return "抢锁失败!"; } System.out.println( value+ " 抢锁成功"); String result = template.opsForValue().get("goods:001"); int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if (total > 0) { int realTotal = total - 1; template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal)); // 如果在抢到所之后,删除锁之前,发生了异常,锁就无法被释放, // 释放锁操作不能在此操作,要在finally处理 // template.delete(REDIS_LOCK); System.out.println("购买商品成功,库存还剩:" + realTotal + "件, 服务端口为8001"); return "购买商品成功,库存还剩:" + realTotal + "件, 服务端口为8001"; } else { System.out.println("购买商品失败,服务端口为8001"); } return "购买商品失败,服务端口为8001"; }finally { // 释放锁 template.delete(REDIS_LOCK); } } }
finally コード ブロックにまったく達していません。これは、シャットダウン前にロックが削除されていないことを意味します。この場合、ロックの解除を保証する方法はありません
したがって必要なものは次のとおりです この
key
Redis で有効期限を設定するには 2 つの方法があります:
#template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS)
最初の方法 これには別のコード行が必要で、ロックと同じステップに配置されないため、アトミックではなく問題が発生します。
コードを調整し、ロック中に有効期限を設定します。
// 为key加一个过期时间,其余代码不变 Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK,value,10L,TimeUnit.SECONDS);
この方法は、ロックできない問題を解決します。突然のサービスダウンによりロックが解除される問題。しかし、よく考えてみるとまだまだ問題点があるので、以下で改善していきましょう。
3.3 方法 3 (方法 2 の改良)
方法 2 では、
key が削除できない問題が解決されます。しかし、問題は再びここにあります<p>上面设置了<code>key
的过期时间为10
秒,如果业务逻辑比较复杂,需要调用其他微服务,处理时间需要15
秒(模拟场
景,别较真),而当10
秒钟过去之后,这个key
就过期了,其他请求就又可以设置这个key
,此时如果耗时15
秒
的请求处理完了,回来继续执行程序,就会把别人设置的key
给删除了,这是个很严重的问题!
所以,谁上的锁,谁才能删除
@RestController public class IndexController6 { public static final String REDIS_LOCK = "good_lock"; @Autowired StringRedisTemplate template; @RequestMapping("/buy6") public String index(){ // 每个人进来先要进行加锁,key值为"good_lock" String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-",""); try{ // 为key加一个过期时间 Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS); // 加锁失败 if(!flag){ return "抢锁失败!"; } System.out.println( value+ " 抢锁成功"); String result = template.opsForValue().get("goods:001"); int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if (total > 0) { // 如果在此处需要调用其他微服务,处理时间较长。。。 int realTotal = total - 1; template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal)); System.out.println("购买商品成功,库存还剩:" + realTotal + "件, 服务端口为8001"); return "购买商品成功,库存还剩:" + realTotal + "件, 服务端口为8001"; } else { System.out.println("购买商品失败,服务端口为8001"); } return "购买商品失败,服务端口为8001"; }finally { // 谁加的锁,谁才能删除!!!! if(template.opsForValue().get(REDIS_LOCK).equals(value)){ template.delete(REDIS_LOCK); } } } }
这种方式解决了因服务处理时间太长而释放了别人锁的问题。这样就没问题了吗?
在上面方式三下,规定了谁上的锁,谁才能删除,但finally
快的判断和del
删除操作不是原子操作,并发的时候也会出问题,并发嘛,就是要保证数据的一致性,保证数据的一致性,最好要保证对数据的操作具有原子性。
在Redis
的set
命令介绍中,最后推荐Lua
脚本进行锁的删除,地址
@RestController public class IndexController7 { public static final String REDIS_LOCK = "good_lock"; @Autowired StringRedisTemplate template; @RequestMapping("/buy7") public String index(){ // 每个人进来先要进行加锁,key值为"good_lock" String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-",""); try{ // 为key加一个过期时间 Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L,TimeUnit.SECONDS); // 加锁失败 if(!flag){ return "抢锁失败!"; } System.out.println( value+ " 抢锁成功"); String result = template.opsForValue().get("goods:001"); int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if (total > 0) { // 如果在此处需要调用其他微服务,处理时间较长。。。 int realTotal = total - 1; template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal)); System.out.println("购买商品成功,库存还剩:" + realTotal + "件, 服务端口为8001"); return "购买商品成功,库存还剩:" + realTotal + "件, 服务端口为8001"; } else { System.out.println("购买商品失败,服务端口为8001"); } return "购买商品失败,服务端口为8001"; }finally { // 谁加的锁,谁才能删除,使用Lua脚本,进行锁的删除 Jedis jedis = null; try{ jedis = RedisUtils.getJedis(); String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] " + "then " + "return redis.call('del',KEYS[1]) " + "else " + " return 0 " + "end"; Object eval = jedis.eval(script, Collections.singletonList(REDIS_LOCK), Collections.singletonList(value)); if("1".equals(eval.toString())){ System.out.println("-----del redis lock ok...."); }else{ System.out.println("-----del redis lock error ...."); } }catch (Exception e){ }finally { if(null != jedis){ jedis.close(); } } } } }
在方式四下,规定了谁上的锁,谁才能删除,并且解决了删除操作没有原子性问题。但还没有考虑缓存续命,以及Redis
集群部署下,异步复制造成的锁丢失:主节点没来得及把刚刚set
进来这条数据给从节点,就挂了。所以直接上RedLock
的Redisson
落地实现。
@RestController public class IndexController8 { public static final String REDIS_LOCK = "good_lock"; @Autowired StringRedisTemplate template; @Autowired Redisson redisson; @RequestMapping("/buy8") public String index(){ RLock lock = redisson.getLock(REDIS_LOCK); lock.lock(); // 每个人进来先要进行加锁,key值为"good_lock" String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-",""); try{ String result = template.opsForValue().get("goods:001"); int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result); if (total > 0) { // 如果在此处需要调用其他微服务,处理时间较长。。。 int realTotal = total - 1; template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal)); System.out.println("购买商品成功,库存还剩:" + realTotal + "件, 服务端口为8001"); return "购买商品成功,库存还剩:" + realTotal + "件, 服务端口为8001"; } else { System.out.println("购买商品失败,服务端口为8001"); } return "购买商品失败,服务端口为8001"; }finally { if(lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()){ lock.unlock(); } } } }
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以上がRedis で分散ロックを実装する 5 つの方法のまとめの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。