公司新來一個同事，把優(yōu)惠券系統(tǒng)設(shè)計的爐火純青！
問題拋出
在近期的項目里面有一個功能是領(lǐng)取優(yōu)惠券的功能。
問題描述：
每一個優(yōu)惠券一共發(fā)行多少張，每個用戶可以領(lǐng)取多少張：
如：A優(yōu)惠券一共發(fā)行120張，每一個用戶可以領(lǐng)取140張，當(dāng)一個用戶領(lǐng)取優(yōu)惠券成功的時候，把領(lǐng)取的記錄寫入到另外一個表中(這張表我們暫且稱為表B)
<!--減優(yōu)惠券庫存的SQL-->
<update id="reduceStock">
update coupon set stock = stock - 1 where id = #{coupon_id}
</update>
上面的代碼按照我們的邏輯是沒有問題，我通過使用PostMan軟件測試也是沒有問題，但是上面的代碼確實是有問題的。
往往我們寫的一些業(yè)務(wù)功能，在低并發(fā)的時候很多的問題會體現(xiàn)不出來。所以這個領(lǐng)取優(yōu)惠券的功能我通過Jmeter軟件來進行壓測。
這里配置了一下，大概會發(fā)送500次請求，那來驗證下優(yōu)惠券會不會出現(xiàn)超發(fā)的問題
執(zhí)行結(jié)果，里面沒有出現(xiàn)異常什么的，樣本為500。包括在匯總報告里面也出現(xiàn)了一些返回信息是優(yōu)惠券不足的信息，那來看下數(shù)據(jù)庫里面的優(yōu)惠券的總發(fā)行數(shù)量有沒有變成負數(shù)呢？也就是有沒有超發(fā)。
在測試的時候是測試的id為19的這條數(shù)據(jù)，測試完之后這里的總發(fā)行數(shù)量(stock)居然變成了-1(也就是超發(fā)了一張)。
問題引發(fā)
在解決這個問題之前，先來看下這個問題是如何引發(fā)出來的。
上面這張圖是整個領(lǐng)取優(yōu)惠券的流程(上圖并沒有使用流程圖來畫，我覺的這樣畫可能表達更清楚一些)，在藍色的框那里就是出現(xiàn)超扣減庫存的時候。為啥這樣說呢？
如果同時來了兩個線程(你可以理解成是兩個請求)，比如先來的那個請求通過了檢查(線程A)，這時線程A還沒有扣減庫存，這時線程B經(jīng)過一翻操作也通過了這個檢查優(yōu)惠券是否可領(lǐng)取的方法，然后線程A和線程B依次扣減庫存或者是同時扣減庫存，這樣就會出現(xiàn)優(yōu)惠券超領(lǐng)的情況。
清楚了問題引發(fā)的原因，那就來看看如何解決它們。
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https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice
解決方案一(Java代碼加鎖)
在引起超發(fā)原因的那張圖內(nèi)可以看出，導(dǎo)致這一問題的根本原因是多個線程同時訪問這個領(lǐng)取優(yōu)惠券的方法，那只要保證在同一段只有一個線程進入到這個方法就可以了。
上面貼的代碼就可以改成下面這樣：
synchronized (this){
LoginUser loginUser = LoginInterceptor.threadLocal.get();
CouponDO couponDO = couponMapper.selectOne(new QueryWrapper<CouponDO>()
.eq("id", couponId)
.eq("category", categoryEnum.name()));
if(couponDO == null){
throw new BizException(BizCodeEnum.COUPON_NO_EXITS);
}
this.checkCoupon(couponDO,loginUser.getId());
//構(gòu)建領(lǐng)券記錄
CouponRecordDO couponRecordDO = new CouponRecordDO();
BeanUtils.copyProperties(couponDO,couponRecordDO);
couponRecordDO.setCreateTime(new Date());
couponRecordDO.setUseState(CouponStateEnum.NEW.name());
couponRecordDO.setUserId(loginUser.getId());
couponRecordDO.setUserName(loginUser.getName());
couponRecordDO.setCouponId(couponDO.getId());
couponRecordDO.setId(null);
int row = couponMapper.reduceStock(couponId);
if(row == 1){
couponRecordMapper.insert(couponRecordDO);
}else{
log.info("發(fā)送優(yōu)惠券失敗:{},用戶:{}",couponDO,loginUser);
}
}
這樣，經(jīng)過Jmeter的壓測優(yōu)惠券并沒有出現(xiàn)超發(fā)的情況。
雖然這樣可以解決超發(fā)的問題，但是在項目中我們不可以這樣寫，原因如下：
synchronized的作用范圍是單個JVM實例，如果是集群部署系統(tǒng)這里的加鎖你可以理解成失效 在使用了synchronized加鎖后，就會形成串行等待的問題，當(dāng)一個線程A在領(lǐng)取優(yōu)惠券方法內(nèi)執(zhí)行過久時，其它線程會等待直到線程A執(zhí)行結(jié)束
解決方案二(Sql層面解決超發(fā))
<update id="reduceStock">
update coupon set stock = stock - 1 where id = #{coupon_id} and stock > 0
</update>
Mysql默認使用的是InnoDB引擎，使用InnoDB時在修改某一個記錄的時候會將這條記錄上鎖，所以這個修改數(shù)據(jù)時不會出現(xiàn)多個線程同時修改數(shù)據(jù)。這樣也可以避免優(yōu)惠券超發(fā)。
如果在業(yè)務(wù)中只要有庫存就可以發(fā)放優(yōu)惠券的可以使用上面這種方式。
還有一種Sql的方式，可以將stock自身做為樂觀鎖。
<update id="reduceStock">
update product set stock=stock-1 where stock=#{上一次的庫存} and id = 1 and stock>0
</update>
上面這種方式會存在ABA的問題，當(dāng)然如果業(yè)務(wù)不在意ABA問題可以使用上面的sql，不過性能可能差一點，如果stock不匹配，這條sql也就失效了。
如果業(yè)務(wù)在意ABA問題的話也可以在表中加一個version的字段，每次修改數(shù)據(jù)的時候這個字段會加1，這樣就可以避免ABA問題
<update id="reduceStock">
update product set stock=stock-1,versioin = version+1 where id = 1 and stock>0 and version=#{上一次的版本號}
</update>
上面的這三條Sql層面的代碼都可以解決優(yōu)惠券超發(fā)的問題，具體使用那種就根據(jù)業(yè)務(wù)來選擇了。
解決方案三(通過Redis分布式鎖來解決問題)
引入Redis后，當(dāng)領(lǐng)取優(yōu)惠券時會先去Redis里面去獲取鎖，當(dāng)鎖獲取成功后才可以對數(shù)據(jù)庫進行操作
在分布式鎖中我們應(yīng)該考濾如下：
排他性，在分布式集群中，同一個方法，在同一個時間只能被某一臺機器上的一個線程執(zhí)行 容錯性，當(dāng)一個線程上鎖后，如果機器突然的宕機，如果不釋放鎖，此時這條數(shù)據(jù)將會被鎖死 還要注意鎖的粒度，鎖的開銷 滿足高可用，高性能，可重入
我們可以使用Redis里面的setnx命令來設(shè)置鎖，因為setnx是原子性的操作不可被打斷
當(dāng)這個命令執(zhí)行成功的時候會返回1，執(zhí)行失敗會返回0,我們就可以通過這個特性來判斷是否獲取到了鎖。
先看下偽代碼：
String key = "lock:coupon:" + couponId;
try{
if(setnx(key,"1")){
//獲取到鎖
//設(shè)置Key的時期時間
exp(key,30,TimeUnit.MILLISECONDS);
try{
//業(yè)務(wù)邏輯
}finally{
del(key);
}
}else{
//獲取鎖失敗，遞歸調(diào)用這個方法，或者使用for進行自旋獲取鎖
}
}
這方法里面設(shè)置key的過期時間的原因是，當(dāng)機器突然的宕機后，即使沒有釋放掉鎖，他也會在一段時間后將這個鎖釋放，避免導(dǎo)致死鎖。
雖然看上面的代碼是沒有問題的，但是它是存在一個誤刪除key的問題
為了避免這個問題，可以將setnx命令設(shè)置的那個值，設(shè)置成當(dāng)前線程的ID,在刪除的時候判斷這個線程ID是不是與當(dāng)前線程的Id相同就可以了。
String key = "lock:coupon:" + couponId;
String threadId = Thread.currentThread().getId();
try{
if(setnx(key,threadId)){
//獲取到鎖
//設(shè)置Key的時期時間
exp(key,30,TimeUnit.MILLISECONDS);
try{
//業(yè)務(wù)邏輯
}finally{
if(get(key) == threadId){
del(key);
}
}
}else{
//獲取鎖失敗，遞歸調(diào)用這個方法，或者使用for進行自旋獲取鎖
}
}
通過上面這種方法就可以解決誤刪除key的問題。
在finally中的這個判斷和刪除key的代碼不是原子性的，我們可以通過lua腳本的方式來實現(xiàn)它們之間的原子性，將刪除key的代碼修改成如下：
String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Integer.class), Arrays.asList(key), threadId);
這里的threadId其實也可以不用，寫成uuid也可以，但是在上面setnx的時候，那個值也要寫成uuid
但是這樣還要存在一個鎖自動續(xù)期的問題，你可以開一個守護線程，每隔多久給他續(xù)期一次，或者是直接將這個過期時間延長一些。
在Redis中也有一些官方推薦的分布式鎖的方式。我最后是使用的這種方式。
解決方案四(使用Redis推薦的方式)
官網(wǎng)地址：
https://redis.io/docs/manual/patterns/distributed-locks/
這個有多種實現(xiàn)方式，比如：Golang,Java,Php
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.17.4</version>
</dependency>
@Configuration
public class AppConfig {
@Value("${spring.redis.host}")
private String redisHost;
@Value("${spring.redis.port}")
private String redisPort;
@Bean
public RedissonClient redisson(){
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://" + redisHost + ":" + redisPort);
return Redisson.create(config);
}
}
配置好RedissonClient后，通過getLock方法獲取到鎖對象后，在我們的Service層中就可以通過lock和unlock來進行加鎖和釋放鎖了，這樣還是很方便的。
public JsonData addCoupon(long couponId, CouponCategoryEnum categoryEnum) {
String key = "lock:coupon:" + couponId;
RLock rLock = redisson.getLock(key);
LoginUser loginUser = LoginInterceptor.threadLocal.get();
rLock.lock();
try{
//業(yè)務(wù)邏輯
}finally {
rLock.unlock();
}
return JsonData.buildSuccess();
}
通過這種方法也可以解決優(yōu)惠券超發(fā)的問題 ，這也是Rediss官網(wǎng)推薦的一種方式。
也可以通過下面的方法設(shè)置watch dog的檢測時間間隔
Config config = new Config();
config.setLockWatchdogTimeout();
如上就是我在解決優(yōu)惠券超發(fā)時的一個思路。