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Redis分布式锁解决MySQL并发写冲突问题

2024-09-223.9k 阅读

数据库并发写冲突问题概述

在现代应用程序开发中，多个请求同时对数据库进行写操作是常见场景。当并发写操作发生时，如果不加以控制，就容易引发数据不一致的问题。以MySQL数据库为例，假设有一个电商应用，在库存扣减的场景下，当多个用户同时下单购买同一款商品时，如果没有合理的并发控制机制，可能会导致库存出现负数等不合理情况。

MySQL自身并发控制机制的局限性

MySQL本身提供了一些并发控制手段，如行锁、表锁等。行锁在处理并发写操作时，虽然能精确锁定到具体的行，但在高并发场景下，锁竞争会非常激烈，导致性能下降。例如，当大量请求同时更新同一行数据时，其他请求需要等待锁释放，这会形成一个等待队列，增加请求的响应时间。

表锁则是对整个表进行锁定，虽然锁管理相对简单，但并发度极低。一旦对表加锁，其他所有对该表的写操作都必须等待，严重影响系统的并发处理能力。例如，在一个订单表中，如果使用表锁来处理并发写操作，当有一个订单插入操作时，其他订单插入、更新操作都要等待，这对于高并发的电商系统来说是难以接受的。

Redis分布式锁原理

什么是分布式锁

分布式锁是一种在分布式系统环境下，用于控制不同进程对共享资源访问的机制。在分布式系统中，多个服务实例可能分布在不同的服务器上，它们需要对一些共享资源进行操作，如数据库中的数据。分布式锁能够确保在同一时刻只有一个服务实例可以访问共享资源，从而避免并发冲突。

Redis实现分布式锁的原理

Redis是一个基于内存的高性能键值存储数据库，它提供了一些原子操作指令，如SETNX（SET if Not eXists）。利用这些原子操作，我们可以很方便地实现分布式锁。

当一个客户端想要获取锁时，它会尝试使用SETNX指令在Redis中创建一个特定的键值对。如果键不存在，SETNX会成功创建键值对并返回1，表示获取锁成功；如果键已经存在，SETNX会返回0，表示获取锁失败。例如，我们可以将锁的键设置为某个特定的业务标识，如订单号，值可以设置为一个唯一的客户端标识，用于后续的锁释放操作。

分布式锁的特性

  1. 互斥性：这是分布式锁最基本的特性，确保在同一时刻只有一个客户端能够持有锁。在Redis实现中，通过SETNX的原子性操作保证了这一点，只有第一个执行SETNX的客户端能够成功获取锁，其他客户端在锁被释放前无法获取。
  2. 可重入性：同一个客户端在持有锁的情况下，可以多次获取锁，而不会出现死锁。在Redis实现分布式锁时，可以通过在获取锁时，对锁的值进行判断，如果是当前客户端的标识，则允许再次获取锁，并增加锁的持有计数。在释放锁时，相应地减少计数，当计数为0时，才真正释放锁。
  3. 锁超时：为了防止锁持有者出现异常而导致锁永远无法释放，分布式锁需要设置一个超时时间。在Redis中，可以在SETNX成功后，通过EXPIRE指令为锁设置一个过期时间。这样即使锁持有者出现故障，锁也会在一定时间后自动释放，避免其他客户端永远无法获取锁的情况。

使用Redis分布式锁解决MySQL并发写冲突

库存扣减场景示例

以电商系统的库存扣减为例，假设数据库中有一个商品表，其中包含商品ID和库存数量字段。当用户下单时，需要对库存进行扣减操作。如果没有并发控制，在高并发情况下，可能会出现超卖的情况。

代码实现

以下是使用Java语言结合Spring Boot框架、Jedis（Redis客户端）和MySQL来实现基于Redis分布式锁的库存扣减功能的代码示例。

首先，引入相关依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

然后，创建一个Jedis工具类用于操作Redis：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class JedisUtil {
    private static JedisPool jedisPool;

    static {
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        config.setMaxTotal(100);
        config.setMaxIdle(10);
        config.setMinIdle(5);
        jedisPool = new JedisPool(config, "localhost", 6379, 10000);
    }

    public static Jedis getJedis() {
        return jedisPool.getResource();
    }

    public static void closeJedis(Jedis jedis) {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }
}

接着，创建一个数据库操作类用于更新库存：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Repository;

@Repository
public class InventoryDao {
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public int updateInventory(int productId, int quantity) {
        String sql = "UPDATE products SET inventory = inventory -? WHERE product_id =? AND inventory >=?";
        return jdbcTemplate.update(sql, quantity, productId, quantity);
    }
}

最后，创建一个库存扣减服务类，在其中使用Redis分布式锁：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.UUID;

@Service
public class InventoryService {
    @Autowired
    private InventoryDao inventoryDao;

    private static final String LOCK_PREFIX = "inventory_lock:";
    private static final int LOCK_EXPIRE_SECONDS = 10;

    public boolean deductInventory(int productId, int quantity) {
        String lockKey = LOCK_PREFIX + productId;
        String clientId = UUID.randomUUID().toString();
        Jedis jedis = JedisUtil.getJedis();
        try {
            // 获取锁
            long result = jedis.setnx(lockKey, clientId);
            if (result == 1) {
                // 设置锁的过期时间
                jedis.expire(lockKey, LOCK_EXPIRE_SECONDS);
                try {
                    // 执行库存扣减操作
                    int rowsUpdated = inventoryDao.updateInventory(productId, quantity);
                    return rowsUpdated > 0;
                } finally {
                    // 释放锁
                    if (clientId.equals(jedis.get(lockKey))) {
                        jedis.del(lockKey);
                    }
                }
            } else {
                return false;
            }
        } finally {
            JedisUtil.closeJedis(jedis);
        }
    }
}

代码分析

  1. 获取锁：在deductInventory方法中，首先通过jedis.setnx(lockKey, clientId)尝试获取锁。如果返回1，表示获取锁成功，此时设置锁的过期时间为10秒，以防止异常情况导致锁无法释放。
  2. 执行数据库操作：获取锁成功后，调用inventoryDao.updateInventory方法执行库存扣减操作。这里使用了MySQL的更新语句，通过WHERE inventory >= quantity条件来确保库存足够时才进行扣减，避免超卖。
  3. 释放锁：在库存扣减操作完成后，通过判断当前客户端的标识是否与锁的值相等来确保是当前客户端持有锁，然后调用jedis.del(lockKey)释放锁。

Redis分布式锁的高级话题

锁的续期问题

在一些业务场景中，可能会出现获取锁后执行的操作时间较长，超过了锁的过期时间，导致锁提前释放，其他客户端获取到锁，从而引发并发冲突。为了解决这个问题，可以引入锁的续期机制。

一种常见的实现方式是使用一个后台线程，在获取锁后启动该线程。线程定期检查当前线程是否仍然持有锁，如果持有，则延长锁的过期时间。例如，可以使用Java的ScheduledExecutorService来实现定时任务，每隔一段时间（如锁过期时间的一半）检查并续期锁。

集群环境下的分布式锁

在Redis集群环境中，由于数据是分片存储的，单个节点的故障可能会导致分布式锁的不可用。为了解决这个问题，可以使用Redlock算法。

Redlock算法的基本思想是，客户端需要向多个Redis节点获取锁。假设总共有N个节点，客户端需要至少获取到N/2 + 1个节点的锁才算获取成功。如果获取锁失败，客户端需要释放所有已经获取到的锁。这样即使部分节点出现故障，仍然能够保证锁的互斥性。

以下是一个简单的基于Redlock算法的Java代码示例（使用Redisson客户端）：

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class RedlockExample {
    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useClusterServers()
              .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7000")
              .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7001")
              .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7002");

        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        RLock lock = redisson.getLock("myLock");
        boolean isLocked = false;
        try {
            isLocked = lock.tryLock(10, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 执行需要加锁的业务逻辑
                System.out.println("Lock acquired, doing business logic...");
            } else {
                System.out.println("Failed to acquire lock.");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (isLocked) {
                lock.unlock();
            }
            redisson.shutdown();
        }
    }
}

在上述代码中，通过Redisson客户端连接到Redis集群，并使用tryLock方法尝试获取锁。tryLock方法的参数分别表示获取锁的等待时间、锁的持有时间和时间单位。如果获取锁成功，执行相应的业务逻辑，最后释放锁。

分布式锁的性能优化

  1. 减少锁的粒度：在设计业务逻辑时，尽量将大的操作拆分成多个小的操作，每个小操作使用更细粒度的锁。例如，在电商系统中，如果一个订单涉及多个商品的库存扣减，可以为每个商品单独设置锁，而不是对整个订单设置一把锁，这样可以提高并发度。
  2. 使用缓存预取：在获取锁之前，可以先从缓存中获取相关数据进行初步判断。例如，在库存扣减场景下，可以先从Redis缓存中获取库存数量，如果库存不足，直接返回库存不足的提示，避免获取锁和访问数据库的开销。
  3. 优化锁的获取和释放逻辑：在代码实现中，尽量减少获取锁和释放锁过程中的冗余操作。例如，在获取锁时，可以一次性完成设置锁值和过期时间的操作，而不是先使用SETNX获取锁，再单独使用EXPIRE设置过期时间。在Redis 2.6.12及以上版本，可以使用SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]命令来实现原子性的锁获取和过期时间设置。

总结常见问题及解决方案

锁竞争导致性能下降

当大量客户端同时竞争分布式锁时，会导致部分客户端获取锁失败，需要不断重试，这会增加系统的负载和响应时间。解决方案包括优化业务逻辑，减少不必要的锁使用；采用锁的排队机制，如使用Redis的list数据结构实现一个简单的锁队列，让获取锁失败的客户端进入队列等待，避免无效重试。

锁误释放

在释放锁时，如果没有正确判断当前客户端是否持有锁，可能会导致误释放锁。例如，在多线程环境下，如果一个线程获取锁后被挂起，另一个线程在锁过期后获取到锁并执行操作，此时原线程恢复并尝试释放锁，就可能误释放当前线程并不持有的锁。解决方案是在获取锁时生成一个唯一的客户端标识，并在释放锁时进行验证，只有当前客户端标识与锁的值相等时才释放锁。

网络抖动问题

在分布式系统中，网络抖动可能会导致客户端与Redis之间的连接短暂中断。在这种情况下，客户端可能会认为获取锁失败或锁已释放，但实际上锁仍然有效。解决方案是在客户端和Redis之间增加重试机制，当出现网络异常时，客户端进行多次重试操作。同时，可以设置合理的超时时间，避免因长时间等待而影响系统性能。

通过深入理解Redis分布式锁的原理和应用，并结合实际业务场景进行优化，可以有效地解决MySQL并发写冲突问题，提高系统的并发处理能力和数据一致性。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和系统架构，选择合适的分布式锁实现方式和优化策略。