1 一人一单并发安全问题

之前一人一单的业务使用的悲观锁，在分布式系统下，是无法生效的。

理想的情况下是这样的：一个线程成功获取互斥锁，并对查询订单并创建订单，其他线程无法干预。它的原理是会有一个锁监视器，来监听是谁获得了锁。

但是问题就出现在：

分布式系统下，有多个不同的JVM，不同的JVM的环境下，锁监听器是有多个的，就会出现有的线程在别的线程已经拿到锁的情况下，仍然可以获取的到锁。

这个时候，普通的JVM中的锁就已经不管用了，就需要我们利用分布式锁。

2 分布式锁的原理和实现

2.1 什么是分布式锁？

就是可以满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

它的实现原理就是，不同的JVM环境，都来共用一个锁监视器。这样就不会导致出现多个线程用多把锁的情况了。

特点：

2.2 分布式锁的实现

主要有三种实现方法，我们可以都来进行一个对比。

如下图：

这里主要讲基于Redis的分布式锁的实现。

实现Reids分布式锁的方法主要就下面两个步骤：

1. 获取锁

获取锁的方法已经是老朋友了，就是使用Redis String类型方法中的setnx方法（互斥性）。但是，为了预防redis服务器宕机的问题，我们要给锁设置一个超时时间，避免出现死锁。（非阻塞）

所以，获取锁的方式可以使用如下代码

lock是锁的key，thread1 是value，nx就是setnx方法，ex就是设置超时时间

2. 释放锁

释放锁就简单了，删除即可。

代码实现：

需求：定义一个接口，利用Redis实现分布式锁的功能。

代码如下：

接口代码：

package com.hmdp.utils;

public interface ILock {

    /**
     * 尝试获取锁
     * @param timeoutSec 锁的持有时间，过期自动释放
     * @return true代表获取锁成功，false代表获取锁失败。
     */
    boolean tryLock(long timeoutSec);

    /**
     * 释放锁
     */
    void unlock();
}

接口实现类：

package com.hmdp.utils;

import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Author 华子
 * @Date 2022/12/3 20:53
 * @Version 1.0
 */
public class SimpleRedisLock implements ILock {

    //Redis
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    //业务名称，也就是锁的名称
    private String name;
    public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String name) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.name = name;
    }

    //key的前缀
    private static final String KEY_PREFIX = "lock:";

    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        //获取线程id，当作set的value
        long threadId = Thread.currentThread().getId();

        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId+"", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }

    //释放锁
    @Override
    public void unlock() {
        //删除key
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX+name);
    }
}

业务层获取锁和释放锁（优惠券秒杀业务修改）

package com.hmdp.service.impl;

import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.SeckillVoucher;
import com.hmdp.entity.VoucherOrder;
import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper;
import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService;
import com.hmdp.service.IVoucherOrderService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisIdWorker;
import com.hmdp.utils.SimpleRedisLock;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.springframework.aop.framework.AopContext;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService iSeckillVoucherService;

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        //1.获取优惠券信息
        SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId);

        //2.判断是否已经开始
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
            Result.fail("秒杀尚未开始!");
        }
        //3.判断是否已经结束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){
            Result.fail("秒杀已经结束了!");
        }
        //4.判断库存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
            Result.fail("库存不充足!");
        }
        //5.扣减库存
        boolean success = iSeckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id",voucherId).gt("stock",0)
                .update();
        if (!success){
            Result.fail("库存不充足!");
        }
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        //1.创建锁对象
        SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock(stringRedisTemplate, "order:" + userId);

        //2.尝试获取锁
        boolean isLock = lock.tryLock(1200);
        if (!isLock){
            //获取锁失败
            return Result.fail("一个用户只能下一单！");
        }
        try {
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        } finally {
            //释放锁
            lock.unlock();
        }
    }

    @Transactional
    public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //6.根据优惠券id和用户id判断订单是否已经存在
        //如果存在，则返回错误信息
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        if (count > 0) {
            return Result.fail("用户已经购买！");
        }
        //7. 创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        //7.1添加订单id
        Long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        //7.2添加用户id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        //7.3添加优惠券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        save(voucherOrder);
        //8.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }
}

Redis实战——分布式锁

1 一人一单并发安全问题

2 分布式锁的原理和实现

2.1 什么是分布式锁？

2.2 分布式锁的实现