一、業務背景

有些業務請求，屬于耗時操作，需要加鎖，防止后續的并發操作，同時對數據庫的數據進行操作，需要避免對之前的業務造成影響。

二、分析流程

使用 Redis 作為分布式鎖，將鎖的狀態放到 Redis 統一維護，解決集群中單機 JVM 信息不互通的問題，規定操作順序，保護用戶的數據正確。

梳理設計流程

1、新建注解 @interface，在注解里設定入參標志

2、增加 AOP 切點，掃描特定注解

3、建立 @Aspect 切面任務，注冊 bean 和攔截特定方法

4、特定方法參數 ProceedingJoinPoint，對方法 pjp.proceed() 前后進行攔截

5、切點前進行加鎖，任務執行后進行刪除 key

核心步驟：加鎖、解鎖和續時

加鎖

使用了 RedisTemplate 的 opsForValue.setIfAbsent 方法，判斷是否有 key，設定一個隨機數 UUID.random().toString，生成一個隨機數作為 value。

從 redis 中獲取鎖之后，對 key 設定 expire 失效時間，到期后自動釋放鎖。

按照這種設計，只有第一個成功設定 Key 的請求，才能進行后續的數據操作，后續其它請求由于無法獲得資源，將會失敗結束。

超時問題

擔心 pjp.proceed() 切點執行的方法太耗時，導致 Redis 中的 key 由于超時提前釋放了。

例如，線程 A 先獲取鎖，proceed 方法耗時，超過了鎖超時時間，到期釋放了鎖，這時另一個線程 B 成功獲取 Redis 鎖，兩個線程同時對同一批數據進行操作，導致數據不準確。

解決方案：增加一個「續時」

任務不完成，鎖不釋放：

維護了一個定時線程池 ScheduledExecutorService，每隔 2s 去掃描加入隊列中的 Task，判斷是否失效時間是否快到了，公式為：【失效時間】<= 【當前時間】+【失效間隔（三分之一超時）】

/**
?*?線程池，每個?JVM?使用一個線程去維護?keyAliveTime，定時執行?runnable
?*/
private?static?final?ScheduledExecutorService?SCHEDULER?=?
????new?ScheduledThreadPoolExecutor(1,?
????????????????????????????????????new?BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());


static?{
????SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(()?->?{
????????//?do?something?to?extend?time
????},?0,??2,?TimeUnit.SECONDS);
}

三、設計方案

經過上面的分析，設計出了這個方案：

前面已經說了整體流程，這里強調一下幾個核心步驟：

攔截注解 @RedisLock，獲取必要的參數

加鎖操作

續時操作

結束業務，釋放鎖

四、實操

之前也有整理過 AOP 使用方法，可以參考一下

相關屬性類配置

業務屬性枚舉設定

public?enum?RedisLockTypeEnum?{

????/**
?????*?自定義?key?前綴
?????*/
????ONE("Business1",?"Test1"),

????TWO("Business2",?"Test2");

????private?String?code;

????private?String?desc;

????RedisLockTypeEnum(String?code,?String?desc)?{
????????this.code?=?code;
????????this.desc?=?desc;
????}

????public?String?getCode()?{
????????return?code;
????}

????public?String?getDesc()?{
????????return?desc;
????}

????public?String?getUniqueKey(String?key)?{
????????return?String.format("%s:%s",?this.getCode(),?key);
????}
}

任務隊列保存參數

public?class?RedisLockDefinitionHolder?{

????/**
?????*?業務唯一?key
?????*/
????private?String?businessKey;

????/**
?????*?加鎖時間?(秒?s)
?????*/
????private?Long?lockTime;

????/**
?????*?上次更新時間（ms）
?????*/
????private?Long?lastModifyTime;

????/**
?????*?保存當前線程
?????*/
????private?Thread?currentTread;

????/**
?????*?總共嘗試次數
?????*/
????private?int?tryCount;

????/**
?????*?當前嘗試次數
?????*/
????private?int?currentCount;

????/**
?????*?更新的時間周期（毫秒）,公式?=?加鎖時間（轉成毫秒）?/?3
?????*/
????private?Long?modifyPeriod;

????public?RedisLockDefinitionHolder(String?businessKey,?Long?lockTime,?Long?lastModifyTime,?Thread?currentTread,?int?tryCount)?{
????????this.businessKey?=?businessKey;
????????this.lockTime?=?lockTime;
????????this.lastModifyTime?=?lastModifyTime;
????????this.currentTread?=?currentTread;
????????this.tryCount?=?tryCount;
????????this.modifyPeriod?=?lockTime?*?1000?/?3;
????}
}

設定被攔截的注解名字

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.METHOD,?ElementType.TYPE})
public?@interface?RedisLockAnnotation?{

????/**
?????*?特定參數識別，默認取第?0?個下標
?????*/
????int?lockFiled()?default?0;

????/**
?????*?超時重試次數
?????*/
????int?tryCount()?default?3;

????/**
?????*?自定義加鎖類型
?????*/
????RedisLockTypeEnum?typeEnum();

????/**
?????*?釋放時間，秒?s?單位
?????*/
????long?lockTime()?default?30;
}

核心切面攔截的操作

RedisLockAspect.java 該類分成三部分來描述具體作用

Pointcut 設定

/**
?*?@annotation?中的路徑表示攔截特定注解
?*/
@Pointcut("@annotation(cn.sevenyuan.demo.aop.lock.RedisLockAnnotation)")
public?void?redisLockPC()?{
}

Around 前后進行加鎖和釋放鎖 前面步驟定義了我們想要攔截的切點，下一步就是在切點前后做一些自定義操作：

@Around(value?=?"redisLockPC()")
public?Object?around(ProceedingJoinPoint?pjp)?throws?Throwable?{
????//?解析參數
????Method?method?=?resolveMethod(pjp);
????RedisLockAnnotation?annotation?=?method.getAnnotation(RedisLockAnnotation.class);
????RedisLockTypeEnum?typeEnum?=?annotation.typeEnum();
????Object[]?params?=?pjp.getArgs();
????String?ukString?=?params[annotation.lockFiled()].toString();
????//?省略很多參數校驗和判空
????String?businessKey?=?typeEnum.getUniqueKey(ukString);
????String?uniqueValue?=?UUID.randomUUID().toString();
????//?加鎖
????Object?result?=?null;
????try?{
????????boolean?isSuccess?=?redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(businessKey,?uniqueValue);
????????if?(!isSuccess)?{
????????????throw?new?Exception("You?can't?do?it，because?another?has?get?the?lock?=-=");
????????}
????????redisTemplate.expire(businessKey,?annotation.lockTime(),?TimeUnit.SECONDS);
????????Thread?currentThread?=?Thread.currentThread();
????????//?將本次?Task?信息加入「延時」隊列中
????????holderList.add(new?RedisLockDefinitionHolder(businessKey,?annotation.lockTime(),?System.currentTimeMillis(),
????????????????currentThread,?annotation.tryCount()));
????????//?執行業務操作
????????result?=?pjp.proceed();
????????//?線程被中斷，拋出異常，中斷此次請求
????????if?(currentThread.isInterrupted())?{
????????????throw?new?InterruptedException("You?had?been?interrupted?=-=");
????????}
????}?catch?(InterruptedException?e?)?{
????????log.error("Interrupt?exception,?rollback?transaction",?e);
????????throw?new?Exception("Interrupt?exception,?please?send?request?again");
????}?catch?(Exception?e)?{
????????log.error("has?some?error,?please?check?again",?e);
????}?finally?{
????????//?請求結束后，強制刪掉?key，釋放鎖
????????redisTemplate.delete(businessKey);
????????log.info("release?the?lock,?businessKey?is?["?+?businessKey?+?"]");
????}
????return?result;
}

上述流程簡單總結一下：

解析注解參數，獲取注解值和方法上的參數值

redis 加鎖并且設置超時時間

將本次 Task 信息加入「延時」隊列中，進行續時，方式提前釋放鎖

加了一個線程中斷標志

結束請求，finally 中釋放鎖

續時操作

這里用了 ScheduledExecutorService，維護了一個線程，不斷對任務隊列中的任務進行判斷和延長超時時間：

//?掃描的任務隊列
private?static?ConcurrentLinkedQueue?holderList?=?new?ConcurrentLinkedQueue();
/**
?*?線程池，維護keyAliveTime
?*/
private?static?final?ScheduledExecutorService?SCHEDULER?=?new?ScheduledThreadPoolExecutor(1,
????????new?BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());

{
????//?兩秒執行一次「續時」操作
????SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(()?->?{
????????//?這里記得加?try-catch，否者報錯后定時任務將不會再執行=-=
????????Iterator?iterator?=?holderList.iterator();
????????while?(iterator.hasNext())?{
????????????RedisLockDefinitionHolder?holder?=?iterator.next();
????????????//?判空
????????????if?(holder?==?null)?{
????????????????iterator.remove();
????????????????continue;
????????????}

????????????//?判斷?key?是否還有效，無效的話進行移除
????????????if?(redisTemplate.opsForValue().get(holder.getBusinessKey())?==?null)?{
????????????????iterator.remove();
????????????????continue;
????????????}

????????????//?超時重試次數，超過時給線程設定中斷
????????????if?(holder.getCurrentCount()?>?holder.getTryCount())?{
????????????????holder.getCurrentTread().interrupt();
????????????????iterator.remove();
????????????????continue;
????????????}
????????????//?判斷是否進入最后三分之一時間
????????????long?curTime?=?System.currentTimeMillis();
????????????boolean?shouldExtend?=?(holder.getLastModifyTime()?+?holder.getModifyPeriod())?<=?curTime;
????????????if?(shouldExtend)?{
????????????????holder.setLastModifyTime(curTime);
????????????????redisTemplate.expire(holder.getBusinessKey(),?holder.getLockTime(),?TimeUnit.SECONDS);
????????????????log.info("businessKey?:?["?+?holder.getBusinessKey()?+?"],?try?count?:?"?+?holder.getCurrentCount());
????????????????holder.setCurrentCount(holder.getCurrentCount()?+?1);
????????????}
????????}
????},?0,?2,?TimeUnit.SECONDS);
}

這段代碼，用來實現設計圖中虛線框的思想，避免一個請求十分耗時，導致提前釋放了鎖。

這里加了「線程中斷」Thread#interrupt，希望超過重試次數后，能讓線程中斷（未經嚴謹測試，僅供參考哈哈哈哈）

不過建議如果遇到這么耗時的請求，還是能夠從根源上查找，分析耗時路徑，進行業務優化或其它處理，避免這些耗時操作。

所以記得多打點 Log，分析問題時可以更快一點。

五、開始測試

在一個入口方法中，使用該注解，然后在業務中模擬耗時請求，使用了 Thread#sleep

@GetMapping("/testRedisLock")
@RedisLockAnnotation(typeEnum?=?RedisLockTypeEnum.ONE,?lockTime?=?3)
public?Book?testRedisLock(@RequestParam("userId")?Long?userId)?{
????try?{
????????log.info("睡眠執行前");
????????Thread.sleep(10000);
????????log.info("睡眠執行后");
????}?catch?(Exception?e)?{
????????//?log?error
????????log.info("has?some?error",?e);
????}
????return?null;
}

使用時，在方法上添加該注解，然后設定相應參數即可，根據 typeEnum 可以區分多種業務，限制該業務被同時操作。

測試結果：

2020-04-04?1450.864??INFO?9326?---?[nio-8081-exec-1]?c.s.demo.controller.BookController???????:?睡眠執行前
2020-04-04?1452.855??INFO?9326?---?[k-schedule-pool]?c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect????????:?businessKey?:?[Business1:1024],?try?count?:?0
2020-04-04?1454.851??INFO?9326?---?[k-schedule-pool]?c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect????????:?businessKey?:?[Business1:1024],?try?count?:?1
2020-04-04?1456.851??INFO?9326?---?[k-schedule-pool]?c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect????????:?businessKey?:?[Business1:1024],?try?count?:?2
2020-04-04?1458.852??INFO?9326?---?[k-schedule-pool]?c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect????????:?businessKey?:?[Business1:1024],?try?count?:?3
2020-04-04?1400.857??INFO?9326?---?[nio-8081-exec-1]?c.s.demo.controller.BookController???????:?has?some?error

java.lang.InterruptedException:?sleep?interrupted
?at?java.lang.Thread.sleep(Native?Method)?[na:1.8.0_221]

我這里測試的是重試次數過多，失敗的場景，如果減少睡眠時間，就能讓業務正常執行。

如果同時請求，你將會發現以下錯誤信息：

表示我們的鎖的確生效了，避免了重復請求。

六、總結

對于耗時業務和核心數據，不能讓重復的請求同時操作數據，避免數據的不正確，所以要使用分布式鎖來對它們進行保護。

再來梳理一下設計流程：

新建注解 @interface，在注解里設定入參標志

增加 AOP 切點，掃描特定注解

建立 @Aspect 切面任務，注冊 bean 和攔截特定方法4、特定方法參數 ProceedingJoinPoint，對方法 pjp.proceed() 前后進行攔截5、切點前進行加鎖，任務執行后進行刪除 key

編輯：黃飛

?