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

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

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

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
*/
privatestaticfinalScheduledExecutorServiceSCHEDULER=
newScheduledThreadPoolExecutor(1,
newBasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());
static{
SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(()->{
//dosomethingtoextendtime
},0,2,TimeUnit.SECONDS);
}

三、設計方案

經過上面的分析，同事小設計出了這個方案：

圖片

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

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

TWO("Business2","Test2");
privateStringcode;
privateStringdesc;
RedisLockTypeEnum(Stringcode,Stringdesc){
this.code=code;
this.desc=desc;
}
publicStringgetCode(){
returncode;
}
publicStringgetDesc(){
returndesc;
}
publicStringgetUniqueKey(Stringkey){
returnString.format("%s:%s",this.getCode(),key);
}
}

任務隊列保存參數

publicclassRedisLockDefinitionHolder{
/**
*業務唯一key
*/
privateStringbusinessKey;
/**
*加鎖時間(秒s)
*/
privateLonglockTime;
/**
*上次更新時間（ms）
*/
privateLonglastModifyTime;
/**
*保存當前線程
*/
privateThreadcurrentTread;
/**
*總共嘗試次數
*/
privateinttryCount;
/**
*當前嘗試次數
*/
privateintcurrentCount;
/**
*更新的時間周期（毫秒）,公式=加鎖時間（轉成毫秒）/3
*/
privateLongmodifyPeriod;
publicRedisLockDefinitionHolder(StringbusinessKey,LonglockTime,LonglastModifyTime,ThreadcurrentTread,inttryCount){
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@interfaceRedisLockAnnotation{
/**
*特定參數識別，默認取第0個下標
*/
intlockFiled()default0;
/**
*超時重試次數
*/
inttryCount()default3;
/**
*自定義加鎖類型
*/
RedisLockTypeEnumtypeEnum();
/**
*釋放時間，秒s單位
*/
longlockTime()default30;
}

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)")
publicvoidredisLockPC(){
}

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()")
publicObjectaround(ProceedingJoinPointpjp)throwsThrowable{
//解析參數
Methodmethod=resolveMethod(pjp);
RedisLockAnnotationannotation=method.getAnnotation(RedisLockAnnotation.class);
RedisLockTypeEnumtypeEnum=annotation.typeEnum();
Object[]params=pjp.getArgs();
StringukString=params[annotation.lockFiled()].toString();
//省略很多參數校驗和判空
StringbusinessKey=typeEnum.getUniqueKey(ukString);
StringuniqueValue=UUID.randomUUID().toString();
//加鎖
Objectresult=null;
try{
booleanisSuccess=redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(businessKey,uniqueValue);
if(!isSuccess){
thrownewException("Youcan'tdoit，becauseanotherhasgetthelock=-=");
}
redisTemplate.expire(businessKey,annotation.lockTime(),TimeUnit.SECONDS);
ThreadcurrentThread=Thread.currentThread();
//將本次Task信息加入「延時」隊列中
holderList.add(newRedisLockDefinitionHolder(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()){
thrownewInterruptedException("Youhadbeeninterrupted=-=");
}
}catch(InterruptedExceptione){
log.error("Interruptexception,rollbacktransaction",e);
thrownewException("Interruptexception,pleasesendrequestagain");
}catch(Exceptione){
log.error("hassomeerror,pleasecheckagain",e);
}finally{
//請求結束后，強制刪掉key，釋放鎖
redisTemplate.delete(businessKey);
log.info("releasethelock,businessKeyis["+businessKey+"]");
}
returnresult;
}

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
privatestaticConcurrentLinkedQueueholderList=newConcurrentLinkedQueue();
/**
*線程池，維護keyAliveTime
*/
privatestaticfinalScheduledExecutorServiceSCHEDULER=newScheduledThreadPoolExecutor(1,
newBasicThreadFactory.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=-=
Iteratoriterator=holderList.iterator();
while(iterator.hasNext()){
RedisLockDefinitionHolderholder=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
longcurTime=System.currentTimeMillis();
booleanshouldExtend=(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)
publicBooktestRedisLock(@RequestParam("userId")LonguserId){
try{
log.info("睡眠執行前");
Thread.sleep(10000);
log.info("睡眠執行后");
}catch(Exceptione){
//logerror
log.info("hassomeerror",e);
}
returnnull;
}

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：

2020-04-0414:55:50.864INFO9326---[nio-8081-exec-1]c.s.demo.controller.BookController:睡眠執行前
2020-04-0414:55:52.855INFO9326---[k-schedule-pool]c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect:businessKey:[Business1:1024],trycount:0
2020-04-0414:55:54.851INFO9326---[k-schedule-pool]c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect:businessKey:[Business1:1024],trycount:1
2020-04-0414:55:56.851INFO9326---[k-schedule-pool]c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect:businessKey:[Business1:1024],trycount:2
2020-04-0414:55:58.852INFO9326---[k-schedule-pool]c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect:businessKey:[Business1:1024],trycount:3
2020-04-0414:56:00.857INFO9326---[nio-8081-exec-1]c.s.demo.controller.BookController:hassomeerror
java.lang.InterruptedException:sleepinterrupted
atjava.lang.Thread.sleep(NativeMethod)[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：

圖片

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

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

切點前進行加鎖，任務執行后進行刪除 key

本次學習是通過 Review 小伙伴的代碼設計，從中了解分布式鎖的具體實現，仿照他的設計，重新寫了一份簡化版的業務處理。對于之前沒考慮到的「續時」操作，這里使用了守護線程來定時判斷和延長超時時間，避免了鎖提前釋放。

于是乎，同時回顧了三個知識點：

1、AOP 的實現和常用方法

2、定時線程池 ScheduledExecutorService 的使用和參數含義

3、線程 Thread#interrupt 的含義以及用法（這個挺有意思的，可以深入再學習一下）

審核編輯：劉清