来源:https://www.sevenyuan.cn/一、业务背景
有些业务请求,属于耗时操作,需要加锁,防止后续的并发操作,同时对数据库的数据进行操作,需要避免对之前的业务造成影响。
二、分析流程
使用 Redis
作为分布式锁,将锁的状态放到 Redis
统一维护,解决集群中单机 JVM
信息不互通的问题,规定操作顺序,保护用户的数据正确。
- 新建注解 @interface,在注解里设定入参标志
- 建立 @Aspect 切面任务,注册 bean 和拦截特定方法
- 特定方法参数 ProceedingJoinPoint,对方法 pjp.proceed() 前后进行拦截
加
使用了 RedisTemplate 的 opsForValue.setIfAbsent 方法,判断是否有 key,设定一个随机数 UUID.random().toString,生成一个随机数作为 value。从 redis 中获取锁之后,对 key 设定 expire 失效时间,到期后自动释放锁。按照这种设计,只有个成功设定 Key
的请求,才能进行后续的数据操作,后续其它请求由于无法获得🔐资源,将会失败结束。超时问题
担心 pjp.proceed()
切点执行的方法太耗时,导致 Redis
中的 key
由于超时提前释放了。例如,线程 A 先获取锁,proceed 方法耗时,超过了锁超时时间,到期释放了锁,这时另一个线程 B 成功获取 Redis
锁,两个线程同时对同一批数据进行操作,导致数据不准确。解决方案:增加一个「续时」
维护了一个定时线程池 ScheduledExecutorService
,每隔 2s 去扫描加入队列中的 Task,判断是否失效时间是否快到了,公式为:【失效时间】<= 【当前时间】+【失效间隔(三分之一超时)】/**
* 线程池,每个 JVM 使用一个线程去维护 keyAliveTime,定时执行 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、设计方案
四、实操
相关属性类配置
业务属性枚举设定
任务队列保存参数
设定被拦截的注解名字
核心切面拦截的操作
RedisLockAspect.java
该类分成三部分来描述具体作用Pointcut 设定
/**
* @annotation 中的路径表示拦截特定注解
*/
@Pointcut("@annotation(cn.sevenyuan.demo.aop.lock.RedisLockAnnotation)")
public void redisLockPC() {
}
Around 前后进行加锁和释放锁
前面步骤定义了我们想要拦截的切点,下一步就是在切点前后做一些自定义操作:@Around(value = "redisLockPC()")
public Object around(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
// 解析参数
Method method = resolveMethod(pjp);
RedisLockAnnotation annotation = method.getAnnotation(RedisLockAnnotation.class);
RedisLockTypeEnum typeEnum = annotation.typeEnum();
Object[] params = pjp.getArgs();
String ukString = params[annotation.lockFiled()].toString();
// 省略很多参数校验和判空
String businessKey = typeEnum.getUniqueKey(ukString);
String uniqueValue = UUID.randomUUID().toString();
// 加锁
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();
// 将本次 Task 信息加入「延时」队列中
holderList.add(new RedisLockDefinitionHolder(businessKey, annotation.lockTime(), System.currentTimeMillis(),
currentThread, annotation.tryCount()));
// 执行业务操作
result = pjp.proceed();
// 线程被中断,抛出异常,中断此次请求
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 {
// 请求结束后,强制删掉 key,释放锁
redisTemplate.delete(businessKey);
log.info("release the lock, businessKey is [" + businessKey + "]");
}
return result;
}
- 将本次 Task 信息加入「延时」队列中,进行续时,方式提前释放锁
这里加了「线程中断」Thread#interrupt
,希望超过重试次数后,能让线程中断(未经严谨测试,仅供参考哈哈哈哈)不过建议如果遇到这么耗时的请求,还是能够从根源上查找,分析耗时路径,进行业务优化或其它处理,避免这些耗时操作。所以记得多打点 Log
,分析问题时可以更快一点。如何使用SpringBoot AOP 记录操作日志、异常日志?
五、开始测试
在一个入口方法中,使用该注解,然后在业务中模拟耗时请求,使用了 Thread#sleep
@GetMapping("/testRedisLock")
@RedisLockAnnotation(typeEnum = RedisLockTypeEnum.ONE, lockTime = 3)
public Book testRedisLock(@RequestParam("userId") Long userId) {
try {
log.info("睡眠执行前");
Thread.sleep(10000);
log.info("睡眠执行后");
} catch (Exception e) {
// log error
log.info("has some error", e);
}
return null;
}
使用时,在方法上添加该注解,然后设定相应参数即可,根据 typeEnum
可以区分多种业务,限制该业务被同时操作。2020-04-04 14:55:50.864 INFO 9326 --- [nio-8081-exec-1] c.s.demo.controller.BookController : 睡眠执行前
2020-04-04 14:55:52.855 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 0
2020-04-04 14:55:54.851 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 1
2020-04-04 14:55:56.851 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 2
2020-04-04 14:55:58.852 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 3
2020-04-04 14:56:00.857 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]
我这里测试的是重试次数过多,失败的场景,如果减少睡眠时间,就能让业务正常执行。
六、总结
对于耗时业务和核心数据,不能让重复的请求同时操作数据,避免数据的不正确,所以要使用分布式锁来对它们进行保护。
- 新建注解 @interface,在注解里设定入参标志
- 建立 @Aspect 切面任务,注册 bean 和拦截特定方法
- 特定方法参数 ProceedingJoinPoint,对方法 pjp.proceed() 前后进行拦截
本次学习是通过 Review
小伙伴的代码设计,从中了解分布式锁的具体实现,仿照他的设计,重新写了一份简化版的业务处理。对于之前没考虑到的「续时」操作,这里使用了守护线程来定时判断和延长超时时间,避免了锁提前释放。2、定时线程池 ScheduledExecutorService
的使用和参数含义3、线程 Thread#interrupt
的含义以及用法(这个挺有意思的,可以深入再学习一下)
- https://blog.csdn.net/XWForever/article/details/103163021
- https://www.zhihu.com/question/41048032