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。
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
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。
梳理设计流程
- 新建注解 @interface,在注解里设定入参标志
- 增加 AOP 切点,扫描特定注解
- 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
- 切点前进行加锁,任务执行后进行删除 key
核心步骤:加锁、解锁和续时
加锁
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,只有第一个成功设定 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」
任务不完成,锁不释放:
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); }
基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
三、设计方案
经过上面的分析,同事小🐟设计出了这个方案:
前面已经说了整体流程,这里强调一下几个核心步骤:
- 拦截注解 @RedisLock,获取必要的参数
- 加锁操作
- 续时操作
- 结束业务,释放锁
四、实操
之前也有整理过 AOP
使用方法,可以参考一下
相关属性类配置
业务属性枚举设定
public enum RedisLockTypeEnum { /** * 自定义 key 前缀 */ 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); } }
任务队列保存参数
public enum RedisLockTypeEnum { /** * 自定义 key 前缀 */ 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); } }
设定被拦截的注解名字
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE}) public @interface RedisLockAnnotation { /** * 特定参数识别,默认取第 0 个下标 */ int lockFiled() default 0; /** * 超时重试次数 */ int tryCount() default 3; /** * 自定义加锁类型 */ RedisLockTypeEnum typeEnum(); /** * 释放时间,秒 s 单位 */ long lockTime() default 30; }
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; }
上述流程简单总结一下:
- 解析注解参数,获取注解值和方法上的参数值
- redis 加锁并且设置超时时间
- 将本次 Task 信息加入「延时」队列中,进行续时,方式提前释放锁
- 加了一个线程中断标志
- 结束请求,finally 中释放锁
续时操作
这里用了 ScheduledExecutorService
,维护了一个线程,不断对任务队列中的任务进行判断和延长超时时间:
// 扫描的任务队列 private static ConcurrentLinkedQueue<RedisLockDefinitionHolder> holderList = new ConcurrentLinkedQueue(); /** * 线程池,维护keyAliveTime */ private static final ScheduledExecutorService SCHEDULER = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build()); { // 两秒执行一次「续时」操作 SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(() -> { // 这里记得加 try-catch,否者报错后定时任务将不会再执行=-= Iterator<RedisLockDefinitionHolder> iterator = holderList.iterator(); while (iterator.hasNext()) { RedisLockDefinitionHolder holder = iterator.next(); // 判空 if (holder == null) { iterator.remove(); continue; } // 判断 key 是否还有效,无效的话进行移除 if (redisTemplate.opsForValue().get(holder.getBusinessKey()) == null) { iterator.remove(); continue; } // 超时重试次数,超过时给线程设定中断 if (holder.getCurrentCount() > holder.getTryCount()) { holder.getCurrentTread().interrupt(); iterator.remove(); continue; } // 判断是否进入最后三分之一时间 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); }
这段代码,用来实现设计图中虚线框的思想,避免一个请求十分耗时,导致提前释放了锁。
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。
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。
测试结果:
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。
如果同时请求,你将会发现以下错误信息:
表示我们的锁🔐的确生效了,避免了重复请求。
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。
再来梳理一下设计流程:
- 新建注解 @interface,在注解里设定入参标志
- 增加 AOP 切点,扫描特定注解
- 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
- 切点前进行加锁,任务执行后进行删除 key
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。
于是乎,同时回顾了三个知识点:
1、AOP
的实现和常用方法
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)