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高并发场景下抢单业务解决方案实现（乐观锁 + 分布式锁）

news 2025/8/13 15:49:06

目录

抢单基本优化思路

第一种 设置数据库事务的隔离级别

第二种 使用乐观锁解决，通过版本号进行控制

第三种 加锁解决：

synchronized 及lock锁，本地锁

基于 Redis 做分布式锁

总结：

基于 REDISSON 做分布式锁

概述：

本文总结了抢单场景下的并发优化方案：1. 数据库层面通过设置Serializable隔离级别或乐观锁（版本号控制）实现；2. 本地锁（synchronized/Lock）在集群环境失效，需使用Redis分布式锁；3. Redis分布式锁通过SETNX+过期时间实现，需配合UUID防误删和Lua脚本保证原子性；4. 推荐使用Redisson框架，它内置看门狗机制实现锁自动续期，提供更完善的分布式锁功能。最后通过司机抢单案例演示了Redisson分布式锁的实际应用，包括锁获取、业务处理和解锁的完整流程。

抢单基本优化思路

第一种 设置数据库事务的隔离级别

设置为Serializable，效率低下。

第二种 使用乐观锁解决，通过版本号进行控制

基础sql语句，实现抢单：

update order_info set status =2 ,driver_id = ?,accept_time = ? where id=?

如果使用上面语句，产生问题：只要订单接单标识没有删除，如果有很多线程请求过来，都会去更新sql语句，造成，最后提交的把之前提交数据覆盖。

如果使用乐观锁解决，添加版本号：

# 版本号
update order_info set status =2 ,driver_id = ?,accept_time = ? where id=? and status = 1

在 where 后面添加条件，status=1 ，相当于添加版本号。

//司机抢单：乐观锁方案解决并发问题
public Boolean robNewOrder1(Long driverId, Long orderId) {//判断订单是否存在，通过Redis，减少数据库压力if(!redisTemplate.hasKey(RedisConstant.ORDER_ACCEPT_MARK)) {//抢单失败throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}//司机抢单//update order_info set status =2 ,driver_id = ?,accept_time = ?// where id=? and status = 1LambdaQueryWrapper<OrderInfo> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();wrapper.eq(OrderInfo::getId,orderId);wrapper.eq(OrderInfo::getStatus,1);//修改值OrderInfo orderInfo = new OrderInfo();orderInfo.setStatus(2);orderInfo.setDriverId(driverId);orderInfo.setAcceptTime(new Date());//调用方法修改int rows = orderInfoMapper.update(orderInfo,wrapper);if(rows != 1) {//抢单失败throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}//删除抢单标识redisTemplate.delete(RedisConstant.ORDER_ACCEPT_MARK);return true;
}

第三种 加锁解决：

synchronized 及lock锁，本地锁

（以num不断+1为例，使用 jmeter 压力测试工具调试）

@Service
public class TestServiceImpl implements TestService{@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@Overridepublic synchronized void testLock() {//从redis里面获取数据String value = redisTemplate.opsForValue().get("num");if(StringUtils.isBlank(value)) {return;}//把从redis获取数据+1int num = Integer.parseInt(value);//数据+1之后放回到redis里面redisTemplate.opsForValue().set("num",String.valueOf(++num));}
}

可以发现，在集群模式下，本地锁无法满足业务需求，所以使用分布式锁方式解决相关问题：

基于 Redis 做分布式锁

基于 REDIS 的 SETNX()、EXPIRE() 方法做分布式锁：

  1. setnx(lockkey, 1) 如果返回 0，则说明占位失败；如果返回 1，则说明占位成功
  2. expire() 命令对 lockkey 设置超时时间，为的是避免死锁问题。
  3. 执行完业务代码后，可以通过 delete 命令删除 key

​

步骤解析：

  1. 使用 redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "lock") 方法获取lock锁，返回一个布尔值，如果值为true代表拿到当前锁。
  2. 判断是否获取到锁，如果获取到锁，则执行业务操作。
  3. 使用 redisTemplate.delete("lock") 释放锁。（注意！！！这样写一但在释放锁前出现异常，那么会无法释放锁，两种解决方案：
    ①try/finally语句 
    ②设置过期时间：设置过期时间有两种方式：首先想到通过expire设置过期时间（缺乏原子性：如果在setnx和expire之间出现异常，锁也无法释放）；其次可以在set时指定过期时间（推荐） 
@Override
public void testLock() {//从redis里面获取数据//1 获取当前锁  setnx  + 设置过期时间//        Boolean ifAbsent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "lock");Boolean ifAbsent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "lock",10, TimeUnit.SECONDS);//2 如果获取到锁，从redis获取数据 数据+1 放回redis里面if(ifAbsent) {//获取锁成功，执行业务代码//1.先从redis中通过key num获取值  key提前手动设置 num 初始值：0String value = redisTemplate.opsForValue().get("num");//2.如果值为空则非法直接返回即可if (StringUtils.isBlank(value)) {return;}//3.对num值进行自增加一int num = Integer.parseInt(value);redisTemplate.opsForValue().set("num", String.valueOf(++num));//3 释放锁redisTemplate.delete("lock");} else {try {Thread.sleep(100);this.testLock();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}
}

但是这样会出现一种情况：虽然我们的线程1还没有结束，但是由于锁设定的时间到期而被释放销毁，此时线程2就能够开始获取锁，过一段时间后线程1结束就会要释放锁，这个时候释放的锁就是线程2刚加上去的锁，所以导致线程安全问题。

使用setnx+过期时间实现分布式锁，存在问题：删除不是自己的锁，锁误删。

​

解决方案：在获取锁的过程存入唯一标识（可用UUID表示），以便于在释放锁去判断这个锁是不是自己的，如果是则释放，如果不是则不释放。（总而言之：设置唯一标识的目的是判断释放锁是不是同一个线程获取的，以此来避免类似线程2创建的锁被线程1释放引发的线程安全问题）

​

步骤解析：

  1. 使用UUID创建唯一标识uuid，随后使用setnx获取当前锁（key：lock，value：uuid）。
  2. 获取到锁后，执行业务逻辑。
  3. 释放锁过程，需先判断当前拿到的redis锁的value是否为uuid，如果是则释放当前锁。
//uuid防止误删
@Override
public void testLock() {//从redis里面获取数据String uuid = UUID.randomUUID().toString();//1 获取当前锁  setnx  + 设置过期时间//        Boolean ifAbsent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "lock");Boolean ifAbsent =redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,3, TimeUnit.SECONDS);//2 如果获取到锁，从redis获取数据 数据+1 放回redis里面if(ifAbsent) {//获取锁成功，执行业务代码//1.先从redis中通过key num获取值  key提前手动设置 num 初始值：0String value = redisTemplate.opsForValue().get("num");//2.如果值为空则非法直接返回即可if (StringUtils.isBlank(value)) {return;}//3.对num值进行自增加一int num = Integer.parseInt(value);redisTemplate.opsForValue().set("num", String.valueOf(++num));//出现异常//3 释放锁String redisUuid = redisTemplate.opsForValue().get("lock");if(uuid.equals(redisUuid)) {redisTemplate.delete("lock");}} else {try {Thread.sleep(100);this.testLock();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}
}

  • 通过uuid防止误删，但是还是存在问题，不具备原子性的

所以这个时候可以使用 Lua 脚本保证原子性删除操作：

步骤解析：

  1. 前面操作一致，从删锁开始....
  2. 使用 redisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList("lock"),uuid) 方法原子性删除锁。
/*** 采用SpringDataRedis实现分布式锁* 原理：执行业务方法前先尝试获取锁（setnx存入key val），如果获取锁成功再执行业务代码，业务执行完毕后将锁释放(del key)*/
@Override
public void testLock() {//0.先尝试获取锁 setnx key val//问题：锁可能存在线程间相互释放//Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "lock", 10, TimeUnit.SECONDS);//解决：锁值设置为uuidString uuid = UUID.randomUUID().toString();Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 10, TimeUnit.SECONDS);if(flag){//获取锁成功，执行业务代码//1.先从redis中通过key num获取值  key提前手动设置 num 初始值：0String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get("num");//2.如果值为空则非法直接返回即可if (StringUtils.isBlank(value)) {return;}//3.对num值进行自增加一int num = Integer.parseInt(value);stringRedisTemplate.opsForValue().set("num", String.valueOf(++num));//4.将锁释放 判断uuid//问题：删除操作缺乏原子性。//if(uuid.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock"))){ //线程一：判断是满足是当前线程锁的值//    //条件满足，此时锁正好到期，redis锁自动释放了线程2获取锁成功，线程1将线程2的锁删除//    stringRedisTemplate.delete("lock");//}//解决：redis执行lua脚本保证原子，lua脚本执行会作为一个整体执行//执行脚本参数 参数1：脚本对象封装lua脚本，参数二：lua脚本中需要key参数（KEYS[i]）  参数三：lua脚本中需要参数值 ARGV[i]//4.1 先创建脚本对象 DefaultRedisScript泛型脚本语言返回值类型 Long 0：失败 1：成功DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();//4.2设置脚本文本String script = "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1]\n" +"then\n" +"    return redis.call(\"del\",KEYS[1])\n" +"else\n" +"    return 0\n" +"end";redisScript.setScriptText(script);//4.3 设置响应类型redisScript.setResultType(Long.class);stringRedisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList("lock"), uuid);}else{try {//睡眠Thread.sleep(100);//自旋重试this.testLock();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}
}
总结：

为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：

第一个：互斥性，在任何时刻，只有一个客户端能持有锁。

第二个：不会发生死锁，即使有一个客户端在获取锁操作时候崩溃了，也能保证其他客户端能获取到锁。

第三个：解铃还须系铃人，解锁加锁必须同一个客户端操作。

第四个：加锁和解锁必须具备原子性

基于 REDISSON 做分布式锁

概述：

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, Bloom filter, Remote service, Spring cache, Executor service, Live Object service, Scheduler service) Redisson提供了使用Redis的最简单和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

  • Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。

  • Redisson的宗旨是：促进使用者对Redis的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

官方文档地址：https://github.com/Redisson/Redisson/wikihttps://github.com/Redisson/Redisson/wiki

Github 地址：https://github.com/Redisson/Redissonhttps://github.com/Redisson/Redisson

首先引入Redission依赖：

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId>
</dependency>

随后创建 Redisson 配置类：

@Data
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.data.redis")
public class RedissonConfig {private String host;private String password;private String port;private int timeout = 3000;private static String ADDRESS_PREFIX = "redis://";/*** 自动装配**/@BeanRedissonClient redissonSingle() {Config config = new Config();if(!StringUtils.hasText(host)){throw new RuntimeException("host is  empty");}SingleServerConfig serverConfig = config.useSingleServer().setAddress(ADDRESS_PREFIX + this.host + ":" + port).setTimeout(this.timeout);if(StringUtils.hasText(this.password)) {serverConfig.setPassword(this.password);}return Redisson.create(config);}
}

注意：这里读取了一个名为 RedisProperties 的属性，因为我们引入了SpringDataRedis，Spring已经自动加载了RedisProperties，并且读取了配置文件中的Redis信息。

测试：

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;//Redisson实现
@Override
public void testLock()  {//1 通过redisson创建锁对象RLock lock = redissonClient.getLock("lock1");//2 尝试获取锁//(1) 阻塞一直等待直到获取到，获取锁之后，默认过期时间30slock.lock();//(2) 获取到锁，锁过期时间10s// lock.lock(10,TimeUnit.SECONDS);//(3) 第一个参数获取锁等待时间//    第二个参数获取到锁，锁过期时间//        try {//            // true//            boolean tryLock = lock.tryLock(30, 10, TimeUnit.SECONDS);//        } catch (InterruptedException e) {//            throw new RuntimeException(e);//        }//3 编写业务代码//1.先从redis中通过key num获取值  key提前手动设置 num 初始值：0String value = redisTemplate.opsForValue().get("num");//2.如果值为空则非法直接返回即可if (StringUtils.isBlank(value)) {return;}//3.对num值进行自增加一int num = Integer.parseInt(value);redisTemplate.opsForValue().set("num", String.valueOf(++num));//4 释放锁lock.unlock();
}

基于 Redis 的 Redisson 分布式可重入锁 RLock Java 对象实现了 java.util.concurrent.locks.Lock 接口。如果负责储存这个分布式锁的 Redisson 节点宕机以后，而且这个锁正好处于锁住的状态时，这个锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生，Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。默认情况下，看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟，也可以通过修改 Config.lockWatchdogTimeout 来另行指定。

另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。

看门狗原理：

只要线程一加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，它是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果线程一还持有锁，那么就会不断的延长锁key的生存时间。因此，Redisson就是使用Redisson解决了锁过期释放，业务没执行完问题。

1、如果我们指定了锁的超时时间，就发送给Redis执行脚本，进行占锁，默认超时就是我们制定的时间，不会自动续期；

2、如果我们未指定锁的超时时间，就使用 lockWatchdogTimeout = 30 * 1000 【看门狗默认时间】

之后在业务场景下使用Redission：

以司机抢单为例：

步骤详情：

  1. 首先判断订单是否存在。
  2. 使用 redissonClient.getLock() 创建锁： 
    RLock lock = redissonClient.getLock(RedisConstant.ROB_NEW_ORDER_LOCK + orderId);
    其中 RedisConstant.ROB_NEW_ORDER_LOCK + orderId 是分布式锁的名字。

  3. 随后使用 lock.tryLock() 方法获取锁：

    boolean flag = lock.tryLock(RedisConstant.ROB_NEW_ORDER_LOCK_WAIT_TIME,RedisConstant.ROB_NEW_ORDER_LOCK_LEASE_TIME, TimeUnit.SECONDS);

    参数：等待超时时间，锁自动释放时间，时间单位

  4. 判断获取锁是否成功，若成功则执行业务逻辑。

  5. 如果锁存在，则释放锁 lock.unlock()。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;//Redisson分布式锁
//司机抢单
@Override
public Boolean robNewOrder(Long driverId, Long orderId) {//判断订单是否存在，通过Redis，减少数据库压力if(!redisTemplate.hasKey(RedisConstant.ORDER_ACCEPT_MARK)) {//抢单失败throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}//创建锁RLock lock = redissonClient.getLock(RedisConstant.ROB_NEW_ORDER_LOCK + orderId);try {//获取锁boolean flag = lock.tryLock(RedisConstant.ROB_NEW_ORDER_LOCK_WAIT_TIME,RedisConstant.ROB_NEW_ORDER_LOCK_LEASE_TIME, TimeUnit.SECONDS);if(flag) {if(!redisTemplate.hasKey(RedisConstant.ORDER_ACCEPT_MARK)) {//抢单失败throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}//司机抢单//修改order_info表订单状态值2：已经接单 + 司机id + 司机接单时间//修改条件：根据订单idLambdaQueryWrapper<OrderInfo> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();wrapper.eq(OrderInfo::getId,orderId);OrderInfo orderInfo = orderInfoMapper.selectOne(wrapper);//设置orderInfo.setStatus(OrderStatus.ACCEPTED.getStatus());orderInfo.setDriverId(driverId);orderInfo.setAcceptTime(new Date());//调用方法修改int rows = orderInfoMapper.updateById(orderInfo);if(rows != 1) {//抢单失败throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}//删除抢单标识redisTemplate.delete(RedisConstant.ORDER_ACCEPT_MARK);}}catch (Exception e) {//抢单失败throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}finally {//释放if(lock.isLocked()) {lock.unlock();}}return true;
}

http://www.dtcms.com/a/325959.html

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