Redis分布式锁没用明白，搞出了大故障…

桃扇骨 2022-12-03 09:23 105阅读 0赞

点击上方“java大数据修炼之道”，选择“设为星标”

# 优质文章, 第一时间送达 #

###  ###

![format_png][]

![format_png 1][]

作者：浪漫先生  
来源：juejin.im/post/6854573212831842311

##     ##

## **前言** ##

基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了。本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案。

**背景**：我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的。有一次，运营做了一个飞天茅台的抢购活动，库存100瓶，但是却超卖了！要知道，这个地球上飞天茅台的稀缺性啊！！！事故定为P0级重大事故...只能坦然接受。整个项目组被扣绩效了~~事故发生后，CTO指名点姓让我带头冲锋来处理，好吧，冲~

##  ##

## ** ** ##

## **事故现场** ##

经过一番了解后，得知这个抢购活动接口以前从来没有出现过这种情况，但是这次为什么会超卖呢？原因在于：之前的抢购商品都不是什么稀缺性商品，而这次活动居然是**飞天茅台**，通过埋点数据分析，各项数据基本都是成倍增长，活动热烈程度可想而知！话不多说，直接上核心代码，机密部分做了伪代码处理。。。

public SeckillActivityRequestVO seckillHandle(SeckillActivityRequestVO request) {
    SeckillActivityRequestVO response;
        String key = "key:" + request.getSeckillId;
        try {
            Boolean lockFlag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "val", 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (lockFlag) {
                // HTTP请求用户服务进行用户相关的校验
                // 用户活动校验
                
                // 库存校验
                Object stock = redisTemplate.opsForHash().get(key+":info", "stock");
                assert stock != null;
                if (Integer.parseInt(stock.toString()) <= 0) {
                    // 业务异常
                } else {
                    redisTemplate.opsForHash().increment(key+":info", "stock", -1);
                    // 生成订单
                    // 发布订单创建成功事件
                    // 构建响应VO
                }
            }
        } finally {
            // 释放锁
            stringRedisTemplate.delete("key");
            // 构建响应VO
        }
        return response;
    }

以上代码，通过分布式锁过期时间有效期10s来保障业务逻辑有足够的执行时间；采用try-finally语句块保证锁一定会及时释放。业务代码内部也对库存进行了校验。看起来很安全啊~  别急，继续分析。。。

## ** ** ##

## **事故原因** ##

飞天茅台抢购活动吸引了大量新用户下载注册我们的APP，其中，不乏很多羊毛党，采用专业的手段来注册新用户来薅羊毛和刷单。当然我们的用户系统提前做好了防备，接入阿里云人机验证、三要素认证以及自研的风控系统等各种十八般武艺，挡住了大量的非法用户。此处不禁点个赞~**但也正因如此，让用户服务一直处于较高的运行负载中**。

抢购活动开始的一瞬间，大量的用户校验请求打到了用户服务。导致用户服务网关出现了短暂的响应延迟，有些请求的响应时长超过了10s，但由于HTTP请求的响应超时我们设置的是30s，这就导致接口一直阻塞在用户校验那里，10s后，分布式锁已经失效了，此时有新的请求进来是可以拿到锁的，也就是说锁被覆盖了。这些阻塞的接口执行完之后，又会执行释放锁的逻辑，这就把其他线程的锁释放了，导致新的请求也可以竞争到锁~这真是一个极其恶劣的循环。

这个时候只能依赖库存校验，但是偏偏库存校验不是非原子性的，采用的是**get and compare** 的方式，**超卖的悲剧就这样发生了**~~~

## ** ** ##

## **事故分析** ##

仔细分析下来，可以发现，这个抢购接口在高并发场景下，是有严重的安全隐患的，主要集中在三个地方：

*  **没有其他系统风险容错处理**由于用户服务吃紧，网关响应延迟，但没有任何应对方式，这是超卖的**导火索**。
 *  **看似安全的分布式锁其实一点都不安全**虽然采用了`set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]`的方式，但是如果线程A执行的时间较长没有来得及释放，锁就过期了，此时线程B是可以获取到锁的。当线程A执行完成之后，释放锁，实际上就把线程B的锁释放掉了。这个时候，线程C又是可以获取到锁的，而此时如果线程B执行完释放锁实际上就是释放的线程C设置的锁。这是超卖的**直接原因**。
 *  **非原子性的库存校验**非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的**根本原因**。

通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。因为在分布式锁正常set、del的情况下，库存校验是没有问题的。但是，当分布式锁不安全可靠的时候，库存校验就没有用了。

## ** ** ##

## **解决方案** ##

知道了原因之后，我们就可以对症下药了。

### 实现相对安全的分布式锁 ###

相对安全的定义：set、del是一一映射的，不会出现把其他现成的锁del的情况。从实际情况的角度来看，即使能做到set、del一一映射，也无法保障业务的绝对安全。因为锁的过期时间始终是有界的，除非不设置过期时间或者把过期时间设置的很长，但这样做也会带来其他问题。故没有意义。

要想实现相对安全的分布式锁，必须依赖key的value值。在释放锁的时候，通过value值的唯一性来保证不会勿删。我们基于LUA脚本实现**原子性的get and compare**，如下：

public void safedUnLock(String key, String val) {
        String luaScript = "local in = ARGV[1] local curr=redis.call('get', KEYS[1]) if in==curr then redis.call('del', KEYS[1]) end return 'OK'"";
        RedisScript<String> redisScript = RedisScript.of(luaScript);
        redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key), Collections.singleton(val));
    }

我们通过LUA脚本来实现安全地解锁。

### 实现安全的库存校验 ###

如果我们对于并发有比较深入的了解的话，会发现想 `get and compare/ read and save`等操作，都是非原子性的。如果要实现原子性，我们也可以借助LUA脚本来实现。但就我们这个例子中，由于抢购活动一单只能下1瓶，因此可以不用基于LUA脚本实现而是基于redis本身的原子性。原因在于：

// redis会返回操作之后的结果，这个过程是原子性的
    Long currStock = redisTemplate.opsForHash().increment("key", "stock", -1);

发现没有，代码中的库存校验完全是“画蛇添足”。

### 改进之后的代码 ###

经过以上的分析之后，我们决定新建一个DistributedLocker类专门用于处理分布式锁。

public SeckillActivityRequestVO seckillHandle(SeckillActivityRequestVO request) {
    SeckillActivityRequestVO response;
        String key = "key:" + request.getSeckillId();
        String val = UUID.randomUUID().toString();
        try {
            Boolean lockFlag = distributedLocker.lock(key, val, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (!lockFlag) {
                // 业务异常
            }
    
            // 用户活动校验
            // 库存校验，基于redis本身的原子性来保证
            Long currStock = stringRedisTemplate.opsForHash().increment(key + ":info", "stock", -1);
            if (currStock < 0) { // 说明库存已经扣减完了。
                // 业务异常。
                log.error("[抢购下单] 无库存");
            } else {
                // 生成订单
                // 发布订单创建成功事件
                // 构建响应
            }
        } finally {
            distributedLocker.safedUnLock(key, val);
            // 构建响应
        }
        return response;
    }

### 深度思考 ###

#### 分布式锁有必要么 ####

改进之后，其实可以发现，我们借助于redis本身的原子性扣减库存，也是可以保证不会超卖的。对的。但是如果没有这一层锁的话，那么所有请求进来都会走一遍业务逻辑，由于依赖了其他系统，此时就会造成对其他系统的压力增大。这会增加的性能损耗和服务不稳定性，得不偿失。基于分布式锁可以在一定程度上拦截一些流量。

#### 分布式锁的选型 ####

有人提出用RedLock来实现分布式锁。RedLock的可靠性更高，但其代价是牺牲一定的性能。在本场景，这点可靠性的提升远不如性能的提升带来的性价比高。如果对于可靠性极高要求的场景，则可以采用RedLock来实现。

#### 再次思考分布式锁有必要么 ####

由于bug需要紧急修复上线，因此我们将其优化并在测试环境进行了压测之后，就立马热部署上线了。实际证明，这个优化是成功的，性能方面略微提升了一些，并在分布式锁失效的情况下，没有出现超卖的情况。然而，还有没有优化空间呢？有的！

由于服务是集群部署，我们可以将库存均摊到集群中的每个服务器上，通过广播通知到集群的各个服务器。网关层基于用户ID做hash算法来决定请求到哪一台服务器。这样就可以基于应用缓存来实现库存的扣减和判断。性能又进一步提升了！

// 通过消息提前初始化好，借助ConcurrentHashMap实现高效线程安全
    private static ConcurrentHashMap<Long, Boolean> SECKILL_FLAG_MAP = new ConcurrentHashMap<>();
    // 通过消息提前设置好。由于AtomicInteger本身具备原子性，因此这里可以直接使用HashMap
    private static Map<Long, AtomicInteger> SECKILL_STOCK_MAP = new HashMap<>();
    
    ...
    
    public SeckillActivityRequestVO seckillHandle(SeckillActivityRequestVO request) {
    SeckillActivityRequestVO response;
    
        Long seckillId = request.getSeckillId();
        if(!SECKILL_FLAG_MAP.get(requestseckillId)) {
            // 业务异常
        }
         // 用户活动校验
         // 库存校验
        if(SECKILL_STOCK_MAP.get(seckillId).decrementAndGet() < 0) {
            SECKILL_FLAG_MAP.put(seckillId, false);
            // 业务异常
        }
        // 生成订单
        // 发布订单创建成功事件
        // 构建响应
        return response;
    }

通过以上的改造，我们就完全不需要依赖redis了。性能和安全性两方面都能进一步得到提升！当然，此方案没有考虑到机器的动态扩容、缩容等复杂场景，如果还要考虑这些话，则不如直接考虑分布式锁的解决方案。

## ** ** ##

## **总结** ##

稀缺商品超卖绝对是重大事故。如果超卖数量多的话，甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。经过本次事故，让我意识到对于项目中的任何一行代码都不能掉以轻心，否则在某些场景下，这些正常工作的代码就会变成致命杀手！对于一个开发者而言，则设计开发方案时，一定要将方案考虑周全。怎样才能将方案考虑周全？唯有持续不断地学习！

![format_png 2][]

\- End -

####  ####

**最近热文推荐：**

1、[看完这篇Redis缓存三大问题，保你能和面试官互扯。][Redis]

2、[今天写出一个十分弱智的bug！][bug]

3、[Redis10亿数据量只需要100MB内存，为什么这么牛？][Redis10_100MB]

4、[单怼多线程，60道面试题，你能答上几个？（附答案）][60]

5、[这21 个刁钻的HashMap 面试题，我把阿里面试官吊打了！][21 _HashMap]

6、[用 float 存储金额，老板说损失从工资里扣！][float]

7、[别用Date了，Java8新特性之日期处理，现在学会也不迟！][Date_Java8]

8、[*【收藏了】10分钟读懂进程线程、同步异步、阻塞非阻塞、并发并行*][10]

**看完本文有收获？请转发分享给更多有需要的人**

####  ####

关注 java大数据修炼之道

**![format_png 3][]**每天学习java技术，你想学的Java知识这里都有！**![format_png 3][]**

![format_png 4][]

微信扫描二维码，关注我的公众号

写留言

**好文章，我****“在看”**

![format_png 5][]

[format_png]: /images/20221123/54868e5fd5a04a73a6817dd45c9bfe65.png
[format_png 1]: /images/20221123/cce2588139f94c999a60e58b5083eba1.png
[format_png 2]: /images/20221123/5e48176d487f4f2b9bb6000198a0998e.png
[Redis]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjczNTM5NQ%3D%3D&chksm=fbc1d5b1ccb65ca7e6c87ef32d3065111a9181c398e6ad39b66cf4f07f03167998a8b07f3bd1&idx=1&mid=2247490429&scene=21&sn=3c6e19f168166593d5d050bfe6b24410#wechat_redirect
[bug]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjczNTM5NQ%3D%3D&chksm=fbc1d36eccb65a780a136ae74cf96e67e5c482c64245dcca8166edbe9d561ed9dcb9b727ec49&idx=1&mid=2247490978&scene=21&sn=a9b925df4961a81b746d9fa0a3800cba#wechat_redirect
[Redis10_100MB]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjczNTM5NQ%3D%3D&chksm=fbc1d30eccb65a18b0163d4b1aec2c4b3bece6926b2cc9d21eadb3a55201be7da20068e65def&idx=1&mid=2247491010&scene=21&sn=f1f0194f5fb777b81bcc1ffa4ad47008#wechat_redirect
[60]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjczNTM5NQ%3D%3D&chksm=fbc1d557ccb65c41ec5d3b7dedd6c7a22949ddcb5de1406de482c3b702a1a4768c66b730b219&idx=1&mid=2247490459&scene=21&sn=66bc23ae41a8abcb9a6f00be754b2e47#wechat_redirect
[21 _HashMap]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjczNTM5NQ%3D%3D&chksm=fbc1d429ccb65d3fc4be6ab008e4318d3beeccb1394801c72e33cbb9fd162868dce2b9b0c0f2&idx=1&mid=2247490277&scene=21&sn=63d44db7ae6930f25478119f423227d4#wechat_redirect
[float]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjczNTM5NQ%3D%3D&chksm=fbc1d5cdccb65cdb97329d4ab51a9362c0515d6fe70c3def3dfa370cc2439fef10f9c2a87c51&idx=1&mid=2247490305&scene=21&sn=5649957d74d035a0919293b92a5659f6#wechat_redirect
[Date_Java8]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjczNTM5NQ%3D%3D&chksm=fbc1d61eccb65f0864848b37346e5974185df98744a6509b8330796898926ead638ebf5ef5c9&idx=1&mid=2247489746&scene=21&sn=50c98d26b5f2bf0d3d5be902468b54dc#wechat_redirect
[10]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjczNTM5NQ%3D%3D&chksm=fbc1d748ccb65e5e8bfe2334dac9c4a1678fa77a4b1c6bb230fb4442682c36120cfb8d8941ae&idx=1&mid=2247489924&scene=21&sn=40b4b841430ae75879b25545291dbf0a#wechat_redirect
[format_png 3]: /images/20221123/82b35c8adffb434486343c5fc6ce4ba2.png
[format_png 4]: /images/20221123/45942ca607e54f15b583fe0faf09cbd8.png
[format_png 5]: /images/20221123/08bd2cd1f10c432b895007df4702b472.png