Spring Boot + Redis 实现分布式锁，还有谁不会？

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。,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,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,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。,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。,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）】,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：,之前也有整理过 AOP 使用方法，可以参考一下。,设定被拦截的注解名字,RedisLockAspect.java 该类分成三部分来描述具体作用,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：,上述流程简单总结一下：,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：,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。如何使用SpringBoot AOP 记录操作日志、异常日志？,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,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：,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。,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：,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）