Redis并发以及实际运用

通常使用Redis的时候，在业务量很高的情况下都是使用了多服务端。也就是如下场景：

也就是多个服务器共用一个缓存Redis。那么在高并发情况下，传统的synchronized就无法实现控制并发的效果了。因为synchronizd无法跨进程同步控制，那么该如何解决？

分布式锁

我们可以转换思路，将锁控制的原理运用在Redis中，使用类似CAS的操作即可完成一个分布式锁的运用。

@Autowired
StringRedisTemplate stringRedisTemplate ;
public void addCount(){String lockKey = "lock_key";//在Redis中如果lockKey对应的value不存在则添加一个locakKey为Key，value为1的键值对，成功返回true表示加锁成功Boolean b = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey , "1" , 30 , TimeUnit.SECONDS);if( !b ){  System.out.println("error_code"); return; }try{/*业务逻辑*/}finally{//业务执行完删除，释放锁，放在finally中保证一定释放，防止抛出异常导致死锁stringRedisTemplate.delete(lockKey);}

}

以上则是一个简单的分布式锁，利用CAS和Redis串行化处理请求的机制，对Redis中做一个标记，如果添加成功则表示拿到锁，可以进行业务流程，否则就拿不到锁。最后在业务结束后删除标记释放锁。

这个锁存在很多很多问题，虽然使用了finally保证了锁的释放，但是，如果在try运行时系统宕机，那么依旧会出现死锁一段时间的情况。这还不算问题最严重的地方，如果中间业务逻辑使用的时间过长，在释放锁前，Redis因为时间到了自动解锁。那么并发问题会出现，而且并不是导致这两次请求出现问题，而是后续的请求都会出问题。因为A逻辑执行结束依旧会删除lockKey，也就是释放B线程新加的锁，导致C线程也能进行，B释放C的锁让D同步进行，直接崩盘了。

对于宕机和运行超时问题，宕机也就亏一点点运行时间，但是运行超时会影响数据正确性。为了解决运行超时，需要利用一个监视线程，每隔10s对当前线程是否持有锁进行一次判定，如果还拿着，就对Redis中的标记进行一个延时增长，也就是锁续命

使用这种方式，代码的逻辑需要很严密，所以实现起来非常困难，一般情况下，企业中通常使用已经封装好的分布式锁类库来进行操作，也就是导入Redisson。

Redisson

Redisson就是使用了上述的思路，对分布式锁有一个极为稳定的实现，把它当成ReentrantLock的使用方式，就可以很方便地使用了。

<!-- 导入分布式锁Redisson的依赖 -->
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.6.5</version>
</dependency>
//向容器中添加Redisson分布式锁
@Bean
public Redisson redisson(){Config config = new Config();//此时为单机模式//绑定Redis所在的IP和使用哪个DataBase,这里设置为第0个Databaseconfig.useSingleServer().setAddress("redis://182.92.123.117:6379").setDatabase(0);return (Redisson) Redisson.create(config);
}
@Autowired
Redisson redisson;

@RequestMapping("/useRedisson")
public String useRedisson(){String lockKey = "Lock_Key";RLock rLock = redisson.getLock(lockKey);try{//在这里没获取到锁的线程会进行阻塞rLock.lock();/*业务逻辑*/}finally {//在finally中释放锁rLock.unlock();}
}

这样就可以实现分布式锁

高并发优化

Redisson实现的分布式锁是将并发访问串行化，也就是通过阻塞的方式每次只能运行一个线程。这样效率会大大降低，如何进行优化？

使用ConcurrentHashMap底层所使用的的分段锁思想

假设我们进行一个商品秒杀活动，商品总共有200件，访问一次数量减1，不足则返回秒杀失败。在极大并发的情况下，单线程处理单秒几千几万次访问肯定是效率不够的，想要承受双11级别的并发，效率更是低的离谱。不妨我们可以将商品分段，分成10份，1份20个。对lockKey加一个下标，比如lockKey_0,lockKey_1 ..... lockKey_9。每个锁只锁住1份商品，也就是同时可以进行10个请求，阻塞时间极大幅度减少，运行效率提升了很多倍。

缓存数据库双写不一致

使用Redis时，一下代码块是常用的：

@RequestMapping("/update")
//不想用CachePut可以自定义Redis逻辑 AOP或者代码实现
@CachePut( cacheNames = "User" , key = " #result.email " )
public User updateUser(User user){//数据库操作return user;
}

此时并没有使用分布式锁，高并发情况下就会出现一下问题：

正常应该是以下流程

最终redis中结果为6。

高并发情况下的双写不一致：

分布式锁可以解决双写不一致问题。

业务场景运用

抽奖

使用Set无需集合，将所有参与抽奖的用户装入这个集合，最后随机取出。

添加用户：sadd 集合名用户ID

查看所有参与抽奖的用户：smembers 集合名

不放回抽取：srandmember 集合名数量

放回抽取： spop 集合名数量

关注推送

使用List

关注的人发消息，则对关注它的消息队列执行：lpush msg:{ID} 10018

查看消息：lrange msg:{ID} 0 4 拿出前5条消息

当一个人关注的人数较多怎么办呢？几百万粉丝一起推送的话，是不是处理量有点太大了。对此的策略是：没办法，只能这么玩，优化策略是对当前在线的粉丝进行优先推送，不在线的粉丝则慢慢推送。

点赞统计，浏览次数统计

set watchNum 1

inr watchNum

购物车

购物车可以使用HashMap，也就是哈希表，哈希表中存放（物品编号，数量）键值对。

添加商品：hset cart:用户编号商品编号 1

增加数量：hincrby cart:用户编号商品编号 1

商品总数：hlen cart:用户编号

删除商品：hdel cart:用户编号商品编号

获取购物车所有商品：hgetall cart:用户编号

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