1 第一个坑：错误释放锁时机
1.1. 发现问题
分析以下代码存在什么问题：
// 分布式锁服务
public interface RedisLockService {
// 获取锁
public boolean getLock(String key);
// 释放锁
public boolean releaseLock(String key);
}
// 业务服务
public class BizService {
@Resource
private RedisLockService redisLockService;
public void bizMethod(String bizId) {
try {
// 获取锁
if(redisLockService.getLock(bizId)) {
// 业务重复校验
if(!bizValidate(bizId)) {
throw new BizException(ErrorBizCode.REPEATED);
}
// 执行业务
return doBusiness();
}
// 获取锁失败
throw new BizException(ErrorBizCode.GET_LOCK_ERROR);
} finally {
// 释放锁
redisLockService.releaseLock(bizId);
}
}
}上述代码看似没问题，实则隐藏大问题。问题在于释放锁时没有校验当前线程是否拿到锁：
线程1和线程2同一时刻访问业务方法
线程2获取锁成功，进行业务处理
线程1没有获取到锁，但是释放锁成功
此时有线程3尝试获取锁成功，但是线程2业务没有处理完，所以线程3不会导致业务重复异常
最终导致线程2和线程3重复执行业务
1.2 解决问题
解决方案是在确认获取锁成功后才允许释放锁：
public class BizService {
@Resource
private RedisLockService redisLockService;
public void bizMethod(String bizId) {
boolean getLockSuccess = false;
try {
// 尝试获取锁
getLockSuccess = redisLockService.getLock(bizId);
// 获取锁成功
if(getLockSuccess) {
// 业务重复校验
if(!bizValidate(bizId)) {
throw new BizException(ErrorBizCode.REPEATED);
}
// 执行业务
return doBusiness();
}
// 获取锁失败
throw new BizException(ErrorBizCode.GET_LOCK_ERROR);
} finally {
// 获取锁成功才允许释放锁
if(getLockSuccess) {
redisLockService.releaseLock(bizId);
}
}
}
}2 第二个坑：缓存失效问题
第二个问题是Redis还存在内存清理机制，可能会导致分布式锁失效。
2.1 过期清理机制
(1) 定期删除
Redis定时检查哪些key已经过期，发现过期则删除
(2) 惰性删除
如果key非常多，定期删除会非常消耗资源，所以引入惰性删除策略
如果Redis访问key时发现已经过期则直接删除
2.2 内存回收机制
当内存不足时Redis会选择一些元素进行删除：
no-enviction
禁止驱逐数据，新写入操作会报错
volatile-lru
从已设置过期时间的数据集选择最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl
从已设置过期时间的数据集选择将要过期的数据淘汰
volatile-random
从已设置过期时间的数据集选择任意的数据淘汰
allkeys-lru
从数据集选择最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random
从数据集选择任意的数据淘汰
至少存在两种场景导致分布式锁失效问题：
场景一：Redis内存不足进行内存回收，使用
allkeys-lru或者allkeys-random回收策略导致锁失效场景二：线程获取分布式锁成功，但处理业务时间过长，此时锁到期被定时清理，导致其它线程获取锁成功并重复执行业务
2.3 乐观锁
通用方案是在数据库层保护，例如库存扣减业务在数据库层用乐观锁。
udpate goods set stock = stock - #{acquire}
where sku_id = #{skuId} and stock - #{acquire} >= 0 
