redis使用分布式锁解决超卖问题
2023-09-27 14:21:10 时间
超卖问题
业务场景
天猫双11热卖过程中,对已经售罄的货物追加补货,且补货完成。客户购买热情高涨,3s内将所有商品购买完毕。本次补货已经将库存全部清空,如何避免最后一件商品不被多人同时购买?【超卖问题】
业务分析
- 使用watch监控一个key有没有改变已经不能解决问题。此处要监控的是具体数据
- 虽然redis是单线程的,但是多个客户端对同一数据同时进行操作时,如何避免不被同时修改?
解决方案
- 使用setnx设置一个公共锁
setnx lock-key value
利用setnx命令的返回值特征,有值则返回设置失败,无值则返回设置成功
- 对于返回设置成功的,拥有控制权,进行下一步的具体业务操作
- 对于返回设置失败的,不具有控制权,排队或等待
操作完毕使用del操作释放锁
注意: 上述解决方案是一种设计概念,依赖规范保障,具有风险性
死锁问题
业务场景
依赖分布式锁的机制,某个用户操作时对应客户端宕机,且此时已经获取到锁。如何解决
业务分析
- 由于锁操作由用户控制加锁解锁,必定会存在加锁后未解锁的风险
- 需要解锁操作不能仅依赖用户控制,系统级别要给出对应的保底处理方案
解决方案
- 使用expire为锁key添加时间限定,到时不释放,放弃锁
expire lock-key second
pexpire lock-key milliseconds
由于操作通常都是微秒或毫秒级,因此该锁定时间不宜设置过大。具体时间需要业务测试后确认
- 例如:持有锁的操作最长执行时间127ms,最短执行时间7ms
- 测试百万次最长执行时间对应命令的最大耗时,测试百万次网络延迟平均耗时
- 锁时间设定推荐:最大耗时*120%+平均网络延迟*110%
- 如果业务最大耗时<<网络平均延迟,通常为2个数量级,取其中单个耗时较长即可
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