一、业务配景
有些业务哀求，属于耗时操纵，必要加锁，防止后续的并发操纵，同时对数据库的数据举行操纵，必要克制对之前的业务造成影响。
二、分析流程
使用 Redis 作为分布式锁，将锁的状态放到 Redis 同一维护，办理集群中单机 JVM 信息不互通的题目，规定操纵序次，掩护用户的数据准确。梳理筹划流程
- 新建注解 @interface，在注解里设定入参标志
- 增长 AOP 切点，扫描特定注解
- 创建 @Aspect 切面使命，注册 bean 和拦截特定方法
- 特定方法参数 ProceedingJoinPoint，对方法 pjp.proceed() 前后举行拦截
- 切点前举行加锁，使命实行后举行删除 key
核心步调：加锁、解锁和续时
加
使用了 RedisTemplate 的 opsForValue.setIfAbsent 方法，判定是否有 key，设定一个随机数 UUID.random().toString，天生一个随机数作为 value。从 redis 中获取锁之后，对 key 设定 expire 失效时间，到期后自动开释锁。按照这种筹划，只有第一个乐成设定 Key 的哀求，才华举行后续的数据操纵，后续别的哀求由于无法得到?资源，将会失败竣事。
超时题目
担心 pjp.proceed() 切点实行的方法太耗时，导致 Redis 中的 key 由于超时提前开释了。例如，线程 A 先获取锁，proceed 方法耗时，凌驾了锁超时时间，到期开释了锁，这时另一个线程 B 乐成获取 Redis 锁，两个线程同时对同一批数据举行操纵，导致数据禁绝确。
办理方案：增长一个「续时」
使命不完成，锁不开释：维护了一个定时线程池 ScheduledExecutorService，每隔 2s 去扫描到场队列中的 Task，判定是否失效时间是否快到了，公式为：【失效时间】<= 【当前时间】+【失效隔断（三分之一超时）】
/** * 线程池，每个 JVM 使用一个线程去维护 keyAliveTime，定时实行 runnable */private static final ScheduledExecutorService SCHEDULER =new ScheduledThreadPoolExecutor(1,new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());static { SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(() -> { // do something to extend time }, 0, 2, TimeUnit.SECONDS);}三、筹划方案
颠末上面的分析，同事小?筹划出了这个方案：
前面已经说了团体流程，这里夸大一下几个核心步调：
- 拦截注解 @RedisLock，获取须要的参数
- 加锁操纵
- 续时操纵
- 竣事业务，开释锁
四、实操
之前也有整理过 AOP 使用方法，可以参考一下。
相关属性类设置
业务属性罗列设定
`public enum RedisLockTypeEnum { /** * 自界说 key 前缀 */ ONE("Business1", "Test1"), TWO("Business2", "Test2"); private String code; private String desc; RedisLockTypeEnum(String code, String desc) { this.code = code; this.desc = desc; } public String getCode() { return code; } public String getDesc() { return desc; } public String getUniqueKey(String key) { return String.format("%s:%s", this.getCode(), key); }}`使命队列生存参数
`public class RedisLockDefinitionHolder { /** * 业务唯一 key */ private String businessKey; /** * 加锁时间 (秒 s) */ private Long lockTime; /** * 前次更新时间（ms） */ private Long lastModifyTime; /** * 生存当前线程 */ private Thread currentTread; /** * 统共实行次数 */ private int tryCount; /** * 当前实行次数 */ private int currentCount; /** * 更新的时间周期（毫秒）,公式 = 加锁时间（转成毫秒） / 3 */ private Long modifyPeriod; public RedisLockDefinitionHolder(String businessKey, Long lockTime, Long lastModifyTime, Thread currentTread, int tryCount) { this.businessKey = businessKey; this.lockTime = lockTime; this.lastModifyTime = lastModifyTime; this.currentTread = currentTread; this.tryCount = tryCount; this.modifyPeriod = lockTime * 1000 / 3; }}`设定被拦截的注解名字
`@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})public @interface RedisLockAnnotation { /** * 特定参数辨认，默认取第 0 个下标 */ int lockFiled() default 0; /** * 超时重试次数 */ int tryCount() default 3; /** * 自界说加锁范例 */ RedisLockTypeEnum typeEnum(); /** * 开释时间，秒 s 单位 */ long lockTime() default 30;}`核心切面拦截的操纵
RedisLockAspect.java 该类分成三部分来形貌详细作用
Pointcut 设定
/** * @annotation 中的路径表现拦截特定注解 */@Pointcut("@annotation(cn.sevenyuan.demo.aop.lock.RedisLockAnnotation)")public void redisLockPC() {}Around 前后举行加锁和开释锁
前面步调界说了我们想要拦截的切点，下一步就是在切点前后做一些自界说操纵：
@Around(value = "redisLockPC()")public Object around(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { // 剖析参数 Method method = resolveMethod(pjp); RedisLockAnnotation annotation = method.getAnnotation(RedisLockAnnotation.class); RedisLockTypeEnum typeEnum = annotation.typeEnum(); Object[] params = pjp.getArgs(); String ukString = params[annotation.lockFiled()].toString(); // 省略许多参数校验和判空 String businessKey = typeEnum.getUniqueKey(ukString); String uniqueValue = UUID.randomUUID().toString(); // 加锁 Object result = null; try { boolean isSuccess = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(businessKey, uniqueValue); if (!isSuccess) { throw new Exception("You can't do it，because another has get the lock =-="); } redisTemplate.expire(businessKey, annotation.lockTime(), TimeUnit.SECONDS); Thread currentThread = Thread.currentThread(); // 将本次 Task 信息到场「延时」队列中 holderList.add(new RedisLockDefinitionHolder(businessKey, annotation.lockTime(), System.currentTimeMillis(), currentThread, annotation.tryCount())); // 实行业务操纵 result = pjp.proceed(); // 线程被克制，抛出非常，克制此次哀求 if (currentThread.isInterrupted()) { throw new InterruptedException("You had been interrupted =-="); } } catch (InterruptedException e ) { log.error("Interrupt exception, rollback transaction", e); throw new Exception("Interrupt exception, please send request again"); } catch (Exception e) { log.error("has some error, please check again", e); } finally { // 哀求竣事后，逼迫删掉 key，开释锁 redisTemplate.delete(businessKey); log.info("release the lock, businessKey is [" + businessKey + "]"); } return result;}上述流程简单总结一下：
- 剖析注解参数，获取注解值和方法上的参数值
- redis 加锁并且设置超时时间
- 将本次 Task 信息到场「延时」队列中，举行续时，方式提前开释锁
- 加了一个线程克制标志
- 竣事哀求，finally 中开释锁
续时操纵这里用了 ScheduledExecutorService，维护了一个线程，不停对使命[队列中的使命举行判定和延长超时时间：
`// 扫描的使命队列private static ConcurrentLinkedQueue<RedisLockDefinitionHolder> holderList = new ConcurrentLinkedQueue();/** * 线程池，维护keyAliveTime */private static final ScheduledExecutorService SCHEDULER = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());{ // 两秒实行一次「续时」操纵 SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(() -> { // 这里记得加 try-catch，否者报错后定时使命将不会再实行=-= Iterator<RedisLockDefinitionHolder> iterator = holderList.iterator(); while (iterator.hasNext()) { RedisLockDefinitionHolder holder = iterator.next(); // 判空 if (holder == null) { iterator.remove(); continue; } // 判定 key 是否另有用，无效的话举行移除 if (redisTemplate.opsForValue().get(holder.getBusinessKey()) == null) { iterator.remove(); continue; } // 超时重试次数，凌驾期给线程设定克制 if (holder.getCurrentCount() > holder.getTryCount()) { holder.getCurrentTread().interrupt(); iterator.remove(); continue; } // 判定是否进入末了三分之一时间 long curTime = System.currentTimeMillis(); boolean shouldExtend = (holder.getLastModifyTime() + holder.getModifyPeriod()) <= curTime; if (shouldExtend) { holder.setLastModifyTime(curTime); redisTemplate.expire(holder.getBusinessKey(), holder.getLockTime(), TimeUnit.SECONDS); log.info("businessKey : [" + holder.getBusinessKey() + "], try count : " + holder.getCurrentCount()); holder.setCurrentCount(holder.getCurrentCount() + 1); } } }, 0, 2, TimeUnit.SECONDS);}`这段代码，用来实现筹划图中虚线框的头脑，克制一个哀求非常耗时，导致提前开释了锁。这里加了「线程克制」Thread#interrupt，盼望凌驾重试次数后，能让线程克制**（未经严谨测试，仅供参考哈哈哈哈）不外发起假如遇到这么耗时的哀求，照旧可以或许从根源上查找，分析耗时路径，举行业务优化或别的处理处罚，克制这些耗时操纵。以是记得多办理 Log，分析题目时可以更快一点。怎样使用SpringBoot AOP 记载操纵日记、非常日记？
五、开始测试
在一个入口方法中，使用该注解，然后在业务中模拟耗时哀求，使用了 Thread#sleep
@GetMapping("/testRedisLock")@RedisLockAnnotation(typeEnum = RedisLockTypeEnum.ONE, lockTime = 3)public Book testRedisLock(@RequestParam("userId") Long userId) { try { log.info("睡眠实行前"); Thread.sleep(10000); log.info("睡眠实行后"); } catch (Exception e) { // log error log.info("has some error", e); } return null;}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纵。测试效果：
2020-04-04 14:55:50.864 INFO 9326 --- [nio-8081-exec-1] c.s.demo.controller.BookController : 睡眠实行前2020-04-04 14:55:52.855 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 02020-04-04 14:55:54.851 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 12020-04-04 14:55:56.851 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 22020-04-04 14:55:58.852 INFO 9326 --- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 32020-04-04 14:56:00.857 INFO 9326 --- [nio-8081-exec-1] c.s.demo.controller.BookController : has some errorjava.lang.InterruptedException: sleep interrupted at java.lang.Thread.sleep(Native Method) [na:1.8.0_221]我这里测试的是重试次数过多，失败的场景，假如淘汰睡眠时间，就能让业务正常实行。假如同时哀求，你将会发现以下错误信息：
表现我们的锁?简直收效了，克制了重复哀求。
六、总结
对于耗时业务和核心数据，不能让重复的哀求同时操纵数据，克制数据的不准确，以是要使用分布式锁来对它们举行掩护。再来梳理一下筹划流程：
- 新建注解 @interface，在注解里设定入参标志
- 增长 AOP 切点，扫描特定注解
- 创建 @Aspect 切面使命，注册 bean 和拦截特定方法
- 特定方法参数 ProceedingJoinPoint，对方法 pjp.proceed() 前后举行拦截
- 切点前举行加锁，使命实行后举行删除 key
本次学习是通过 Review 小同伴的代码筹划，从中了解分布式锁的详细实现，仿照他的筹划，重新写了一份简化版的业务处理处罚。对于之前没思量到的「续时」操纵，这里使用了保卫线程来定时判定和延长超时时间，克制了锁提前开释。于是乎，同时回首了三个知识点：1、AOP 的实现和常用方法2、定时线程池 ScheduledExecutorService 的使用和参数寄义3、线程 Thread#interrupt 的寄义以及用法（这个挺故意思的，可以深入再学习一下） |
