Redis悲观锁解决高并发抢红包的问题
首先在 RedPacket.xml 中增加一个 id 为 getRedPacketForUpdate 的 SQL,修改为下面的代码:
<!-- 查询红包具体信息 -->
<select id="getRedPacketForUpdate" parameterType="long"
resultType="com.pojo.RedPacket">
select id, user_id as userId, amount, send_date as sendDate, total,
unit_amount as unitAmount, stock, version, note from T_RED_PACKET
where id =#{id} for update
</select>
再插入一条新记录到数据库里,如下面的代码所示。
insert into `t_red_packet`(`id`,`user_id`,`amount`,`send_date`,`total`,`unit_amount`,`stock`,`version`,`note`)
values (1,1,'200000.00','2019-07-29 16:35:20',20000,'10',20000,0,'20万元金额,2万个小红包,每个10元');
/**
* 使用 for update语句加锁
*
* @param id红包id
* @return 红包信息
*/
public RedPacket getRedPacketForUpdate(Long id);
Redpacket redpacket = redpacketDao.getRedPacketForUpdate(redpacketId);
做完这些修改后,再次进行测试,便能够得到如图 1 所示的结果。图 1 悲观锁测试结果
这里已经解决了超发的问题,所以结果是正确的,这点很让人欣喜,但是对于互联而言,除了结果正确,我们还需要考虑性能问题,下面先看看测试的结果,如图 2 所示。
图 2 悲观锁性能测试
图 2 显示了,花费 100 多秒完成了两万个红包的抢夺。相对于不使用锁的 10 多秒而言,性能下降了不少,要知道目前只是对数据库加了一个锁,当加的锁比较多的时候,数据库的性能还会持续下降,讨论一下性能下降的原因。
对于悲观锁来说,当一条线程抢占了资源后,其他的线程将得不到资源,那么这个时候,CPU 就会将这些得不到资源的线程挂起,挂起的线程也会消耗 CPU 的资源,尤其是在高并发的请求中,如图 3 所示。
图 3 高并发抢占资源
只能有一个事务占据资源,其他事务被挂起等待持有资源的事务提交并释放资源。当图中的线程 1 提交了事务,那么红包资源就会被释放出来,此时就进入了线程 2,线程 3……线程 n,开始抢夺资源的步骤了,这里假设线程 3 抢到资源,如图 4 所示。
图 4 多线程竞争资源和恢复
一旦线程 1 提交了事务,那么锁就会被释放,这个时候被挂起的线程就会开始竞争红包资源,那么竞争到的线程就会被 CPU 恢复到运行状态,继续运行。
于是频繁挂起,等待持有锁线程释放资源,一旦释放资源后,就开始抢夺,恢复线程,周而复始直至所有红包资源抢完。试想在高并发的过程中,使用悲观锁就会造成大量的线程被挂起和恢复,这将十分消耗资源,这就是为什么使用悲观锁性能不佳的原因。
有些时候,我们也会把悲观锁称为独占锁,毕竟只有一个线程可以独占这个资源,或者称为阻塞锁,因为它会造成其他线程的阻塞。无论如何它都会造成并发能力的下降,从而导致 CPU 频繁切换线程上下文,造成性能低下。
为了克服这个问题,提高并发的能力,避免大量线程因为阻塞导致 CPU 进行大量的上下文切换,程序设计大师们提出了乐观锁机制,乐观锁已经在企业中被大量应用了。
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