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因收到Google相关通知，网站将会择期关闭。相关通知内容
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20 优惠券如何避免超兑——引入分布式锁
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会员办理月卡或签到累积的积分，可以在指定时间段内兑换商场优惠券，由于数量有限，时间有限，兑换操作相当集中，如果按正常流程处理的话，肯定会出现超兑的情况。比如只有 5000 张券，结果兑换出 8000 张，这对商场来说是一笔经济损失。
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为防止超兑，自然做法是按总量一个接一个兑换，至到兑换完，但多并发的情况下如何保证还一个一个兑换呢？自然而然就会想到锁上面来。提及锁，你脑海是不是出现了一堆关于锁的场景：死锁、互斥锁、乐观锁、悲观锁等等，本节介绍分布式锁，它主要应用于分布式系统下面，单体应用基本不会涉及。
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两种实现机制介绍
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常见的实现方法分布式锁可以基于数据库、Redis、Zookeeper 等第三方工具来实现，各种不同实现方式需要引入第三方，截止目前 MySQL 及 Redis 已经引入到实战中，为降低系统复杂度，我们想办法基于这两个机制进行分布式锁实现。
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采用数据库实现分布式锁，还记得前面《分布式定时任务》章节吗？里面就用到分布式锁。为保证指定时刻下多实例定时任务的执行，优先通过 ShedLock 的方式获取锁，锁产生在公共存储库中，生成一条新记录来告诉其它集群中其它实例，我正在执行，其它实例获取到这个状态后，自动跳过不再执行，来保证同一时刻只有一个任务在执行。
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采用 Redis 实现分布式锁。Redis 提供了 setnx 指令，保证同一时刻内只有一个请求针对同一 key 进行 setnx 操作，鉴于 Redis 是单线程模式，依旧是先到先得，晚到不得，通过这个操作可以实现排它性的操作。
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但此做法存在漏洞，操作 key 后，指令发起方挂掉的话，这个 key 就永远不能被操作了。稍做改进，给 key 设置失效时间，这样就可以到期自动释放，供其它操作。但依旧有漏洞，在 setnx 后，发起 expire 前服务挂了，这种方式依旧与第一处方式类似。
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细查 Redis 官方指令后，发现 set 指令后还跟有 [EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX] [KEEPTTL] 等选项，可以针对第二种方式用此方式进一步改进。在单实例 Redis 的情况下，在实例可用的情况下，取锁、释放锁操作已经基本可用。
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Redis 另外提供了一种 Redlock 算法来实现分面式锁，有兴趣的朋友可看原文（中文版本），在单实例无法保证可用的情况下，通过集群中多实例来有效防止单点故障导致锁不可用。大致意思是同某一时刻，向所有实例发起加锁请求，如果获取到 N/2+1 个锁表示成功，否则失败并自动解锁所有实例，到达锁失效期后同样去解锁所有实例。
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如果是自己去实现这一套算法的话，想必还是比较复杂的，庆幸的是有非常好的成品，已经帮我们完成了。这就是本篇要提到的 Redission 客户端，里面有 Redlock 分布式锁的完整实现。
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什么是 Redisson
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Redis 的三大 Java 客户端之一，其它两个是：Jedis 和 Lettuce（SpringBoot 2.x 之后就将默认集成的 Jedis 客户端替换成 Lettuce）。不仅提供了一系列的分布式的 Java 常用对象，还提供了许多分布式服务。Redisson 的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
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更多介绍参见官网：redisson。
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引入 Redisson
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由于我们使用的框架是 Spring Boot 搭建的，这里同样采用 starter 的方式引入（不再需要 spring-data-redis 模块）：
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<dependency>
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<groupId>org.redisson</groupId>
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<artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
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<version>3.11.6</version>
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</dependency>
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配置文件采用 redis 的默认配置方式，可以兼容：
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#redis config
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spring.redis.database=2
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spring.redis.host=localhost
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spring.redis.port=16479
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#default redis password is empty
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spring.redis.password=zxcvbnm,./
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spring.redis.timeout=60000
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spring.redis.pool.max-active=1000
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spring.redis.pool.max-wait=-1
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spring.redis.pool.max-idle=10
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spring.redis.pool.min-idle=5
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代码编写、测试
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这里编写了一个启动类，将本次兑换优惠券总可兑换数量写入缓存，每次采用原子操作进行减少。
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@Component
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@Order(0)
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public class StartupApplicatonRunner implements ApplicationRunner {
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@Autowired
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Redisson redisson;
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@Override
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public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
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RAtomicLong atomicLong = redisson.getAtomicLong(ParkingConstant.cache.grouponCodeAmtKey);
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atomicLong.set(ParkingConstant.cache.grouponCodeAmt);
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}
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}
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在兑换逻辑中，判断优惠券可用数量，兑换结束后数量减 1：
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@Autowired
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Redisson redisson;
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@Override
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public int createExchange(String json) throws BusinessException {
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Exchange exchange = JSONObject.parseObject(json, Exchange.class);
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int rtn = 0;
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// 兑换类型有两部分，0 是商场优惠券，1 是洗车券，这是作了简单区分
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if (exchange.getCtype() == 0) {
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RAtomicLong atomicLong = redisson.getAtomicLong(ParkingConstant.cache.grouponCodeAmtKey);
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// 获取锁
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RLock rLock = redisson.getLock(ParkingConstant.lock.exchangeCouponLock);
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// 锁定，默认 10s 不主动解锁的话，自动解锁，防止出现死锁的情况。正常情况下可基于 redisson 获取 redLock 处理，更加安全，本测试基于单机 redis 测试。
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rLock.lock(1000, TimeUnit.SECONDS);
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log.info("lock it when release ...");
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// 判定可兑换数量，如果有就兑换，兑换结束数量减一
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if (atomicLong.get() > 0) {
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rtn = exchangeMapper.insertSelective(exchange);
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atomicLong.decrementAndGet();
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}
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// 释放锁
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rLock.unlock();
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log.info("exchage coupon ended ...");
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} else {
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rtn = exchangeMapper.insertSelective(exchange);
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}
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log.debug("create exchage ok = " + exchange.getId());
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return rtn;
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}
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简单测试，将 lock 时间设置个较长时间，利用断点来测试（也可以采用前面介绍到的 Postman 的方式进行并发测试）。
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准备两个实例，一个实例构建成 jar 运行，一个实例在 IDE 中运行。
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在 if 判定处打断点，在 IDE 中启动第一个实例，请求 lock 后，不向下运行。
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启动 jar 实例，发起第二个请求，可以看到日志并未输出 _lock it when release …_，而是一直在等待。
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将 IDE 中的断点跳过，执行结束，自动释放锁。回头看 jar 实例的日志输出，可以看到两个日志正常输出。
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这样就达到分布锁的目标，实际应用中锁定时间肯定比较短，否则服务会被拖垮，很类似秒杀的场景，但杀场景更复杂，还需要其它辅助手段，不能如此简单处理。文中只提到 Redission 的这一种锁的用法，文后留个小作业吧，你再研究下 Redission 还有没有其它场景下的用法。
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