新接手的项目，偶尔会出现账不平的问题。之前的技术老大临走时给的解释是：排查了，没找到原因，之后太忙就没再解决，可能是框架的原因……
既然项目交付到手中，这样的问题是必须要解决的。梳理了所有账务处理逻辑，最终找到了原因：数据库并发操作热点账户导致。就这这个问题，来聊一聊分布式系统下基于redis的分布式锁。顺便也分解一下问题形成原因及ag真人游戏的解决方案。
原因分析
系统并发量并不高，存在热点账户，但也不至于那么严重。问题的根源在于系统架构设计，人为的制造了并发。场景是这样的：商户批量导入一批数据，系统会进行前置处理，并对账户余额进行增减。
此时，另外一个定时任务，也会对账户进行扫描更新。而且对同一账户的操作分布到各个系统当中，热点账户也就出现了。
针对此问题的ag真人游戏的解决方案，从架构层面可以考虑将账务系统进行抽离，集中在一个系统中进行处理，所有的数据库事务及执行顺序由账务系统来统筹处理。从技术方面来讲，则可以通过锁机制来对热点账户进行加锁。
本篇文章就针对热点账户基于分布式锁的实现方式进行详细的讲解。
锁的分析
在java的多线程环境下，通常有几类锁可以使用：
- jvm内存模型级别的锁，常用的有：synchronized、lock等；
- 数据库锁，比如乐观锁，悲观锁等；
- 分布式锁；
jvm内存级别的锁，可以保证单体服务下线程的安全性，比如多个线程访问/修改一个全局变量。但当系统进行集群部署时，jvm级别的本地锁就无能为力了。
悲观锁与乐观锁
像上述案例中，热点账户就属于分布式系统中的共享资源，我们通常会采用数据库锁或分布式锁来进行解决。
数据库锁，又分为乐观锁和悲观锁。
悲观锁是基于数据库（mysql的innodb）提供的排他锁来实现的。在进行事务操作时，通过select … for update语句，mysql会对查询结果集中每行数据都添加排他锁，其他线程对该记录的更新与删除操作都会阻塞。从而达到共享资源的顺序执行（修改）；
乐观锁是相对悲观锁而言的，乐观锁假设数据一般情况不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测。如果冲突则返回给用户异常信息，让用户决定如何去做。乐观锁适用于读多写少的场景，这样可以提高程序的吞吐量。在乐观锁实现时通常会基于记录状态或添加version版本来进行实现。
悲观锁失效场景
项目中使用了悲观锁，但悲观锁却失效了。这也是使用悲观锁时，常见的误区，下面来分析一下。
正常使用悲观锁的流程：
- 通过select … for update锁定记录；
- 计算新余额，修改金额并存储；
- 执行完成释放锁；
经常犯错的处理流程：
- 查询账户余额，计算新余额；
- 通过select … for update锁定记录；
- 修改金额并存储；
- 执行完成释放锁；
错误的流程中，比如a和b服务查询到的余额都是100，a扣减50，b扣减40，然后a锁定记录，更新数据库为50；a释放锁之后，b锁定记录，更新数据库为60。显然，后者把前者的更新给覆盖掉了。解决的方案就是扩大锁的范围，将锁提前到计算新余额之前。
通常悲观锁对数据库的压力是非常大的，在实践中通常会根据场景使用乐观锁或分布式锁等方式来实现。
下面进入正题，讲讲基于redis的分布式锁实现。
redis分布式锁实战演习
这里以spring boot、redis、lua脚本为例来演示分布式锁的实现。为了简化处理，示例中redis既承担了分布式锁的功能，也承担了数据库的功能。
场景构建
集群环境下，对同一个账户的金额进行操作，基本步骤：
- 从数据库读取用户金额；
- 程序修改金额；
- 再将最新金额存储到数据库；
下面从最初不加锁，不同步处理，逐步推演出最终的分布式锁。
基础集成及类构建
准备一个不加锁处理的基础业务环境。
首先在spring boot项目中引入相关依赖：
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
账户对应实体类useraccount：
public class useraccount {
//用户id
private string userid;
//账户内金额
private int amount;
//添加账户金额
public void addamount(int amount) {
this.amount = this.amount amount;
}
// 省略构造方法和getter/setter
}
创建一个线程实现类accountoperationthread：
public class accountoperationthread implements runnable {
private final static logger logger = loggerfactory.getlogger(accountoperationthread.class);
private static final long release_success = 1l;
private string userid;
private redistemplate redistemplate;
public accountoperationthread(string userid, redistemplate redistemplate) {
this.userid = userid;
this.redistemplate = redistemplate;
}
@override
public void run() {
nolock();
}
/**
* 不加锁
*/
private void nolock() {
try {
random random = new random();
// 模拟线程进行业务处理
timeunit.milliseconds.sleep(random.nextint(100) 1);
} catch (interruptedexception e) {
e.printstacktrace();
}
//模拟数据库中获取用户账号
useraccount useraccount = (useraccount) redistemplate.opsforvalue().get(userid);
// 金额 1
useraccount.addamount(1);
logger.info(thread.currentthread().getname() " : user id : " userid " amount : " useraccount.getamount());
//模拟存回数据库
redistemplate.opsforvalue().set(userid, useraccount);
}
}
其中redistemplate的实例化交给了spring boot：
@configuration
public class redisconfig {
@bean
public redistemplate redistemplate(redisconnectionfactory redisconnectionfactory) {
redistemplate redistemplate = new redistemplate<>();
redistemplate.setconnectionfactory(redisconnectionfactory);
jackson2jsonredisserializer