内容：
对于缓存中间件Redis，相信各位小伙伴或多或少都有听说过，甚至实战过，本文我们将基于SpringBoot整合Redis中间件，并基于其优秀的“单线程”特性和原子操作实现一种“分布式锁”，进而控制“高并发情况下多线程对于共享资源的访问”，最终解决“并发安全”，即“库存超卖”或者“重复秒杀”的问题！
（1）按照惯例，首先我们需要加入Redis的第三方依赖，如下所示：
org.springframework.boot
spring-boot-starter-redis
1.3.5.RELEASE
复制代码
然后，需要在application.properties配置文件中加入Redis服务所在的Host、端口Post、链接密钥Password等信息，如下所示：
（2）紧接着，我们还需要自定义注入跟Redis的操作组件相关的Bean配置，在这里主要是自定义注入配置RedisTemplate跟StringRedisTemplate操作组件，并指定其对应的Key、Value的序列化策略：
// redis的通用化配置
@Configuration
public class RedisConfig {
@Autowired
private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(){
RedisTemplate redisTemplate=new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
//TODO:指定Key、Value的序列化策略
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
return redisTemplate;
}
@Bean
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(){
StringRedisTemplate stringRedisTemplate=new StringRedisTemplate();
stringRedisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return stringRedisTemplate;
}
}复制代码
（3）至此，可以说是做好了充足的准备，接下来我们就可以拿来用了！为了区分之前的秒杀逻辑方法，我们开了一个新的秒杀逻辑方法killItemV3，并采用Redis的原子操作SETNX和EXPIRE方法来实现一种“分布式锁”，进而控制高并发多线程对共享资源的访问，其完整源代码如下所示：
//商品秒杀核心业务逻辑的处理-redis的分布式锁
@Override
public Boolean killItemV3(Integer killId, Integer userId) throws Exception {
Boolean result=false;
if (itemKillSuccessMapper.countByKillUserId(killId,userId) <= 0){
//TODO:借助Redis的原子操作实现分布式锁-对共享操作-资源进行控制
ValueOperations valueOperations=stringRedisTemplate.opsForValue();
final String key=new StringBuffer().append(killId).append(userId).append("-RedisLock").toString();
final String value=RandomUtil.generateOrderCode();
Boolean cacheRes=valueOperations.setIfAbsent(key,value);
if (cacheRes){
stringRedisTemplate.expire(key,30, TimeUnit.SECONDS);
try {
ItemKill itemKill=itemKillMapper.selectByIdV2(killId);
if (itemKill!=null && 1==itemKill.getCanKill() && itemKill.getTotal()>0){
int res=itemKillMapper.updateKillItemV2(killId);
if (res>0){
commonRecordKillSuccessInfo(itemKill,userId);
result=true;
}
}
}catch (Exception e){
throw new Exception("还没到抢购日期、已过了抢购时间或已被抢购完毕！");
}finally {
if (value.equals(valueOperations.get(key).toString())){
stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
}
}else{
throw new Exception("Redis-您已经抢购过该商品了!");
}
return result;
}复制代码
在上述代码中，我们主要是通过以下几个操作综合实现了“分布式锁”的功能，其中包括
（1）valueOperations.setIfAbsent(key,value);：表示当前的Key如果不存在于缓存中，那么将设置值成功，反之，如果Key已经存在于缓存中了，那么设置值将不成功！通过这一特性，我们可以将“KillId和UserId的一一对应关系~即一个人只能抢到一个商品”组合在一起作为Key！
（2）设置了Key，那么就需要在某个时间点去释放，即stringRedisTemplate.expire(key,30, TimeUnit.SECONDS);操作可以辅助实现！
（3）然鹅，真正“释放锁”的操作是如下这段代码去实现的，即判断一下当前要释放的锁是否就是之前一开始获取到的锁，如果是，就释放！这一点可以很好的避免误删锁的问题！
if (value.equals(valueOperations.get(key).toString())){
stringRedisTemplate.delete(key);
}复制代码
至此，基于Redis的原子操作实现的分布式锁，进而控制高并发多线程对于共享资源的访问，从而解决秒杀场景下“库存超卖”、“重复秒杀”等问题，下面采用JMeter进行压测，压测的用户列表跟商品的“可秒杀数量total”跟上一篇章是一样的，即total=6本书，用户总共是10个。
点击JMeter的启动按钮，观察控制台的输出信息以及数据库表item_kill和item_kill_success表，可以看到秒杀记录的结果很是令人满意：
![image]( "image")
即库存为6本的商品~书籍恰好被10个用户中的6个秒杀得到！这种结果其实对于我们、对于用户来讲肯定是皆大欢喜的结局！
虽然演员对于自己的结局很满意，但是导演却察觉到戏中仍然有一些瑕疵！即如果秒杀系统在执行Redis的原子操作SetNX后、执行Expire之前，Redis的节点宕机了，那么此时将很有可能永久进入“Key锁死”的窘境，即重启之后，由于之前的Key没有得到释放，故而这个Key将永远存在于缓存中，即对应的用户将不能秒杀该商品了！ 这一点确实是一个隐患！
既然存在隐患，那么我们就得想办法解决了！莫急，下一篇章我们继续！
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