记一次由Redis分布式锁形成的重大事故，避免之后又踩坑！

时间  2020-08-19 标签 一次 redis 分布式 形成 重大 事故 避免 后又

前言

基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了。本篇文章主要是基于咱们实际项目中由于redis分布式锁形成的事故分析及解决方案。web

背景：咱们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的。面试

有一次，运营作了一个飞天茅台的抢购活动，库存100瓶，可是却超卖了！要知道，这个地球上飞天茅台的稀缺性啊！！！事故定为P0级重大事故…只能坦然接受。整个项目组被扣绩效了~~做者：浪漫先生，来源：掘金redis

事故发生后，CTO指名点姓让我带头冲锋来处理，好吧，冲~算法

事故现场

通过一番了解后，得知这个抢购活动接口之前历来没有出现过这种状况，可是此次为何会超卖呢？后端

缘由在于：以前的抢购商品都不是什么稀缺性商品，而此次活动竟然是飞天茅台，经过埋点数据分析，各项数据基本都是成倍增加，活动热烈程度可想而知！话很少说，直接上核心代码，机密部分作了伪代码处理。。。缓存

public SeckillActivityRequestVO seckillHandle(SeckillActivityRequestVO request) {
SeckillActivityRequestVO response;
    String key = "key:" + request.getSeckillId;
    try {
        Boolean lockFlag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "val", 10, TimeUnit.SECONDS);
        if (lockFlag) {
            // HTTP请求用户服务进行用户相关的校验
            // 用户活动校验
            
            // 库存校验
            Object stock = redisTemplate.opsForHash().get(key+":info", "stock");
            assert stock != null;
            if (Integer.parseInt(stock.toString()) <= 0) {
                // 业务异常
            } else {
                redisTemplate.opsForHash().increment(key+":info", "stock", -1);
                // 生成订单
                // 发布订单建立成功事件
                // 构建响应VO
            }
        }
    } finally {
        // 释放锁
        stringRedisTemplate.delete("key");
        // 构建响应VO
    }
    return response;
}

以上代码，经过分布式锁过时时间有效期10s来保障业务逻辑有足够的执行时间；采用try-finally语句块保证锁必定会及时释放。业务代码内部也对库存进行了校验。看起来很安全啊~ 别急，继续分析。
在这里插入图片描述安全

下面这个，暗号： csdn 。加入得到。
点这个，点这个。性能优化

事故缘由

飞天茅台抢购活动吸引了大量新用户下载注册咱们的APP，其中，不乏不少羊毛党，采用专业的手段来注册新用户来薅羊毛和刷单。固然咱们的用户系统提早作好了防备，接入阿里云人机验证、三要素认证以及自研的风控系统等各类十八般武艺，挡住了大量的非法用户。此处不由点个赞~服务器

但也正因如此，让用户服务一直处于较高的运行负载中。架构

抢购活动开始的一瞬间，大量的用户校验请求打到了用户服务。致使用户服务网关出现了短暂的响应延迟，有些请求的响应时长超过了10s，但因为HTTP请求的响应超时咱们设置的是30s，这就致使接口一直阻塞在用户校验那里，10s后，分布式锁已经失效了，此时有新的请求进来是能够拿到锁的，也就是说锁被覆盖了。这些阻塞的接口执行完以后，又会执行释放锁的逻辑，这就把其余线程的锁释放了，致使新的请求也能够竞争到锁，这真是一个极其恶劣的循环。

这个时候只能依赖库存校验，可是恰恰库存校验不是非原子性的，采用的是get and compare 的方式，超卖的悲剧就这样发生了~~~

事故分析

仔细分析下来，能够发现，这个抢购接口在高并发场景下，是有严重的安全隐患的，主要集中在三个地方：

没有其余系统风险容错处理

因为用户服务吃紧，网关响应延迟，但没有任何应对方式，这是超卖的导火索。

看似安全的分布式锁其实一点都不安全

虽然采用了set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]的方式，可是若是线程A执行的时间较长没有来得及释放，锁就过时了，此时线程B是能够获取到锁的。当线程A执行完成以后，释放锁，实际上就把线程B的锁释放掉了。

这个时候，线程C又是能够获取到锁的，而此时若是线程B执行完释放锁实际上就是释放的线程C设置的锁。这是超卖的直接缘由。

非原子性的库存校验

非原子性的库存校验致使在并发场景下，库存校验的结果不许确。这是超卖的根本缘由。

经过以上分析，问题的根本缘由在于库存校验严重依赖了分布式锁。由于在分布式锁正常set、del的状况下，库存校验是没有问题的。可是，当分布式锁不安全可靠的时候，库存校验就没有用了。
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解决方案

知道了缘由以后，咱们就能够对症下药了。

实现相对安全的分布式锁

相对安全的定义：set、del是一一映射的，不会出现把其余现成的锁del的状况。从实际状况的角度来看，即便能作到set、del一一映射，也没法保障业务的绝对安全。

由于锁的过时时间始终是有界的，除非不设置过时时间或者把过时时间设置的很长，但这样作也会带来其余问题。故没有意义。

要想实现相对安全的分布式锁，必须依赖key的value值。在释放锁的时候，经过value值的惟一性来保证不会勿删。咱们基于LUA脚本实现原子性的get and compare，以下：

public void safedUnLock(String key, String val) {
    String luaScript = "local in = ARGV[1] local curr=redis.call('get', KEYS[1]) if in==curr then redis.call('del', KEYS[1]) end return 'OK'"";
    RedisScript<String> redisScript = RedisScript.of(luaScript);
    redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key), Collections.singleton(val));
}

咱们经过LUA脚原本实现安全地解锁。

实现安全的库存校验

若是咱们对于并发有比较深刻的了解的话，会发现想 get and compare/ read and save 等操做，都是非原子性的。若是要实现原子性，咱们也能够借助LUA脚原本实现。

但就咱们这个例子中，因为抢购活动一单只能下1瓶，所以能够不用基于LUA脚本实现而是基于redis自己的原子性。缘由在于：

// redis会返回操做以后的结果，这个过程是原子性的
Long currStock = redisTemplate.opsForHash().increment("key", "stock", -1);

发现没有，代码中的库存校验彻底是“多此一举”。

改进以后的代码

通过以上的分析以后，咱们决定新建一个DistributedLocker类专门用于处理分布式锁。

public SeckillActivityRequestVO seckillHandle(SeckillActivityRequestVO request) {
SeckillActivityRequestVO response;
    String key = "key:" + request.getSeckillId();
    String val = UUID.randomUUID().toString();
    try {
        Boolean lockFlag = distributedLocker.lock(key, val, 10, TimeUnit.SECONDS);
        if (!lockFlag) {
            // 业务异常
        }

        // 用户活动校验
        // 库存校验，基于redis自己的原子性来保证
        Long currStock = stringRedisTemplate.opsForHash().increment(key + ":info", "stock", -1);
        if (currStock < 0) { // 说明库存已经扣减完了。
            // 业务异常。
            log.error("[抢购下单] 无库存");
        } else {
            // 生成订单
            // 发布订单建立成功事件
            // 构建响应
        }
    } finally {
        distributedLocker.safedUnLock(key, val);
        // 构建响应
    }
    return response;
}

深度思考

分布式锁有必要么改进以后，其实能够发现，咱们借助于redis自己的原子性扣减库存，也是能够保证不会超卖的。对的。可是若是没有这一层锁的话，那么全部请求进来都会走一遍业务逻辑，因为依赖了其余系统，此时就会形成对其余系统的压力增大。这会增长的性能损耗和服务不稳定性，得不偿失。基于分布式锁能够在必定程度上拦截一些流量。

分布式锁的选型

有人提出用RedLock来实现分布式锁。RedLock的可靠性更高，但其代价是牺牲必定的性能。在本场景，这点可靠性的提高远不如性能的提高带来的性价比高。若是对于可靠性极高要求的场景，则能够采用RedLock来实现。

再次思考分布式锁有必要么

因为bug须要紧急修复上线，所以咱们将其优化并在测试环境进行了压测以后，就立马热部署上线了。实际证实，这个优化是成功的，性能方面略微提高了一些，并在分布式锁失效的状况下，没有出现超卖的状况。

然而，还有没有优化空间呢？有的！

因为服务是集群部署，咱们能够将库存均摊到集群中的每一个服务器上，经过广播通知到集群的各个服务器。网关层基于用户ID作hash算法来决定请求到哪一台服务器。这样就能够基于应用缓存来实现库存的扣减和判断。性能又进一步提高了！

// 经过消息提早初始化好，借助ConcurrentHashMap实现高效线程安全
private static ConcurrentHashMap<Long, Boolean> SECKILL_FLAG_MAP = new ConcurrentHashMap<>();
// 经过消息提早设置好。因为AtomicInteger自己具有原子性，所以这里能够直接使用HashMap
private static Map<Long, AtomicInteger> SECKILL_STOCK_MAP = new HashMap<>();

...

public SeckillActivityRequestVO seckillHandle(SeckillActivityRequestVO request) {
SeckillActivityRequestVO response;

    Long seckillId = request.getSeckillId();
    if(!SECKILL_FLAG_MAP.get(requestseckillId)) {
        // 业务异常
    }
     // 用户活动校验
     // 库存校验
    if(SECKILL_STOCK_MAP.get(seckillId).decrementAndGet() < 0) {
        SECKILL_FLAG_MAP.put(seckillId, false);
        // 业务异常
    }
    // 生成订单
    // 发布订单建立成功事件
    // 构建响应
    return response;
}

经过以上的改造，咱们就彻底不须要依赖redis了。性能和安全性两方面都能进一步获得提高！

固然，此方案没有考虑到机器的动态扩容、缩容等复杂场景，若是还要考虑这些话，则不如直接考虑分布式锁的解决方案。

总结

稀缺商品超卖绝对是重大事故。若是超卖数量多的话，甚至会给平台带来很是严重的经营影响和社会影响。通过本次事故，让我意识到对于项目中的任何一行代码都不能掉以轻心，不然在某些场景下，这些正常工做的代码就会变成致命杀手！

对于一个开发者而言，则设计开发方案时，必定要将方案考虑周全。怎样才能将方案考虑周全？惟有持续不断地学习！

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