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每秒上千订单场景下的分布式锁高并发优化实践!【石杉的架构笔记】

架构 102 2019-03-11 11:42

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上一篇文章我们聊了聊Redisson这个开源框架对Redis分布式锁的实现原理,如果有不了解的兄弟可以看一下:《拜托,面试请不要再问我Redis分布式锁实现原理》



今天就给大家聊一个有意思的话题:每秒上千订单场景下,如何对分布式锁的并发能力进行优化?



背景引入


首先,我们一起来看看这个问题的背景?


前段时间有个朋友在外面面试,然后有一天找我聊说:有一个国内不错的电商公司,面试官给他出了一个场景题:


假如下单时,用分布式锁来防止库存超卖,但是是每秒上千订单的高并发场景,如何对分布式锁进行高并发优化来应对这个场景?


他说他当时没答上来,因为没做过没什么思路。其实我当时听到这个面试题心里也觉得有点意思,因为如果是我来面试候选人的话,应该会给的范围更大一些。


比如,让面试的同学聊一聊电商高并发秒杀场景下的库存超卖解决方案,各种方案的优缺点以及实践,进而聊到分布式锁这个话题。


因为库存超卖问题是有很多种技术解决方案的,比如悲观锁,分布式锁,乐观锁,队列串行化,Redis原子操作,等等吧。


但是既然那个面试官兄弟限定死了用分布式锁来解决库存超卖,我估计就是想问一个点:在高并发场景下如何优化分布式锁的并发性能


我觉得,面试官提问的角度还是可以接受的,因为在实际落地生产的时候,分布式锁这个东西保证了数据的准确性,但是他天然并发能力有点弱。


刚好我之前在自己项目的其他场景下,确实是做过高并发场景下的分布式锁优化方案,因此正好是借着这个朋友的面试题,把分布式锁的高并发优化思路,给大家来聊一聊。



库存超卖现象是怎么产生的?


先来看看如果不用分布式锁,所谓的电商库存超卖是啥意思?大家看看下面的图:


这个图,其实很清晰了,假设订单系统部署两台机器上,不同的用户都要同时买10台iphone,分别发了一个请求给订单系统。


接着每个订单系统实例都去数据库里查了一下,当前iphone库存是12台。


俩大兄弟一看,乐了,12台库存大于了要买的10台数量啊!


于是乎,每个订单系统实例都发送SQL到数据库里下单,然后扣减了10个库存,其中一个将库存从12台扣减为2台,另外一个将库存从2台扣减为-8台。


现在完了,库存出现了负数!泪奔啊,没有20台iphone发给两个用户啊!这可如何是好。



用分布式锁如何解决库存超卖问题?


我们用分布式锁如何解决库存超卖问题呢?其实很简单,回忆一下上次我们说的那个分布式锁的实现原理:


同一个锁key,同一时间只能有一个客户端拿到锁,其他客户端会陷入无限的等待来尝试获取那个锁,只有获取到锁的客户端才能执行下面的业务逻辑。


代码大概就是上面那个样子,现在我们来分析一下,为啥这样做可以避免库存超卖?

大家可以顺着上面的那个步骤序号看一遍,马上就明白了。


从上图可以看到,只有一个订单系统实例可以成功加分布式锁,然后只有他一个实例可以查库存、判断库存是否充足、下单扣减库存,接着释放锁。


释放锁之后,另外一个订单系统实例才能加锁,接着查库存,一下发现库存只有2台了,库存不足,无法购买,下单失败。不会将库存扣减为-8的。



有没有其他方案可以解决库存超卖问题?


当然有啊!比如悲观锁,分布式锁,乐观锁,队列串行化,异步队列分散,Redis原子操作,等等,很多方案,我们对库存超卖有自己的一整套优化机制。


但是前面说过了,这篇文章就聊一个分布式锁的并发优化,不是聊库存超卖的解决方案,所以库存超卖只是一个业务场景而已


以后有机会笔者会写一篇文章,讲讲电商库存超卖问题的解决方案,这篇文章先focus在一个分布式锁并发优化上,希望大家明白这个用意和背景,避免有的兄弟没看清楚又吐槽。


而且建议大家即使对文章里的内容有异议,公众号后台给我留言跟我讨论一下,技术,就是要多交流,打开思路,碰撞思维。


分布式锁的方案在高并发场景下


好,现在我们来看看,分布式锁的方案在高并发场景下有什么问题?


问题很大啊!兄弟,不知道你看出来了没有。分布式锁一旦加了之后,对同一个商品的下单请求,会导致所有客户端都必须对同一个商品的库存锁key进行加锁


比如,对iphone这个商品的下单,都必对“iphone_stock”这个锁key来加锁。这样会导致对同一个商品的下单请求,就必须串行化,一个接一个的处理。


大家再回去对照上面的图反复看一下,应该能想明白这个问题。


假设加锁之后,释放锁之前,查库存 -> 创建订单 -> 扣减库存,这个过程性能很高吧,算他全过程20毫秒,这应该不错了。


那么1秒是1000毫秒,只能容纳50个对这个商品的请求依次串行完成处理。


比如一秒钟来50个请求,都是对iphone下单的,那么每个请求处理20毫秒,一个一个来,最后1000毫秒正好处理完50个请求。


大家看一眼下面的图,加深一下感觉。



所以看到这里,大家起码也明白了,简单的使用分布式锁来处理库存超卖问题,存在什么缺陷。


缺陷就是同一个商品多用户同时下单的时候,会基于分布式锁串行化处理,导致没法同时处理同一个商品的大量下单的请求。


这种方案,要是应对那种低并发、无秒杀场景的普通小电商系统,可能还可以接受。


因为如果并发量很低,每秒就不到10个请求,没有瞬时高并发秒杀单个商品的场景的话,其实也很少会对同一个商品在一秒内瞬间下1000个订单,因为小电商系统没那场景。



如何对分布式锁进行高并发优化?


好了,终于引入正题了,那么现在怎么办呢?


面试官说,我现在就卡死,库存超卖就是用分布式锁来解决,而且一秒对一个iphone下上千订单,怎么优化?


现在按照刚才的计算,你一秒钟只能处理针对iphone的50个订单。


其实说出来也很简单,相信很多人看过java里的ConcurrentHashMap的源码和底层原理,应该知道里面的核心思路,就是分段加锁


把数据分成很多个段,每个段是一个单独的锁,所以多个线程过来并发修改数据的时候,可以并发的修改不同段的数据。不至于说,同一时间只能有一个线程独占修改ConcurrentHashMap中的数据。


另外,Java 8中新增了一个LongAdder类,也是针对Java 7以前的AtomicLong进行的优化,解决的是CAS类操作在高并发场景下,使用乐观锁思路,会导致大量线程长时间重复循环。


LongAdder中也是采用了类似的分段CAS操作,失败则自动迁移到下一个分段进行CAS的思路。


其实分布式锁的优化思路也是类似的,之前我们是在另外一个业务场景下落地了这个方案到生产中,不是在库存超卖问题里用的。


但是库存超卖这个业务场景不错,很容易理解,所以我们就用这个场景来说一下。大家看看下面的图:


其实这就是分段加锁。你想,假如你现在iphone有1000个库存,那么你完全可以给拆成20个库存段,要是你愿意,可以在数据库的表里建20个库存字段,比如stock_01,stock_02,类似这样的,也可以在redis之类的地方放20个库存key。


总之,就是把你的1000件库存给他拆开,每个库存段是50件库存,比如stock_01对应50件库存,stock_02对应50件库存。


接着,每秒1000个请求过来了,好!此时其实可以是自己写一个简单的随机算法,每个请求都是随机在20个分段库存里,选择一个进行加锁。


bingo!这样就好了,同时可以有最多20个下单请求一起执行,每个下单请求锁了一个库存分段,然后在业务逻辑里面,就对数据库或者是Redis中的那个分段库存进行操作即可,包括查库存 -> 判断库存是否充足 -> 扣减库存。


这相当于什么呢?相当于一个20毫秒,可以并发处理掉20个下单请求,那么1秒,也就可以依次处理掉20 * 50  = 1000个对iphone的下单请求了。


一旦对某个数据做了分段处理之后,有一个坑大家一定要注意:就是如果某个下单请求,咔嚓加锁,然后发现这个分段库存里的库存不足了,此时咋办?


这时你得自动释放锁,然后立马换下一个分段库存,再次尝试加锁后尝试处理。这个过程一定要实现。



分布式锁并发优化方案有没有什么不足?


不足肯定是有的,最大的不足,大家发现没有,很不方便啊!实现太复杂了。


  • 首先,你得对一个数据分段存储,一个库存字段本来好好的,现在要分为20个分段库存字段;

  • 其次,你在每次处理库存的时候,还得自己写随机算法,随机挑选一个分段来处理;

  • 最后,如果某个分段中的数据不足了,你还得自动切换到下一个分段数据去处理。


这个过程都是要手动写代码实现的,还是有点工作量,挺麻烦的。


不过我们确实在一些业务场景里,因为用到了分布式锁,然后又必须要进行锁并发的优化,又进一步用到了分段加锁的技术方案,效果当然是很好的了,一下子并发性能可以增长几十倍。



该优化方案的后续改进


以我们本文所说的库存超卖场景为例,你要是这么玩,会把自己搞的很痛苦!


再次强调,我们这里的库存超卖场景,仅仅只是作为演示场景而已,以后有机会,再单独聊聊高并发秒杀系统架构下的库存超卖的其他解决方案。



上篇文章的补充说明


本文最后做个说明,笔者收到一些朋友留言,说有朋友在技术群里看到上篇文章之后,吐槽了一通上一篇文章(《拜托,面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理》),说是那个Redis分布式锁的实现原理把人给带歪了。


在这儿得郑重说明一下,上篇文章,明确说明了是Redisson那个开源框架对Redis锁的实现原理,并不是我个人YY出来的那一套原理。


实际上Redisson作为一款优秀的开源框架,我觉得他整体对分布式锁的实现是OK的,虽然有一些缺陷,但是生产环境可用。


另外,有的兄弟可能觉得那个跟Redis官网作者给出的分布式锁实现思路不同,所以就吐槽,说要遵循Redis官网中的作者的分布式锁实现思路。


其实我必须指出,Redis官网中给出的仅仅是Redis分布式锁的实现思路而已,记住,那是思路!思路跟落地生产环境的技术方案之间是有差距的。


比如说Redis官网给出的分布式锁实现思路,并没有给出到分布式锁的自动续期机制、锁的互斥自等待机制、锁的可重入加锁与释放锁的机制。但是Redisson框架对分布式锁的实现是实现了一整套机制的。


所以重复一遍,那仅仅是思路,如果你愿意,你完全可以基于Redis官网的思路自己实现一套生产级的分布式锁出来。


另外Redis官网给出的RedLock算法,一直是我个人并不推崇在生产使用的。


因为那套算法中可能存在一些逻辑问题,在国外是引发了争议的,连Redis作者自己都在官网中给出了因为他的RedLock算法而引发争议的文章,当然他自己是不太同意的。


但是这个事儿,就搞成公说公有理,婆说婆有理了。具体请参加官网原文:

Martin Kleppmann analyzed Redlock here. I disagree with the analysis and posted my reply to his analysis here。


因此下回有机会,我会通过大量手绘图的形式,给大家写一下Redis官方作者自己提出的RedLock分布式锁的算法,以及该算法基于Redisson框架如何落地生产环境使用,到时大家可以再讨论。


END


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