Spring Boot高并发 锁的使用方法
Spring Boot高并发 锁的使用方法
在高并发场景中(比如电商秒杀、抢票系统、转账交易),多个线程/用户会同时操作同一共享资源(如库存、账户余额、订单号)。如果不做控制,会导致数据错误(如库存超卖、余额负数)、业务逻辑混乱(如重复下单)。锁(Lock)是解决这类问题的核心工具之一。
一、概述:为什么高并发下需要锁?
1. 高并发的“数据竞争”问题
当多个线程同时修改同一个共享资源时(如数据库的库存字段、内存中的缓存值),如果没有控制,会出现“数据不一致”。例如:
- 电商场景:商品库存剩余10件,用户A和用户B同时下单,两个线程同时读取到库存为10,都扣减1后写回9,最终库存变成9(实际应卖出2件,库存应为8)。
- 转账场景:用户账户余额100元,同时发起两笔50元转账,两个线程都读到余额100,都扣减50后写回50,最终余额变成50(实际应扣减100,余额0)。
2. 锁的核心作用
锁是一种“互斥机制”,保证同一时刻只有一个线程能操作共享资源,避免数据竞争。类比现实中的“公共卫生间”:锁门后,其他人必须等待,直到当前用户释放锁(开门)。
二、锁的类型与适用场景
在Spring Boot中,常用的锁分为3类,需根据业务场景选择:
锁类型 | 实现方式 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|---|---|
JVM内置锁 | synchronized 关键字 | 单体应用(单进程)的小范围并发 | 代码简单,JVM自动管理锁 | 无法跨进程(分布式场景无效) |
JUC显式锁 | ReentrantLock (Lock接口) | 单体应用需要灵活控制锁(如超时、可中断) | 支持超时、可中断、公平锁 | 需要手动释放锁(否则死锁) |
分布式锁 | Redis(Redisson)、ZooKeeper | 分布式系统(多进程/多服务器)的并发 | 跨进程协调,全局唯一 | 依赖外部组件(如Redis),有性能开销 |
三、锁的具体使用与代码实现
场景说明:模拟“电商库存扣减”
需求:用户下单时扣减商品库存,要求高并发下库存不能超卖(库存≥0)。
假设商品ID为1001,初始库存10件。
1. JVM内置锁:synchronized
适用于单体应用(只有1个Spring Boot实例),代码简单,JVM自动加锁/释放。
@Service
public class StockService {// 模拟数据库中的库存(实际开发中用数据库或缓存)private int stock = 10;// 下单扣减库存(synchronized保证同一时刻只有1个线程执行)public synchronized boolean deductStock(int productId, int count) {// 检查库存是否足够if (stock < count) {return false; // 库存不足}// 模拟业务耗时(如查询数据库、记录日志)try {Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}// 扣减库存stock -= count;System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + stock);return true;}
}
关键说明
synchronized
修饰方法时,锁的是当前对象(this
);若修饰静态方法,锁的是类(StockService.class
)。- 缺点:无法跨进程(如果部署多个Spring Boot实例,每个实例的
stock
是独立的,锁无效)。
2. JUC显式锁:ReentrantLock
适用于单体应用,但需要更灵活的锁控制(如设置超时、可中断)。
@Service
public class StockService {private int stock = 10;// 显式锁(可重入锁,支持公平/非公平)private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();public boolean deductStock(int productId, int count) {// 尝试加锁(最多等待2秒,避免死锁)try {if (lock.tryLock(2, TimeUnit.SECONDS)) {if (stock >= count) {Thread.sleep(100); // 模拟业务耗时stock -= count;System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + stock);return true;} else {System.out.println("库存不足");return false;}} else {System.out.println("获取锁超时");return false;}} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();return false;} finally {// 必须在finally中释放锁(避免异常导致锁未释放)lock.unlock();}}
}
关键说明
tryLock(timeout, unit)
:尝试加锁,超时未获取则放弃(避免线程无限等待)。finally
中释放锁:必须手动释放,否则其他线程永远无法获取锁(死锁)。- 优点:比
synchronized
灵活(支持超时、可中断),适合复杂业务逻辑。
3. 分布式锁:Redisson(基于Redis)
适用于分布式系统(多个Spring Boot实例部署),解决跨进程的并发问题。
@Service
public class StockService {@Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;// 模拟数据库库存(实际用数据库或缓存,如Redis存储库存)private int stock = 10;public boolean deductStock(int productId, int count) {// 定义锁的名称(按商品ID隔离,不同商品用不同锁)String lockKey = "lock:product:" + productId;RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);try {// 加锁(自动续期,防止业务耗时过长锁过期)// waitTime: 等待锁的最大时间(5秒)// leaseTime: 锁自动释放时间(30秒,防止死锁)boolean locked = lock.tryLock(5, 30, TimeUnit.SECONDS);if (!locked) {System.out.println("获取锁失败,稍后再试");return false;}// 检查并扣减库存if (stock >= count) {Thread.sleep(100); // 模拟业务耗时stock -= count;System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + stock);return true;} else {System.out.println("库存不足");return false;}} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();return false;} finally {// 释放锁(只有自己加的锁才能释放)if (lock.isHeldByCurrentThread()) {lock.unlock();}}}
}
关键说明
- 锁名称:用
lock:product:1001
隔离不同商品,避免不同商品的库存操作互相阻塞。 - 自动续期:Redisson默认会为锁“续期”(每10秒续30秒),防止业务逻辑未执行完锁就过期(比如扣库存需要20秒,锁30秒过期,续期避免提前释放)。
- 分布式场景有效性:多个Spring Boot实例通过Redis的
lockKey
协调,同一时刻只有1个实例能获取锁,避免跨进程的库存超卖。
四、实际业务举例:电商秒杀场景
场景描述
某商品开启秒杀(库存100件),1000个用户同时点击“立即购买”,需要保证:
- 只有前100个用户能成功购买(库存不超卖)。
- 后续用户提示“已售罄”。
解决方案(分布式锁)
- 用户点击下单时,先通过Redisson获取该商品的分布式锁(
lock:seckill:productId
)。 - 获得锁的线程检查库存是否足够(
stock > 0
)。 - 库存足够则扣减库存,生成订单;否则返回“已售罄”。
- 释放锁,让其他线程继续竞争。
关键点
- 锁粒度:按商品ID加锁(如
lock:seckill:1001
),不同商品的秒杀互不影响,提升并发效率。 - 防死锁:设置锁的自动释放时间(如30秒),即使业务异常未释放锁,锁也会自动过期。
- 性能优化:库存可存储在Redis中(
GET/SET
操作比数据库快),减少数据库压力。
五、总结
1. 锁的选择原则
- 单体应用:优先用
synchronized
(简单)或ReentrantLock
(需要灵活控制)。 - 分布式系统:必须用分布式锁(如Redisson),避免跨进程数据竞争。
2. 注意事项
- 锁粒度:尽量缩小锁的范围(只锁共享资源的操作代码),避免“锁整个方法”降低性能。
- 防死锁:设置锁的超时时间(如
tryLock(5, 30, TimeUnit.SECONDS)
),避免线程无限等待。 - 性能权衡:锁会降低并发吞吐量(同一时刻只有1个线程操作),需结合业务场景(如秒杀允许少量延迟)。
3. 扩展思考
- 无锁方案:对于简单计数(如访问量),可用
AtomicInteger
(基于CAS无锁操作),但无法解决复杂业务逻辑(如库存扣减+订单生成)。 - 读写锁:读多写少场景(如商品详情页缓存),可用
ReentrantReadWriteLock
(允许多个读锁并发,写锁互斥)。