lesson4:使用锁Lock来解决重复下单的问题

demo源码:https://github.com/mantuliu/javaAdvance 中的类Lesson4IndependentLock

在上一节中,我们分析了Lock的源代码并一起实践了粗粒度锁对于性能的影响,在本节中,我们将用锁机制来解决一个生产环境实际的案例。下面的案例是一个真实的案例。

之前我在一家移动医疗公司做架构师的时候, 我司有一个主要的业务是通过网络来完成预约挂号的业务,对于下单操作,之前的版本都是各个jvm独立完成,各个服务之间没有依赖,由于号源是非常珍贵的资源,所以就存在黄牛刷号的情况,最后就出现了,同一个用户在同一个时段上挂到了同一个医生两个以上的号。当时由于前端的负载均衡设备是按照iphash策略来进行负载均衡的,因此我给出了第一版的解决方案,使用细粒度的锁来实现(如果这里我们上了粗粒度的锁,也就是所有的线程都要锁同一个资源才能下单,又因为下单的时间比较慢,大家可以想象一下,所有的线程全部卡在了同一个节点上,直接下单服务完全停止服务),通过业务分析,我们的锁可以定义为预约人和医生的组合,上一节中我们使用了1.5的Lock来实现的锁,本节中我们才用synchronized机制来实现,demo如下:

 

package com.mantu.advance;

import java.util.HashMap;

/**
 * blog http://www.cnblogs.com/mantu/
 * github https://github.com/mantuliu/
 * @author mantu
 *
 */
public class Lesson4IndependentLock implements Runnable{
    String custName;//挂号人姓名
    String doctorId;//医生id
    String other;//其它附属信息
    
    public static HashMap<String,StringBuffer> orderMap = new HashMap<String,StringBuffer>();//此map中存储的是挂号人和医生的组合信息,也就是我们的细粒度的锁
    public static HashMap<String,String> orderYanzhengMap = new HashMap<String,String>();//此map用来存储订单信息
    
    public static void main(String args[]){
        for(int i =0;i<3;i++){//每个用户同时启动3个线程
            Lesson4IndependentLock lock1 =  new Lesson4IndependentLock("王小二", "123456", "test");
            new Thread(lock1).start();
            Lesson4IndependentLock lock2 =  new Lesson4IndependentLock("张小三", "123456", "test");
            new Thread(lock2).start();
        }
    }
    
    public Lesson4IndependentLock(String custName,String doctorId,String other){
        this.custName=custName;
        this.doctorId=doctorId;
        this.other=other;
    }
//添加订单方法 public void addOrder(String custName,String doctorId,String other){ StringBuffer lockString = null; if(orderMap.containsKey(custName+"&"+other)){ lockString=orderMap.get(custName+"&"+other);//如果orderMap已经存在后面需要用到的锁信息,则直接取出 } else{ synchronized(orderMap){//如果没有,则创建一个公用的锁对象,并添加进去,保证所有相关的线程(同一个用户同一个医生)是用同一把锁 if(!orderMap.containsKey(custName+"&"+other)){ lockString = new StringBuffer(custName+"&"+other); orderMap.put(custName+"&"+other, lockString); } else{ lockString=orderMap.get(custName+"&"+other); } } } synchronized(lockString){//锁定小粒度的挂号人和医生组合信息的锁 if(orderYanzhengMap.containsKey(custName+"&"+other)){//验证 System.out.println(custName+"之前已经下过"+doctorId+"的预约单,不能重复下单"); } else{ orderYanzhengMap.put(custName+"&"+other, custName+"&"+other);//下单 System.out.println(custName+"刚刚下了一个"+doctorId+"的预约单"); } } } @Override public void run() { addOrder(custName,doctorId,other);//下单 } }

    上面的实现方式已经很好地解决了重复下单的问题,但是由于后来我们的负载均衡策略改变了,变成了随机的方式,同一个客户下的多笔单可以随机落到各个服务器上。这时,我们只能采用分布式锁的方案来解决重复下单的问题,对问题进行分析:由于我们锁的粒度很小,是对挂号人和医生联合的对象来上锁,正常情况下的用户操作,用户不可能同时下同一个医生的订单,那么我们的分布式锁就可以模拟高并发包中的trylock()机制,而不必采用阻塞等待的lock()机制,如果发现锁已经被其它线程获取到了,马上放弃并返回失败,demo Lesson4DistributedLock:模拟了分布式做下订单的场景,文中主要是采用了redis的setnx操作,此操作是一个原子操作。

 

posted @ 2016-08-25 12:09  【刘光亮】  阅读(1257)  评论(0编辑  收藏  举报