一、业务背景
有些业务请求，属于耗时操作，需要加锁，防止后续的并发操作，同时对数据库的数据进行操作，需要避免对之前的业务造成影响。
二、分析流程
使用Redis作为分布式锁，将锁的状态放到Redis统一维护，解决集群中单机JVM信息不互通的问题，规定操作顺序，保护用户的数据正确。
梳理设计流程
新建注解 @interface，在注解里设定入参标志增加 AOP 切点，扫描特定注解建立 @Aspect 切面任务，注册 bean 和拦截特定方法特定方法参数 ProceedingJoinPoint，对方法 pjp.proceed() 前后进行拦截切点前进行加锁，任务执行后进行删除 key核心步骤：加锁、解锁和续时
加锁
使用了 RedisTemplate 的 opsForValue.setIfAbsent 方法，判断是否有 key，设定一个随机数 UUID.random().toString，生成一个随机数作为 value。
从 redis 中获取锁之后，对 key 设定 expire 失效时间，到期后自动释放锁。
按照这种设计，只有第一个成功设定Key的请求，才能进行后续的数据操作，后续其它请求由于无法获得资源，将会失败结束。
超时问题
担心pjp.proceed()切点执行的方法太耗时，导致Redis中的key由于超时提前释放了。
例如，线程 A 先获取锁，proceed 方法耗时，超过了锁超时时间，到期释放了锁，这时另一个线程 B 成功获取Redis锁，两个线程同时对同一批数据进行操作，导致数据不准确。
解决方案：增加一个「续时」
任务不完成，锁不释放：
维护了一个定时线程池ScheduledExecutorService，每隔 2s 去扫描加入队列中的 Task，判断是否失效时间是否快到了，公式为：【失效时间】<= 【当前时间】+【失效间隔（三分之一超时）】
/** * 线程池，每个 JVM 使用一个线程去维护 keyAliveTime，定时执行 runnable */private static final ScheduledExecutorService SCHEDULER =new ScheduledThreadPoolExecutor(1,new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());static { SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(()->{// do something to extend time},0,2, TimeUnit.SECONDS);}三、设计方案
经过上面的分析，设计出了这个方案：
前面已经说了整体流程，这里强调一下几个核心步骤：
四、实操
之前也有整理过AOP使用方法，可以参考一下
相关属性类配置
业务属性枚举设定
public enum RedisLockTypeEnum {/** * 自定义 key 前缀 */ ONE("Business1","Test1"), TWO("Business2","Test2"); private String code; private String desc; RedisLockTypeEnum(String code, String desc){ this.code= code; this.desc=desc;} public String getCode(){ return code;} public String getDesc(){ return desc;} public String getUniqueKey(String key){ return String.format("%s:%s", this.getCode(), key);}}任务队列保存参数
public class RedisLockDefinitionHolder {/** * 业务唯一 key */ private String businessKey;/** * 加锁时间 (秒 s) */ private Long lockTime;/** * 上次更新时间（ms） */ private Long lastModifyTime;/** * 保存当前线程 */ private Thread currentTread;/** * 总共尝试次数 */ private int tryCount;/** * 当前尝试次数 */ private int currentCount;/** * 更新的时间周期（毫秒）,公式 = 加锁时间（转成毫秒） / 3 */ private Long modifyPeriod; public RedisLockDefinitionHolder(String businessKey,Long lockTime,Long lastModifyTime, Thread currentTread,int tryCount){ this.businessKey= businessKey; this.lockTime= lockTime; this.lastModifyTime= lastModifyTime; this.currentTread= currentTread; this.tryCount= tryCount; this.modifyPeriod= lockTime *1000/3;}}设定被拦截的注解名字
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})public @interface RedisLockAnnotation {/** * 特定参数识别，默认取第 0 个下标 */int lockFiled() default 0;/** * 超时重试次数 */int tryCount() default 3;/** * 自定义加锁类型 */ RedisLockTypeEnum typeEnum();/** * 释放时间，秒 s 单位 */long lockTime() default 30;}核心切面拦截的操作
RedisLockAspect.java该类分成三部分来描述具体作用
Pointcut 设定
/** * @annotation 中的路径表示拦截特定注解 */@Pointcut("@annotation(cn.sevenyuan.demo.aop.lock.RedisLockAnnotation)")public void redisLockPC(){}Around 前后进行加锁和释放锁
前面步骤定义了我们想要拦截的切点，下一步就是在切点前后做一些自定义操作：
@Around(value ="redisLockPC()")public Object around(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {// 解析参数 Method method = resolveMethod(pjp); RedisLockAnnotation annotation = method.getAnnotation(RedisLockAnnotation.class); RedisLockTypeEnum typeEnum = annotation.typeEnum(); Object[] params = pjp.getArgs(); String ukString = params[annotation.lockFiled()].toString();// 省略很多参数校验和判空 String businessKey = typeEnum.getUniqueKey(ukString); String uniqueValue = UUID.randomUUID().toString();// 加锁 Object result =null; try {boolean isSuccess = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(businessKey, uniqueValue); if (!isSuccess){ throw new Exception("You can't do it，because another has get the lock =-=");} redisTemplate.expire(businessKey, annotation.lockTime(), TimeUnit.SECONDS); Thread currentThread = Thread.currentThread();// 将本次 Task 信息加入「延时」队列中 holderList.add(new RedisLockDefinitionHolder(businessKey, annotation.lockTime(), System.currentTimeMillis(), currentThread, annotation.tryCount()));// 执行业务操作 result = pjp.proceed();// 线程被中断，抛出异常，中断此次请求 if (currentThread.isInterrupted()){ throw new InterruptedException("You had been interrupted =-=");}} catch (InterruptedException e ){ log.error("Interrupt exception, rollback transaction", e); throw new Exception("Interrupt exception, please send request again");} catch (Exception e){ log.error("has some error, please check again", e);} finally {// 请求结束后，强制删掉 key，释放锁 redisTemplate.delete(businessKey); log.info("release the lock, businessKey is ["+ businessKey +"]");} return result;}上述流程简单总结一下：
解析注解参数，获取注解值和方法上的参数值redis 加锁并且设置超时时间将本次 Task 信息加入「延时」队列中，进行续时，方式提前释放锁加了一个线程中断标志结束请求，finally 中释放锁续时操作
这里用了ScheduledExecutorService，维护了一个线程，不断对任务队列中的任务进行判断和延长超时时间：
// 扫描的任务队列private static ConcurrentLinkedQueue<RedisLockDefinitionHolder> holderList = new ConcurrentLinkedQueue();/** * 线程池，维护keyAliveTime */private static final ScheduledExecutorService SCHEDULER = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("redisLock-schedule-pool").daemon(true).build());{// 两秒执行一次「续时」操作 SCHEDULER.scheduleAtFixedRate(()->{// 这里记得加 try-catch，否者报错后定时任务将不会再执行=-= Iterator<RedisLockDefinitionHolder> iterator = holderList.iterator(); while (iterator.hasNext()){ RedisLockDefinitionHolder holder = iterator.next();// 判空 if (holder ==null){ iterator.remove(); continue;}// 判断 key 是否还有效，无效的话进行移除 if (redisTemplate.opsForValue().get(holder.getBusinessKey())==null){ iterator.remove(); continue;}// 超时重试次数，超过时给线程设定中断 if (holder.getCurrentCount()> holder.getTryCount()){ holder.getCurrentTread().interrupt(); iterator.remove(); continue;}// 判断是否进入最后三分之一时间long curTime = System.currentTimeMillis();boolean shouldExtend =(holder.getLastModifyTime()+ holder.getModifyPeriod())<= curTime; if (shouldExtend){ holder.setLastModifyTime(curTime); redisTemplate.expire(holder.getBusinessKey(), holder.getLockTime(), TimeUnit.SECONDS); log.info("businessKey : ["+ holder.getBusinessKey()+"], try count : "+ holder.getCurrentCount()); holder.setCurrentCount(holder.getCurrentCount()+1);}}},0,2, TimeUnit.SECONDS);}这段代码，用来实现设计图中虚线框的思想，避免一个请求十分耗时，导致提前释放了锁。
这里加了「线程中断」**Thread#interrupt，希望超过重试次数后，能让线程中断**（未经严谨测试，仅供参考哈哈哈哈）
不过建议如果遇到这么耗时的请求，还是能够从根源上查找，分析耗时路径，进行业务优化或其它处理，避免这些耗时操作。
所以记得多打点Log，分析问题时可以更快一点。记录项目日志，一个注解搞定
五、开始测试
在一个入口方法中，使用该注解，然后在业务中模拟耗时请求，使用了Thread#sleep
@GetMapping("/testRedisLock")@RedisLockAnnotation(typeEnum = RedisLockTypeEnum.ONE, lockTime =3)public Book testRedisLock(@RequestParam("userId")Long userId){ try { log.info("睡眠执行前"); Thread.sleep(10000); log.info("睡眠执行后");} catch (Exception e){// log error log.info("has some error", e);} return null;}使用时，在方法上添加该注解，然后设定相应参数即可，根据typeEnum可以区分多种业务，限制该业务被同时操作。
测试结果：
2020-04-0414:55:50.864 INFO 9326--- [nio-8081-exec-1] c.s.demo.controller.BookController : 睡眠执行前2020-04-0414:55:52.855 INFO 9326--- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 02020-04-0414:55:54.851 INFO 9326--- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 12020-04-0414:55:56.851 INFO 9326--- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 22020-04-0414:55:58.852 INFO 9326--- [k-schedule-pool] c.s.demo.aop.lock.RedisLockAspect : businessKey : [Business1:1024], try count : 32020-04-0414:56:00.857 INFO 9326--- [nio-8081-exec-1] c.s.demo.controller.BookController : has some errorjava.lang.InterruptedException: sleep interrupted at java.lang.Thread.sleep(Native Method)[na:1.8.0_221]
我这里测试的是重试次数过多，失败的场景，如果减少睡眠时间，就能让业务正常执行。
如果同时请求，你将会发现以下错误信息：
表示我们的锁的确生效了，避免了重复请求。
六、总结
对于耗时业务和核心数据，不能让重复的请求同时操作数据，避免数据的不正确，所以要使用分布式锁来对它们进行保护。
再来梳理一下设计流程：
新建注解 @interface，在注解里设定入参标志增加 AOP 切点，扫描特定注解建立 @Aspect 切面任务，注册 bean 和拦截特定方法特定方法参数 ProceedingJoinPoint，对方法 pjp.proceed() 前后进行拦截切点前进行加锁，任务执行后进行删除 key本次学习是通过Review小伙伴的代码设计，从中了解分布式锁的具体实现，仿照他的设计，重新写了一份简化版的业务处理。对于之前没考虑到的「续时」操作，这里使用了守护线程来定时判断和延长超时时间，避免了锁提前释放。
于是乎，同时回顾了三个知识点：
1、AOP的实现和常用方法
2、定时线程池ScheduledExecutorService的使用和参数含义
3、线程Thread#interrupt的含义以及用法（这个挺有意思的，可以深入再学习一下）