作者：浪漫先生
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背景
我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的。有一次，运营做了一个飞天茅台的抢购活动，库存 100 瓶，但是却超卖了！
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~~
事故发生后，CTO 指名点姓让我带头冲锋来处理，好吧，冲~
事故现场
经过一番了解后，得知这个抢购活动接口以前从来没有出现过这种情况，但是这次为什么会超卖呢？
原因在于：之前的抢购商品都不是什么稀缺性商品，而这次活动居然是飞天茅台，通过埋点数据分析，各项数据基本都是成倍增长，活动热烈程度可想而知！
话不多说，直接上核心代码，机密部分做了伪代码处理：
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 // 发布订单创建成功事件 // 构建响应VO } } } finally { // 释放锁 stringRedisTemplate.delete("key"); // 构建响应VO } return response; }
以上代码，通过分布式锁过期时间有效期 10s 来保障业务逻辑有足够的执行时间；采用 try-finally 语句块保证锁一定会及时释放。
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。。。
事故原因
飞天茅台抢购活动吸引了大量新用户下载注册我们的 APP，其中，不乏很多羊毛党，采用专业的手段来注册新用户来薅羊毛和刷单。
当然我们的用户系统提前做好了防备，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种十八般武艺，挡住了大量的非法用户。
此处不禁点个赞，但也正因如此，让用户服务一直处于较高的运行负载中。
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。
导致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，但由于 HTTP 请求的响应超时我们设置的是 30s。
这就导致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可以拿到锁的，也就是说锁被覆盖了。
这些阻塞的接口执行完之后，又会执行释放锁的逻辑，这就把其他线程的锁释放了，导致新的请求也可以竞争到锁~这真是一个极其恶劣的循环。
这个时候只能依赖库存校验，但是偏偏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，可以发现，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：
①没有其他系统风险容错处理
由于用户服务吃紧，网关响应延迟，但没有任何应对方式，这是超卖的导火索。
②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，但是如果线程 A 执行的时间较长没有来得及释放，锁就过期了，此时线程 B 是可以获取到锁的。
当线程 A 执行完成之后，释放锁，实际上就把线程 B 的锁释放掉了。这个时候，线程 C 又是可以获取到锁的，而此时如果线程 B 执行完释放锁实际上就是释放的线程 C 设置的锁。这是超卖的直接原因。
③非原子性的库存校验
非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。
通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。因为在分布式锁正常 set、del 的情况下，库存校验是没有问题的。
但是，当分布式锁不安全可靠的时候，库存校验就没有用了。
解决方案
知道了原因之后，我们就可以对症下药了。
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，不会出现把其他现成的锁 del 的情况。
从实际情况的角度来看，即使能做到 set、del一一映射，也无法保障业务的绝对安全。
因为锁的过期时间始终是有界的，除非不设置过期时间或者把过期时间设置的很长，但这样做也会带来其他问题。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，通过 value 值的唯一性来保证不会勿删。
我们基于 LUA 脚本实现原子性的 get and compare，如下：
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)); }
我们通过 LUA 脚本来实现安全地解锁。
实现安全的库存校验
如果我们对于并发有比较深入的了解的话，会发现想 get and compare/ read and save 等操作，都是非原子性的。如果要实现原子性，我们也可以借助 LUA 脚本来实现。
但就我们这个例子中，由于抢购活动一单只能下 1 瓶，因此可以不用基于 LUA 脚本实现而是基于 Redis 本身的原子性。
原因在于：
// redis会返回操作之后的结果，这个过程是原子性的 Long currStock = redisTemplate.opsForHash().increment("key", "stock", -1);
发现没有，代码中的库存校验完全是“画蛇添足”。
改进之后的代码
经过以上的分析之后，我们决定新建一个 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本身的原子性来保证 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 // 发布订单创建成功事件 // 构建响应 } } finally { distributedLocker.safedUnLock(key, val); // 构建响应 } return response; }
深度思考
①分布式锁有必要么
改进之后，其实可以发现，我们借助于 Redis 本身的原子性扣减库存，也是可以保证不会超卖的。
对的。但是如果没有这一层锁的话，那么所有请求进来都会走一遍业务逻辑，由于依赖了其他系统，此时就会造成对其他系统的压力增大。
这会增加的性能损耗和服务不稳定性，得不偿失。基于分布式锁可以在一定程度上拦截一些流量。
②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，但其代价是牺牲一定的性能。
在本场景，这点可靠性的提升远不如性能的提升带来的性价比高。如果对于可靠性极高要求的场景，则可以采用 RedLock 来实现。
③再次思考分布式锁有必要么
由于 Bug 需要紧急修复上线，因此我们将其优化并在测试环境进行了压测之后，就立马热部署上线了。
实际证明，这个优化是成功的，性能方面略微提升了一些，并在分布式锁失效的情况下，没有出现超卖的情况。
然而，还有没有优化空间呢？有的！由于服务是集群部署，我们可以将库存均摊到集群中的每个服务器上，通过广播通知到集群的各个服务器。
网关层基于用户 ID 做 hash 算法来决定请求到哪一台服务器。这样就可以基于应用缓存来实现库存的扣减和判断。
性能又进一步提升了：
// 通过消息提前初始化好，借助ConcurrentHashMap实现高效线程安全 private static ConcurrentHashMap<Long, Boolean> SECKILL_FLAG_MAP = new ConcurrentHashMap<>(); // 通过消息提前设置好。由于AtomicInteger本身具备原子性，因此这里可以直接使用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 // 发布订单创建成功事件 // 构建响应 return response; }
通过以上的改造，我们就完全不需要依赖 Redis 了。性能和安全性两方面都能进一步得到提升！
当然，此方案没有考虑到机器的动态扩容、缩容等复杂场景，如果还要考虑这些话，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。如果超卖数量多的话，甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。
经过本次事故，让我意识到对于项目中的任何一行代码都不能掉以轻心，否则在某些场景下，这些正常工作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，一定要将方案考虑周全。怎样才能将方案考虑周全？唯有持续不断地学习！
别忘记点个再看，咱们下篇见！
每天进步一点点 慢一点才能更快
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