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一. 测试工具

测试工具：JMeter 参考文档
5.6.3版本下载链接：下载链接

二. 超卖现象演示

以一等座票为例，设置有8张票，此时开启500个线程同时购票：

两秒内请求全部发送完成。此时查看数据库车票表：

显示为负数，超卖了55张！！

三. 原因分析

问题代码段：

        // 查出余票记录，需要得到真实的库存DailyTrainTicket dailyTrainTicket = dailyTrainTicketService.selectByUnique(date, trainCode, start, end);LOG.info("查出余票记录：{}", dailyTrainTicket);// 扣减余票数量，并判断余票是否足够reduceTickets(req, dailyTrainTicket);

若某时刻余票为1，如果这时候有多个线程并发进入到这里，那么它们同时查数据库，均可查到有余票1，并且都能校验为余票足够，从而执行下面的购票逻辑

因此为了避免这样的问题产生，应该对这一段代码加锁，限制并发访问

四. 解决办法

方法一：加synchronized锁

1. 单个服务节点情况

在上述问题代码段产生的方法上加上synchronized

public synchronized void doConfirm(ConfirmOrderDoReq req) {

再次执行500个线程同时购票：

优点：可以看到，此时成功解决超卖问题，也没有重卖
不足：由于上锁，相当于是一个个的执行，会导致售票效率降低！响应较慢！（线程花了十多秒才结束）

2. 增加服务器节点，分布式环境synchronized失效演示

增加一个服务节点，模拟分布式环境，再次测试

可以看到，超卖了一张票。
因此，分布式环境下，synchronized会失效！ 只能解决单机锁问题，不能解决多机锁问题

方法二：使用Redis分布式锁锁解决超卖问题

1. 添加Redis分布式锁

在问题代码段的方法中，添加Redis分布式锁：

public void doConfirm(ConfirmOrderDoReq req) {String key = req.getDate() + "-" + req.getTrainCode();// 设置超时时间为5秒Boolean setIfAbsent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, key, 5, TimeUnit.SECONDS);if (Boolean.TRUE.equals(setIfAbsent)) {LOG.info("恭喜，抢到锁了！");} else {// 只是没抢到锁，并不知道票抢完了没，所以提示稍候再试LOG.info("很遗憾，没抢到锁！");throw new BusinessException(BusinessExceptionEnum.CONFIRM_ORDER_LOCK_FAIL);}try{...}finally{LOG.info("购票流程结束，释放锁！lockKey：{}", lockKey);redisTemplate.delete(lockKey);LOG.info("购票流程结束，释放锁！");}
}

将key设置为日期和车次的拼接，意为只有同一日期同一车次之间进行上锁

2. 结果

解决超卖问题，但有时还会剩票没卖完。因此redis分布式锁也会导致效率降低，同时，由于设置了timeout为5秒，若购票业务或者其他业务耗时超过5秒，则此时会提前释放锁，造成并发问题。

方法三：使用Redisson看门狗解决锁超时的问题

由于redis分布式锁存在业务结束时间比设置的超时时间长的问题，因此可以引入守护线程，在一定时间的时候，延长超时时间，同时守护线程会随着主线程终止而终止，也不会无限延长终止时间

1. 添加Redisson依赖

            <!--至少3.18.0版本，才支持spring boot 3--><!--升级到3.20.0，否则打包生产会报错：Could not initialize class org.redisson.spring.data.connection.RedissonConnection--><dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.21.0</version></dependency>

2. 使用Redisson看门狗

修改上锁与解锁内容，使用Redission自带的方法实现看门狗：

public void doConfirm(ConfirmOrderDoReq req) {// 获取分布式锁String lockKey = RedisKeyPreEnum.CONFIRM_ORDER + "-" + DateUtil.formatDate(req.getDate()) + "-" + req.getTrainCode();RLock lock = null;try {// 使用redisson，自带看门狗lock = redissonClient.getLock(lockKey);/**waitTime – the maximum time to acquire the lock 等待获取锁时间(最大尝试获得锁的时间)，超时返回falseleaseTime – lease time 锁时长，即n秒后自动释放锁time unit – time unit 时间单位*/// boolean tryLock = lock.tryLock(30, 10, TimeUnit.SECONDS); // 不带看门狗boolean tryLock = lock.tryLock(0, TimeUnit.SECONDS); // 带看门狗if (tryLock) {LOG.info("恭喜，抢到锁了！");// 可以把下面这段放开，只用一个线程来测试，看看redisson的看门狗效果// for (int i = 0; i < 30; i++) {//     Long expire = redisTemplate.opsForValue().getOperations().getExpire(lockKey);//     LOG.info("锁过期时间还有：{}", expire);//     Thread.sleep(1000);// }} else {// 只是没抢到锁，并不知道票抢完了没，所以提示稍候再试LOG.info("很遗憾，没抢到锁");throw new BusinessException(BusinessExceptionEnum.CONFIRM_ORDER_LOCK_FAIL);}// 业务逻辑...}catch (InterruptedException e){LOG.error("购票流程异常", e);}finally {LOG.info("购票流程结束，释放锁！");if (null != lock && lock.isHeldByCurrentThread()) {lock.unlock();}}}

3. 结果

设置多线程进行模拟抢票，实验多次后，发现第一次抢票始终是会还剩下一些票，多次抢票后票数为0，且不会出现超卖。

方法四：Redis红锁解决单机Redis宕机问题

以上带看门狗的锁存在以下问题：
如果Redis节点宕机挂了，同时又有一个线程拿到了某个锁，那么此时如果Redis节点自动切换，又一个线程进来就有可能拿到同一个锁，因为此时Redis中没有该锁的key，违反了锁的互斥性，就会出现一些问题。
此时就可以利用Redis红锁来解决单机Redis宕机问题

Redis红锁用于Redis多节点情况。通常设有奇数个节点的Redis服务，每个线程在进入上锁代码段时，只有拿到半数以上的Redis的锁，才算拿到锁。

例如：
有 A B C D E 五个节点的Redis服务
线程1：拿到ABC
线程2：拿到DE
则此时仅算线程1拿到锁，线程二没拿到锁