C# Redis分布式鎖（基於ServiceStack.Redis）

　　相關的文章其實不少，我也從中受益不少，但是還是想自己梳理一下，畢竟自己寫的更走心！

　　首先給出一個拓展類，通過拓展方法實現加鎖和解鎖。

　　注：之所以增加拓展方法，是因為合理使用拓展類（方法），可以讓程序更簡潔，拓展性更好。如.Net Core中新增拓展就是通過拓展類實現的，如services.AddMemoryCache();services.AddSignalR()。哎呀說多了！

using ServiceStack.Redis;
using System;

namespace Redis.Core.Extension
{
    /// <summary>
    /// RedisNativeClient拓展類
    /// </summary>
    public static class RedisNativeClientExtension
    {
        /// <summary>
        /// 鎖定指定的Key
        /// </summary>
        /// <param name="redisClient">RedisClient 對象</param>
        /// <param name="key">要鎖定的Key</param>
        /// <param name="expirySeconds">鎖定時長 秒</param>
        /// <param name="waitSeconds">鎖定等待時長 秒 默認不等待</param>
        /// <returns>是否鎖定成功</returns>
        public static bool Lock(this RedisNativeClient redisClient,string key, int expirySeconds = 5, double waitSeconds = 0)
        {
            int waitIntervalMs = 50;//間隔等待時長 毫秒 合理配置一下 應該也會影響性能 間隔時間太長肯定是不行的
            string lockKey = "lock_key:" + key;

            DateTime begin = DateTime.Now;
            while (true)
            {
                if (redisClient.SetNX(lockKey, new byte[] { 1 }) == 1)
                {
                    redisClient.Expire(lockKey, expirySeconds);
                    return true;
                }

                //不等待鎖則返回
                if (waitSeconds <= 0)
                    break;

                if ((DateTime.Now - begin).TotalSeconds >= waitSeconds)//等待超時
                    break;

                System.Threading.Thread.Sleep(waitIntervalMs);
            }
            return false;
        }

        /// <summary>
        /// 接觸鎖定
        /// </summary>
        /// <param name="redisClient">RedisClient 對象</param>
        /// <param name="key">要解鎖的Key</param>
        /// <returns></returns>
        public static long UnLock(this RedisNativeClient redisClient, string key)
        {
            string lockKey = "lock_key:" + key;
            return redisClient.Del(lockKey);
        }
    }
}

　　實際上實現分布式鎖定的關鍵就是以上這些代碼，不過就此結束肯定不是丁哥的風格！雖然水平有限，但絕對是盡力說的明白。模擬一下使用場景吧，希望不會露怯呢。

　　請留意最后標注的變量值，從這幾個值可以看出：

1. 商品沒有超賣，300個；
2. 出現了秒殺應該出現的場景，有人擠進來了但是商品已經秒光了（沒有被通知，茫然臉），3個；
3. 還有一些人實際上可以認為根本就沒排上隊，請求來時已經賣光了（被正式通知），97個；
4. 請求沒有丟，300+3+97，共400個。

        List<string> products = new List<string>();
        public Startup(IConfiguration configuration)
        {
            Configuration = configuration;

            for (int i = 0; i < 300; i++)
            {
                //模擬了300個商品 實際這些商品保存在Redis里更合適 這里是為了少寫一些代碼了
                products.Add("product_" + i.ToString());
            }
            //這里只是我自己封裝的類庫，根據配置文件創建了一個PooledRedisClientManager 
            //不要想復雜了 替換成你的創建方式就可以了
            var clientManager = new Redis.Core.RedisClientManager(configuration);
            string lockKey = "秒殺_0706";          //隨意寫的一個鎖定用的key 這個根據業務確定用什么值就可以了 例如說商品的編號
            var clientTemp = clientManager.GetClient();
            clientTemp.Set("已售罄", false);       //存一些數值幫你看明白運行效果
            clientTemp.Set("售出數量", 0);
            clientTemp.Set("售罄后請求次數", 0);
            clientTemp.Set("緩存顯示已售罄", 0);
            clientTemp.Set("鎖定失敗", 0);
            clientTemp.Dispose();
            DateTime startTime = DateTime.Now;
            bool isSellOut = false;
            List<Task> tasks = new List<Task>();
            for (int i = 0; i < 400; i++)          //多線程方式 模擬很多人搶有限的商品
            {
                tasks.Add(Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    using (var client = (ServiceStack.Redis.RedisClient)clientManager.GetClient())
                    {
                        isSellOut = client.Get<bool>("已售罄");
                        if (isSellOut)
                        {
                            client.Incr("緩存顯示已售罄");//真實場景中 此時會在前端頁面給用戶提示：已經賣光啦
                        }
                        //這個Lock及下面的UnLock是個拓展方法 為了讓大家看清楚邏輯 所以當靜態方法用了
                        //3 是鎖定時間3秒；1 是進行鎖定等待時間1秒，這個值越小 鎖定失敗的幾率就會越大。
                        else if (Redis.Core.Extension.RedisNativeClientExtension.Lock(client, lockKey, 3, 1))
                        {
                            if (products.Count == 0)
                            {
                                //這個很重要 這里標記已經賣完 就不會再做后面的邏輯了 
                                //能避免后面幾十萬的不必要訪問（如果是電商的話）
                                client.Set("已售罄", true);
                                //秒殺場景中 肯定會有大量用戶請求執行到這個環節 所以采用isSellOut
                                client.Incr("售罄后請求次數");
                            }
                            else
                            {
                                client.Incr("售出數量");
                                products.RemoveAt(0);//這里只是最簡單的模擬了生成訂單、減少庫存量
                            }
                            //As you know,這里要解鎖得啦
                            Redis.Core.Extension.RedisNativeClientExtension.UnLock(client, lockKey);
                        }
                        else
                        {
                            client.Incr("鎖定失敗");
                        }
                    }
                }));
            }
            Task.WaitAll(tasks.ToArray());//等待所有人搶完（多線程的知識點這里就不講了喲） 然后才獲取下面的結果
            var 售出數量 = clientManager.GetClient().Get<string>("售出數量");               //300
            var 售罄后請求次數 = clientManager.GetClient().Get<string>("售罄后請求次數");   //3
            var 緩存顯示已售罄 = clientManager.GetClient().Get<string>("緩存顯示已售罄");   //97
            var 鎖定失敗 = clientManager.GetClient().Get<string>("鎖定失敗");               //0
        }

　　真實秒殺場景必然要比以上示例要復雜的多，涉及到商品信息的來源（不要走DB喲），訂單的創建等等，這時又會涉及到MQ、緩存預熱等更多的問題。我這里就是拋轉引玉，希望對大家有些許幫助。

 

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