在高并发场景下，如何保证数据的一致性和操作的原子性，是一个非常重要的课题。今天，我想跟大家分享一下在我们开发中的一个实际案例——司机抢单功能——是如何通过Redisson分布式锁来实现的。

场景介绍

假设有这么一个场景，某网约车平台上，有多个司机在同时抢同一个订单。为了保证订单不被多名司机同时抢到，我们需要一个有效的机制来控制并发操作。最简单粗暴的方式当然是数据库锁，但这种方式显然性能不高，在高并发下可能会导致数据库的压力剧增，进而拖慢系统响应速度。

这时候，Redis的分布式锁就派上用场了。Redisson是一个非常好用的Redis客户端，它提供了丰富的分布式工具，其中就包括分布式锁。

代码实现

在我们的robNewOrder方法中，我们使用Redisson的RLock来实现分布式锁，从而保证同一时间只有一个司机能成功抢到订单。

@Override
public Boolean robNewOrder(Long driverId, Long orderId) {// 判断订单是否存在，通过Redis减少数据库压力String redisKey = RedisConstant.ORDER_ACCEPT_MARK + orderId;if (!redisTemplate.hasKey(redisKey)) {// 抢单失败throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}// 创建锁RLock lock = redissonClient.getLock(RedisConstant.ROB_NEW_ORDER_LOCK + orderId);try {boolean flag = lock.tryLock(RedisConstant.ROB_NEW_ORDER_LOCK_WAIT_TIME,RedisConstant.ROB_NEW_ORDER_LOCK_LEASE_TIME,TimeUnit.SECONDS);// 司机抢单成功的逻辑if (flag) {if (!redisTemplate.hasKey(redisKey)) {// 抢单失败throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}// 更新订单状态为“已接单”LambdaQueryWrapper<OrderInfo> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();wrapper.eq(OrderInfo::getId, orderId);OrderInfo orderInfo = orderInfoMapper.selectOne(wrapper);orderInfo.setStatus(OrderStatus.ACCEPTED.getStatus());orderInfo.setDriverId(driverId);orderInfo.setAcceptTime(new Date());int rows = orderInfoMapper.updateById(orderInfo);if (rows != 1) {throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}// 删除Redis中的标示redisTemplate.delete(redisKey);}} catch (Exception e) {throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);} finally {// 释放锁if (lock.isLocked()) {lock.unlock();}}return true;
}

代码解析

这段代码中有几个关键点：

1. Redis缓存标识判断：通过redisTemplate.hasKey(redisKey)来判断订单是否存在。这样可以有效减少数据库的访问频率，降低系统压力。

2. 分布式锁的创建与使用：redissonClient.getLock()方法用于获取分布式锁，然后通过tryLock尝试获取锁。这里我们设置了锁的等待时间和租期，确保锁不会被长期占用，防止死锁。

3. 订单状态更新：如果司机成功获取到锁，我们便可以安全地更新订单状态，并将司机的ID以及接单时间记录到订单信息中。

4. 锁的释放：无论操作成功与否，最后都会在finally块中释放锁，保证锁的及时释放，避免造成锁的长时间占用。

总结

通过这段代码，我们可以看到，在高并发的环境下，合理使用分布式锁可以有效解决数据一致性问题，同时降低数据库压力。Redisson作为一个功能强大的Redis客户端，提供了丰富的分布式工具，大大简化了我们开发分布式系统的难度。
在实际开发中，除了锁机制外，我们还需要考虑锁的粒度、过期时间等细节，以避免死锁和性能问题。因此，合理设计和使用分布式锁，是我们在构建高并发系统时必须掌握的一项重要技能。