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一個月前——整個優惠券中心分為前端和後端，小灰所負責的是後端RPC介面的開發。介面中包含「查券」和「領券」兩個方法，項目大體結構如下圖：兩周后—— 小灰：看，這是優惠券查詢功能的效果！ 小灰：看，這是優惠券領取功能的效果！ 三天後——小灰原本的優惠券查詢介面是這樣實現的：優惠券列表在Redis中以List的形式存儲，查詢時的邏輯很簡單：1.查詢緩存，如果緩存存在，返回結果2.緩存不存在，查詢資料庫3.把查詢資料庫的結果循環放入緩存然而，當某個時間點緩存不存在，請求量又很大的時候，會出現緩存併發的問題。也就是多個線程會重複去查詢DB，又重複去更新緩存。（注意，這並不是緩存擊穿，很多人在這兩個概念上混淆。）這其中重複查詢DB是次要問題，而重複更新緩存則是主要問題。假如有兩個線程同時進入上述的第三個階段，各自進行rpush操作，那麼最終會在優惠券列表的緩存中插入兩組同樣的數據。怎麼解決呢？用Java的鎖機制？顯然不行，因為線上環境通常都是多個伺服器組成的集群。於是小灰想到了利用分散式鎖。所謂分散式鎖有很多種，可以利用ZooKeeper、MemCache、Redis來實現。其中Redis的方式比較簡單，無非是利用一個伺服器之間共享的Key，以及Setnx指令。當第一個線程執行Setnx，會存儲對應的鍵值，相當於成功獲得鎖。當後續再有線程對同於的Key執行Setnx指令，則會返回空，相當於搶鎖失敗。同時，為了防止一個線程因意外情況而長久把持著鎖，程序對Key設置了1秒的過期時間。歸納一下修改後的邏輯：1.查詢緩存，如果緩存存在，返回結果2.緩存不存在，查詢資料庫3.爭奪分散式鎖4.成功獲得鎖，把查詢資料庫的結果循環放入緩存5.釋放分散式鎖三天後——詭異的bug又重現了，因為小灰上次的改動仍然存在一個致命的漏洞。在這裡我們假定緩存不存在，剛好有兩個線程A和B一后一先進入到代碼塊。第一階段，線程A剛開始查詢優惠券緩存，線程B正嘗試獲取分散式鎖： 第二階段，由於緩存不存在，線程A開始查詢資料庫，線程B成功獲得鎖，開始更新緩存：第三階段，線程A嘗試獲得分散式鎖，而線程B已經釋放分散式鎖：第四階段，線程A獲得了鎖，又一次更新緩存，而線程B已經成功返回： 就這樣，緩存被重複更新了兩次，所以再次出現數據重複的bug。這種局面如何破解呢？其實不難，只需在線程成功得到鎖以後，再次判斷優惠券緩存的存在：歸納一下修改後的邏輯：1.查詢緩存，如果緩存存在，返回結果2.緩存不存在，查詢資料庫3.爭奪分散式鎖4.成功獲得鎖，再次判斷緩存的存在5.如果緩存仍舊不存在，把查詢資料庫的結果循環放入緩存6.釋放分散式鎖這種二次判斷存在性的機制有一個專門的名字，叫做雙重檢測。該方法在線程安全的單例模式中也常常被用到。小灰的回憶告一段落——幾點補充：1.文中所使用的分散式鎖，其實並不是「正宗」的分散式鎖，當線程爭奪鎖失敗的時候，會直接返回查詢DB的結果，而不會依靠自旋機制來等鎖。2.為什麼優惠券列表的信息要使用List類型來存入緩存，而不是把整個列表存為一個很長的Json字元串？這是由於業務需要，使用List在某些情況下更方便對單個優惠券信息進行修改（LSET指令）。3.為什麼優惠券列表的信息不使用Redis的Set或者Hash數據類型來存儲，實現自動去重呢？對於Set類型，去重前需要對比整個字元串是否完全相同，而每一張優惠券是一個較長的Json字元串，對比的效率會比較低。使用Hash倒是可以實現高效的去重，但並未在根本上解決重複更新的問題。—————END—————微信關注「騰訊課堂」（tencent-class），收穫更多乾貨