注意：在设置值的时候，我们为了防止死锁设置了一个过期时间，大家一定要注意，不要等设置成功之后再去给元素设置过期时间，因为这个过程不是一个原子操作，等你刚设置成功之后，还没等设置过期时间成功，服务直接挂了，那么这个时候就会发生死锁问题，所以大家要保证存储元素和设置过期时间一定要是原子操作。
当进入lock()之后，先进行加锁操作，如果加锁成功，那么返回true，再执行我们后面的业务逻辑，如果获取锁失败，会获取当前时间再加上设置的过期时间，跟当前时间比较，如果还在等待时间内，那么就再次尝试获取锁，直到过了等待时间。
但是这中间又存在一个问题，如果在获取了锁对象之后，我们的服务挂了，那么这个时候其他请求肯定是拿不到锁的，基于这种情况的考虑我们还应该给这个元素添加一个过期时间，防止我们的服务挂掉之后，出现死锁的问题。
/**
* 添加元素
*
* @param key
* @param value
*/
public void set(Object key, Object value) {
if (key == null || value == null) {
return;
}
通达信股票分时数据接口,redisTemplate.opsForValue().set(key, value.toString());
}
/**
* 如果已经存在返回false，否则返回true
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public Boolean setNx(Object key, Object value, Long expireTime, TimeUnit mimeUnit) {
if (key == null || value == null) {
return false;
}
return 通达信股票分时数据接口,redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, expireTime, mimeUnit);
}
/**
* 获取数据
*
* @param key
* @return
*/
public Object get(Object key) {
if (key == null) {
return null;
}
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 删除
*
* @param key
* @return
*/
public Boolean remove(Object key) {
if (key == null) {
return false;
}
return redisTemplate.delete(key);
}
/**
* 加锁
*
* @param key
* @param waitTime 等待时间
* @param expireTime 过期时间
*/
public Boolean lock(String key, Long waitTime, Long expireTime) {
String value = UUID.randomUUID().toString().replaceAll('-', '').toLowerCase();
Boolean flag = setNx(key, value, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 尝试获取锁 成功返回
if (flag) {
return flag;
} else {
// 获取失败
// 现在时间
long newTime = System.currentTimeMillis();
// 等待过期时间
long loseTime = newTime + waitTime;
// 不断尝试获取锁成功返回
while (System.currentTimeMillis() < loseTime) {
Boolean testFlag = setNx(key, value, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (testFlag) {
return testFlag;
}
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
return false;
}
/**
* 释放锁
*
* @param key
* @return
*/
public Boolean unLock(Object key) {
return remove(key);
}华丽的分割线
我们在进入请求之后首选尝试获取锁对象，那么这个锁对象的键其实就是用户的id，如果获取成功，我们判断用户时候已经同步数据，如果已同步，那么可以直接返回，提示用户已经同步，如果没有那么直接执行同步数据的业务逻辑，最后将锁释放，如果在进入方法之后获取锁失败，那么有可能就是在第一次请求还没有结束的时候，接着又发起了请求，那么这个时候是获取不到锁的，也就不会发生数据同步出现同步好几次的情况。
我们整个加锁的代码逻辑已经写完了，我们来分析一下，用户在进来之后，首先调用lock尝试获取锁，并进行加锁，lock()方法有三个参数分别是：key，waitTime就是用户如果获取不到锁，可以等待多久，过了这个时间就不再等待，最后一个参数就是该锁的多久后过期，防止服务挂了之后，发生死锁。
最后我们来写个测试类测试一下
@Test
public void test01() {
String key = 'uid:12011';
Boolean flag = redisUtil.lock(key, 10L, 1000L * 60);
if (!flag) {
// 获取锁失败
System.err.println('获取锁失败');
} else {
// 获取锁成功
System.out.println('获取锁成功');
}
// 释放锁
redisUtil.unLock(key);
}那么我们想要用Redis做用户唯一的锁对象，那么它在Redis中应该是唯一的，而且还不应该被覆盖，这个方法就是存储成功之后会返回true，如果该元素已经存在于Redis实例中，那么直接返回false
基于这样的业务场景，我就使用Redis加锁的方式，限制了用户在请求的时候，不能发起二次请求。
那么有了这个需求之后，我们就来用Redis实现以下这个代码。首先我们要知道我们要介绍一下Redis的一个方法。
文章为作者独立观点，不代表股票交易接口观点
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