C# Redis分布式锁（基于ServiceStack.Redis）

　　相关的文章其实不少，我也从中受益不少，但是还是想自己梳理一下，毕竟自己写的更走心！

　　首先给出一个拓展类，通过拓展方法实现加锁和解锁。

　　注：之所以增加拓展方法，是因为合理使用拓展类（方法），可以让程序更简洁，拓展性更好。如.Net Core中新增拓展就是通过拓展类实现的，如services.AddMemoryCache();services.AddSignalR()。哎呀说多了！

using ServiceStack.Redis;
using System;

namespace Redis.Core.Extension
{
    /// <summary>
    /// RedisNativeClient拓展类
    /// </summary>
    public static class RedisNativeClientExtension
    {
        /// <summary>
        /// 锁定指定的Key
        /// </summary>
        /// <param name="redisClient">RedisClient 对象</param>
        /// <param name="key">要锁定的Key</param>
        /// <param name="expirySeconds">锁定时长 秒</param>
        /// <param name="waitSeconds">锁定等待时长 秒 默认不等待</param>
        /// <returns>是否锁定成功</returns>
        public static bool Lock(this RedisNativeClient redisClient,string key, int expirySeconds = 5, double waitSeconds = 0)
        {
            int waitIntervalMs = 50;//间隔等待时长 毫秒 合理配置一下 应该也会影响性能 间隔时间太长肯定是不行的
            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;
                }

                //不等待锁则返回
                if (waitSeconds <= 0)
                    break;

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

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

        /// <summary>
        /// 接触锁定
        /// </summary>
        /// <param name="redisClient">RedisClient 对象</param>
        /// <param name="key">要解锁的Key</param>
        /// <returns></returns>
        public static long UnLock(this RedisNativeClient redisClient, string key)
        {
            string lockKey = "lock_key:" + key;
            return redisClient.Del(lockKey);
        }
    }
}

　　实际上实现分布式锁定的关键就是以上这些代码，不过就此结束肯定不是丁哥的风格！虽然水平有限，但绝对是尽力说的明白。模拟一下使用场景吧，希望不会露怯呢。

　　请留意最后标注的变量值，从这几个值可以看出：

1. 商品没有超卖，300个；
2. 出现了秒杀应该出现的场景，有人挤进来了但是商品已经秒光了（没有被通知，茫然脸），3个；
3. 还有一些人实际上可以认为根本就没排上队，请求来时已经卖光了（被正式通知），97个；
4. 请求没有丢，300+3+97，共400个。

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

            for (int i = 0; i < 300; i++)
            {
                //模拟了300个商品 实际这些商品保存在Redis里更合适 这里是为了少写一些代码了
                products.Add("product_" + i.ToString());
            }
            //这里只是我自己封装的类库，根据配置文件创建了一个PooledRedisClientManager 
            //不要想复杂了 替换成你的创建方式就可以了
            var clientManager = new Redis.Core.RedisClientManager(configuration);
            string lockKey = "秒杀_0706";          //随意写的一个锁定用的key 这个根据业务确定用什么值就可以了 例如说商品的编号
            var clientTemp = clientManager.GetClient();
            clientTemp.Set("已售罄", false);       //存一些数值帮你看明白运行效果
            clientTemp.Set("售出数量", 0);
            clientTemp.Set("售罄后请求次数", 0);
            clientTemp.Set("缓存显示已售罄", 0);
            clientTemp.Set("锁定失败", 0);
            clientTemp.Dispose();
            DateTime startTime = DateTime.Now;
            bool isSellOut = false;
            List<Task> tasks = new List<Task>();
            for (int i = 0; i < 400; i++)          //多线程方式 模拟很多人抢有限的商品
            {
                tasks.Add(Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    using (var client = (ServiceStack.Redis.RedisClient)clientManager.GetClient())
                    {
                        isSellOut = client.Get<bool>("已售罄");
                        if (isSellOut)
                        {
                            client.Incr("缓存显示已售罄");//真实场景中 此时会在前端页面给用户提示：已经卖光啦
                        }
                        //这个Lock及下面的UnLock是个拓展方法 为了让大家看清楚逻辑 所以当静态方法用了
                        //3 是锁定时间3秒；1 是进行锁定等待时间1秒，这个值越小 锁定失败的几率就会越大。
                        else if (Redis.Core.Extension.RedisNativeClientExtension.Lock(client, lockKey, 3, 1))
                        {
                            if (products.Count == 0)
                            {
                                //这个很重要 这里标记已经卖完 就不会再做后面的逻辑了 
                                //能避免后面几十万的不必要访问（如果是电商的话）
                                client.Set("已售罄", true);
                                //秒杀场景中 肯定会有大量用户请求执行到这个环节 所以采用isSellOut
                                client.Incr("售罄后请求次数");
                            }
                            else
                            {
                                client.Incr("售出数量");
                                products.RemoveAt(0);//这里只是最简单的模拟了生成订单、减少库存量
                            }
                            //As you know,这里要解锁得啦
                            Redis.Core.Extension.RedisNativeClientExtension.UnLock(client, lockKey);
                        }
                        else
                        {
                            client.Incr("锁定失败");
                        }
                    }
                }));
            }
            Task.WaitAll(tasks.ToArray());//等待所有人抢完（多线程的知识点这里就不讲了哟） 然后才获取下面的结果
            var 售出数量 = clientManager.GetClient().Get<string>("售出数量");               //300
            var 售罄后请求次数 = clientManager.GetClient().Get<string>("售罄后请求次数");   //3
            var 缓存显示已售罄 = clientManager.GetClient().Get<string>("缓存显示已售罄");   //97
            var 锁定失败 = clientManager.GetClient().Get<string>("锁定失败");               //0
        }

　　真实秒杀场景必然要比以上示例要复杂的多，涉及到商品信息的来源（不要走DB哟），订单的创建等等，这时又会涉及到MQ、缓存预热等更多的问题。我这里就是抛转引玉，希望对大家有些许帮助。

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