Redis锁解决优惠卷秒杀超卖等问题

1.添加缓存

思路：标准的操作方式就是查询数据库之前先查询缓存，如果缓存数据存在，则直接从缓存中返回，如果缓存数据不存在，再查询数据库，然后将数据存入redis。

代码思路：如果缓存有，则直接返回，如果缓存不存在，则查询数据库，然后存入redis。

//添加redis缓存
@Override
public Result queryById(Long id){
    String key =CACHE_SHOP_KEY + id;
    //1.从redis查询数据缓存
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
        //3.存在，直接返回
        Shop shop = BeanUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return Result.ok(shop);
    }
    //4.不存在，根据id查询数据库
        Shop shop = getById(id);
    if(shop == null){
        //5.数据库不存在，返回错误
        return Result.fail("店铺不存在");
    }
    //6.存在，写入redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
    //7.返回数据
    return Result.ok(shop);
}

数据库和缓存不一致采用什么方案? ---------采用先操作数据库，在删除缓存。

设置redis缓存时添加过期时间

2.缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。

（用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大压力）。

常见的解决方案有两种：

• 缓存空对象

• 缓存空对象思路分析：当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据，此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到redis中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了

  • 优点：实现简单，维护方便

  • 缺点：

    • 额外的内存消耗

    • 可能造成短期的不一致

• 布隆过滤

• 布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到redis中，

  • 优点：内存占用较少，没有多余key

  • 缺点：

  • • 实现复杂

    • 存在误判可能

编码解决商品查询的缓存穿透问题：

核心思路如下：

在原来的逻辑中，我们如果发现这个数据在mysql中不存在，直接就返回404了，这样是会存在缓存穿透问题的

现在的逻辑中：如果这个数据不存在，我们不会返回404 ，还是会把这个数据写入到Redis中，并且将value设置为空，欧当再次发起查询时，我们如果发现命中之后，判断这个value是否是null，如果是null，则是之前写入的数据，证明是缓存穿透数据，如果不是，则直接返回数据。

//缓存穿透
public Shop queryWithPassThrough(Long id){
    String key =CACHE_SHOP_KEY + id;
    //1.从redis查询数据缓存
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    //2.判断时是否存在
    if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
        //3.存在直接返回
        Shop shop = BeanUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return shop;
    }
    if(shopJson != null){
        return null;
    }
    //4.不存在，根据id查询数据库
    Shop shop = getById(id);
    //5.数据库不存在，空值存入redis
    if(shop == null){
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
    }
    //6.数据库存在，写入redis，
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
    stringRedisTemplate.expire(key, RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
    //7.返回数据
    return shop;
}

3.缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

常见的解决方案有两种：

• 互斥锁

• 逻辑过期

逻辑分析：假设线程1在查询缓存之后，本来应该去查询数据库，然后把这个数据重新加载到缓存的，此时只要线程1走完这个逻辑，其他线程就都能从缓存中加载这些数据了，但是假设在线程1没有走完的时候，后续的线程2，线程3，线程4同时过来访问当前这个方法， 那么这些线程都不能从缓存中查询到数据，那么他们就会同一时刻来访问查询缓存，都没查到，接着同一时间去访问数据库，同时的去执行数据库代码，对数据库访问压力过大

解决方案一、使用锁来解决：

因为锁能实现互斥性。假设线程过来，只能一个人一个人的来访问数据库，从而避免对于数据库访问压力过大，但这也会影响查询的性能，因为此时会让查询的性能从并行变成了串行，我们可以采用tryLock方法 + double check来解决这样的问题。

假设现在线程1过来访问，他查询缓存没有命中，但是此时他获得到了锁的资源，那么线程1就会一个人去执行逻辑，假设现在线程2过来，线程2在执行过程中，并没有获得到锁，那么线程2就可以进行到休眠，直到线程1把锁释放后，线程2获得到锁，然后再来执行逻辑，此时就能够从缓存中拿到数据了。

利用互斥锁解决缓存击穿问题

核心思路：相较于原来从缓存中查询不到数据后直接查询数据库而言，现在的方案是 进行查询之后，如果从缓存没有查询到数据，则进行互斥锁的获取，获取互斥锁后，判断是否获得到了锁，如果没有获得到，则休眠，过一会再进行尝试，直到获取到锁为止，才能进行查询

如果获取到了锁的线程，再去进行查询，查询后将数据写入redis，再释放锁，返回数据，利用互斥锁就能保证只有一个线程去执行操作数据库的逻辑，防止缓存击穿

操作锁的代码：

核心思路就是利用redis的setnx方法来表示获取锁，该方法含义是redis中如果没有这个key，则插入成功，返回1，在stringRedisTemplate中返回true， 如果有这个key则插入失败，则返回0，在stringRedisTemplate返回false，我们可以通过true，或者是false，来表示是否有线程成功插入key，成功插入的key的线程我们认为他就是获得到锁的线程。

private boolean tryLock(String key) {
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
    return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
private void unlock(String key) {
    stringRedisTemplate.delete(key);
}

//缓存击穿
public Shop queryWithMutex(Long id){
    // 1.从redis查询数据缓存
    String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    // 2.判断缓存是否存在
    if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        // 3.存在直接返回
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        return shop;
    }
    if(shopJson!=null){
        return null;
    }
    // 4.实现缓存重建
    // 4.1.判断是否获取互斥锁
    String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
    Shop shop = null;
    try {
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        if(!isLock){
            // 4.2.获取锁失败，休眠重试
            Thread.sleep(50);
            return queryWithMutex(id);
        }
        //4.3成功，根据id查询数据库
        shop = getById(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if(shop == null){
            //将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
            //返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
    } catch (InterruptedException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    } finally {
        //7.释放锁
        unLock(lockKey);
    }
    return shop;
}

4.缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

解决方案：

• 给不同的Key的TTL添加随机值

• 利用Redis集群提高服务的可用性

• 给缓存业务添加降级限流策略

• 给业务添加多级缓存

5.封装Redis工具类

基于StringRedisTemplate封装一个缓存工具类，满足下列需求：

• 方法1：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间

• 方法2：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓

存击穿问题

• 方法3：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题

• 方法4：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题

将逻辑进行封装

@Slf4j @Component public class CacheClient {

private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
​
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
​
public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
    this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
​
public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
}
​
public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
    // 设置逻辑过期
    RedisData redisData = new RedisData();
    redisData.setData(value);
    redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
    // 写入Redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
}
​
public <R,ID> R queryWithPassThrough(
        String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
    String key = keyPrefix + id;
    // 1.从redis查询商铺缓存
    String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    // 2.判断是否存在
    if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
        // 3.存在，直接返回
        return JSONUtil.toBean(json, type);
    }
    // 判断命中的是否是空值
    if (json != null) {
        // 返回一个错误信息
        return null;
    }
​
    // 4.不存在，根据id查询数据库
    R r = dbFallback.apply(id);
    // 5.不存在，返回错误
    if (r == null) {
        // 将空值写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 返回错误信息
        return null;
    }
    // 6.存在，写入redis
    this.set(key, r, time, unit);
    return r;
}
​
public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
        String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
    String key = keyPrefix + id;
    // 1.从redis查询商铺缓存
    String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    // 2.判断是否存在
    if (StrUtil.isBlank(json)) {
        // 3.存在，直接返回
        return null;
    }
    // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
    RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
    R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
    LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
    // 5.判断是否过期
    if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
        // 5.1.未过期，直接返回店铺信息
        return r;
    }
    // 5.2.已过期，需要缓存重建
    // 6.缓存重建
    // 6.1.获取互斥锁
    String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
    boolean isLock = tryLock(lockKey);
    // 6.2.判断是否获取锁成功
    if (isLock){
        // 6.3.成功，开启独立线程，实现缓存重建
        CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
            try {
                // 查询数据库
                R newR = dbFallback.apply(id);
                // 重建缓存
                this.setWithLogicalExpire(key, newR, time, unit);
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }finally {
                // 释放锁
                unlock(lockKey);
            }
        });
    }
    // 6.4.返回过期的商铺信息
    return r;
}
​
public <R, ID> R queryWithMutex(
        String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
    String key = keyPrefix + id;
    // 1.从redis查询商铺缓存
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    // 2.判断是否存在
    if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        // 3.存在，直接返回
        return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
    }
    // 判断命中的是否是空值
    if (shopJson != null) {
        // 返回一个错误信息
        return null;
    }
​
    // 4.实现缓存重建
    // 4.1.获取互斥锁
    String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
    R r = null;
    try {
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 4.2.判断是否获取成功
        if (!isLock) {
            // 4.3.获取锁失败，休眠并重试
            Thread.sleep(50);
            return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
        }
        // 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库
        r = dbFallback.apply(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);
    } catch (InterruptedException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }finally {
        // 7.释放锁
        unlock(lockKey);
    }
    // 8.返回
    return r;
}
​
private boolean tryLock(String key) {
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
    return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
​
private void unlock(String key) {
    stringRedisTemplate.delete(key);
}
}

在ShopServiceImpl 中

    @Resource
private CacheClient cacheClient;
​
 @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 解决缓存穿透
        Shop shop = cacheClient
                .queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
    // 互斥锁解决缓存击穿
        // Shop shop = cacheClient
        //         .queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
​
    // 逻辑过期解决缓存击穿
    // Shop shop = cacheClient
    //         .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);
​
    if (shop == null) {
        return Result.fail("店铺不存在！");
    }
    // 7.返回
    return Result.ok(shop);
}

6.优惠卷秒杀

当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中，而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题。

场景分析：如果我们的id具有太明显的规则，用户或者说商业对手很容易猜测出来我们的一些敏感信息，比如商城在一天时间内，卖出了多少单，这明显不合适。

场景分析二：随着我们商城规模越来越大，mysql的单表的容量不宜超过500W，数据量过大之后，我们要进行拆库拆表，但拆分表了之后，他们从逻辑上讲他们是同一张表，所以他们的id是不能一样的， 于是乎我们需要保证id的唯一性。

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：唯一性、高可用性、高性能、递增性、安全性。

Redis实现全局唯一Id

@Component
public class RedisIdWorker {
    /**
     * 开始时间戳
     */
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
    /**
     * 序列号的位数
     */
    private static final int COUNT_BITS = 32;
​
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }
    
    public long nextId(String keyPrefix) {
        // 1.生成时间戳
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;
    
        // 2.生成序列号
        // 2.1.获取当前日期，精确到天
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 2.2.自增长
        long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);
    
        // 3.拼接并返回
        return timestamp << COUNT_BITS | count;
    }
}

7.库存超卖问题

原有代码

 if (voucher.getStock() < 1) {
        // 库存不足
        return Result.fail("库存不足！");
    }
    //5，扣减库存
    boolean success = seckillVoucherService.update()
            .setSql("stock= stock -1")
            .eq("voucher_id", voucherId).update();
    if (!success) {
        //扣减库存
        return Result.fail("库存不足！");
    }

超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一问题的常见解决方案就是加锁：而对于加锁，我们通常有两种解决方案：见下图：

悲观锁：

悲观锁可以实现对于数据的串行化执行，比如syn，和lock都是悲观锁的代表，同时，悲观锁中又可以再细分为公平锁，非公平锁，可重入锁，等等

乐观锁：

乐观锁：会有一个版本号，每次操作数据会对版本号+1，再提交回数据时，会去校验是否比之前的版本大1 ，如果大1 ，则进行操作成功，这套机制的核心逻辑在于，如果在操作过程中，版本号只比原来大1 ，那么就意味着操作过程中没有人对他进行过修改，他的操作就是安全的，如果不大1，则数据被修改过，当然乐观锁还有一些变种的处理方式比如cas

乐观锁的典型代表：就是cas，利用cas进行无锁化机制加锁，var5 是操作前读取的内存值，while中的var1+var2 是预估值，如果预估值 == 内存值，则代表中间没有被人修改过，此时就将新值去替换 内存值

乐观锁解决超卖问题

boolean success = seckillVoucherService.update()
            .setSql("stock= stock -1")
            .eq("voucher_id", voucherId).update().gt("stock",0); //where id = ? and stock > 0

优惠券秒杀一人一单：

利用setnx方法进行加锁，同时增加过期时间，防止死锁，此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性

private static final String KEY_PREFIX="lock:"
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
    // 获取线程标示
    String threadId = Thread.currentThread().getId()
    // 获取锁
    Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
    return Boolean.TRUE.equals(success);
}

• 释放锁逻辑

SimpleRedisLock

释放锁，防止删除别人的锁

public void unlock() {
   // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁中的标示
    String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
    // 判断标示是否一致
    if(threadId.equals(id)) {
        // 释放锁
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}

修改业务代码

@Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 1.查询优惠券
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 2.判断秒杀是否开始
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀尚未开始！");
        }
        // 3.判断秒杀是否已经结束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀已经结束！");
        }
        // 4.判断库存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
            // 库存不足
            return Result.fail("库存不足！");
        }
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //创建锁对象(新增代码)
        SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
        //获取锁对象
        boolean isLock = lock.tryLock(1200);
		//加锁失败
        if (!isLock) {
            return Result.fail("不允许重复下单");
        }
        try {
            //获取代理对象(事务)
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        } finally {
            //释放锁
            lock.unlock();
        }
    }

小总结：

基于Redis的分布式锁实现思路：

• 利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示

• 释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁

  • 特性：

    • 利用set nx满足互斥性

    • 利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性

    • 利用Redis集群保证高可用和高并发特性

8.分布式锁-redission功能介绍

基于setnx实现的分布式锁存在下面的问题：

重入问题：重入问题是指 获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码块中，可重入锁的意义在于防止死锁，比如HashTable这样的代码中，他的方法都是使用synchronized修饰的，假如他在一个方法内，调用另一个方法，那么此时如果是不可重入的，不就死锁了吗？所以可重入锁他的主要意义是防止死锁，我们的synchronized和Lock锁都是可重入的。

不可重试：是指目前的分布式只能尝试一次，我们认为合理的情况是：当线程在获得锁失败后，他应该能再次尝试获得锁。

超时释放：我们在加锁时增加了过期时间，这样的我们可以防止死锁，但是如果卡顿的时间超长，虽然我们采用了lua表达式防止删锁的时候，误删别人的锁，但是毕竟没有锁住，有安全隐患

主从一致性： 如果Redis提供了主从集群，当我们向集群写数据时，主机需要异步的将数据同步给从机，而万一在同步过去之前，主机宕机了，就会出现死锁问题。

那么什么是Redission呢

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务，其中就包含了各种分布式锁的实现。

Redission提供了分布式锁的多种多样的功能

快速入门：

引入依赖：

<dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.13.6</version> </dependency>

配置Redisson客户端：

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient(){
        // 配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.150.101:6379")
            .setPassword("123321");
        // 创建RedissonClient对象
        return Redisson.create(config);
    }
}

在 VoucherOrderServiceImpl

注入RedissonClient

@Resource
private RedissonClient redissonClient;

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 1.查询优惠券
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 2.判断秒杀是否开始
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀尚未开始！");
        }
        // 3.判断秒杀是否已经结束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀已经结束！");
        }
        // 4.判断库存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
            // 库存不足
            return Result.fail("库存不足！");
        }
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //创建锁对象 这个代码不用了，因为我们现在要使用分布式锁
        //SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
        RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
        //获取锁对象
        boolean isLock = lock.tryLock();
       
		//加锁失败
        if (!isLock) {
            return Result.fail("不允许重复下单");
        }
        try {
            //获取代理对象(事务)
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        } finally {
            //释放锁
            lock.unlock();
        }
 }