redis分布式锁的9种实现方式

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了redis分布式锁的9种实现方式。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

1.为什么要用分布式锁

如果是单机情况下(单JVM),线程之间共享内存,只要使用线程锁就可以解决并发问题。但如果是分布式情况下(多JVM),线程A和线程B很可能不是在同一JVM中,这样线程锁就无法起到作用了,这时候就要用到分布式锁来解决。分布式锁其实就是,控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源,往往需要互斥来防止彼此干扰,以保证一致性。

2.分布式锁有哪些实现方式

  • 基于缓存(Redis等)实现分布式锁;

  • 基于数据库实现分布式锁; 例如唯一性约束排它锁,version 乐观锁

  • 基于Zookeeper实现分布式锁;

    从性能角度(从高到低)

    缓存 > Zookeeper >= 数据库

3.使用redis作为分布锁的好处

  • Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系

  • 纯内存操作,单线程操作,避免了频繁的上下文切换 非堵塞 I/O 多路复用 等特点使得 速度快

4.我们先来看下,一把靠谱的分布式锁应该有哪些特征

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  • 「互斥性」: 任意时刻,只有一个客户端能持有锁。

  • 「锁超时释放」:持有锁超时,可以释放,防止不必要的资源浪费,也可以防止死锁。

  • 「可重入性」:一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁,防止死锁。

  • 「高性能和高可用」:加锁和解锁需要开销尽可能低,同时也要保证高可用,避免分布式锁失效。

  • 「安全性」:锁只能被持有的客户端删除,不能被其他客户端删除

Redis分布式锁方案

Redis分布式锁方案一:SETNX + EXPIRE

提到Redis的分布式锁,很多小伙伴马上就会想到setnx+ expire命令。即先用setnx来抢锁,如果抢到之后,再用expire给锁设置一个过期时间,防止锁忘记了释放。

SETNX 是SET IF NOT EXISTS的简写.日常命令格式是SETNX key value,如果 key不存在,则SETNX成功返回1,如果这个key已经存在了,则返回0。

假设某电商网站的某商品做秒杀活动,key可以设置为key_resource_id,value设置任意值,伪代码如下:

if(jedis.setnx(key_resource_id,lock_value)==1)
    { //加锁
        expire(key_resource_id,100); //设置过期时间
        try {
            do something  //业务请求
        } catch () {
        } finally {
            jedis.del(key_resource_id); //释放锁
        }
    }

但是这个方案中,setnxexpire两个命令分开了,「不是原子操作」。如果执行完setnx加锁,正要执行expire设置过期时间时,进程crash或者要重启维护了,那么这个锁就“长生不老”了,「别的线程永远获取不到锁啦」

Redis分布式锁方案二:SETNX + value值是(系统时间+过期时间)

为了解决方案一,「发生异常锁得不到释放的场景」,有小伙伴认为,可以把过期时间放到setnx的value值里面。如果加锁失败,再拿出value值校验一下即可。加锁代码如下:

long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系统时间+设置的过期时间
String expiresStr = String.valueOf(expires);
 
// 如果当前锁不存在,返回加锁成功
if (jedis.setnx(key_resource_id, expiresStr) == 1) {
        return true;
} 
// 如果锁已经存在,获取锁的过期时间
String currentValueStr = jedis.get(key_resource_id);
 
// 如果获取到的过期时间,小于系统当前时间,表示已经过期
if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
 
     // 锁已过期,获取上一个锁的过期时间,并设置现在锁的过期时间
    String oldValueStr = jedis.getSet(key_resource_id, expiresStr);
    
    if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
         // 考虑多线程并发的情况,只有一个线程的设置值和当前值相同,它才可以加锁
         return true;
    }
}
        
//其他情况,均返回加锁失败
return false;
}

这个方案的优点是,巧妙移除expire单独设置过期时间的操作,把「过期时间放到setnx的value值」里面来。解决了方案一发生异常,锁得不到释放的问题。但是这个方案还有别的缺点:

  • 过期时间是客户端自己生成的(System.currentTimeMillis()是当前系统的时间),必须要求分布式环境下,每个客户端的时间必须同步。

  • 如果锁过期的时候,并发多个客户端同时请求过来,都执行jedis.getSet(),最终只能有一个客户端加锁成功,但是该客户端锁的过期时间,可能被别的客户端覆盖

  • 该锁没有保存持有者的唯一标识,可能被别的客户端释放/解锁。

Redis分布式锁方案三:使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)

实际上,我们还可以使用Lua脚本来保证原子性(包含setnx和expire两条指令),lua脚本如下:

if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then
   redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])
else
   return 0
end;

加锁代码如下:

 String lua_scripts = "if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then" +
            " redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) return 1 else return 0 end";   
Object result = jedis.eval(lua_scripts, Collections.singletonList(key_resource_id), Collections.singletonList(values));
//判断是否成功
return result.equals(1L);

Redis支持LUA脚本的主要优势

高效性:减少网络开销及时延,多次redis服务器网络请求的操作,使用LUA脚本可以用一个请求完成

数据可靠性:Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他命令插入。

原子操作:将脚本作为一个整体执行,中间不会插入其他命令,无需使用事务

可嵌入性:可嵌入JAVA,C#等多种编程语言,支持不同操作系统跨平台交互

复用:客户端发送的脚本永久存在redis中,其他客户端可以复用脚本

Redis分布式锁方案方案四:SET的扩展命令(SET EX PX NX)

除了使用,使用Lua脚本,保证SETNX + EXPIRE两条指令的原子性,我们还可以巧用Redis的SET指令扩展参数!(SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]),它也是原子性的!

SET key valueEX seconds[NX|XX]

  • NX :表示key不存在的时候,才能set成功,也即保证只有第一个客户端请求才能获得锁,而其他客户端请求只能等其释放锁,才能获取。

  • EX seconds :设定key的过期时间,时间单位是秒。

  • PX milliseconds: 设定key的过期时间,单位为毫秒

  • XX: 仅当key存在时设置值

伪代码demo如下:

但是呢,

    if(jedis.set(key_resource_id, lock_value, "NX", "EX", 100s) == 1){ //加锁
        try {
            do something  //业务处理
        }catch(){
      }
      finally {
           jedis.del(key_resource_id); //释放锁
        }
    }

这个方案还是可能存在问题:

  • 问题一:「锁过期释放了,业务还没执行完」。假设线程a获取锁成功,一直在执行临界区的代码。但是100s过去后,它还没执行完。但是,这时候锁已经过期了,此时线程b又请求过来。显然线程b就可以获得锁成功,也开始执行临界区的代码。那么问题就来了,临界区的业务代码都不是严格串行执行的啦。

  • 问题二:「锁被别的线程误删」。假设线程a执行完后,去释放锁。但是它不知道当前的锁可能是线程b持有的(线程a去释放锁时,有可能过期时间已经到了,此时线程b进来占有了锁)。那线程a就把线程b的锁释放掉了,但是线程b临界区业务代码可能都还没执行完呢。

方案五:SET EX PX NX + 校验唯一随机值,再删除

既然锁可能被别的线程误删,那我们给value值设置一个标记当前线程唯一的随机数,在删除的时候,校验一下,不就OK了嘛。伪代码如下:

uni_request_id = uuid;
if(jedis.set(key_resource_id, uni_request_id, "NX", "EX", 100s) == 1){ //加锁
    try {
        do something  //业务处理
    }catch(){
  }
  finally {
       //判断是不是当前线程加的锁,是才释放
       if (uni_request_id.equals(jedis.get(key_resource_id))) {
        jedis.del(lockKey); //释放锁
        }
    }
}

在这里,「判断是不是当前线程加的锁」「释放锁」不是一个原子操作。如果调用jedis.del()释放锁的时候,可能这把锁已经不属于当前客户端,会解除他人加的锁。

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为了更严谨,一般也是用lua脚本代替。lua脚本如下:

if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then 
   return redis.call('del',KEYS[1]) 
else
   return 0
end;

方案六:解决可重入性问题可采用计数器的方式解决。

解决可重入性的问题

可重入问题举例

看下面的demo

public class Demo1 {

public synchronized void functionA(){

System.out.println("iAmFunctionA");

functionB();

}

public synchronized void functionB(){

System.out.println("iAmFunctionB");

}

}

代码解释

functionA()和functionB()都是同步方法,当线程进入funcitonA()会获得该类的对象锁,这个锁"new Demo1()",在functionA()对方法functionB()做了调用,但是functionB()也是同步的,因此该线程需要再次获得该对象锁(new Demo1())。其他线程是无法获该对象锁的。

这就是可重入锁。

可重入锁的作用就是为了避免死锁,java中synchronized和ReentrantLock都是可重入锁

@Service
public class RedisLockImpl implements RedisLock{
    
    public static ThreadLocal<CountDTO> threadLocal = new ThreadLocal<>();
    /**
    *上锁
    */
    @Override
    public boolean tryLock(String key, String value, Long time) {
        CountDTO countDTO = threadLocal.get();
        Boolean lock
        if (countDTO == null){
            String clientId = UUID.randomUUID().toString();
            countDTO.setClientId(clientId);
            countDTO.setCount(new AtomicInteger(1));
            lock = (jedis.set(key, countDTO.getClientId(), "NX", "EX", time) == 1);
        } else {
            // ++i
           
            countDTO.setCount(new AtomicInteger(countDTO.getCount().incrementAndGet()));
            return true;
        }
​
       
        return lock;
        }
    }
    /**
    *释放锁
    */
    @Override
    public void releaseLock(String key) {
        try {
            if (threadLocal.get() != null 
                    && threadLocal.get().getClientId().equals(jedis.get(key))){
                if (threadLocal.get().getCount().get() == 0){
                     jedis.evalsha(unlockLua, Arrays.asList(key), Arrays.asList(threadLocal.get().getClientId()));
                } else {
                    CountDTO countDTO = threadLocal.get();
                    countDTO.setCount(new AtomicInteger(countDTO.getCount().decrementAndGet()));
                    threadLocal.set(countDTO);
                }
            }
        } finally {
            if (threadLocal.get() != null){
                if (threadLocal.get().getCount().get() == 0){
                    threadLocal.remove();
                }
            }
        }
    }
 private  final String unlockLua = jedis.scriptLoad("local lock_key=KEYS[1]\n" +
            "local lock_value=ARGV[1]\n" +
            "\n" +
            "local current_value=redis.call('get',lock_key)\n" +
            "local result=0\n" +
            "if lock_value==current_value then\n" +
            "    redis.call('del',lock_key)\n" +
            "    result=1\n" +
            "end\n" +
            "    return result");
}

方案七:增加自旋,变成自旋锁

减少未获取到锁的失败次数

@Service
public class RedisLockImpl implements RedisLock{

    public static ThreadLocal<CountDTO> threadLocal = new ThreadLocal<>();
    /**
    *上锁
    * timeout 等待最大超时时间
    */
    @Override
    public boolean tryLock(String key, String value, Long time, Long timeout) {
        CountDTO countDTO = threadLocal.get();
        if (countDTO == null){
            String clientId = UUID.randomUUID().toString();
            countDTO.setClientId(clientId);
            countDTO.setCount(new AtomicInteger(1));
            long tryTime = System.currentTimeMillis() + timeout * 1000L;
        } else {
            countDTO.setCount(new AtomicInteger(countDTO.getCount().incrementAndGet()));
            return true;
        }
         while (System.currentTimeMillis() < tryTime) {
            if (jedis.set(key, countDTO.getClientId(), "NX", "EX", time) == 1) {
                logger.info("get lock success ,key=" + key + ", expire seconds=" + time);
                return true;
            }
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        }
    }

    @Override
    public void releaseLock(String key) {
        try {
            if (threadLocal.get() != null 
                    && threadLocal.get().getClientId().equals(jedis.get(key))){
                if (threadLocal.get().getCount().get() == 0){
                    jedis.evalsha(unlockLua, Arrays.asList(key), Arrays.asList(threadLocal.get().getClientId()));
                } else {
                    CountDTO countDTO = threadLocal.get();
                    countDTO.setCount(new AtomicInteger(countDTO.getCount().decrementAndGet()));
                    threadLocal.set(countDTO);
                }
            }
        } finally {
            if (threadLocal.get() != null){
                if (threadLocal.get().getCount().get() == 0){
                    threadLocal.remove();
                }
            }
        }
    }
    private  final String unlockLua = jedis.scriptLoad("local lock_key=KEYS[1]\n" +
            "local lock_value=ARGV[1]\n" +
            "\n" +
            "local current_value=redis.call('get',lock_key)\n" +
            "local result=0\n" +
            "if lock_value==current_value then\n" +
            "    redis.call('del',lock_key)\n" +
            "    result=1\n" +
            "end\n" +
            "    return result");

}

方案八:增加看门狗

如果key超时了也会使得锁在执行过程中失效,那么怎么解决呢,watchDog看门狗机制其实就是应对这种情况,实现锁的一个续命处理

@Service
public class RedisLockImpl implements RedisLock {

    public static ThreadLocal<CountDTO> threadLocal = new ThreadLocal<>();
    //定期执行任务 
    private ScheduledThreadPoolExecutor scheduledExecutorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(1);

    @Override
    public boolean tryLock(String key, String value, Long time, Long timeout) {
        CountDTO countDTO = threadLocal.get();
        if (countDTO == null) {
            String clientId = UUID.randomUUID().toString();
            countDTO.setClientId(clientId);
            countDTO.setCount(new AtomicInteger(1));
        } else {
            countDTO.setCount(new AtomicInteger(countDTO.getCount().incrementAndGet()));
             return true;
        }
        long tryTime = System.currentTimeMillis() + timeout * 1000L;
        while (System.currentTimeMillis() < tryTime) {
            if (jedis.set(key, countDTO.getClientId(), "NX", "EX", time) == 1) {
                logger.info("get lock success ,key=" + key + ", expire seconds=" + time);
                this.watchDog(key, countDTO.getClientId(), time);
                return true;
            }
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        }
    }

    @Override
    public void releaseLock(String key) {
        try {
            if (threadLocal.get() != null
                    && threadLocal.get().getClientId().equals(jedis.get(key))) {
                if (threadLocal.get().getCount().get() == 0) {
                    //shutdown方法:平滑的关闭ExecutorService,当此方法被调用时,ExecutorService停止接收新的任务并且等待已经提交的任务(包含提交正在执行和提交未执行)执行完成。当所有提交任务执行完毕,线程池即被关闭。
                    scheduledExecutorService.shutdown();
                    jedis.evalsha(unlockLua, Arrays.asList(key), Arrays.asList(threadLocal.get().getClientId()));
                } else {
                    CountDTO countDTO = threadLocal.get();
                    countDTO.setCount(new AtomicInteger(countDTO.getCount().decrementAndGet()));
                    threadLocal.set(countDTO);
                }
            }
        } finally {
            if (threadLocal.get() != null) {
                if (threadLocal.get().getCount().get() == 0) {
                    threadLocal.remove();
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 看门狗执行逻辑
     */
    private void watchDog(String key, String value, long ttl) {
        //获取续命速率
        long rate = getRate(ttl);
        if (scheduledExecutorService.isShutdown()) {
            scheduledExecutorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(1);
        }
        //周期性执行,根据rate进行执行
        scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new watchDogThread(scheduledExecutorService, Arrays.asList(key), Arrays.asList(value, String.valueOf(ttl))),
                1, rate, TimeUnit.SECONDS);
    }

    private long getRate(long ttl) {
        if (ttl - 5 > 0) {
            return ttl - 5;
        } else if (ttl - 1 > 0) {
            return ttl - 1;
        }
        throw new RuntimeException("ttl 不允许小于1");
    }

    class watchDogThread implements Runnable {
        private ScheduledThreadPoolExecutor poolExecutor;
        private List<String> keys;
        private List<String> args;

        public watchDogThread(ScheduledThreadPoolExecutor poolExecutor, List<String> keys, List<String> args) {
            this.poolExecutor = poolExecutor;
            this.keys = keys;
            this.args = args;
        }

        @Override
        public void run() {
            logger.info("进行续期");
            if ((long) jedis.evalsha(watchLua, keys, args) == 0) {
                //续期失败 可能是业务系统发生异常并且没有进行异常捕捉,没有进行释放锁操作
                poolExecutor.shutdown();
            }
        }
    }

    private final String watchLua = jedis.scriptLoad("local lock_key=KEYS[1]\n" +
            "local lock_value=ARGV[1]\n" +
            "local lock_ttl=ARGV[2]\n" +
            "local current_value=redis.call('get',lock_key)\n" +
            "local result=0;\n" +
            "if lock_value==current_value then\n" +
            "    result=1;\n" +
            "    redis.call('expire',lock_key,lock_ttl)\n" +
            "end\n" +
            "return result");

    private final String unlockLua = jedis.scriptLoad("local lock_key=KEYS[1]\n" +
            "local lock_value=ARGV[1]\n" +
            "\n" +
            "local current_value=redis.call('get',lock_key)\n" +
            "local result=0\n" +
            "if lock_value==current_value then\n" +
            "    redis.call('del',lock_key)\n" +
            "    result=1\n" +
            "end\n" +
            "    return result");

}

方案九:Redisson框架

Redisson是架设在Redis基础上的一个Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)。 Redisson在基于NIO的Netty框架上,生产环境使用分布式锁。

public String discount() throws IOException{
    String key = "lock001";
    //加锁
    DistributedRedisLock.acquire(key);
    //执行具体业务逻辑
    dosoming
    //释放锁
    DistributedRedisLock.release(key);
    //返回结果
    return soming;
 }

执行步骤

  1. 根据负载均衡策略选择一个redis主节点。

  2. 执行lua脚本加锁,加锁成功返回null,否则返回当前锁的剩余过期时间。

  3. watchlog机制,定时线程给当前锁每隔10s执行一次续命。

  4. 获取锁成功 则return,失败则自旋获取锁。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-607404.html

到了这里,关于redis分布式锁的9种实现方式的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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    日常开发中,经常会碰到秒杀抢购等业务。为了避免并发请求造成的库存超卖等问题,我们一般会用到Redis分布式锁。但是使用Redis分布式锁,很容易踩坑哦~ 本文将给大家分析阐述,Redis分布式锁的10个坑~ 一说到实现Redis的分布式锁,很多小伙伴马上就会想到setnx+ expire命令。

    2024年02月05日
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  • 【征服redis15】分布式锁的功能与整体设计方案

    目录  1. 分布式锁的概念 2.基于数据库做分布式锁 2.1 基于表主键唯一做分布式锁 2.2 基于表字段版本号做分布式锁 2.3 基于数据库排他锁做分布式锁 3.使用Redis做分布式锁 3.1 redis实现分布式锁的基本原理 3.2 问题一:增加超时机制,防止长期持有的情况 3.3 问题2:重入的问题

    2024年01月22日
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  • Redis实现分布式锁原理(面试重点)

    一、为什么使用分布式锁? 本地锁的局限性( synchronized ): 本地锁只能锁住当前服务,只能保证自己的服务,只有一个线程可以访问,但是在服务众多的分布式环境下,其实是有多个线程同时访问的同一个数据,这显然是不符合要求的。 ·分布式锁的概念: 分布式锁指的是,

    2024年02月10日
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  • Redis学习(八)Java三种方式实现分布式锁

    在分布式服务中,经常有例如 定时任务 这样的场景。 在定时任务中,如果不使用 quartz 这样的分布式定时工具,只是简单使用 @Schedule 注解来实现定时任务, 在服务分布式部署中 ,就有可能存在 定时任务并发重复执行问题 。 对于解决以上场景中的问题,我们引入了 分布式

    2024年02月12日
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  • ZooKeeper分布式锁的实现与应用

    ZooKeeper是一种分布式应用程序协调服务,它可以管理大规模的集群,并提供可靠的、有序的、高效的数据通信。其中,ZooKeeper提供的分布式锁是一种常见的分布式锁实现,本文将对其进行详细介绍。 在分布式系统中,多个进程或节点可能需要同时访问共享资源。为了确保数据

    2024年02月02日
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  • redis如何实现分布式锁?

    首先,“分布式锁”的概念,是相对“本地锁”而言。 本地锁比如java中的synchronized 这类 JDK 自带的 本地锁 ,来控制一个 JVM 进程内的多个线程对本地共享资源的访问。 同一时刻只有一个线程可以获取到本地锁访问共享资源。 分布式系统下,不同的服务/客户端通常运

    2024年02月06日
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  • 高并发缓存问题分析以及分布式锁的实现

    在高并发的环境下,比如淘宝,京东不定时的促销活动,大量的用户访问会导致数据库的性能下降,进而有可能数据库宕机从而不能产生正常的服务,一般一个系统最大的性能瓶颈,就是数据库的io操作,如果发生大量的io那么他的问题也会随之而来。从数据库入手也是调优性价比最高

    2024年01月19日
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