Redis高并發(fā)場(chǎng)景下秒殺超賣解決方案(秒殺場(chǎng)景)
1 什么是秒殺
秒殺最直觀的定義:在高并發(fā)場(chǎng)景下而下單某一個(gè)商品,這個(gè)過(guò)程就叫秒殺
【秒殺場(chǎng)景】
- 火車票搶票
- 雙十一限購(gòu)商品
- 熱度高的明星演唱會(huì)門(mén)票
- …
2 為什么要防止超賣
早起的12306購(gòu)票,剛被開(kāi)發(fā)出來(lái)使用的時(shí)候,12306會(huì)經(jīng)常出現(xiàn) 超賣 這種現(xiàn)象,也就是說(shuō)車票只剩10張了,卻被20個(gè)人買到了,這種現(xiàn)象就是超賣!
還有在高并發(fā)的情況下,如果說(shuō)沒(méi)有一定的保護(hù)措施,系統(tǒng)會(huì)被這種高流量造成宕機(jī)
- 庫(kù)存100件 你賣了1000件 等著虧錢(qián)吧!
- 防止黑客
- 假如我們網(wǎng)站想下發(fā)優(yōu)惠給群眾,但是被黑客利用技術(shù)將下發(fā)給群眾的利益收入囊中
- 保證用戶體驗(yàn)
- 高并發(fā)場(chǎng)景下,網(wǎng)頁(yè)不能打不開(kāi)、訂單不能支付 要保證網(wǎng)站的使用!
3 單體架構(gòu)常規(guī)秒殺
3.1 常規(guī)減庫(kù)存代碼
/** * @Author oldlu */ @Service @Transactional //控制事務(wù) public class OrderServiceImpl implements OrderService { @Autowired private StockMapper stockMapper; private OrderMapper orderMapper; //在非并發(fā)情況下無(wú)問(wèn)題 @Override public Integer kill(Integer id) { //根據(jù)商品id校驗(yàn)庫(kù)存是否還存在 Stock stock = stockMapper.checkStock(id); //當(dāng)已售和庫(kù)存相等就庫(kù)存不足了 if(stock.getSale().equals(stock.getCount())){ throw new RuntimeException("庫(kù)存不足!"); }else{ //扣除庫(kù)存 (已售數(shù)量+1) stock.setSale(stock.getSale()+1); stockMapper.updateSale(stock); //更新信息 //創(chuàng)建訂單 Order order = new Order(); order.setSid(stock.getId()).setName(stock.getName()).setCreateDate(new Date()); orderMapper.createOrder(order); //創(chuàng)建訂單 return order.getId(); //mybatis主鍵生成策略 直接返回創(chuàng)建的id } } }
測(cè)試controller
/** * @Author oldlu */ @RestController @RequestMapping("/stock") public class StockController { @Autowired private OrderService orderService; //開(kāi)發(fā)秒殺方法 @GetMapping("/kill/{id}") public String kill(@PathVariable("id") Integer id){ System.out.println("秒殺商品的ID=====================>"+id); try { //根據(jù)秒殺商品id調(diào)用秒殺業(yè)務(wù) Integer orderId = orderService.kill(id); return "秒殺成功,訂單ID為:"+String.valueOf(orderId); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); return e.getMessage(); } } }
正常情況看不會(huì)有什么問(wèn)題,就是你訪問(wèn)一下庫(kù)存少一個(gè)
3.2 模擬高并發(fā)
3.3 超賣現(xiàn)象
3.4 分析原因
線程不安全,方法就是加鎖,單機(jī)簡(jiǎn)單加鎖即可解決,如果是分布式集群模式搭建那就要考慮分布式鎖
4 簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)悲觀樂(lè)觀鎖解決單體架構(gòu)超賣
4.1 悲觀鎖
/** * @Author oldlu */ @RestController @RequestMapping("/stock") public class StockController { @Autowired private OrderService orderService; //開(kāi)發(fā)秒殺方法 @GetMapping("/kill/{id}") public String kill(@PathVariable("id") Integer id){ System.out.println("秒殺商品的ID=====================>"+id); try { //使用悲觀鎖 synchronized (this){ //根據(jù)秒殺商品id調(diào)用秒殺業(yè)務(wù) Integer orderId = orderService.kill(id); return "秒殺成功,訂單ID為:"+String.valueOf(orderId); } }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); return e.getMessage(); } } }
這樣效率很差會(huì)造成線程阻塞,線程排隊(duì)問(wèn)題,對(duì)用戶的體驗(yàn)不是很好,必須處理完一個(gè)才能繼續(xù).
4.2 樂(lè)觀鎖
/** * 扣除庫(kù)存 * @param stock */ public void updateSale(Stock stock){ //扣除庫(kù)存 (已售數(shù)量+1) stock.setSale(stock.getSale()+1); stockMapper.updateSale(stock); //更新信息 } /** * 扣除庫(kù)存 * @param stock */ public void updateSale(Stock stock){ //在sql層面完成銷量+1 和 版本號(hào) +1 并且根據(jù)商品id和版本號(hào)同時(shí)查詢更新的商品 Integer updRows = stockMapper.updateSale(stock); //更新信息 if(updRows == 0){ //代表沒(méi)有拿到版本號(hào) throw new RuntimeException("搶購(gòu)失敗,請(qǐng)重試!"); } }
也就是沒(méi)更新成功說(shuō)明已經(jīng)秒殺完了, 相對(duì)悲觀鎖而言樂(lè)觀鎖保證了一定的效率,而不像悲觀鎖那樣會(huì)造成線程阻塞使用樂(lè)觀鎖需要使用版本號(hào),在操作數(shù)據(jù)的時(shí)候要對(duì)版本號(hào)進(jìn)行更新
4.3 redis鎖setnx
但是上述代碼在高并發(fā),可能其他線程會(huì)釋放別人的鎖
4.4 使用Redision
https://github.com/redisson/redisson
5 分布式鎖的解決方案
實(shí)現(xiàn)分布式鎖的解決方案
6 采用緩存隊(duì)列防止超賣
高并發(fā)緩存隊(duì)列防止溢出解決方案
到此這篇關(guān)于Redis高并發(fā)場(chǎng)景下秒殺超賣解決的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis高并發(fā)秒殺超賣內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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