Redis優(yōu)惠券秒殺企業(yè)實(shí)戰(zhàn)
更新時(shí)間：2022年07月26日 15:25:25 作者：Super_Leng
本文主要介紹了Redis優(yōu)惠券秒殺企業(yè)實(shí)戰(zhàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
一、全局唯一ID
1. 全局ID生成器
每個(gè)店鋪都可以發(fā)布優(yōu)惠券：
當(dāng)用戶搶購時(shí)，就會(huì)生成訂單并保存到tb_voucher_order這張表中，而訂單表如果使用數(shù)據(jù)庫自增ID就存在一些問題：
- id的規(guī)律性太明顯
- 受單表數(shù)據(jù)量的限制
所以tb_voucher_order表的主鍵不能用自增ID：
create table tb_voucher_order
(
id bigint not null comment '主鍵'
primary key,
user_id bigint unsigned not null comment '下單的用戶id',
voucher_id bigint unsigned not null comment '購買的代金券id',
pay_type tinyint(1) unsigned default 1 not null comment '支付方式 1：余額支付；2：支付寶；3：微信',
status tinyint(1) unsigned default 1 not null comment '訂單狀態(tài)，1：未支付；2：已支付；3：已核銷；4：已取消；5：退款中；6：已退款',
create_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '下單時(shí)間',
pay_time timestamp null comment '支付時(shí)間',
use_time timestamp null comment '核銷時(shí)間',
refund_time timestamp null comment '退款時(shí)間',
update_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新時(shí)間'
);
全局ID生成器，是一種在分布式系統(tǒng)下用來生成全局唯一ID的工具，一般要滿足下列特性：
為了增加ID的安全性，我們可以不直接使用Redis自增的數(shù)值，而是拼接一些其它信息：
D的組成部分：
- 符號(hào)位：1bit，永遠(yuǎn)為0，表示正數(shù)
- 時(shí)間戳：31bit，以秒為單位，可以使用69年
- 序列號(hào)：32bit，秒內(nèi)的計(jì)數(shù)器，支持每秒產(chǎn)生2^32個(gè)不同ID
編寫全局ID生成器代碼：
@Component
public class RedisIdWorker {
/**
* 開始時(shí)間戳，以2022.1.1為基準(zhǔn)計(jì)算時(shí)間差
*/
private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
/**
* 序列號(hào)的位數(shù)
*/
private static final int COUNT_BITS = 32;
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
/**
* 生成帶有業(yè)務(wù)前綴的redis自增id
* @param keyPrefix
* @return
*/
public long nextId(String keyPrefix) {
// 1.生成時(shí)間戳
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;
// 2.生成序列號(hào)
// 2.1.獲取當(dāng)前日期，精確到天
// 加上日期前綴，可以讓存更多同一業(yè)務(wù)類型的數(shù)據(jù)，并且還能通過日期獲取當(dāng)天的業(yè)務(wù)數(shù)量，一舉兩得
String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
// 2.2.自增長
long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);
// 3.拼接并返回
// 用于是數(shù)字類型的拼接，所以不能像拼接字符串那樣處理，而是通過位運(yùn)算將高32位存 符號(hào)位+時(shí)間戳，低32位存 序列號(hào)
return timestamp << COUNT_BITS | count;
}
public static void main(String[] args) {
LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022, 1, 1, 0, 0, 0);
long second = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
System.out.println(second);// 1640995200
}
}
測試全局ID生成器：
@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {
@Resource
private RedisIdWorker redisIdWorker;
private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(500);
@Test
void testIdWorker() throws InterruptedException {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);
// 每個(gè)線程生成100個(gè)id
Runnable task = () -> {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
long id = redisIdWorker.nextId("order");
System.out.println("id = " + id);
}
latch.countDown();
};
// 300個(gè)線程
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 300; i++) {
executorService.submit(task);
}
latch.await();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time = " + (end - begin));
}
}
測試結(jié)果：
2. 全局唯一ID生成策略
- UUID（不是遞增的）
- Redis自增
- 雪花算法（snowflake）
- 數(shù)據(jù)庫自增（單獨(dú)建一張表存自增id，分配到分庫分表后的表中）
3. Redis自增ID策略
- 以日期作為前綴的key，方便統(tǒng)計(jì)訂單量
- 自增ID的結(jié)構(gòu)：時(shí)間戳 + 計(jì)數(shù)器
二、實(shí)現(xiàn)優(yōu)惠券秒殺下單
1. 添加優(yōu)惠券
每個(gè)店鋪都可以發(fā)布優(yōu)惠券，分為平價(jià)券和特價(jià)券。平價(jià)券可以任意購買，而特價(jià)券需要秒殺搶購：
優(yōu)惠券表信息：
- tb_voucher：優(yōu)惠券的基本信息，優(yōu)惠金額、使用規(guī)則等（tb_voucher表的type字段區(qū)分是普通券還是秒殺券）
- tb_seckill_voucher：優(yōu)惠券的庫存、開始搶購時(shí)間，結(jié)束搶購時(shí)間（秒殺券才需要填寫這些信息），同時(shí)秒殺券擁有普通券的基本信息（秒殺券表tb_seckill_voucher的主鍵id綁定的是普通券表tb_voucher的id）
create table tb_voucher
(
id bigint unsigned auto_increment comment '主鍵'
primary key,
shop_id bigint unsigned null comment '商鋪id',
title varchar(255) not null comment '代金券標(biāo)題',
sub_title varchar(255) null comment '副標(biāo)題',
rules varchar(1024) null comment '使用規(guī)則',
pay_value bigint(10) unsigned not null comment '支付金額，單位是分。例如200代表2元',
actual_value bigint(10) not null comment '抵扣金額，單位是分。例如200代表2元',
type tinyint(1) unsigned default 0 not null comment '0,普通券；1,秒殺券',
status tinyint(1) unsigned default 1 not null comment '1,上架; 2,下架; 3,過期',
create_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '創(chuàng)建時(shí)間',
update_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新時(shí)間'
);
create table tb_seckill_voucher
(
voucher_id bigint unsigned not null comment '關(guān)聯(lián)的優(yōu)惠券的id'
primary key,
stock int(8) not null comment '庫存',
create_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '創(chuàng)建時(shí)間',
begin_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '生效時(shí)間',
end_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '失效時(shí)間',
update_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新時(shí)間'
)
comment '秒殺優(yōu)惠券表，與優(yōu)惠券是一對一關(guān)系';
2. 編寫添加秒殺券的接口
主要代碼：
@RestController
@RequestMapping("/voucher")
public class VoucherController {
@Resource
private IVoucherService voucherService;
/**
* 新增秒殺券
* @param voucher 優(yōu)惠券信息，包含秒殺信息
* @return 優(yōu)惠券id
*/
@PostMapping("seckill")
public Result addSeckillVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {
voucherService.addSeckillVoucher(voucher);
return Result.ok(voucher.getId());
}
}
@Service
public class VoucherServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherMapper, Voucher> implements IVoucherService {
@Resource
private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
@Override
@Transactional
public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {
// 保存優(yōu)惠券
save(voucher);
// 保存秒殺信息
SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();
seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());
seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());
seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());
seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());
seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
}
}
測試添加：
測試結(jié)果：
三、實(shí)現(xiàn)秒殺下單
下單時(shí)需要判斷兩點(diǎn)：
- 秒殺是否開始或結(jié)束，如果尚未開始或已經(jīng)結(jié)束則無法下單
- 庫存是否充足，不足則無法下單
主要代碼：
@RestController
@RequestMapping("/voucher-order")
public class VoucherOrderController {
@Resource
private IVoucherOrderService voucherOrderService;
@PostMapping("seckill/{id}")
public Result seckillVoucher(@PathVariable("id") Long voucherId) {
return voucherOrderService.seckillVoucher(voucherId);
}
}
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
@Resource
private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
@Resource
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
// 1.查詢優(yōu)惠券
SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
// 2.判斷秒殺是否開始
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
// 尚未開始
return Result.fail("秒殺尚未開始！");
}
// 3.判斷秒殺是否已經(jīng)結(jié)束
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
// 尚未開始
return Result.fail("秒殺已經(jīng)結(jié)束！");
}
// 4.判斷庫存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {
// 庫存不足
return Result.fail("庫存不足！");
}
//5，扣減庫存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId).update();
if (!success) {
// 扣減庫存失敗
return Result.fail("庫存不足！");
}
// 6.創(chuàng)建訂單
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
// 6.1.訂單id
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
// 6.2.用戶id
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
voucherOrder.setUserId(userId);
// 6.3.代金券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);
return Result.ok(orderId);
}
}
簡單測試秒殺成功：
扣減庫存成功：
四、超賣問題
當(dāng)有大量請求同時(shí)訪問時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)超賣問題
超賣問題是典型的多線程安全問題，針對這一問題的常見解決方案就是加鎖：
1. 加鎖方式 - 樂觀鎖
樂觀鎖的關(guān)鍵是判斷之前查詢得到的數(shù)據(jù)是否有被修改過，常見的方式有兩種：
（1）版本號(hào)法
（2）CAS法
- 用庫存代替了版本號(hào)，可以少加一個(gè)字段
- 扣庫存時(shí)，與查詢時(shí)的庫存比較，沒被修改則可以扣減庫存
2. 樂觀鎖解決超賣問題
樂觀鎖方式，通過CAS判斷前后庫存是否一致，解決超賣問題：
// 之前的代碼
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId).update();
// 樂觀鎖方式，通過CAS判斷前后庫存是否一致，解決超賣問題
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock= stock -1") // set stock = stock -1
.eq("voucher_id", voucherId).eq("stock",voucher.getStock()).update(); // where id = ？ and stock = ?
又出現(xiàn)新的問題：
- 假設(shè)100個(gè)線程同時(shí)請求，但通過CAS判斷后，只有一個(gè)線程能扣減庫存成功，其余99個(gè)線程全部失敗
- 此時(shí)，庫存剩余99，但是實(shí)際業(yè)務(wù)可以滿足其余99個(gè)線程扣減庫存
- 雖然能解決超賣問題，但是設(shè)計(jì)不合理
所以為了解決失敗率高的問題，需要進(jìn)一步改進(jìn)：
通過CAS 不再 判斷前后庫存是否一致，而是判斷庫存是否大于0
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock",0).update(); // where id = ? and stock > 0
3. 小結(jié)
超賣這樣的線程安全問題，解決方案有哪些？
（1）悲觀鎖：添加同步鎖，讓線程串行執(zhí)行
- 優(yōu)點(diǎn)：簡單粗暴
- 缺點(diǎn)：性能一般
（2）樂觀鎖：不加鎖，在更新時(shí)判斷是否有其它線程在修改
- 優(yōu)點(diǎn)：性能相對悲觀鎖好（但是仍然需要同時(shí)查數(shù)據(jù)庫，影響性能）
- 缺點(diǎn)：存在成功率低的問題（可以采用分段鎖方式提高成功率）
五、一人一單問題
需求：修改秒殺業(yè)務(wù)，要求同一個(gè)優(yōu)惠券，一個(gè)用戶只能下一單
在扣減庫存之前，加上一人一單的邏輯：
// 5.一人一單邏輯
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
// 5.1.查詢訂單數(shù)量
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
// 5.2.判斷是否下過單
if (count > 0) {
// 用戶已經(jīng)購買過了
return Result.fail("用戶已經(jīng)購買過一次！");
}
此處仍會(huì)出現(xiàn)并發(fā)問題，當(dāng)同一用戶模擬大量請求同時(shí)查詢是否下過單時(shí)，如果正好都查詢出count為0，就會(huì)跳過判斷繼續(xù)執(zhí)行扣減庫存的邏輯，此時(shí)就會(huì)出現(xiàn)一人下多單的問題
解決方法：
- 由于是判斷查詢的數(shù)據(jù)是否存在，而不是像之前判斷查詢的數(shù)據(jù)是否修改過
- 所以這里只能加悲觀鎖
1. 加鎖分析
- 首先將一人一單之后的邏輯全部加鎖，所以將一人一單之后的邏輯抽取出一個(gè)方法進(jìn)行加鎖，public Result createVoucherOrder(Long voucherId)
- 如果直接在方法上加鎖，則鎖的是this對象，鎖的對象粒度過大，就算是不同的人執(zhí)行都會(huì)阻塞住，影響性能，public synchronized Result createVoucherOrder(Long voucherId)
- 所以將鎖的對象改為userId，但是不能直接使用synchronized (userId)，因?yàn)槊看螆?zhí)行Long userId = UserHolder.getUser().getId();雖然值一樣，但是對象不同，因此需要這樣加鎖 synchronized (userId.toString().intern())，intern()表示每次從字符串常量池中獲取，這樣值相同時(shí)，對象也相同
- 為了防止事務(wù)還沒提交就釋放鎖的問題，則不能將鎖加在createVoucherOrder方法內(nèi)部，例如：
@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
synchronized (userId.toString().intern()) {
。。。
}
}
而是需要等事務(wù)提交完再釋放鎖，例如：
synchronized (userId.toString().intern()) {
// 獲取代理對象（事務(wù)）
IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}
2. 事務(wù)分析
由于只有一人一單之后的邏輯涉及到修改數(shù)據(jù)庫，所以只需對該方法加事務(wù)
@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId)
由于只對createVoucherOrder方法加了事務(wù)，而該方法是在seckillVoucher方法中被調(diào)用，seckillVoucher方法又沒有加事務(wù)，為了防止事務(wù)失效，則不能直接在seckillVoucher方法調(diào)用createVoucherOrder方法，例如：
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
。。。。
synchronized (userId.toString().intern()) {
return this.createVoucherOrder(voucherId);
}
}
而是需要通過代理對象調(diào)用createVoucherOrder方法，因?yàn)锧Transactional事務(wù)注解的原理是通過獲取代理對象執(zhí)行目標(biāo)對象的方法，進(jìn)行AOP操作，所以需要這樣：
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
。。。。
// 獲取代理對象（事務(wù)）
IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}
并且還要引入依賴：
<dependency>
<groupId>org.aspectj</groupId>
<artifactId>aspectjweaver</artifactId>
</dependency>
還要開啟注解暴露出代理對象：
@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)
@MapperScan("com.hmdp.mapper")
@SpringBootApplication
public class HmDianPingApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(HmDianPingApplication.class, args);
}
}
完整VoucherOrderServiceImpl代碼：
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
@Resource
private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
@Resource
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
// 1.查詢優(yōu)惠券
SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
// 2.判斷秒殺是否開始
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
// 尚未開始
return Result.fail("秒殺尚未開始！");
}
// 3.判斷秒殺是否已經(jīng)結(jié)束
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
// 尚未開始
return Result.fail("秒殺已經(jīng)結(jié)束！");
}
// 4.判斷庫存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {
// 庫存不足
return Result.fail("庫存不足！");
}
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
synchronized (userId.toString().intern()) {
// 獲取代理對象（事務(wù)）
IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}
}
@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
// 5.一人一單邏輯
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
// 5.1.查詢訂單數(shù)量
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
// 5.2.判斷是否下過單
if (count > 0) {
// 用戶已經(jīng)購買過了
return Result.fail("用戶已經(jīng)購買過一次！");
}
// 6，扣減庫存
// 樂觀鎖方式，通過CAS判斷庫存是否大于0，解決超賣問題：
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock",0).update(); // where id = ? and stock > 0
if (!success) {
// 扣減庫存失敗
return Result.fail("庫存不足！");
}
// 7.創(chuàng)建訂單
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
// 7.1.訂單id
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
// 7.2.用戶id
voucherOrder.setUserId(userId);
// 7.3.代金券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);
// 8.返回訂單id
return Result.ok(orderId);
}
}
六、集群模式下并發(fā)安全問題
通過加鎖可以解決在單機(jī)情況下的一人一單安全問題，但是在集群模式下就不行了。
我們將服務(wù)啟動(dòng)兩份，端口分別為8081和8082：
然后修改nginx的conf目錄下的nginx.conf文件，配置反向代理和負(fù)載均衡：
修改完后，重新加載nginx配置文件：
現(xiàn)在，用戶請求會(huì)在這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)上負(fù)載均衡，再次測試下是否存在線程安全問題：
訪問8081端口的線程進(jìn)入了synchronized中
訪問8082端口的線程也進(jìn)入了synchronized中
最終同一個(gè)用戶下了2單扣了2個(gè)庫存，所以在集群模式下，出現(xiàn)了一人多單的問題：
分析：
- 鎖的原理是每個(gè)JVM中都有一個(gè)Monitor作為鎖對象，所以當(dāng)對象相同時(shí)，獲取的就是同一把鎖
- 但是不同的JVM中的Monitor不同，所以獲取的不是同一把鎖
- 因此集群模式下，加synchronized鎖也會(huì)出現(xiàn)并發(fā)安全問題，需要加分布式鎖
到此這篇關(guān)于Redis優(yōu)惠券秒殺企業(yè)實(shí)戰(zhàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis 優(yōu)惠券秒殺 內(nèi)容請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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