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)過程就叫秒殺

【秒殺場(chǎng)景】
- 火車票搶票
- 雙十一限購商品
- 熱度高的明星演唱會(huì)門票
- …
2 為什么要防止超賣
早起的12306購票,剛被開發(fā)出來使用的時(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,如果說沒有一定的保護(hù)措施,系統(tǒng)會(huì)被這種高流量造成宕機(jī)
- 庫存100件 你賣了1000件 等著虧錢吧!
- 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)頁不能打不開、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)情況下無問題
@Override
public Integer kill(Integer id) {
//根據(jù)商品id校驗(yàn)庫存是否還存在
Stock stock = stockMapper.checkStock(id);
//當(dāng)已售和庫存相等就庫存不足了
if(stock.getSale().equals(stock.getCount())){
throw new RuntimeException("庫存不足!");
}else{
//扣除庫存 (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)有什么問題,就是你訪問一下庫存少一個(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 樂觀鎖

/**
* 扣除庫存
* @param stock
*/
public void updateSale(Stock stock){
//扣除庫存 (已售數(shù)量+1)
stock.setSale(stock.getSale()+1);
stockMapper.updateSale(stock); //更新信息
}
/**
* 扣除庫存
* @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){ //代表沒有拿到版本號(hào)
throw new RuntimeException("搶購失敗,請(qǐng)重試!");
}
}
也就是沒更新成功說明已經(jīng)秒殺完了, 相對(duì)悲觀鎖而言樂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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