Spring?Boot?整合Redis?實(shí)現(xiàn)優(yōu)惠卷秒殺?一人一單功能
一、什么是全局唯一ID
?全局唯一ID
在分布式系統(tǒng)中，經(jīng)常需要使用全局唯一ID查找對應(yīng)的數(shù)據(jù)。產(chǎn)生這種ID需要保證系統(tǒng)全局唯一，而且要高性能以及占用相對較少的空間。
全局唯一ID在數(shù)據(jù)庫中一般會被設(shè)成主鍵，這樣為了保證數(shù)據(jù)插入時索引的快速建立，還需要保持一個有序的趨勢。
這樣全局唯一ID就需要保證這兩個需求：
- 全局唯一
- 趨勢有序
我們的場景是 優(yōu)惠卷秒殺搶購， 當(dāng)用戶搶購時，就會生成訂單 并保存到 數(shù)據(jù)庫 的訂單表中，而訂單表 如果使用數(shù)據(jù)庫自增ID就會存在以下問題
- id的規(guī)律性太明顯
- 受單表數(shù)據(jù)量限制
場景分析：如果我們的id具有太明顯的規(guī)則，用戶或者說商業(yè)對手很容易猜測出來我們的一些敏感信息，比如商城在一天時間內(nèi)，賣出了多少單，這明顯不合適。
場景分析二： 隨著我們商城規(guī)模越來越大，MySQL 的單表的容量不宜超過500W，數(shù)據(jù)量過大之后，我們要進(jìn)行拆庫拆表，但拆分表了之后，他們從邏輯上講他們是同一張表，所以他們的id是不能一樣的， 于是乎我們需要保證id的唯一性。
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：
ID的組合為
- 符號位： 1bit，永遠(yuǎn)為0
- 時間戳： 31bit，以秒為單位可以使用69年
- 序列號： 32bit，秒內(nèi)的計數(shù)器，支持每秒產(chǎn)生
2^32個 不同ID
?Redis實(shí)現(xiàn)全局唯一ID
編寫工具類
@Component
public class RedisIdWorker {
/**
* 開始時間戳
*/
private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
/**
* 序列號的位數(shù)
*/
private static final int COUNT_BITS = 32;
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
public long nextId(String keyPrefix) {
// 1.生成時間戳
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;
// 2.生成序列號
// 2.1.獲取當(dāng)前日期，精確到天
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
return timestamp << COUNT_BITS | count;
}
}
測試存入Redis
@Autowired
private RedisIdWorker redisIdWorker;
private ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(500);
@Test
public void testWorkerId() throws InterruptedException {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);
Runnable task = () -> {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
long id = redisIdWorker.nextId("order");
System.out.println("id = " + id);
}
latch.countDown();
};
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 300; i++) {
es.submit(task);
}
latch.await();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("times = " + (end- begin));
}
這里用到了 CountDownlatch，簡單的介紹一下：
CountDownLatch名為信號槍：主要的作用是同步協(xié)調(diào)在多線程的等待于喚醒問題
我們?nèi)绻麤]有CountDownLatch ，那么由于程序是異步的，當(dāng)異步程序沒有執(zhí)行完時，主線程就已經(jīng)執(zhí)行完了，然后我們期望的是分線程全部走完之后，主線程再走，所以我們此時需要使用到CountDownLatch
CountDownLatch 中有兩個最重要的方法
- countDown
- await
await 是阻塞方法，我們擔(dān)心線程沒有執(zhí)行完時，main線程就執(zhí)行，所以可以使用await就阻塞主線程， 那么什么時候main線程不在阻塞呢？ 當(dāng) CountDownLatch 內(nèi)部維護(hù)的變量為0時，就不再阻塞，直接放行。
什么時候 CountDownLatch 維護(hù)的變量變?yōu)? 呢，我們只需要調(diào)用一次countDown ，內(nèi)部變量就減少1，我們讓分線程和變量綁定， 執(zhí)行完一個分線程就減少一個變量，當(dāng)分線程全部走完，CountDownLatch 維護(hù)的變量就是0，此時await就不再阻塞，統(tǒng)計出來的時間也就是所有分線程執(zhí)行完后的時間。
二、環(huán)境準(zhǔn)備
需要搭建登錄環(huán)境，基礎(chǔ)環(huán)境代碼和sql文件均已上傳 GitCode 鏈接：基礎(chǔ)環(huán)境和SQL
三、實(shí)現(xiàn)秒殺下單
添加優(yōu)惠卷
VoucherServiceImpl 核心代碼
@Service
public class VoucherServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherMapper, Voucher> implements IVoucherService {
// 該類無代碼，直接MyBatis-Plus繼承實(shí)現(xiàn)類 即可，自動完成持久化
@Autowired
private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
@Override
public ResultBean<List<Voucher>> queryVoucherOfShop(Long shopId) {
// 查詢優(yōu)惠券信息
List<Voucher> vouchers = getBaseMapper().queryVoucherOfShop(shopId);
// 返回結(jié)果
return ResultBean.create(0, "success", vouchers);
}
@Override
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);
}
}VoucherController 接口層
@RestController
@CrossOrigin
@RequestMapping("/voucher")
public class VoucherController {
@Autowired
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 ResultBean addSeckillVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {
voucherService.addSeckillVoucher(voucher);
return Result.ok(voucher.getId());
}
}
編寫下單業(yè)務(wù)
VoucherOrderServiceImpl 優(yōu)惠卷訂單核心業(yè)務(wù)類
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
@Autowired
private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
@Autowired
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Override
@Transactional
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
//1. 查詢優(yōu)惠卷
SeckillVoucher seckillVoucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
//2. 判斷秒殺是否開始 開始時間大于當(dāng)前時間表示未開始搶購
if (seckillVoucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
return Result.fail("秒殺尚未開始！");
}
//3. 判斷秒殺是否結(jié)束
if (seckillVoucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
return Result.fail("秒殺已經(jīng)結(jié)束！");
}
//4. 判斷庫存是否充足
if (seckillVoucher.getStock() < 1) {
return Result.fail("庫存不足！");
}
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//5. 查詢訂單
//5.1 查詢訂單
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
//5.2 判斷并返回
if (count > 0) {
return Result.fail("用戶已經(jīng)購買過！");
}
//6. 扣減庫存
boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId).update();
if (!success) {
return Result.fail("庫存不足！");
}
//7. 創(chuàng)建訂單
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
voucherOrder.setUserId(userId);
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);
//8. 返回訂單id
return Result.ok(orderId);
}
}
VoucherOrderController 接口層
@RestController
@CrossOrigin
@RequestMapping("/voucher_order")
public class VoucherOrderController {
@Autowired
private IVoucherOrderService voucherOrderService;
@PostMapping("seckill/{id}")
public Result seckillVoucher(@PathVariable("id") Long voucherId) {
return voucherOrderService.seckillVoucher(voucherId);
}
}測試搶購秒殺優(yōu)惠卷
ApiFox 新增以下接口
添加秒殺卷
測試返回成功即可。
搶購秒殺優(yōu)惠卷接口
測試無誤，搶購成功！
四、庫存超賣問題
?問題分析
有關(guān)超賣問題分析：在我們原有代碼中是這么寫的
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
return Result.fail("庫存不足！");
}
假設(shè)線程1過來查詢庫存，判斷出來庫存大于1，正準(zhǔn)備去扣減庫存，但是還沒有來得及去扣減，此時線程2過來，線程2也去查詢庫存，發(fā)現(xiàn)這個數(shù)量一定也大于1，那么這兩個線程都會去扣減庫存，最終多個線程相當(dāng)于一起去扣減庫存，此時就會出現(xiàn)庫存的超賣問題。
超賣問題是典型的多線程安全問題， 這種情況下常見的解決方案就是 加 鎖：而對于加鎖，我們通常有兩種解決方案：
悲觀鎖：
悲觀鎖可以實(shí)現(xiàn)對于數(shù)據(jù)的串行化執(zhí)行，比如syn，和lock都是悲觀鎖的代表，同時，悲觀鎖中又可以再細(xì)分為公平鎖，非公平鎖，可重入鎖，等等
樂觀鎖：
會有一個版本號，每次操作數(shù)據(jù)會對版本號+1，再提交回數(shù)據(jù)時，會去校驗(yàn)是否比之前的版本大1 ，如果大1 ，則進(jìn)行操作成功，這套機(jī)制的核心邏輯在于，**如果在操作過程中，版本號只比原來大1 ，那么就意味著操作過程中沒有人對他進(jìn)行過修改，他的操作就是安全的，**如果不大1，則數(shù)據(jù)被修改過，當(dāng)然樂觀鎖還有一些變種的處理方式比如cas
樂觀鎖的典型代表：就是CAS，利用CAS進(jìn)行無鎖化機(jī)制加鎖，varNum是操作前讀取的內(nèi)存值，while中的var1+var2 是預(yù)估值，如果預(yù)估值 == 內(nèi)存值，則代表中間沒有被人修改過，此時就將新值去替換 內(nèi)存值
其中do while 是為了在操作失敗時，再次進(jìn)行自旋操作，即把之前的邏輯再操作一次。
int varNum;
do {
varNum = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
我們采用的方式為：
在操作時，對版本號進(jìn)行+1 操作，然后要求version 如果是1 的情況下，才能操作，那么第一個線程在操作后，數(shù)據(jù)庫中的version變成了2，但是他自己滿足version=1 ，所以沒有問題，此時線程2執(zhí)行，線程2 最后也需要加上條件version =1 ，但是現(xiàn)在由于線程1已經(jīng)操作過了，所以線程2，操作時就不滿足version=1 的條件了，所以線程2無法執(zhí)行成功
? 樂觀鎖解決庫存超賣
加入以下代碼解決超賣問題
之前的方式要修改前后都保持一致，但是這樣我們分析過，成功的概率太低，所以我們的樂觀鎖需要變一下，改成stock大于0 即可
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId).update().gt("stock",0); //where id = ? and stock > 0
知識拓展
針對CAS中的自旋壓力過大，我們可以使用Longaddr這個類去解決
Java8 提供的一個對AtomicLong改進(jìn)后的一個類，LongAdder
大量線程并發(fā)更新一個原子性的時候，天然的問題就是自旋，會導(dǎo)致并發(fā)性問題，當(dāng)然這也比我們直接使用syn來的好
所以利用這么一個類，LongAdder來進(jìn)行優(yōu)化
如果獲取某個值，則會對cell和base的值進(jìn)行遞增，最后返回一個完整的值
以上的解決方式，依然有些問題，下面使用Jmeter進(jìn)行測試
?Jmeter 測試
添加線程組
添加JSON斷言，我們認(rèn)為返回結(jié)果為false的就是請求失敗
在線程組右擊選擇斷言 --> JSON 斷言
加入以下判斷
判斷success字段，值是否為true，是true就是返回成功~ 反之失敗
查看結(jié)果樹、HTTP信息請求頭、匯總報告、聚合報告等均在http請求右擊添加即可
啟動，查看返回的結(jié)果
查看聚合報告
異常率這么高，再來看數(shù)據(jù)庫
數(shù)量正確，我們再看訂單表
id都一樣，這可不行啊，我們真實(shí)場景下，發(fā)放優(yōu)惠卷不會讓一個用戶去搶購所有的訂單秒殺優(yōu)惠卷，這樣商家就太虧了，全讓黃牛給搶走了，這可不行，我們需要限制用戶的搶購數(shù)量。
五、優(yōu)惠卷秒殺 實(shí)現(xiàn)一人一單
初步實(shí)現(xiàn)
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
if (count > 0) {
return Result.fail("用戶已經(jīng)購買過！");
}
存在問題：現(xiàn)在的問題還是和之前一樣，并發(fā)過來，查詢數(shù)據(jù)庫，都不存在訂單，所以我們還是需要加鎖，但是樂觀鎖比較適合更新數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在是插入數(shù)據(jù)，所以我們需要使用悲觀鎖操作
注意：在這里提到了非常多的問題，我們需要慢慢的來思考，首先我們的初始方案是封裝了一個createVoucherOrder方法，同時為了確保他線程安全，在方法上添加了一把synchronized 鎖
加上悲觀鎖
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
//1. 查詢優(yōu)惠卷
SeckillVoucher seckillVoucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
//2. 判斷秒殺是否開始 開始時間大于當(dāng)前時間表示未開始搶購
if (seckillVoucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
return Result.fail("秒殺尚未開始！");
}
//3. 判斷秒殺是否結(jié)束
if (seckillVoucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
return Result.fail("秒殺已經(jīng)結(jié)束！");
}
//4. 判斷庫存是否充足
if (seckillVoucher.getStock() < 1) {
return Result.fail("庫存不足！");
}
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
synchronized (userId.toString().intern()) {
IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
return proxy.createVoucherOrder(voucherId, userId);
}
}
@Transactional
@Override
public Result createVoucherOrder(Long voucherId, Long userId) {
//5. 查詢訂單
//5.1 查詢訂單
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
//5.2 判斷并返回
if (count > 0) {
return Result.fail("用戶已經(jīng)購買過！");
}
//6. 扣減庫存
boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0).
update();
if (!success) {
return Result.fail("庫存不足！");
}
//7. 創(chuàng)建訂單
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
voucherOrder.setUserId(userId);
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);
//8. 返回訂單id
return Result.ok(orderId);
}
在啟動類加入以下注解，啟動AspectJ
@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)
以上代碼，采用悲觀鎖解決了高并發(fā)下，一人多單的場景，同時，也解決了事務(wù)失效。引入了AspectJ解決！
Jmeter 測試
再次測試，查看結(jié)果
可見返回的結(jié)果異常率如此高，再看請求信息
可見已經(jīng)成功的攔截了錯誤請求，JSON斷言正確。
查看數(shù)據(jù)庫 信息
優(yōu)惠卷數(shù)量
可見成功的完成了 在高并發(fā)請求下 的一人一單功能。
?小結(jié)
以上就是【Bug 終結(jié)者】對 微服務(wù)Spring Boot 整合Redis 實(shí)現(xiàn)優(yōu)惠卷秒殺 一人一單 的簡單介紹，在分布式系統(tǒng)下，高并發(fā)的場景下，會出現(xiàn)此類庫存超賣問題，本篇文章介紹了采用樂觀鎖來解決，但是依然是有弊端，下章節(jié)，我們將繼續(xù)進(jìn)行優(yōu)化，持續(xù)關(guān)注！
到此這篇關(guān)于Spring Boot 整合Redis 實(shí)現(xiàn)優(yōu)惠卷秒殺 一人一單的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Spring Boot 整合Redis 優(yōu)惠卷秒殺內(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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