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微服務Spring?Boot?整合Redis?阻塞隊列實現異步秒殺下單思路詳解

 更新時間:2022年10月31日 10:15:51   作者:Bug?終結者  
這篇文章主要介紹了微服務Spring?Boot?整合Redis?阻塞隊列實現異步秒殺下單,使用阻塞隊列實現秒殺的優(yōu)化,采用異步秒殺完成下單的優(yōu)化,本文給大家分享詳細步驟及實現思路,需要的朋友可以參考下

?引言

本章節(jié),介紹使用阻塞隊列實現秒殺的優(yōu)化,采用異步秒殺完成下單的優(yōu)化!

一、秒殺優(yōu)化 - 異步秒殺思路

當用戶發(fā)起請求,此時會請求nginx,nginx會訪問到tomcat,而tomcat中的程序,會進行串行操作,分成如下幾個步驟

  • 查詢優(yōu)惠卷
  • 判斷秒殺庫存是否足夠
  • 查詢訂單
  • 校驗是否是一人一單
  • 扣減庫存
  • 創(chuàng)建訂單,完成

在以上6個步驟中,我們可以采用怎樣的方式來優(yōu)化呢?

整體思路:當用戶下單之后,判斷庫存是否充足只需要導redis中去根據key找對應的value是否大于0即可,如果不充足,則直接結束,如果充足,繼續(xù)在redis中判斷用戶是否可以下單,如果set集合中沒有這條數據,說明他可以下單,如果set集合中沒有這條記錄,則將userId和優(yōu)惠卷存入到redis中,并且返回0,整個過程需要保證是原子性的,我們可以使用Lua來操作

當以上邏輯走完后,我們可以根據返回的結果來判斷是否是0,如果是0,則可以下單,可以存入 queue 隊列中,然后返回,前端可以通過返回的訂單id來判斷是否下單成功。

二、秒殺優(yōu)化 - 基于Redis完成秒殺資格判斷

需求:

  • 新增秒殺優(yōu)惠卷的同時,需要將優(yōu)惠卷信息保存在redis中
  • 基于Lua腳本實現,判斷秒殺庫存、一人一單,決定用戶是否搶購成功
  • 如果搶購成功,將優(yōu)惠卷id和用戶id封裝后存入阻塞隊列
  • 開啟線程任務,不斷從阻塞隊列中獲取信息,實現異步下單功能

新增優(yōu)惠卷時,將優(yōu)惠卷信息存入Redis

VoucherService

@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);

        // 保存秒殺庫至redis  seckill:stock
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
    }

新增優(yōu)惠卷時,可存入redis信息

編寫 Lua 腳本,實現秒殺資格判斷

seckill Lua 秒殺腳本

-- 1.參數列表
-- 1.1 優(yōu)惠卷id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2 用戶id
local userId = ARGV[2]

-- 2. 數據key
-- 2.1 庫存key 拼接 ..
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2 訂單key 拼接 ..
local orderKey = "seckill:order" .. voucherId

-- 3. 腳本業(yè)務
-- 3.1 判斷庫存是否充足
if (tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    -- 3.2 庫存不足
    return 1
end
-- 3.2 判斷用戶是否下單 SISMEMBER orderKey userId
if (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
    -- 3.3 存在,證明是重復下單
    return 2
end
-- 3.4 扣庫存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5 下單 保存用戶 sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
return 0

三、基于阻塞隊列完成異步秒殺下單

基于阻塞隊列實現異步秒殺下單

核心思路:將請求存入阻塞隊列中 進行緩存,開啟線程池讀取任務并依次處理。

VoucherOrderService

	
	private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;

    static {
        SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
        SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }


    private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);
    private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

    //項目啟動后執(zhí)行該方法
    @PostConstruct
    private void init() {
        SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
    }

    // 用于線程池處理的任務
    // 當初始化完畢后 就會去從對列中去拿信息
    private class VoucherOrderHandler implements Runnable {

        @Override
        public void run() {
            while (true){
                try {
                    // 1.獲取隊列中的訂單信息
                    VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
                    // 2.創(chuàng)建訂單
                    handleVoucherOrder(voucherOrder);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("處理訂單異常", e);
                }
            }
        }
    }

    private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        //1.獲取用戶
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        // 2.創(chuàng)建鎖對象
        RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
        // 3.嘗試獲取鎖
        boolean isLock = lock.tryLock();
        // 4.判斷是否獲得鎖成功
        if (!isLock) {
            // 獲取鎖失敗,直接返回失敗或者重試
            log.error("不允許重復下單!");
            return;
        }
        try {
            //注意:由于是spring的事務是放在threadLocal中,此時的是多線程,事務會失效
            proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
        } finally {
            // 釋放鎖
            lock.unlock();
        }
    }


    // 代理對象
    private IVoucherOrderService proxy;

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 獲取用戶
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        // 獲取訂單id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");

        // 1. 執(zhí)行l(wèi)ua 腳本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                SECKILL_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(),
                userId.toString(), String.valueOf(orderId)
        );

        int r = result.intValue();

        // 2. 判斷結果是否為0
        if (r != 0) {
            // 2.1 不為0 代表沒有購買資格
            return Result.fail(r == 1 ? "庫存不足" : "不允許重復下單");
        }
        // 2.2 為0,有購買資格 把下單信息保存到阻塞隊列
        // 2.2 有購買的資格,創(chuàng)建訂單放入阻塞隊列中
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 2.3.訂單id
        voucherOrder.setId(orderId);
        // 2.4.用戶id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        // 2.5.代金券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        // 2.6.放入阻塞隊列
        orderTasks.add(voucherOrder);
        //3.獲取代理對象
        proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();
        // 2.3 返回訂單id

        return Result.ok(orderId);
    }


    @Transactional
    public void createVoucherOrder (VoucherOrder voucherOrder){
        // 5.一人一單邏輯
        // 5.1.用戶id
        Long userId = voucherOrder.getUserId();

        // 判斷是否存在
        int count = query().eq("user_id", userId)
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getId()).count();

        // 5.2.判斷是否存在
        if (count > 0) {
            // 用戶已經購買過了
            log.error("用戶已經購買過了");
        }

        //6,扣減庫存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock= stock -1") //set stock = stock -1
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock",0).update(); //where id = ? and stock > 0
        // .eq("voucher_id", voucherId).eq("stock",voucher.getStock()).update(); //where id = ? and stock = ?

        if (!success) {
            //扣減庫存
            log.error("庫存不足!");
        }

        save(voucherOrder);
    }

四、測試程序

ApiFox 測試程序

測試成功,查看Redis

成功添加訂單信息

庫存信息

數據庫信息

Jmeter 進行壓力測試

恢復數據,進行壓力測試

關于測試:新增了1000條用戶信息,存入數據庫和Redis,token,Jmeter使用Tokens文件測試1000條并發(fā)

相關資料見下文

進行壓測

經過檢測,性能提升了幾十倍!

數據庫

五、源碼地址

Jmeter測試文件:https://www.bilibili.com/video/av251263036/

以上就是【Bug 終結者】對 微服務Spring Boot 整合Redis 阻塞隊列實現異步秒殺下單 的簡單介紹,在分布式系統下,高并發(fā)的場景下,使用阻塞隊列來優(yōu)化秒殺下單,但依舊不是最優(yōu)解,持續(xù)更新中!下章節(jié) 采用消息隊列優(yōu)化秒殺下單!

到此這篇關于微服務Spring Boot 整合Redis 阻塞隊列實現異步秒殺下單的文章就介紹到這了,更多相關Spring Boot 整合Redis 阻塞隊列內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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