优惠卷秒杀（并发问题）

Redis实战篇 | Kyle's Blog (cyborg2077.github.io)

一、Redis实现全局唯一id

二、添加优惠卷

三、实现秒杀下单

四、解决超卖问题（库存为负）

乐观锁解决超卖问题（CAS法）

五、实现一人一单

编辑悲观锁解决一人一单问题

六、集群环境下的并发问题（引出分布式锁）

一、Redis实现全局唯一id

在各类购物App中，都会遇到商家发放的优惠券
当用户抢购商品时，生成的订单会保存到tb_voucher_order表中，而订单表如果使用数据库自增ID就会存在一些问题
1. id规律性太明显
2. 受单表数据量的限制
如果我们的订单id有太明显的规律，那么对于用户或者竞争对手，就很容易猜测出我们的一些敏感信息，例如商城一天之内能卖出多少单，这明显不合适
随着我们商城的规模越来越大，MySQL的单表容量不宜超过500W，数据量过大之后，我们就要进行拆库拆表，拆分表了之后，他们从逻辑上讲，是同一张表，所以他们的id不能重复，于是乎我们就要保证id的唯一性
那么这就引出我们的全局ID生成器了

为了增加ID的安全性，我们可以不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其他信息
ID组成部分
- 符号位：1bit，永远为0
- 时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年（2^31秒约等于69年）
- 序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒传输2^32个不同ID

全局唯一id：

@Component
public class RedisIdWorker {/*** 开始时间戳*/private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;/*** 序列号的位数*/private static final long COUNT_BITS = 32L;@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;// 根据传进的参数区分不同的业务，生成唯一idpublic long nextId(String keyPrefix){// 1. 生成时间戳//获取当前时间 转换为秒, 当前时间减起始时间为时间戳LocalDateTime now = LocalDateTime.now();long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);long nowTimeStamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;// 2. 生成序列号//获取当前日期，精确到天, 设置序列号自增长String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);// 3. 拼接并返回return nowTimeStamp << COUNT_BITS | count;}
}

二、添加优惠卷

由于这里并没有后台管理页面，所以我们只能用POSTMAN模拟发送请求来新增秒杀券，请求路径http://localhost:8081/voucher/seckill，请求方式POST

新增普通券，也就只是将普通券的信息保存到表中

/*** 新增普通券* @param voucher 优惠券信息* @return 优惠券id*/
@PostMapping
public Result addVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {voucherService.save(voucher);return Result.ok(voucher.getId());
}

新增秒杀券主要看addSeckillVoucher中的业务逻辑

/*** 新增秒杀券* @param voucher 优惠券信息，包含秒杀信息* @return 优惠券id*/
@PostMapping("seckill")
public Result addSeckillVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {voucherService.addSeckillVoucher(voucher);return Result.ok(voucher.getId());
}

秒杀券可以看做是一种特殊的普通券，将普通券信息保存到普通券表中，同时将秒杀券的数据保存到秒杀券表中，通过券的ID进行关联

@Override
@Transactional
public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {// 保存优惠券save(voucher);// 保存秒杀信息SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();// 关联普通券idseckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());// 设置库存seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());// 设置开始时间seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());// 设置结束时间seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());// 保存信息到秒杀券表中seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
}

三、实现秒杀下单

实现类

@Service
@Transactional
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {@Resourceprivate ISeckillVoucherService seckillVoucherService;@Resourceprivate RedisIdWorker redisIdWorker;@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {// 1.查询优惠券SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);// 2.判断秒杀是否开始if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {return Result.fail("秒杀尚未开始");}// 3.判断秒杀是否结束if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {return Result.fail("秒杀已经结束");}// 4.判断库存是否充足// 库存不足if (voucher.getStock() < 1) {return Result.fail("库存不足");}// 5.库存充足 扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1").eq("voucher_id", voucherId).update();if (!success) {return Result.fail("库存不足");}// 6.创建订单VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 6.1.订单id（全局唯一id）long orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 6.2.用户id (从拦截器中获取)Long userId = UserHolder.getUser().getId();voucherOrder.setUserId(userId);// 6.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);// 6.4.保存订单save(voucherOrder);// 7.返回订单idreturn Result.ok(orderId);}
}

接口

public interface IVoucherOrderService extends IService<VoucherOrder> {Result seckillVoucher(Long voucherId);
}

Controller

@RestController
@RequestMapping("/voucher-order")
public class VoucherOrderController {@Autowiredprivate IVoucherOrderService voucherOrderService;@PostMapping("seckill/{id}")public Result seckillVoucher(@PathVariable("id") Long voucherId) {return voucherOrderService.seckillVoucher(voucherId);}
}

四、解决超卖问题（库存为负）

实现秒杀下单的代码其实是有问题的，当遇到高并发场景时，会出现超卖现象，我们可以用Jmeter开200个线程来模拟抢优惠券的场景。

测试完毕之后，查看数据库中的订单表，我们明明只设置了100张优惠券，却有166条数据，去优惠券表查看，库存为-66，超卖了66张

那么如何解决这个问题呢？先来看看我们的代码中是怎么写的

//4. 判断库存是否充足
if (seckillVoucher.getStock() < 1) {return Result.fail("优惠券已被抢光了哦，下次记得手速快点");
}
//5. 扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1").eq("voucher_id", voucherId).update();
if (!success) {return Result.fail("库存不足");
}

假设现在只剩下一张优惠券，线程1过来查询库存，判断库存数大于1，但还没来得及去扣减库存，此时库线程2也过来查询库存，发现库存数也大于1，那么这两个线程都会进行扣减库存操作，最终相当于是多个线程都进行了扣减库存，那么此时就会出现超卖问题

超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一问题的常见解决方案就是加锁：而对于加锁，我们通常有两种解决方案

乐观锁解决超卖问题（CAS法）

以上逻辑的核心含义是：只要我扣减库存时的库存和之前我查询到的库存是一样的，就意味着没有人在中间修改过库存，那么此时就是安全的，但是以上这种方式通过测试发现会有很多失败的情况，失败的原因在于：在使用乐观锁过程中假设100个线程同时都拿到了100的库存，然后大家一起去进行扣减，但是100个人中只有1个人能扣减成功，其他的人在处理时，他们在扣减时，库存已经被修改过了，所以此时其他线程都会失败。因为我们还需要判断是否有剩余优惠券，即只要数据库中的库存大于0，都能顺利完成扣减库存操作

修改“实现秒杀下单”的代码为：

@Service
@Transactional
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {@Resourceprivate ISeckillVoucherService seckillVoucherService;@Resourceprivate RedisIdWorker redisIdWorker;@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {// 1.查询优惠券SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);// 2.判断秒杀是否开始if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {return Result.fail("秒杀尚未开始");}// 3.判断秒杀是否结束if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {return Result.fail("秒杀已经结束");}// 4.判断库存是否充足// 库存不足if (voucher.getStock() < 1) {return Result.fail("库存不足");}// 5.库存充足 扣减库存// 乐观锁解决超卖问题boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1")// set stock = stock - 1.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0)// where stock > 0 库存大于0就扣减库存.update();if (!success) {return Result.fail("库存不足");}// 6.创建订单VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 6.1.订单id（全局唯一id）long orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 6.2.用户id (从拦截器中获取)Long userId = UserHolder.getUser().getId();voucherOrder.setUserId(userId);// 6.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);// 6.4.保存订单save(voucherOrder);// 7.返回订单idreturn Result.ok(orderId);}
}

五、实现一人一单

需求：修改秒杀业务，要求同一个优惠券，一个用户只能抢一张
具体操作逻辑如下：我们在判断库存是否充足之后，根据我们保存的订单数据，判断用户订单是否已存在
- 如果已存在，则不能下单，返回错误信息
- 如果不存在，则继续下单，获取优惠券

悲观锁解决一人一单问题

实现类

@Service
@Transactional
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {@Resourceprivate ISeckillVoucherService seckillVoucherService;@Resourceprivate RedisIdWorker redisIdWorker;@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {LambdaQueryWrapper<SeckillVoucher> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();//1. 查询优惠券queryWrapper.eq(SeckillVoucher::getVoucherId, voucherId);SeckillVoucher seckillVoucher = seckillVoucherService.getOne(queryWrapper);//2. 判断秒杀时间是否开始if (LocalDateTime.now().isBefore(seckillVoucher.getBeginTime())) {return Result.fail("秒杀还未开始，请耐心等待");}//3. 判断秒杀时间是否结束if (LocalDateTime.now().isAfter(seckillVoucher.getEndTime())) {return Result.fail("秒杀已经结束！");}//4. 判断库存是否充足if (seckillVoucher.getStock() < 1) {return Result.fail("优惠券已被抢光了哦，下次记得手速快点");}Long userId = UserHolder.getUser().getId();synchronized (userId.toString().intern()) {// 获取当前代理对象 确保下面的事务生效IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();return proxy.createVoucherOrder(voucherId);}}@Transactionalpublic Result createVoucherOrder(Long voucherId) {// 一人一单逻辑Long userId = UserHolder.getUser().getId();synchronized (userId.toString().intern()) {int count = query().eq("voucher_id", voucherId).eq("user_id", userId).count();if (count > 0) {return Result.fail("你已经抢过优惠券了哦");}//5. 扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1").eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0).update();if (!success) {return Result.fail("库存不足");}//6. 创建订单VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();//6.1 设置订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");//6.2 设置用户idLong id = UserHolder.getUser().getId();//6.3 设置代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);voucherOrder.setId(orderId);voucherOrder.setUserId(id);//7. 将订单数据保存到表中save(voucherOrder);//8. 返回订单idreturn Result.ok(orderId);}//执行到这里，锁已经被释放了，但是可能当前事务还未提交，如果此时有线程进来，不能确保事务不出问题}
}

启动类添加

@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)

依赖

        <dependency><groupId>org.aspectj</groupId><artifactId>aspectjweaver</artifactId></dependency>

接口

public interface IVoucherOrderService extends IService<VoucherOrder> {Result seckillVoucher(Long voucherId);Result createVoucherOrder(Long voucherId);
}

六、集群环境下的并发问题（引出分布式锁）

通过加锁可以解决在单机情况下的一人一单安全问题，但是在集群模式下就不行了
1. 我们将服务启动两份，端口分别为8081和8082
2. 然后修改nginx的config目录下的nginx.conf文件，配置反向代理和负载均衡（默认轮询就行）
具体操作，我们使用POSTMAN发送两次请求，header携带同一用户的token，尝试用同一账号抢两张优惠券，发现是可行的。
失败原因分析：由于我们部署了多个Tomcat，每个Tomcat都有一个属于自己的jvm，那么假设在服务器A的Tomcat内部，有两个线程，即线程1和线程2，这两个线程使用的是同一份代码，那么他们的锁对象是同一个，是可以实现互斥的。但是如果在Tomcat的内部，又有两个线程，但是他们的锁对象虽然写的和服务器A一样，但是锁对象却不是同一个，所以线程3和线程4可以实现互斥，但是却无法和线程1和线程2互斥

这就是集群环境下，syn锁失效的原因，在这种情况下，我们需要使用分布式锁来解决这个问题，让锁不存在于每个jvm的内部，而是让所有jvm公用外部的一把锁（Redis）

1. 添加Tomcat 形成集群

改端口

2. 修改nginx的conf目录下的nginx.conf文件，配置反向代理和负载均衡


worker_processes  1;events {worker_connections  1024;
}http {include       mime.types;default_type  application/json;sendfile        on;keepalive_timeout  65;server {listen       8080;server_name  localhost;# 指定前端项目所在的位置location / {root   html/hmdp;index  index.html index.htm;}error_page   500 502 503 504  /50x.html;location = /50x.html {root   html;}//反向代理location /api {  default_type  application/json;#internal;  keepalive_timeout   30s;  keepalive_requests  1000;  #支持keep-alive  proxy_http_version 1.1;  rewrite /api(/.*) $1 break;  proxy_pass_request_headers on;#more_clear_input_headers Accept-Encoding;  proxy_next_upstream error timeout;  #proxy_pass http://127.0.0.1:8081;proxy_pass http://backend;}}
//负载均衡（轮询）upstream backend {server 127.0.0.1:8081 max_fails=5 fail_timeout=10s weight=1;server 127.0.0.1:8082 max_fails=5 fail_timeout=10s weight=1;}  
}

启动nginx输入该命令重新配置nginx