秒杀接口
基础下单实现
controller层实现
/** * 秒杀下单业务 */ @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层实现下单【未涉及下单模块】
@Service public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService { @Resource private RedisIdWorker redisIdWorker; @Resource private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Resource private ISeckillVoucherService seckillVoucherService; /** * 实现优惠卷下单 * @param voucherId * @return */ @Transactional //添加事务 @Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { //1. 查询优惠券id SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId); //2. 查询优惠卷信息 //3. 判断秒杀是否开启 if(voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){ //否 返回异常, 结束 return Result.fail("秒杀未开始!"); } if(voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){ return Result.fail("秒杀已经结束!"); } //4. 是,判断库存是否充足 //否 返回异常, 结束 Integer stock = voucher.getStock(); if (stock < 1){ return Result.fail("已经被抢完了!"); } //-------基础场景下的下单业务------------------ //5,扣减库存 boolean success = seckillVoucherService.update() .setSql("stock = stock -1") .eq("voucher_id", voucherId).update(); if (!success) { //扣减库存 return Result.fail("库存不足!"); } //6.创建订单 VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder(); // 6.1.订单id long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); voucherOrder.setId(orderId); // 6.2.用户id Long userId = UserHolder.getUser().getId(); voucherOrder.setUserId(userId); // 6.3.代金券id voucherOrder.setVoucherId(voucherId); save(voucherOrder); return Result.ok(orderId); } }
当我们点击限时抢购时 ,如果所有条件允许,就会下单成功
数据库优惠卷数量也会减1
订单表也会添加订单
上述就是实现最基本的优惠卷下单功能。当然真实的业务场景绝对不会是向我们这么简单的。
在同一时间会有上万的用户同时点击限时抢购 按钮,此刻的并发量就会达到非常大。就会出现一系列的安全问题。
比如: 超卖问题、一人一单问题、集群模式下线程安全问题….. 。下面我们就需要解决这些问题
库存超卖问题
在高并发的场景下会出现的情况
if (voucher.getStock() < 1) { // 库存不足 return Result.fail("库存不足!"); } //5,扣减库存 boolean success = seckillVoucherService.update() .setSql("stock= stock -1") .eq("voucher_id", voucherId).update(); if (!success) { //扣减库存 return Result.fail("库存不足!"); }
假设线程1过来查询库存,判断出来库存大于1,正准备去扣减库存,但是还没有来得及去扣减,此时线程2过来,线程2也去查询库存,发现这个数量一定也大于1,那么这两个线程都会去扣减库存,最终多个线程相当于一起去扣减库存,此时就会出现库存的超卖问题。
解决办法—–加锁
悲观锁:
悲观锁可以实现对于数据的串行化执行,比如syn,和lock都是悲观锁的代表,同时,悲观锁中又可以再细分为公平锁,非公平锁,可重入锁,等等
乐观锁:
乐观锁:会有一个版本号,每次操作数据会对版本号+1,再提交回数据时,会去校验是否比之前的版本大1 ,如果大1 ,则进行操作成功,这套机制的核心逻辑在于,如果在操作过程中,版本号只比原来大1 ,那么就意味着操作过程中没有人对他进行过修改,他的操作就是安全的,如果不大1,则数据被修改过,当然乐观锁还有一些变种的处理方式比如cas
乐观锁的典型代表:就是cas,利用cas进行无锁化机制加锁,var5 是操作前读取的内存值,while中的var1+var2 是预估值,如果预估值 == 内存值,则代表中间没有被人修改过,此时就将新值去替换 内存值
其中do while 是为了在操作失败时,再次进行自旋操作,即把之前的逻辑再操作一次。
乐观锁方案
方案一:
//5,扣减库存 boolean success = seckillVoucherService.update() .setSql("stock = stock -1") //set stock = stock -1 //where id = ? and stock = ? .eq("voucher_id", voucherId).eq("stock",voucher.getStock()) .update(); if (!success) { //扣减库存 return Result.fail("库存不足!"); }
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
方案二:
之前的方式要修改前后都保持一致,但是这样我们分析过,成功的概率太低,所以我们的乐观锁需要变一下,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
一人一单问题
::: 要求同一个优惠券,一个用户只能下一单
这里提到了非常多的问题,我们需要慢慢的来思考,首先我们的初始方案是封装了一个createVoucherOrder方法,同时为了确保他线程安全,在方法上添加了一把synchronized 锁
intern() 这个方法是从常量池中拿到数据,如果我们直接使用userId.toString() 他拿到的对象实际上是不同的对象,new出来的对象,我们使用锁必须保证锁必须是同一把,所以我们需要使用intern()方法
加锁
synchronized (UserId.toString().intern()){ IVoucherOrderService orderService = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy(); return orderService.createVoucherOrder(voucherId);
整个代码实现
@Service public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService { @Resource private RedisIdWorker redisIdWorker; @Resource private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Resource private ISeckillVoucherService seckillVoucherService; /** * 实现优惠卷秒杀下单 * @param voucherId * @return */ // @Transactional //添加事务 @Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { //1. 查询优惠券id SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId); //2. 查询优惠卷信息 //3. 判断秒杀是否开启 if(voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){ //否 返回异常, 结束 return Result.fail("秒杀未开始!"); } if(voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){ return Result.fail("秒杀已经结束!"); } //4. 是,判断库存是否充足 //否 返回异常, 结束 Integer stock = voucher.getStock(); if (stock < 1){ return Result.fail("已经被抢完了!"); } //todo 需要给当前对象加锁操作---------------------- Long UserId = UserHolder.getUser().getId(); /** * 获取互斥锁,只允许一个进入 */ synchronized (UserId.toString().intern()){ IVoucherOrderService orderService = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy(); return orderService.createVoucherOrder(voucherId); //关闭锁 // lock.unLock(); } //todo------------------------------ } /** * 对于一人一单加安全锁 * @param voucherId * @return */ @Transactional public Result createVoucherOrder(Long voucherId){ //判断用户是否购买过 Long UserId = UserHolder.getUser().getId(); /** * 一人一单解决,加锁 */ Integer count = query().eq("user_id", UserId).eq("voucher_id", voucherId).count(); if(count > 0){ return Result.fail("该用户已经购买过了!"); } //5. 库存充足,扣减库存 boolean update = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1") .eq("voucher_id", voucherId).eq("stock",0) //对乐观锁的判断 .update(); if(!update){ return Result.fail("库存不足!"); } VoucherOrder order = new VoucherOrder(); //创建用户id,代金卷id ,订单id long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); order.setId(orderId); //6. 创建订单 .返回订单信息 order.setUserId(UserId); order.setVoucherId(voucherId); save(order); return Result.ok(voucherId); } }
**使用切面代理需要注意的点 **: 在项目启动的地方,暴露代理对象
@MapperScan("com.hmdp.mapper") @SpringBootApplication //暴露代理对象 @EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true) public class HmDianPingApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(HmDianPingApplication.class, args); System.out.println("Local :" + "http://localhost:8081/"); } }
测试结果
一个用户数量只会减少一个
以上的一人一单方法只适合单体情况下,如果在集群模式下就会失败
通过idea提供的功能,自己开启集群。操作如下:
通过以下设置覆盖yaml文件中的端口
锁的原理: 在我们当前的jvm内部维护了一个锁监控器对象 ,我们这里用的是userId,userId在常量池中存储
在一个jvm中,维护了一个线程池,所以当id相同时 ,他永远都是一个锁(锁的监视器是同一个)。 但是如果是集群模式下就是多个jvm,多个jvm中的锁监视器是多个tomcat ,多个jvm,多个常量池。而常量池中的userId只是存储在jvm1的常量池中,而非同时几个都存在。
所以另一个就会成功。所以还会出现线程安全问题
需要使用实现跨jvm的锁 ,也就是 分布式锁
分布式锁
分布式锁:满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。
分布式锁的核心思想就是 :让大家都使用同一把锁,只要大家使用的是同一把锁,那么我们就能锁住线程,不让线程进行,让程序串行执行,这就是分布式锁的核心思路
分布式锁满足的条件
可见性:多个线程都能看到相同的结果,注意:这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性,只是说多个进程之间都能感知到变化的意思
互斥:互斥是分布式锁的最基本的条件,使得程序串行执行
高可用:程序不易崩溃,时时刻刻都保证较高的可用性
高性能:由于加锁本身就让性能降低,所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能
安全性:安全也是程序中必不可少的一环
常见的三种分布式锁
Mysql:mysql本身就带有锁机制,但是由于mysql性能本身一般,所以采用分布式锁的情况下,其实使用mysql作为分布式锁比较少见
Redis:redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式,现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁,利用setnx这个方法,如果插入key成功,则表示获得到了锁,如果有人插入成功,其他人插入失败则表示无法获得到锁,利用这套逻辑来实现分布式锁
Zookeeper:zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案,由于本套视频并不讲解zookeeper的原理和分布式锁的实现,所以不过多阐述
基于redis实现分布式锁
实现分布式锁时需要实现的两个基本方法:
- 获取锁:
互斥:确保只能有一个线程获取锁
非阻塞:尝试一次,成功返回true,失败返回false
- 释放锁:
手动释放
超时释放:获取锁时添加一个超时时间
核心思路:
我们利用redis 的setNx 方法,当有多个线程进入时,我们就利用该方法,第一个线程进入时,redis 中就有这个key 了,返回了1,如果结果是1,则表示他抢到了锁,那么他去执行业务,然后再删除锁,退出锁逻辑,没有抢到锁的线程,等待一定时间后重试即可
- 同时可以解决误删锁的问题
public class SimpleRedisLock implements ILock { //锁的名称 private String name; private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) { this.name = name; this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate; } //前缀 private static final String KEY_PREFIX = "lock:"; private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true)+"="; //todo 获取分布式锁 @Override public boolean tryLock(long timeOutSec) { //获取线程的表示 String value = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId(); //获取锁 Boolean aBoolean = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, value, timeOutSec, TimeUnit.MINUTES); //注意自动拆箱出现的空指针错误 return Boolean.TRUE.equals(aBoolean); } //todo 释放锁 @Override public void unLock() { //获取线程标识 String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId(); //获取锁中的标识 String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name); //判断两种锁的 标识是否一致 if(id.equals(threadId)){ stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name); } } }
service层执行
try { IVoucherOrderService orderService = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy(); return orderService.createVoucherOrder(voucherId); } finally { lock.unLock(); }
Lua脚本 解决多条命令原子性问题
Redis提供了Lua脚本功能,在一个脚本中编写多条Redis命令,确保多条命令执行时的原子性。Lua是一种编程语言,它的基本语法大家可以参考网站:https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html
Redis提供的调用函数
r
edis.call('命令名称', 'key', '其它参数', ...)
例如,我们要执行set name jack,则脚本是这样:
# 执行 set name jack redis.call('set', 'name', 'jack')
例如,我们要先执行set name Rose,再执行get name,则脚本如下:
# 先执行 set name jack redis.call('set', 'name', 'Rose') # 再执行 get name local name = redis.call('get', 'name') # 返回 return name
写好脚本以后,需要用Redis命令来调用脚本,调用脚本的常见命令如下 :
用Lua编写下列业务流程
java调用Lua脚本改进分布式锁
1.写lua脚本
2.在idea中插入
3.加载脚本
4.调用脚本