秒杀优化、消息队列
1 秒杀优化-异步秒杀思路
2 秒杀优化-Redis完成秒杀资格判断
3 秒杀优化-基于阻塞队列实现秒杀优化
Redis消息队列
1 Redis消息队列-认识消息队列
2 Redis消息队列-基于List实现消息队列
3 Redis消息队列-基于PubSub的消息队列
4 Redis消息队列-基于Stream的消息队列
5 Redis消息队列-基于Stream的消息队列-消费者组
6 基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单
秒杀优化
1 秒杀优化-异步秒杀思路
我们来回顾一下下单流程
当用户发起请求，此时会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作，分成如下几个步骤
1、查询优惠卷
2、判断秒杀库存是否足够
3、查询订单
4、校验是否是一人一单
5、扣减库存
6、创建订单
在这六步操作中，又有很多操作是要去操作数据库的，而且还是一个线程串行执行， 这样就会导致我们的程序执行的很慢，所以我们需要异步程序执行，那么如何加速呢？
在这里笔者想给大家分享一下课程内没有的思路，看看有没有小伙伴这么想，比如，我们可以不可以使用异步编排来做，或者说我开启N多线程，N多个线程，一个线程执行查询优惠卷，一个执行判断扣减库存，一个去创建订单等等，然后再统一做返回，这种做法和课程中有哪种好呢？答案是课程中的好，因为如果你采用我刚说的方式，如果访问的人很多，那么线程池中的线程可能一下子就被消耗完了，而且你使用上述方案，最大的特点在于，你觉得时效性会非常重要，但是你想想是吗？并不是，比如我只要确定他能做这件事，然后我后边慢慢做就可以了，我并不需要他一口气做完这件事，所以我们应当采用的是课程中，类似消息队列的方式来完成我们的需求，而不是使用线程池或者是异步编排的方式来完成这个需求。
优化方案：我们将耗时比较短的逻辑判断放入到redis中，比如是否库存足够，比如是否一人一单，这样的操作，只要这种逻辑可以完成，就意味着我们是一定可以下单完成的，我们只需要进行快速的逻辑判断，根本就不用等下单逻辑走完，我们直接给用户返回成功， 再在后台开一个线程，后台线程慢慢的去执行queue里边的消息，这样程序不就超级快了吗？而且也不用担心线程池消耗殆尽的问题，因为这里我们的程序中并没有手动使用任何线程池，当然这里边有两个难点
第一个难点是我们怎么在redis中去快速校验一人一单，还有库存判断
第二个难点是由于我们校验和tomct下单是两个线程，那么我们如何知道到底哪个单他最后是否成功，或者是下单完成，为了完成这件事我们在redis操作完之后，我们会将一些信息返回给前端，同时也会把这些信息丢到异步queue中去，后续操作中，可以通过这个id来查询我们tomcat中的下单逻辑是否完成了。
我们现在来看看整体思路：当用户下单之后，判断库存是否充足只需要导redis中去根据key找对应的value是否大于0即可，如果不充足，则直接结束，如果充足，继续在redis中判断用户是否可以下单，如果set集合中没有这条数据，说明他可以下单，如果set集合中没有这条记录，则将userId和优惠卷存入到redis中，并且返回0，整个过程需要保证是原子性的，我们可以使用lua来操作
当以上判断逻辑走完之后，我们可以判断当前redis中返回的结果是否是0 ，如果是0，则表示可以下单，则将之前说的信息存入到到queue中去，然后返回，然后再来个线程异步的下单，前端可以通过返回的订单id来判断是否下单成功。
2 秒杀优化-Redis完成秒杀资格判断
需求：
新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中
基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢购成功
如果抢购成功，将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列
开启线程任务，不断从阻塞队列中获取信息，实现异步下单功能
VoucherServiceImpl
@Override @Transactional public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) { // 保存优惠券 save(voucher); // 保存秒杀信息 SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher(); seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId()); seckillVoucher.setStock(voucher.getStock()); seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime()); seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime()); seckillVoucherService.save(seckillVoucher); // 保存秒杀库存到Redis中 //SECKILL_STOCK_KEY 这个变量定义在RedisConstans中 //private static final String SECKILL_STOCK_KEY ="seckill:stock:" stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString()); }
完整lua表达式
-- 1.参数列表 -- 1.1.优惠券id local voucherId = ARGV[1] -- 1.2.用户id local userId = ARGV[2] -- 1.3.订单id local orderId = ARGV[3] -- 2.数据key -- 2.1.库存key local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId -- 2.2.订单key local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId -- 3.脚本业务 -- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then -- 3.2.库存不足，返回1 return 1 end -- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then -- 3.3.存在，说明是重复下单，返回2 return 2 end -- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1 redis.call('incrby', stockKey, -1) -- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId redis.call('sadd', orderKey, userId) -- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ... redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId) return 0
当以上lua表达式执行完毕后，剩下的就是根据步骤3,4来执行我们接下来的任务了
VoucherOrderServiceImpl
@Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { //获取用户 Long userId = UserHolder.getUser().getId(); long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); // 1.执行lua脚本 Long result = stringRedisTemplate.execute( SECKILL_SCRIPT, Collections.emptyList(), voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId) ); int r = result.intValue(); // 2.判断结果是否为0 if (r != 0) { // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格 return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单"); } //TODO 保存阻塞队列 // 3.返回订单id return Result.ok(orderId); }
3 秒杀优化-基于阻塞队列实现秒杀优化
VoucherOrderServiceImpl
修改下单动作，现在我们去下单时，是通过lua表达式去原子执行判断逻辑，如果判断我出来不为0 ，则要么是库存不足，要么是重复下单，返回错误信息，如果是0，则把下单的逻辑保存到队列中去，然后异步执行。
//异步处理线程池 private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor(); //在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的 @PostConstruct private void init() { SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler()); } // 用于线程池处理的任务 // 当初始化完毕后，就会去从对列中去拿信息 private class VoucherOrderHandler implements Runnable{ @Override public void run() { while (true){ try { // 1.获取队列中的订单信息 VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take(); // 2.创建订单 handleVoucherOrder(voucherOrder); } catch (Exception e) { log.error("处理订单异常", e); } } } private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) { //1.获取用户 Long userId = voucherOrder.getUserId(); // 2.创建锁对象 RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId); // 3.尝试获取锁 boolean isLock = redisLock.lock(); // 4.判断是否获得锁成功 if (!isLock) { // 获取锁失败，直接返回失败或者重试 log.error("不允许重复下单！"); return; } try { //注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效 proxy.createVoucherOrder(voucherOrder); } finally { // 释放锁 redisLock.unlock(); } } //a private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024); @Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { Long userId = UserHolder.getUser().getId(); long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); // 1.执行lua脚本 Long result = stringRedisTemplate.execute( SECKILL_SCRIPT, Collections.emptyList(), voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId) ); int r = result.intValue(); // 2.判断结果是否为0 if (r != 0) { // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格 return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单"); } VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder(); // 2.3.订单id long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); voucherOrder.setId(orderId); // 2.4.用户id voucherOrder.setUserId(userId); // 2.5.代金券id voucherOrder.setVoucherId(voucherId); // 2.6.放入阻塞队列 orderTasks.add(voucherOrder); //3.获取代理对象 proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy(); //4.返回订单id return Result.ok(orderId); } @Transactional public void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) { Long userId = voucherOrder.getUserId(); // 5.1.查询订单 int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count(); // 5.2.判断是否存在 if (count > 0) { // 用户已经购买过了 log.error("用户已经购买过了"); return ; } // 6.扣减库存 boolean success = seckillVoucherService.update() .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1 .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0 .update(); if (!success) { // 扣减失败 log.error("库存不足"); return ; } save(voucherOrder); }
小总结：
秒杀业务的优化思路是什么？
先利用Redis完成库存余量、一人一单判断，完成抢单业务
再将下单业务放入阻塞队列，利用独立线程异步下单
基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题？
内存限制问题
数据安全问题
Redis消息队列
1 Redis消息队列-认识消息队列
什么是消息队列：字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色：
消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）
生产者：发送消息到消息队列
消费者：从消息队列获取消息并处理消息
使用队列的好处在于 解耦：所谓解耦，举一个生活中的例子就是：快递员(生产者)把快递放到快递柜里边(Message Queue)去，我们(消费者)从快递柜里边去拿东西，这就是一个异步，如果耦合，那么这个快递员相当于直接把快递交给你，这事固然好，但是万一你不在家，那么快递员就会一直等你，这就浪费了快递员的时间，所以这种思想在我们日常开发中，是非常有必要的。
这种场景在我们秒杀中就变成了：我们下单之后，利用redis去进行校验下单条件，再通过队列把消息发送出去，然后再启动一个线程去消费这个消息，完成解耦，同时也加快我们的响应速度。
这里我们可以使用一些现成的mq，比如kafka，rabbitmq等等，但是呢，如果没有安装mq，我们也可以直接使用redis提供的mq方案，降低我们的部署和学习成本。
2 Redis消息队列-基于List实现消息队列
基于List结构模拟消息队列
消息队列（Message Queue），字面意思就是存放消息的队列。而Redis的list数据结构是一个双向链表，很容易模拟出队列效果。
队列是入口和出口不在一边，因此我们可以利用：LPUSH 结合 RPOP、或者 RPUSH 结合 LPOP来实现。
不过要注意的是，当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null，并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。
基于List的消息队列有哪些优缺点？
优点：
利用Redis存储，不受限于JVM内存上限
基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证
可以满足消息有序性
缺点：
无法避免消息丢失
只支持单消费者
3 Redis消息队列-基于PubSub的消息队列
PubSub（发布订阅）是Redis2.0版本引入的消息传递模型。顾名思义，消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息。
SUBSCRIBE channel [channel] ：订阅一个或多个频道
PUBLISH channel msg ：向一个频道发送消息
PSUBSCRIBE pattern[pattern] ：订阅与pattern格式匹配的所有频道
基于PubSub的消息队列有哪些优缺点？
优点：
采用发布订阅模型，支持多生产、多消费
缺点：
不支持数据持久化
无法避免消息丢失
消息堆积有上限，超出时数据丢失
4 Redis消息队列-基于Stream的消息队列
Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新数据类型，可以实现一个功能非常完善的消息队列。
发送消息的命令：
例如：
读取消息的方式之一：XREAD
例如，使用XREAD读取第一个消息：
XREAD阻塞方式，读取最新的消息：
在业务开发中，我们可以循环的调用XREAD阻塞方式来查询最新消息，从而实现持续监听队列的效果，伪代码如下
while(true){ //尝试读取队列中的消息，最多阻塞2秒 object msg = redis.execute("XREAD COUNT 1 BLOCK 2000 STREMS users $"); if(msg==null){ continue; } //处理消息 handleMessage(msg); }
注意：当我们指定起始ID为$时，代表读取最新的消息，如果我们处理一条消息的过程中，又有超过1条以上的消息到达队列，则下次获取时也只能获取到最新的一条，会出现漏读消息的问题
STREAM类型消息队列的XREAD命令特点：
消息可回溯
一个消息可以被多个消费者读取
可以阻塞读取
有消息漏读的风险
5 Redis消息队列-基于Stream的消息队列-消费者组
消费者组（Consumer Group）：将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。具备下列特点：
创建消费者组：
key：队列名称
groupName：消费者组名称
ID：起始ID标示，$代表队列中最后一个消息，0则代表队列中第一个消息
MKSTREAM：队列不存在时自动创建队列
其它常见命令：
删除指定的消费者组
XGROUP DESTORY key groupName
给指定的消费者组添加消费者
XGROUP CREATECONSUMER key groupname consumername
删除消费者组中的指定消费者
XGROUP DELCONSUMER key groupname consumername
从消费者组读取消息：
XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]
group：消费组名称
consumer：消费者名称，如果消费者不存在，会自动创建一个消费者
count：本次查询的最大数量
BLOCK milliseconds：当没有消息时最长等待时间
NOACK：无需手动ACK，获取到消息后自动确认
STREAMS key：指定队列名称
ID：获取消息的起始ID：
“>”：从下一个未消费的消息开始
其它：根据指定id从pending-list中获取已消费但未确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始
消费者监听消息的基本思路：
while(true){ //尝试监听队列，使用阻塞模式，最长等待2000每秒 object msg =redis.call("XRFADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STRFAMS s1 >"); if(msg == rull){ // null说明没有消息，继续下一次 continue； } try{ //处理消息，完成后一定要ACK handleMessage(msg); }catch(Exception e ){ while(true){ object msg = redis.call("XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 STREAMS s1 0"); if(msg==null){//null说明没有异常消息，所有消息都已确认，结束循环 break; } try{ //说明有异常消息，再次处理 handleMessage(msg); }catch(Exception e){ //再次出现异常，记录日志，继续循环 continue; } } } }
STREAM类型消息队列的XREADGROUP命令特点：
- 消息可回溯
- 可以多消费者争抢消息，加快消费速度
- 可以阻塞读取
- 没有消息漏读的风险
- 有消息确认机制，保证消息至少被消费一次
最后我们来个小对比
6 基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单
需求：
创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders
修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId
项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单\
修改lua表达式,新增3.6
VoucherOrderServiceImpl
private class VoucherOrderHandler implements Runnable { @Override public void run() { while (true) { try { // 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 > List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read( Consumer.from("g1", "c1"), StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)), StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed()) ); // 2.判断订单信息是否为空 if (list == null || list.isEmpty()) { // 如果为null，说明没有消息，继续下一次循环 continue; } // 解析数据 MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0); Map<Object, Object> value = record.getValue(); VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true); // 3.创建订单 createVoucherOrder(voucherOrder); // 4.确认消息 XACK stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId()); } catch (Exception e) { log.error("处理订单异常", e); //处理异常消息 handlePendingList(); } } } private void handlePendingList() { while (true) { try { // 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0 List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read( Consumer.from("g1", "c1"), StreamReadOptions.empty().count(1), StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0")) ); // 2.判断订单信息是否为空 if (list == null || list.isEmpty()) { // 如果为null，说明没有异常消息，结束循环 break; } // 解析数据 MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0); Map<Object, Object> value = record.getValue(); VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true); // 3.创建订单 createVoucherOrder(voucherOrder); // 4.确认消息 XACK stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId()); } catch (Exception e) { log.error("处理pendding订单异常", e); try{ Thread.sleep(20); }catch(Exception e){ e.printStackTrace(); } } } } }
后记
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