【Redis】4、全局唯一 ID生成、单机（非分布式）情况下的秒杀和一人一单-阿里云开发者社区

一、利用 Redis 实现全局唯一 ID 生成

(1) 为啥要用全局唯一 ID 生成

CREATE TABLE `tb_voucher_order` (
  `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '主键',
  `user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '下单的用户id',
  `voucher_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '购买的代金券id',
  `pay_type` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '支付方式 1：余额支付；2：支付宝；3：微信',
  `status` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '订单状态，1：未支付；2：已支付；3：已核销；4：已取消；5：退款中；6：已退款',
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '下单时间',
  `pay_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '支付时间',
  `use_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '核销时间',
  `refund_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '退款时间',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT

🍀 id 字段不是自增 AUTO_INCREMENT 的

每个店铺都可以发布优惠券：

用户抢购的时候会生成订单并保存到 tb_voucher_order 这张表中
如订单 id 使用数据库自增 ID 会出现以下问题：

🍀 id 规律性太明显（可能会被用户猜测到优惠券的 id)

🍀 受单表数据量的限制（优惠券订单可能很多，当分库分表的时候，每张表的 id 各自递增）

(2) 全局唯一 ID 生成器

🍀 全局 ID 生成器：一种在分布式系统下用来生成全局唯一 ID 的工具。一般要满足下列特性：

🍀 ① 唯一性：一个 ID 只能对应数据库中的一条记录

🍀 ② 高可用：生成 ID 的功能在高并发情况下也要能够提供服务

🍀 ③ 高性能：生成 ID 的速度要足够快（否则会影响其他业务的功能）

🍀 ④ 递增性：ID 必须递增才能让 MySQL 为表创建索引（提高数据库表查询效率的实现）

🍀 ⑤ 安全性：ID 不能过于简单，让用户猜测到

(3) 全局 ID 的结构

🍀 可使用 Redis 的 incr 实现自增

🍀 为了增加 ID 的安全性，不直接使用 Redis 自增的数值，而是拼接一些其它信息

ID 的组成部分：

🍀 符号位：1bit，永远为 0【ID 永远是正数】

🍀 时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年

🍀 序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒产生 2^32 个不同 ID

(4) 代码实现

① RedisIdWorker

@Component
@SuppressWarnings("all")
public class RedisIdWorker {
    // 开始时间（秒）
    private static final long BEGIN_DAY_SECONDS;
    // 序列号的长度
    private static final long NO_BITS = 32;
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    static {
        BEGIN_DAY_SECONDS = getSecondsOfDate(2020, 5, 20, 5, 20, 20);
    }
    /**
     * @param idPrefix 标识 ID 是哪个业务的
     * @return ID 值
     */
    public long newId(String idPrefix) {
        // 1.生成时间戳
        long seconds = getNowSeconds() - BEGIN_DAY_SECONDS;
        // 2.生成序列号
        // 2.1 当前日期
        String ymd = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 2.2 使用 Redis 生成序列号
        Long no = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icrId:" + idPrefix + ":" + ymd);
        // 把时间戳左移32位, 空出序列号的位置
        return seconds << NO_BITS | no;
    }
    /**
     * 获取某个日期的秒数
     */
    private static long getSecondsOfDate(int y, int month, int d, int h, int min, int sec) {
        LocalDateTime time = LocalDateTime.of(y, month, d, h, min, sec);
        return time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
    }
    /**
     * 获取此时此刻的秒数
     */
    private static long getNowSeconds() {
        LocalDateTime curTime = LocalDateTime.now();
        return curTime.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
    }
}

② Test

@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {
    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;
    // 线程池
    private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(520);
    // 计数器
    private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);
    @Test
    public void testReidIdWorker() throws InterruptedException {
        Runnable task = () -> {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                long orderId = redisIdWorker.newId("order");
                System.out.println("orderId = " + orderId);
            }
            latch.countDown(); // 任务执行完就递减
        };
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 300; i++) {
            executorService.submit(task);
        }
        latch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("duration: " + (end - begin));
    }
}

(5) 全局唯一 ID 其他生成策略

全局唯一ID生成策略：

🍀 UUID

🍀 Redis 自增

🍀 snowflake 算法

🍀 数据库自增（专门用一张表自增 ID）

Redis 自增 ID 策略：

🍀 每天一个 key，方便统计订单量

🍀 ID 结构：时间戳 + 计数器

二、添加优惠券

(1) 数据库

普通券表：

CREATE TABLE `tb_voucher` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `shop_id` bigint(20) unsigned DEFAULT NULL COMMENT '商铺id',
  `title` varchar(255) NOT NULL COMMENT '代金券标题',
  `sub_title` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '副标题',
  `rules` varchar(1024) DEFAULT NULL COMMENT '使用规则',
  `pay_value` bigint(10) unsigned NOT NULL COMMENT '支付金额，单位是分。例如200代表2元',
  `actual_value` bigint(10) NOT NULL COMMENT '抵扣金额，单位是分。例如200代表2元',
  `type` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0,普通券；1,秒杀券',
  `status` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '1,上架; 2,下架; 3,过期',
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT

```秒杀券表：`

CREATE TABLE `tb_seckill_voucher` (
  `voucher_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '关联的优惠券的id',
  `stock` int(8) NOT NULL COMMENT '库存',
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `begin_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '生效时间',
  `end_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '失效时间',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`voucher_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='秒杀优惠券表，与优惠券是一对一关系'

(2) 添加优惠券接口

📗 优惠券（或秒杀券）增加完毕后会返回券的 ID

@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);
    }

{
  "actualValue": 10000,
  "rules": "全场通用\\n无需预约\\n可无限叠加\\n不兑现、不找零七\\n仅堂食",
  "updateTime": "2022-05-02T10:10:10",
  "title": "100元代金券（大优惠）",
  "type": 1,
  "payValue": 8000,
  "subTitle": "错过再等一年",
  "createTime": "2022-05-10T10:10:10",
  "id": 1,
  "shopId": 1,
  "beginTime": "2023-08-20T10:10:10",
  "endTime": "2023-08-21T23:10:10",
  "stock": 100,
  "status": 1
}

三、优惠券秒杀下单功能

📖 ① 秒杀是否开始或结束，如果尚未开始或已经结束则无法下单

📖 ② 库存是否充足，库存不足则无法下单

@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;
    @Override
    @Transactional // 事务
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        SeckillVoucher voucherById = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 判断秒杀是否开始或结束
        LocalDateTime beginTime = voucherById.getBeginTime();
        LocalDateTime endTime = voucherById.getEndTime();
        LocalDateTime nowTime = LocalDateTime.now();
        if (nowTime.isBefore(beginTime)) {
            return Result.fail("秒杀未开始（no start)");
        }
        if (nowTime.isAfter(endTime)) {
            return Result.fail("秒杀已结束（finish）");
        }
        // 判断库存是否充足
        Integer stock = voucherById.getStock();
        if (stock < 1) {
            return Result.fail("库存不足");
        }
        // 扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1")
                .eq("voucher_id", voucherId).update();
        if (success) {
            VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
            long seckillOrderId = redisIdWorker.newId("seckillOrder");
            voucherOrder.setId(seckillOrderId); // 订单 ID
            voucherOrder.setUserId(UserHolder.getUser().getId()); // 用户 ID
            voucherOrder.setVoucherId(voucherId); // 优惠券 ID
            if (save(voucherOrder)) {
                return Result.ok(seckillOrderId);
            }
            return Result.fail("服务器忙, 请稍后再秒杀下单");
        }
        return Result.fail("库存不足");
    }
}

(1) 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： 超卖问题：

悲观锁

📖 认为线程安全问题一定会发生，因此在操作数据之前先获取锁，确保线程串行执行

📖 如 Synchronized、Lock 都属于悲观锁

乐观锁

📖 认为线程安全问题不一定会发生，因此不加锁

📖 在更新数据时去判断有没有其它线程对数据做了修改。

📖 如果没有修改则认为是安全的，自己才更新数据

📖 如果已经被其它线程修改，说明发生了安全问题，此时可以重试或异常

(2) 乐观锁（版本号和 CAS）

乐观锁的关键是判断之前查询得到的数据是否有被修改过

(3) 乐观锁解决超卖问题

四、一人一单功能【☆】

📖 修改秒杀业务，要求同一个优惠券，同一个用户只能下一单

@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;
    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        SeckillVoucher voucherById = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 判断秒杀是否开始或结束
        LocalDateTime beginTime = voucherById.getBeginTime();
        LocalDateTime endTime = voucherById.getEndTime();
        LocalDateTime nowTime = LocalDateTime.now();
        if (nowTime.isBefore(beginTime)) {
            return Result.fail("秒杀未开始（no start)");
        }
        if (nowTime.isAfter(endTime)) {
            return Result.fail("秒杀已结束（finish）");
        }
        // 判断库存是否充足
        Integer stock = voucherById.getStock();
        if (stock < 1) {
            return Result.fail("库存不足");
        }
        // 一人一单
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        synchronized (userId.toString().intern()) {
            // 获取事务的代理对象
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(userId, voucherId);
        }
    }
    @Transactional // 事务
    public Result createVoucherOrder(Long userId, Long voucherId) {
        Integer count = query().eq("user_id", userId)
                .eq("voucher_id", voucherId).count();
        if (count > 0) {
            return Result.fail("一人只能下一单");
        }
        // 扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1")
                .eq("voucher_id", voucherId)
                .ge("stock", 0) // 保证库存大于零（CAS 乐观锁）
                .update();
        if (success) {
            VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
            long seckillOrderId = redisIdWorker.newId("seckillOrder");
            voucherOrder.setId(seckillOrderId); // 订单 ID
            voucherOrder.setUserId(userId); // 用户 ID
            voucherOrder.setVoucherId(voucherId); // 优惠券 ID
            if (save(voucherOrder)) {
                return Result.ok(seckillOrderId);
            }
            return Result.fail("服务器忙, 请稍后再秒杀下单");
        }
        return Result.fail("库存不足");
    }
}

五、并发情况下的线程安全问题

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;
        }
        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;
        }
    }
    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;
    }  
}

集群模式下，每个 JVM 都有自己的锁监视器

每个 JVM 的锁监视器互相不可见

【Redis】4、全局唯一 ID生成、单机（非分布式）情况下的秒杀和一人一单

一、利用 Redis 实现全局唯一 ID 生成

(1) 为啥要用全局唯一 ID 生成

(2) 全局唯一 ID 生成器

(3) 全局 ID 的结构

(4) 代码实现

① RedisIdWorker

② Test

(5) 全局唯一 ID 其他生成策略

二、添加优惠券

(1) 数据库

(2) 添加优惠券接口

三、优惠券秒杀下单功能

(1) 超卖问题

(2) 乐观锁（版本号和 CAS）

(3) 乐观锁解决超卖问题

四、一人一单功能【☆】

五、并发情况下的线程安全问题

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书

探索云世界

热门

云计算

大数据

云原生

人工智能

数据库

开发与运维

活动广场

任务中心

训练营

直播

乘风者计划

下载

镜像站

技术资料

【Redis】4、全局唯一 ID生成、单机（非分布式）情况下的秒杀和一人一单

一、利用 Redis 实现全局唯一 ID 生成

(1) 为啥要用全局唯一 ID 生成

(2) 全局唯一 ID 生成器

(3) 全局 ID 的结构

(4) 代码实现

① RedisIdWorker

② Test

(5) 全局唯一 ID 其他生成策略

二、添加优惠券

(1) 数据库

(2) 添加优惠券接口

三、优惠券秒杀下单功能

(1) 超卖问题

(2) 乐观锁（版本号和 CAS）

(3) 乐观锁解决超卖问题

四、一人一单功能【☆】

五、并发情况下的线程安全问题

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书