Redis6-秒杀 - 技术栈

全局唯一ID

实现优惠券秒杀下单

超卖问题

一人一单

全局唯一ID

全局ID生成器，是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：

为了增强ID的安全性，不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其他信息：

ID的组成部分：

符号位：1bit，永远为0
时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年
序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒产生2^32个不同ID

全局唯一ID生成策略：

UUID
Redis自增
snowflake算法
数据库自增

Redis实现全局唯一ID：

每天一个key，方便统计订单量
ID构造是时间戳+计数器

java 复制代码

package com.hmdp.utils;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneOffset;
import java.time.format.DateTimeFormatter;

@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 int COUNT_BITS = 32;

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public long nextId(String keyPrefix){
        //1.生成时间戳
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;
        //2.生成序列号
        //(1)获取当前日期，精确到天
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        //(2)自增长
        long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);
        //3.拼接并返回
        return timestamp << COUNT_BITS | count;
    }

    public static void main(String[] args) {
        LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022, 1, 1, 0, 0, 0);
        long second = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        System.out.println("second = " + second);
    }
}

java 复制代码

    @Autowired
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    private ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(500);

    @Test
    void testIdWorker() throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);

        Runnable task = () -> {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                long id = redisIdWorker.nextId("order");
                System.out.println("id = " + id);
            }
            latch.countDown();
        };
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 300; i++) {
            es.submit(task);
        }
        latch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("time = " + (end - begin));
    }

实现优惠券秒杀下单

每个店铺都可以发布优惠券，分为平价券和特价券

平价券可以任意购买，而特价券需要秒杀抢购

tb_voucher：优惠券的基本信息，优惠金额、使用规则等

tb_seckill_voucher：优惠券的库存、开始抢购时间，结束抢购时间。特价优惠券才需要填写这些信息

下单时需要判断两点：

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
库存是否充足，不足则无法下单

代码实现：

java 复制代码

@Override
@Transactional
public 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())) {
        // 尚未开始
        return Result.fail("秒杀尚未开始！");
    }
    // 3.判断秒杀是否已经结束
    if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
        // 尚未开始
        return Result.fail("秒杀已经结束！");
    }
    // 4.判断库存是否充足
    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！");
    }
    //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);

}

超卖问题

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

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，对于加锁，通常有两种解决方案：

1.悲观锁

优点：简单粗暴
缺点：性能一般

2.乐观锁

优点：性能好
缺点：存在成功率低的问题

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，常见的方式有两种：

代码实现：

扣减库存修改为

java 复制代码

boolean success = seckillVoucherService.update()
            .setSql("stock= stock -1")
            .eq("voucher_id", voucherId).update().gt("stock",0); //where id = ? and stock > 0

知识扩展：

针对cas中的自旋压力过大，可以使用Longaddr这个类去解决

大量线程并发更新一个原子性的时候，天然的问题就是自旋，会导致并发性问题，当然这也比直接使用syn好，所以利用LongAdder来进行优化

如果获取某个值，则会对cell和base的值进行递增，最后返回一个完整的值

一人一单

需求：修改秒杀业务，要求同一个优惠券，一个用户只能下一单

代码实现：

悲观锁

intern() 这个方法是从常量池中拿到数据，如果直接使用userId.toString() ，拿到的对象实际上是不同的对象，new出来的对象，使用锁必须保证锁必须是同一把，所以需要使用intern()方法

java 复制代码

@Transactional
public  Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
	Long userId = UserHolder.getUser().getId();

	synchronized(userId.toString().intern()){
         // 5.1.查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        // 5.2.判断是否存在
        if (count > 0) {
            // 用户已经购买过了
            return Result.fail("用户已经购买过一次！");
        }

        // 6.扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
                .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
                .update();
        if (!success) {
            // 扣减失败
            return Result.fail("库存不足！");
        }

        // 7.创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 7.1.订单id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        // 7.2.用户id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        // 7.3.代金券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        save(voucherOrder);

        // 7.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }
}

在seckillVoucher方法中添加如下，既能保证事务的特性，也控制了锁的粒度：

集群环境下的并发问题：

部署多个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，这两个线程由于使用的是同一份代码，那么它们的锁对象是同一个，是可以实现互斥的，但是如果现在是服务器B的tomcat内部又有两个线程，但是它们的锁对象写的虽然和服务器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实现互斥，这就是集群环境下syn锁失效的原因，在这种情况下，就需要使用分布式锁来解决这个问题