【Redis实战篇】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，由于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，添加了分布式锁，这样就会导致我们这段程序执行耗时比较长，并发能力变弱了，所以我们需要异步程序执行，那么如何优化呢？

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阻塞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tomcat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：

选择Redis存储结构 ：用户下单我们只需要存储库存变量即可，可以直接使用string类型结构，而一人一单问题，我们是需要存储很多用户的购买记录，并且用户不能重复下单，所以这里我们选择set存储结构再适合不过。
逻辑：当用户下单之后，判断库存是否充足只需要到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，并扣减库存，再将userId存入当前优惠券的set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阻塞queue中去，此时开启单独的线程异步写入数据库中，最后返回订单id，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👇 将用户资格判断放入redis中，用户响应信息只有和redis操作，性能大幅提高，新增秒杀优惠券的同时，将优惠券库存同步到redis中

java 复制代码

@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());
}

seckill.lua脚本👇 对redis的查询、判断、数据操作写入一个lua脚本，防止线程并发安全问题

lua 复制代码

-- 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)
return 0

写完lua脚本，剩下的就是执行lua脚本，根据脚本拿到的结果，为非0，根据情况返回"库存不足" 或者 "不能重复下单；为0，返回全局id生成器生成的订单id。至于订单保存到阻塞队列中的逻辑，咱们稍后实现。

VoucherOrderServiceImpl

3. 秒杀优化-基于阻塞队列实现秒杀优化

创建阻塞队列，保存数据类型为VoucherOrder，并设置大小为 1024 * 1024

处理订单操作的逻辑：👇

4. 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(使用jdk中的阻塞队列，以后如果有大量的订单需要创建，很容易出现OOM问题)
数据安全问题(数据是存储在内存里的，若出现服务宕机了，任务还没执行完毕，导致用户的订单数据丢失)

针对此问题，我们将会再下一篇解决。