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Redis高并發(fā)場景下秒殺超賣解決方案(秒殺場景)

 更新時間:2022年04月12日 10:20:36   作者:趙廣陸  
早起的12306購票,剛被開發(fā)出來使用的時候,12306會經(jīng)常出現(xiàn)超賣 這種現(xiàn)象,也就是說車票只剩10張了,卻被20個人買到了,這種現(xiàn)象就是超賣,今天通過本文給大家介紹Redis高并發(fā)場景下秒殺超賣解決方案,感興趣的朋友一起看看吧

1 什么是秒殺

秒殺最直觀的定義:在高并發(fā)場景下而下單某一個商品,這個過程就叫秒殺

【秒殺場景】

  • 火車票搶票
  • 雙十一限購商品
  • 熱度高的明星演唱會門票

2 為什么要防止超賣

早起的12306購票,剛被開發(fā)出來使用的時候,12306會經(jīng)常出現(xiàn) 超賣 這種現(xiàn)象,也就是說車票只剩10張了,卻被20個人買到了,這種現(xiàn)象就是超賣!

還有在高并發(fā)的情況下,如果說沒有一定的保護(hù)措施,系統(tǒng)會被這種高流量造成宕機(jī)

  • 庫存100件 你賣了1000件 等著虧錢吧!
  • 防止黑客
  • 假如我們網(wǎng)站想下發(fā)優(yōu)惠給群眾,但是被黑客利用技術(shù)將下發(fā)給群眾的利益收入囊中
  • 保證用戶體驗
  • 高并發(fā)場景下,網(wǎng)頁不能打不開、訂單不能支付 要保證網(wǎng)站的使用!

3 單體架構(gòu)常規(guī)秒殺

3.1 常規(guī)減庫存代碼

/**
 * @Author oldlu
 */
@Service
@Transactional  //控制事務(wù)
public class OrderServiceImpl implements OrderService {

    @Autowired
    private StockMapper stockMapper;

    private OrderMapper orderMapper;

    //在非并發(fā)情況下無問題
    @Override
    public Integer kill(Integer id) {
        //根據(jù)商品id校驗庫存是否還存在
        Stock stock = stockMapper.checkStock(id);
        //當(dāng)已售和庫存相等就庫存不足了
        if(stock.getSale().equals(stock.getCount())){
            throw new RuntimeException("庫存不足!");
        }else{
            //扣除庫存  (已售數(shù)量+1)
            stock.setSale(stock.getSale()+1);
            stockMapper.updateSale(stock);   //更新信息
            //創(chuàng)建訂單
            Order order = new Order();
            order.setSid(stock.getId()).setName(stock.getName()).setCreateDate(new Date());
            orderMapper.createOrder(order); //創(chuàng)建訂單
            return order.getId();   //mybatis主鍵生成策略 直接返回創(chuàng)建的id
        }
    }
}

測試controller

/**
 * @Author oldlu
 */
@RestController
@RequestMapping("/stock")
public class StockController {
    @Autowired
    private OrderService orderService;
    //開發(fā)秒殺方法
    @GetMapping("/kill/{id}")
    public String kill(@PathVariable("id") Integer id){
        System.out.println("秒殺商品的ID=====================>"+id);
        try {
            //根據(jù)秒殺商品id調(diào)用秒殺業(yè)務(wù)
            Integer orderId = orderService.kill(id);
            return "秒殺成功,訂單ID為:"+String.valueOf(orderId);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
            return e.getMessage();
        }
    }
}

正常情況看不會有什么問題,就是你訪問一下庫存少一個

3.2 模擬高并發(fā)

3.3 超賣現(xiàn)象

3.4 分析原因

線程不安全,方法就是加鎖,單機(jī)簡單加鎖即可解決,如果是分布式集群模式搭建那就要考慮分布式鎖

4 簡單實現(xiàn)悲觀樂觀鎖解決單體架構(gòu)超賣

4.1 悲觀鎖

/**
 * @Author oldlu
 */
@RestController
@RequestMapping("/stock")
public class StockController {

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    //開發(fā)秒殺方法
    @GetMapping("/kill/{id}")
    public String kill(@PathVariable("id") Integer id){
        System.out.println("秒殺商品的ID=====================>"+id);
        try {
            //使用悲觀鎖
            synchronized (this){
                //根據(jù)秒殺商品id調(diào)用秒殺業(yè)務(wù)
                Integer orderId = orderService.kill(id);
                return "秒殺成功,訂單ID為:"+String.valueOf(orderId);
            }
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
            return e.getMessage();
        }
    }

}

這樣效率很差會造成線程阻塞,線程排隊問題,對用戶的體驗不是很好,必須處理完一個才能繼續(xù).

4.2 樂觀鎖

    /**
     * 扣除庫存
     * @param stock
     */
    public void updateSale(Stock stock){
        //扣除庫存  (已售數(shù)量+1)
        stock.setSale(stock.getSale()+1);
        stockMapper.updateSale(stock);   //更新信息
    }

/**
 * 扣除庫存
 * @param stock
 */
public void updateSale(Stock stock){
    //在sql層面完成銷量+1 和 版本號 +1 并且根據(jù)商品id和版本號同時查詢更新的商品
    Integer updRows = stockMapper.updateSale(stock);   //更新信息
    if(updRows == 0){   //代表沒有拿到版本號
        throw new RuntimeException("搶購失敗,請重試!");
    }
}

也就是沒更新成功說明已經(jīng)秒殺完了, 相對悲觀鎖而言樂觀鎖保證了一定的效率,而不像悲觀鎖那樣會造成線程阻塞使用樂觀鎖需要使用版本號,在操作數(shù)據(jù)的時候要對版本號進(jìn)行更新

4.3 redis鎖setnx

但是上述代碼在高并發(fā),可能其他線程會釋放別人的鎖

4.4 使用Redision

https://github.com/redisson/redisson

5 分布式鎖的解決方案

實現(xiàn)分布式鎖的解決方案

6 采用緩存隊列防止超賣

高并發(fā)緩存隊列防止溢出解決方案

到此這篇關(guān)于Redis高并發(fā)場景下秒殺超賣解決的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis高并發(fā)秒殺超賣內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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