Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)
来源:脚本之家
时间:2023-01-01 16:56:53 136浏览 收藏
在数据库实战开发的过程中,我们经常会遇到一些这样那样的问题,然后要卡好半天,等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)》,聊聊Redis高并发、秒杀,希望可以帮助到正在努力赚钱的你。
1 什么是秒杀
秒杀最直观的定义:在高并发场景下而下单某一个商品,这个过程就叫秒杀
【秒杀场景】
- 火车票抢票
- 双十一限购商品
- 热度高的明星演唱会门票
- …
2 为什么要防止超卖
早起的12306购票,刚被开发出来使用的时候,12306会经常出现 超卖 这种现象,也就是说车票只剩10张了,却被20个人买到了,这种现象就是超卖!
还有在高并发的情况下,如果说没有一定的保护措施,系统会被这种高流量造成宕机
- 库存100件 你卖了1000件 等着亏钱吧!
- 防止黑客
- 假如我们网站想下发优惠给群众,但是被黑客利用技术将下发给群众的利益收入囊中
- 保证用户体验
- 高并发场景下,网页不能打不开、订单不能支付 要保证网站的使用!
3 单体架构常规秒杀
3.1 常规减库存代码
/** * @Author oldlu */ @Service @Transactional //控制事务 public class OrderServiceImpl implements OrderService { @Autowired private StockMapper stockMapper; private OrderMapper orderMapper; //在非并发情况下无问题 @Override public Integer kill(Integer id) { //根据商品id校验库存是否还存在 Stock stock = stockMapper.checkStock(id); //当已售和库存相等就库存不足了 if(stock.getSale().equals(stock.getCount())){ throw new RuntimeException("库存不足!"); }else{ //扣除库存 (已售数量+1) stock.setSale(stock.getSale()+1); stockMapper.updateSale(stock); //更新信息 //创建订单 Order order = new Order(); order.setSid(stock.getId()).setName(stock.getName()).setCreateDate(new Date()); orderMapper.createOrder(order); //创建订单 return order.getId(); //mybatis主键生成策略 直接返回创建的id } } }
测试controller
/** * @Author oldlu */ @RestController @RequestMapping("/stock") public class StockController { @Autowired private OrderService orderService; //开发秒杀方法 @GetMapping("/kill/{id}") public String kill(@PathVariable("id") Integer id){ System.out.println("秒杀商品的ID=====================>"+id); try { //根据秒杀商品id调用秒杀业务 Integer orderId = orderService.kill(id); return "秒杀成功,订单ID为:"+String.valueOf(orderId); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); return e.getMessage(); } } }
正常情况看不会有什么问题,就是你访问一下库存少一个
3.2 模拟高并发
3.3 超卖现象
3.4 分析原因
线程不安全,方法就是加锁,单机简单加锁即可解决,如果是分布式集群模式搭建那就要考虑分布式锁
4 简单实现悲观乐观锁解决单体架构超卖
4.1 悲观锁
/** * @Author oldlu */ @RestController @RequestMapping("/stock") public class StockController { @Autowired private OrderService orderService; //开发秒杀方法 @GetMapping("/kill/{id}") public String kill(@PathVariable("id") Integer id){ System.out.println("秒杀商品的ID=====================>"+id); try { //使用悲观锁 synchronized (this){ //根据秒杀商品id调用秒杀业务 Integer orderId = orderService.kill(id); return "秒杀成功,订单ID为:"+String.valueOf(orderId); } }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); return e.getMessage(); } } }
这样效率很差会造成线程阻塞,线程排队问题,对用户的体验不是很好,必须处理完一个才能继续.
4.2 乐观锁
/** * 扣除库存 * @param stock */ public void updateSale(Stock stock){ //扣除库存 (已售数量+1) stock.setSale(stock.getSale()+1); stockMapper.updateSale(stock); //更新信息 } /** * 扣除库存 * @param stock */ public void updateSale(Stock stock){ //在sql层面完成销量+1 和 版本号 +1 并且根据商品id和版本号同时查询更新的商品 Integer updRows = stockMapper.updateSale(stock); //更新信息 if(updRows == 0){ //代表没有拿到版本号 throw new RuntimeException("抢购失败,请重试!"); } }
也就是没更新成功说明已经秒杀完了, 相对悲观锁而言乐观锁保证了一定的效率,而不像悲观锁那样会造成线程阻塞使用乐观锁需要使用版本号,在操作数据的时候要对版本号进行更新
4.3 redis锁setnx
但是上述代码在高并发,可能其他线程会释放别人的锁
4.4 使用Redision
https://github.com/redisson/redisson
5 分布式锁的解决方案
实现分布式锁的解决方案
6 采用缓存队列防止超卖
高并发缓存队列防止溢出解决方案
今天关于《Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!
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