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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