2023.12.11
上一张的秒杀券下单还可以进行优化，先来回顾一下下单流程：
可以看出流程设计多次查询和操作数据库的操作，并且执行顺序是一个线程串行执行，执行性能是比较低的。
优化方案：我们将判断秒杀库存和校验一人一单的操作放入Redis中，只要满足这两条操作，那我们是一定可以下单成功的，不用等数据真的写进数据库，当判断满足下单条件之后，将优惠券id、用户id、订单id保存到阻塞队列中，然后直接告诉用户下单成功就好了。至于数据库里的修改操作，可以使用另外一个线程异步读取阻塞队列的信息，完成减库存、创建订单操作。流程图如下所示：
改进秒杀业务，提高并发性能
①新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中
修改增加优惠券的代码：
@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);
//保存秒杀券的库存到redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(),voucher.getStock().toString());
}②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
流程图如下：
lua代码为：
-- 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)
-- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
--redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0③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。
完整代码修改如下：
package com.hmdp.service.impl;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.VoucherOrder;
import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper;
import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService;
import com.hmdp.service.IVoucherOrderService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisIdWorker;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.aop.framework.AopContext;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import javax.annotation.PostConstruct;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
* <p>
* 服务实现类
* </p>
*/
@Slf4j
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
@Resource
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Resource
private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Resource
private RedissonClient redissonClient;
private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
static {
SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}
private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024*1024);
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();//线程池
@PostConstruct
private void init(){
SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}
private class VoucherOrderHandler implements Runnable{
@Override
public void run() {
while (true){
try {
//1.获取队列中的订单信息
VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
//2.创建订单
handleVoucherOrder(voucherOrder);
} catch (Exception e) {
log.error("处理订单异常",e);
}
}
}
}
private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
//1.获取用户
Long userId = voucherOrder.getUserId();
//2.创建锁对象
RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
// SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
//3.获取锁
boolean isLock = lock.tryLock();
//4.判断是否获取锁成功
if(!isLock){
//获取锁失败，不能让黄牛不断重复，所以直接返回失败
log.error("不允许重复下单");
return ;
}
//获取锁成功
try {
proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
} finally {
//释放锁
lock.unlock();
}
}
// @Override
// public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
// //1.查询优惠券
// SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
// //2.判断秒杀活动是否开始
// if(voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
// //尚未开始
// return Result.fail("秒杀尚未开始！");
// }
// //3.判断秒杀活动是否已经结束
// 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){
// return Result.fail("库存不足");
// }
//
// //此处需要将整个函数锁起来
// Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//
// //创建锁对象
// RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
// //获取锁
// boolean isLock = lock.tryLock();
// //判断是否获取锁成功
// if(!isLock){
// //获取锁失败，不能让黄牛不断重复，所以直接返回失败
// return Result.fail("不允许重复下单!");
// }
// //获取锁成功
// try {
// //获取代理对象
// IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
// return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
// } finally {
// //释放锁
// lock.unlock();
// }
// }
private IVoucherOrderService proxy;
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
//获取用户
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//1.执行lua脚本
Long result = stringRedisTemplate.execute(
SECKILL_SCRIPT,
Collections.emptyList(),
voucherId.toString(),userId.toString()
);
//2.判断结果是否为0
int r = result.intValue();
if(r != 0){
//2.1 不为0，代表没有购买资格
return Result.fail(r==1? "库存不足" : "不能重复下单");
}
//2.2 为0，有购买资格，将下单信息保存到阻塞队列
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
//2.3订单id
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
//2.4用户id
voucherOrder.setUserId(userId);
//2.5代金券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
//2.6 放入阻塞队列
orderTasks.add(voucherOrder);
//3.获取代理对象
proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
//4.返回订单id
return Result.ok(orderId);
}
@Transactional
public void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
//一人只能下一单
Long userId = voucherOrder.getUserId();
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();//查询订单数目
if (count > 0) {
//用户已经购买过该秒杀券
log.error("用户已经购买过一次");
return;
}
//5.满足条件，扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock - 1")
.eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0)//乐观锁，查询一下stock有无变化，变化了就不能做修改操作
.update();
if (!success) {
//扣减失败
log.error("库存不足！");
return;
}
//6.创建订单
save(voucherOrder);
}
}
综上，秒杀优化的总体思路就是：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。
