Redis高并发场景下秒杀超卖解决

目录

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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;

    @Autowired
    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​​