摘要：
本篇博文是“Java秒杀系统实战系列文章”的第十三篇，从本篇文章开始我们将进入“秒杀代码优化”环节，本文将首先从数据库级别Sql的优化入手，结合调整秒杀相关的部分核心代码，实现初步的优化！
内容：
上篇文章我们暴露出了“秒杀接口”在面对高并发请求的场景下所出现的“超卖”、“重复秒杀”等问题，并对相应的问题进行了分析，然后就没有然后了……（事了拂衣去！）
问题既然落在我们的手里，那么身为一名程序猿，那是没有理由回避的。通过分析该“秒杀接口”的核心代码，可以发现在数据库层面，其涉及的Sql我们还是可以动一动手脚的！其调整后的“秒杀核心业务逻辑”的完整源代码如下所示：
//商品秒杀核心业务逻辑的处理-mysql的优化
@Override
public Boolean killItemV2(Integer killId, Integer userId) throws Exception {
Boolean result=false;
//TODO:判断当前用户是否已经抢购过当前商品
if (itemKillSuccessMapper.countByKillUserId(killId,userId) <= 0){
//A 查询待秒杀商品详情
ItemKill itemKill=itemKillMapper.selectByIdV2(killId);
//TODO:判断是否可以被秒杀canKill=1?
if (itemKill!=null && 1==itemKill.getCanKill() && itemKill.getTotal()>0){
//B 扣减库存-减一
int res=itemKillMapper.updateKillItemV2(killId);
//TODO:扣减是否成功?是-生成秒杀成功的订单，同时通知用户秒杀成功的消息
if (res>0){
commonRecordKillSuccessInfo(itemKill,userId);
result=true;
}
}
}else{
throw new Exception("您已经抢购过该商品了!");
}
return result;
}复制代码首先是对于 注释A 那里的调整，即在获取“秒杀商品详情”时，我们限定了“可秒杀商品的数量total需要大于0”，其对应的代码为：itemKillMapper.updateKillItemV2(killId);完整的动态Sql如下所示：
<!--获取秒杀详情V2-->
<select id="selectByIdV2" resultType="com.debug.kill.model.entity.ItemKill">
SELECT
a.*,
b.name AS itemName,
(CASE WHEN (now() BETWEEN a.start_time AND a.end_time)
THEN 1
ELSE 0
END) AS canKill
FROM item_kill AS a LEFT JOIN item AS b ON b.id = a.item_id
WHERE a.is_active = 1 AND a.id =#{id} AND a.total>0
</select>复制代码然后是 注释B 对应的优化调整，即在扣减库存时，我们除了可以保证正常减1的操作之外，还需要保证扣减完之后的数量大于0，即只有在保证扣减完之后的数量大于0之下，该Sql操作后受影响的行数为1，对应的代码为：itemKillMapper.updateKillItemV2(killId); 其对应的动态Sql如下所示：
<!--抢购商品，剩余数量减一-->
<update id="updateKillItemV2">
UPDATE item_kill
SET total = total - 1
WHERE id = #{killId} AND total>0
</update>复制代码至此，我们在秒杀核心业务逻辑的优化层面~数据库级别Sql的优化 已经搞完了！除此之外，我们还在代码层面进行优化，如下所示：
private void commonRecordKillSuccessInfo(ItemKill kill, Integer userId) throws Exception{
//TODO:记录抢购成功后生成的秒杀订单记录
ItemKillSuccess entity=new ItemKillSuccess();
String orderNo=String.valueOf(snowFlake.nextId());
//entity.setCode(RandomUtil.generateOrderCode()); //传统时间戳+N位随机数
entity.setCode(orderNo); //雪花算法
entity.setItemId(kill.getItemId());
entity.setKillId(kill.getId());
entity.setUserId(userId.toString());
entity.setStatus(SysConstant.OrderStatus.SuccessNotPayed.getCode().byteValue());
entity.setCreateTime(DateTime.now().toDate());
//TODO:学以致用，举一反三 -> 仿照单例模式的双重检验锁写法
if (itemKillSuccessMapper.countByKillUserId(kill.getId(),userId) <= 0){
int res=itemKillSuccessMapper.insertSelective(entity);
if (res>0){
//TODO:进行异步邮件消息的通知=rabbitmq+mail
rabbitSenderService.sendKillSuccessEmailMsg(orderNo);
//TODO:入死信队列，用于 “失效” 超过指定的TTL时间时仍然未支付的订单
rabbitSenderService.sendKillSuccessOrderExpireMsg(orderNo);
}
}
}复制代码即我们在“用户秒杀成功生成订单记录”的代码加入了类似于“单例模式”中的“双重检验锁”，即在生成订单记录，再次判断一下“当前用户是否已经真的没有抢购过该商品”！
在后面的篇章中，我们将开始搬上“中间件”这一利器，并结合本文所介绍Sql的优化和调整后的代码，彻底解决高并发压力测试的场景下出现的“库存超卖”、“重复秒杀”等乱七八糟的问题！
