day08-優惠券秒殺04

来源:https://www.cnblogs.com/liyuelian/archive/2023/04/28/17363231.html
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功能03-優惠券秒殺04 4.功能03-優惠券秒殺 4.7Redis優化秒殺 4.7.1優化分析 現在來回顧一下優惠券秒殺業務的兩個主要問題： （1）首先是對優惠券的扣減，需要防止庫存超賣現象； （2）其次，需要對每個用戶下單數量進行限制，實現一人一單的功能。 處理秒殺優惠券的業務： 先根據獲取到的 ...


功能03-優惠券秒殺04

4.功能03-優惠券秒殺

4.7Redis優化秒殺

4.7.1優化分析

現在來回顧一下優惠券秒殺業務的兩個主要問題：

（1）首先是對優惠券的扣減，需要防止庫存超賣現象；

（2）其次，需要對每個用戶下單數量進行限制，實現一人一單的功能。

處理秒殺優惠券的業務：

  1. 先根據獲取到的優惠券id，先到資料庫中判斷是否存在，若存在；

  2. 再判斷優惠券是否在設定的有效期，如果是，則進行一人一單的業務處理：

    • 2.1 利用分散式鎖，key存儲的是order+用戶id：當同一時間，一個用戶發起了多個線程請求，其中的某個線程獲取到了鎖，由於互斥性，無論這個用戶發起了多少個請求，只有一個線程能進入接下來的業務。（不同用戶發起的不同線程之間不影響）

    • 2.2 接下來，查詢該用戶是否已經買過這張秒殺券了，如果買過了，則不允許重覆購買，如果是第一次購買，就進入到防止超賣的業務：

      • 2.2.1 到這一步可能會有多個用戶的單個線程進入這個業務，為了防止超賣問題，這裡使用樂觀鎖方案。樂觀鎖的關鍵是判斷之前查詢到的數據是否有被修改過，但缺點是失敗率高，因此我們又使用了mysql的行鎖解決。（詳見day05-優惠券秒殺01）

因為整個過程有很多對資料庫的操作（查詢優惠券、查詢訂單、減庫存、創建訂單），因此這個業務的性能並不是很好：

優化前：

image-20230428143447674

上述業務看似複雜，實際上只有兩個過程：（1）對於用戶資格的校驗：庫存夠不夠，該用戶買沒買過（一人一單）（2）然後才是真正的下單業務。

我們可以對這兩個過程進行分離，別分使用兩個線程進行操作：主線程負責對用戶購買資格的校驗，如果有購買的資格，再開啟一個獨立的線程，來處理耗時較久的減庫存和創建訂單操作。

為了提高效率，使用redis判斷秒殺庫存和校驗一人一單，如果校驗通過，則redis會記錄優惠券信息、用戶信息、訂單信息到阻塞隊列。一方面：tomcat伺服器去讀取這個隊列的信息，完成下單。另一方面：redis給用戶返回一個訂單號，代表該用戶搶單成功，用戶可以根據這個訂單號去付款。

優化後：

image-20230428145250904

這樣，整個秒殺流程就變為：直接在redis中判斷用戶的秒殺資格和庫存，然後將信息保存到隊列里。

秒殺業務的流程變短了，而且是基於Redis，性能得到很大的提升，整個業務的吞吐能力、併發能力可以大大提高了。

那麼，如何在Redis中完成對秒殺庫存的判斷和一人一單的判斷呢？

首先是對數據的存儲：

  1. 使用String類型，key存儲 業務首碼+秒殺券id，value保存優惠券對應的庫存；
  2. 因為要保證一人一單，使用set類型，key保存業務首碼+秒殺券id，value保存下單的用戶id，保證元素不可重覆。
image-20230428154321311

優化後，在Redis中需要執行的具體流程：

image-20230428154505332

非同步秒殺優化總結：

上述的優化操作，一方面縮短了秒殺業務的流程，從而大大提高了秒殺業務的併發；另一方面，redis的操作和資料庫的操作是非同步的，對資料庫操作的時效性不再要求那麼高了，減輕了資料庫的壓力。

4.7.2代碼實現

改進秒殺業務，提高併發性能。需求：

  1. 新增秒殺優惠券的同時，將優惠券信息保存到Redis中
  2. 基於Lua腳本，判斷秒殺庫存、一人一單，決定用戶是否搶占成功
  3. 如果搶占成功，將優惠券id和用戶id封裝後存入阻塞隊列
  4. 開啟線程任務，不斷地從阻塞隊列中獲取信息，實現非同步下單功能

需求1：新增秒殺優惠券的同時，將優惠券信息保存到Redis中

（1.1）修改IVoucherService

package com.hmdp.service;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Voucher;

/**
 *  服務類
 *
 * @author 李
 * @version 1.0
 */
public interface IVoucherService extends IService<Voucher> {
    void addSeckillVoucher(Voucher voucher);
}

（1.2）修改VoucherServiceImpl

package com.hmdp.service.impl;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.entity.Voucher;
import com.hmdp.mapper.VoucherMapper;
import com.hmdp.entity.SeckillVoucher;
import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService;
import com.hmdp.service.IVoucherService;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.SECKILL_STOCK_KEY;

/**
 * 服務實現類
 *
 * @author 李
 * @version 1.0
 */
@Service
public class VoucherServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherMapper, Voucher> implements IVoucherService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    @Transactional
    public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {
        // 保存優惠券到資料庫
        save(voucher);
        // 保存秒殺優惠券信息到資料庫
        SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();
        seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());
        seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());
        seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());
        seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());
        seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
        //保存秒殺庫存到Redis中
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
    }
}

（1.3）修改VoucherController

package com.hmdp.controller;


import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Voucher;
import com.hmdp.service.IVoucherService;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * 前端控制器
 *
 * @author 李
 * @version 1.0
 */
@RestController
@RequestMapping("/voucher")
public class VoucherController {

    @Resource
    private IVoucherService voucherService;
    
    /**
     * 新增秒殺券
     * @param voucher 優惠券信息，包含秒殺信息
     * @return 優惠券id
     */
    @PostMapping("seckill")
    public Result addSeckillVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {
        voucherService.addSeckillVoucher(voucher);
        return Result.ok(voucher.getId());
    }
}

（1.4）使用postman進行測試，返回結過顯示插入成功，data為插入的秒殺券的id

image-20230428162250164

資料庫和Redis中也分別插入成功了：

image-20230428162352681 image-20230428162445513

需求2：基於Lua腳本，判斷秒殺庫存、一人一單，決定用戶是否搶占成功

在resources目錄下新建一個Lua腳本

image-20230428163306201

seckill.lua：

-- 1.參數列表
--    1.1 優惠券id
local voucherId = ARGV[1]
--    1.2 用戶id
local userId = ARGV[2]

-- 2.數據key
--  2.1 庫存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
--  2.2 訂單key
local orderKey = 'seckill:order' .. voucherId

-- 3.腳本業務
--  3.1判斷庫存是否充足 get stockKey
if (tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    -- 3.2庫存不足,返回1
    return 1
end
-- 3.3庫存充足，判斷用戶是否下過單(判斷用戶id是否在訂單key對應的集合中)
-- sismember orderKey userId
if (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
    -- 3.4 若存在，說明是重覆下單，返回2
    return 2
end
-- 3.5 扣庫存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.6 下單（保存用戶） sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
return 0

需求3：如果搶占成功，將優惠券id和用戶id封裝後存入阻塞隊列

需求4：開啟線程任務，不斷地從阻塞隊列中獲取信息，實現非同步下單功能

修改VoucherOrderServiceImpl：

  1. 請求先來到seckillVoucher()方法，該方法先調用lua腳本，嘗試判斷用戶有沒有購買資格、庫存是否充足。如果有，創建訂單，放到阻塞對列中。此時整個秒殺業務就結束了，用戶可以得到結果。
  2. 創建阻塞隊列和線程池，在類初始化的時候就執行線程池。線程池的業務就是不斷地從阻塞隊列中獲取訂單信息，然後創建訂單（調用handleVoucherOrder()方法）
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.*;

/**
 * 服務實現類
 *
 * @author 李
 * @version 1.0
 */
@Service
@Slf4j
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;

    private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;

    //類一載入就初始化腳本
    static {
        SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
        SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

    //阻塞隊列：當一個線程嘗試從隊列中獲取元素時，如果隊列中沒有元素，那麼該線程就會被阻塞，直到隊列中有元素，線程才會被喚醒並獲取元素
    private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);

    //線程池
    private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

    //在當前類初始化完畢之後就執行
    @PostConstruct
    private void init() {
        SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
    }

    //執行非同步操作，從阻塞隊列中獲取訂單
    private class VoucherOrderHandler implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    //1.獲取隊列中的訂單信息
                    /* take()--獲取和刪除阻塞對列中的頭部，如果需要則等待直到元素可用
                               (因此不必擔心這裡的死迴圈會增加cpu的負擔) */
                    VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
                    //2.創建訂單
                    handleVoucherOrder(voucherOrder);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("處理訂單異常", e);
                }
            }
        }
    }

    private IVoucherOrderService proxy;

    private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        //獲取用戶（因為目前的是線程池對象，不是主線程，不能使用UserHolder從ThreadLocal中獲取用戶id）
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        //創建鎖對象，指定鎖的名稱
        RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
        //獲取鎖（可重入鎖）
        boolean isLock = lock.tryLock();
        //判斷是否獲取鎖成功
        if (!isLock) {
            //獲取鎖失敗
            log.error("不允許重覆下單");
        }
        try {
            proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
        } finally {
            //釋放鎖
            lock.unlock();
        }
    }

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        //獲取用戶id
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //1.執行lua腳本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                SECKILL_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(),
                userId.toString()
        );
        //2.判斷腳本執行結果是否為0
        int r = result.intValue();
        if (r != 0) {
            //2.1如果不為0，代表沒有購買資格
            return Result.fail(r == 1 ? "庫存不足" : "不能重覆下單");
        }
        //2.2如果為0，代表有購買資格，將下單信息保存到阻塞對列中
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        //設置訂單id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        //設置用戶id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        //設置秒殺券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        //將上述信息保存到阻塞隊列
        orderTasks.add(voucherOrder);
        //3.獲取代理對象
        proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();

        //4.返回訂單id
        return Result.ok(0);
    }

    @Transactional
    public void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        //一人一單
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        //查詢訂單
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();
        if (count > 0) {//說明已經該用戶已經對該優惠券下過單了
            log.error("用戶已經購買過一次!");
            return;
        }
        //庫存充足，則扣減庫存（操作秒殺券表）
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock -1")//set stock = stock -1
                //where voucher_id =? and stock>0
                .gt("stock", 0).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).update();
        if (!success) {//操作失敗
            log.error("秒殺券庫存不足!");
            return;
        }
        //將訂單寫入資料庫（操作優惠券訂單表）
        save(voucherOrder);
    }
}

重啟項目，進行測試：

（1）初始數據：

image-20230428183036371 image-20230428183222315

（2）使用jemeter進行測試：使用1000個不同的用戶同時向伺服器發送搶購秒殺券的請求

image-20230428183505006

測試結果：可以看到平均響應實現為216毫秒，最小值為17毫秒，比之前平均500毫秒的響應時間縮短了一半。

image-20230428183649383

4.7.3秒殺優化總結

（1）秒殺業務的優化思路是什麼？

  1. 先利用Redis完成庫存餘量判斷、一人一單判斷，完成搶單業務
  2. 再將下單業務放入阻塞隊列，利用獨立線程非同步下單

（2）基於阻塞隊列的非同步秒殺存在哪些問題？

  1. 記憶體限制問題：

    這裡我們使用的是JDK裡面的阻塞隊列，它使用的是JVM裡面的記憶體。如果不加以限制，在高併發的情況下，可能會有非常多的訂單對象需要去創建，放入阻塞隊列中，可能會導致記憶體溢出。雖然我們限制了隊列的長度，但是如果隊列存滿了，再有新的訂單來，就放不下了。

  2. 數據安全問題：

    現在的代碼基於記憶體來保存訂單信息，如果伺服器宕機了，那麼阻塞隊列中的所有訂單信息將會丟失

我們將在接下來的分析中對上述兩個問題進行解決。

4.8Redis消息隊列實現非同步秒殺

要解決上面的兩個問題，最佳的解決方案就是使用消息隊列。

4.8.1什麼是消息隊列

消息隊列（Message Queue，簡稱MQ），字面意思就是存放消息的隊列。最簡單的消息隊列模型包括3個角色：

  • 消息隊列：存儲和管理消息，也被稱為消息代理（Message Broker）
  • 生產者：發送消息到消息隊列
  • 消費者：從消息隊列獲取消息並處理消息
image-20230428201219459

4.8.2消息隊列實現非同步秒殺的優勢

使用消息隊列實現非同步秒殺的優勢：

  • 消息隊列是JVM以外的獨立服務，不受JVM記憶體的限制，這就解決了之前的記憶體限制問題
  • 消息隊列不僅僅是做數據存儲，它還要確保數據安全，即消息隊列里的所有消息都要做持久化，這樣不管是服務宕機還是重啟，數據都不會丟失
  • 消息隊列將消息投遞給消費者之後，要求消費者做消息的確認。如果消息沒有被確認，這個消息就會在隊列中依然存在，下一次會再次投遞給消費者，直到收到消息確認為止。

當下比較知名的消息引擎，包括：ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、Artemis 等

這裡使用Redis實現消息隊列：

Redis提供了三種不同的方式來實現消息隊列：

  • list結構：基於List結構模擬消息隊列
  • PubSub：基本的點對點消息模型
  • Stream：比較完善的消息隊列模型

4.8.3基於List結構模擬的消息隊列

Redis的List數據結構是一個雙向鏈表，很容易模擬出隊列效果。隊列是入口和出口不在一邊，我們可以利用：LPUSH結合RPOP、或者RPUSH結合LPOP來實現。

image-20230428203824450

不過要註意的是，當隊列中沒有消息時，RPOP或LPOP操作會返回null，並不像JVM的阻塞隊列那樣會阻塞並等待消息。因此這裡應該使用BRPOP或者BLPOP來實現阻塞效果。

BRPOP key [key ...] timeout
summary: Remove and get the last element in a list, or block until one is available
since: 2.0.0

RPOP key
summary: Remove and get the last element in a list
since: 1.0.0

基於List的消息隊列有哪些優缺點？

優點：

  1. 利用Redis存儲，不受限於JVM記憶體上限
  2. 基於Redis的持久化機制，數據安全性有保證
  3. 可以滿足消息有序性

缺點：

  1. 無法避免消息丟失
  2. 只支持單消費者

4.8.4基於PubSub的消息隊列

PubSub（發佈訂閱）是Redis2.0版本引入的消息傳遞模型。顧名思義，消費者可以訂閱一個或者多個channel，生產者向對應channel發送消息後，所有訂閱者都能收到相關消息。

  • SUBSCRIBE channel [channel]：訂閱一個或者多個頻道
  • PUBLISH channel msg：向一個頻道發送消息
  • PSUBSCRIBE pattern [pattern]：訂閱與pattern格式相匹配的所有頻道
image-20230428210448194

基於PubSub的消息隊列有哪些優缺點？

優點：採用發佈訂閱模型，支持多生產、多消費

缺點：

  1. 不支持數據持久化
  2. 無法避免消息丟失
  3. 消息堆積有上限，超出時數據丟失

4.8.5基於Stream的消息隊列

Stream是Redis5.0引入的一種新的數據類型，可以實現一個功能非常完善的消息隊列。

發送消息的命令：


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  • 第27篇 sqlserver2022詳細安裝步驟
    話不多說，直接開乾 一.下載 1.官方鏈接下載： https://www.microsoft.com/zh-cn/sql-server/sql-server-downloads 2.在下載目錄中找到下麵這個小的安裝包 SQL2022-SSEI-Dev.exe，運行開始下載SQL server； 二. ...
  • .NET 開源高性能 MQTT 類庫
    前言 隨著物聯網（IoT）技術的迅猛發展，MQTT（消息隊列遙測傳輸）協議憑藉其輕量級和高效性，已成為眾多物聯網應用的首選通信標準。 MQTTnet 作為一個高性能的 .NET 開源庫，為 .NET 平臺上的 MQTT 客戶端與伺服器開發提供了強大的支持。 本文將全面介紹 MQTTnet 的核心功能 ...
  • Serilog文檔翻譯系列（六） - 可用的接收器、增強器、格式化輸出
    Serilog支持多種接收器用於日誌存儲，增強器用於添加屬性，LogContext管理動態屬性，支持多種輸出格式包括純文本、JSON及ExpressionTemplate。還提供了自定義格式化選項，適用於不同需求。 ...
  • 警惕 Visual Studio 屬性求值副作用導致邏輯不符合預期
    目錄簡介獲取 HTML 文檔解析 HTML 文檔測試參考文章 簡介 動態內容網站使用 JavaScript 腳本動態檢索和渲染數據，爬取信息時需要模擬瀏覽器行為，否則獲取到的源碼基本是空的。 本文使用的爬取步驟如下： 使用 Selenium 獲取渲染後的 HTML 文檔 使用 HtmlAgility ...
  • [使用目前最新版]HybridCLR6.9.0+YooAsset2.2.4實現純C# Unity熱更新方案 (一)
    1.前言 什麼是熱更新 游戲或者軟體更新時，無需重新下載客戶端進行安裝，而是在應用程式啟動的情況下，在內部進行資源或者代碼更新 Unity目前常用熱更新解決方案 HybridCLR，Xlua，ILRuntime等 Unity目前常用資源管理解決方案 AssetBundles，Addressable， ...
  • 在 ASP.NET Core Web API 中使用操作篩選器統一處理通用操作
    本文章主要是在C# ASP.NET Core Web API框架實現向手機發送驗證碼簡訊功能。這裡我選擇是一個互億無線簡訊驗證碼平臺，其實像阿裡雲，騰訊雲上面也可以。 首先我們先去 互億無線 https://www.ihuyi.com/api/sms.html 去註冊一個賬號 註冊完成賬號後，它會送 ...
  • 第28篇 如何.net中實現高效可靠數據同步api
    通過以下方式可以高效，並保證數據同步的可靠性 1.API設計 使用RESTful設計，確保API端點明確，並使用適當的HTTP方法（如POST用於創建，PUT用於更新）。 設計清晰的請求和響應模型，以確保客戶端能夠理解預期格式。 2.數據驗證 在伺服器端進行嚴格的數據驗證，確保接收到的數據符合預期格 ...
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