實現高併發秒殺的 7 種方式，寫的太好了，建議收藏！！

1.引言高併發場景在現場的日常工作中很常見，特別是在互聯網公司中，這篇文章就來通過秒殺商品來模擬高併發的場景。文章末尾會附上文章的所有代碼、腳本和測試用例。本文環境： SpringBoot 2.5.7 + MySQL 8.0 X + MybatisPlus + Swagger2.9.2 模擬工具 ...

1.引言

高併發場景在現場的日常工作中很常見，特別是在互聯網公司中，這篇文章就來通過秒殺商品來模擬高併發的場景。文章末尾會附上文章的所有代碼、腳本和測試用例。

本文環境： SpringBoot 2.5.7 + MySQL 8.0 X + MybatisPlus + Swagger2.9.2
模擬工具： Jmeter
模擬場景： 減庫存->創建訂單->模擬支付

2.商品秒殺-超賣

在開發中，對於下麵的代碼，可能很熟悉：在Service裡面加上@Transactional事務註解和Lock鎖。

Spring Boot 基礎就不介紹了，推薦看這個免費教程：

https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

控制層：Controller

@ApiOperation(value="秒殺實現方式——Lock加鎖")
@PostMapping("/start/lock")
public Result startLock(long skgId){
    try {
        log.info("開始秒殺方式一...");
        final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
        Result result = secondKillService.startSecondKillByLock(skgId, userId);
        if(result != null){
            log.info("用戶:{}--{}", userId, result.get("msg"));
        }else{
            log.info("用戶:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，請稍後！");
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {

    }
    return Result.ok();
}

業務層：Service

@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Result startSecondKillByLock(long skgId, long userId) {
    lock.lock();
    try {
        // 校驗庫存
        SecondKill secondKill = secondKillMapper.selectById(skgId);
        Integer number = secondKill.getNumber();
        if (number > 0) {
            // 扣庫存
            secondKill.setNumber(number - 1);
            secondKillMapper.updateById(secondKill);
            // 創建訂單
            SuccessKilled killed = new SuccessKilled();
            killed.setSeckillId(skgId);
            killed.setUserId(userId);
            killed.setState((short) 0);
            killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            successKilledMapper.insert(killed);

            // 模擬支付
            Payment payment = new Payment();
            payment.setSeckillId(skgId);
            payment.setSeckillId(skgId);
            payment.setUserId(userId);
            payment.setMoney(40);
            payment.setState((short) 1);
            payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            paymentMapper.insert(payment);
        } else {
            return Result.error(SecondKillStateEnum.END);
        }
    } catch (Exception e) {
        throw new ScorpiosException("異常了個乖乖");
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

對於上面的代碼應該沒啥問題吧，業務方法上加事務，在處理業務的時候加鎖。

但上面這樣寫法是有問題的，會出現超賣的情況，看下測試結果：模擬1000個併發，搶100商品。

這裡在業務方法開始加了鎖，在業務方法結束後釋放了鎖。但這裡的事務提交卻不是這樣的，有可能在事務提交之前，就已經把鎖釋放了，這樣會導致商品超賣現象。所以加鎖的時機很重要！

3. 解決商品超賣

對於上面超賣現象，主要問題出現在事務中鎖釋放的時機，事務未提交之前，鎖已經釋放。（事務提交是在整個方法執行完）。如何解決這個問題呢，就是把加鎖步驟提前

可以在controller層進行加鎖
可以使用Aop在業務方法執行之前進行加鎖

3.1 方式一（改進版加鎖）

@ApiOperation(value="秒殺實現方式——Lock加鎖")
@PostMapping("/start/lock")
public Result startLock(long skgId){
    // 在此處加鎖
    lock.lock();
    try {
        log.info("開始秒殺方式一...");
        final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
        Result result = secondKillService.startSecondKillByLock(skgId, userId);
        if(result != null){
            log.info("用戶:{}--{}", userId, result.get("msg"));
        }else{
            log.info("用戶:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，請稍後！");
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        // 在此處釋放鎖
        lock.unlock();
    }
    return Result.ok();
}

上面這樣的加鎖就可以解決事務未提交之前，鎖釋放的問題，可以分三種情況進行壓力測試：

併發數1000，商品100
併發數1000，商品1000
併發數2000，商品1000

對於併發量大於商品數的情況，商品秒殺一般不會出現少賣的請況，但對於併發數小於等於商品數的時候可能會出現商品少賣情況，這也很好理解。

對於沒有問題的情況就不貼圖了，因為有很多種方式，貼圖會太多

3.2 方式二（AOP版加鎖）

對於上面在控制層進行加鎖的方式，可能顯得不優雅，那就還有另一種方式進行在事務之前加鎖，那就是AOP。

推薦一個開源免費的 Spring Boot 最全教程：

https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

自定義AOP註解

@Target({ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public  @interface ServiceLock {
    String description()  default "";
}

定義切麵類

@Slf4j
@Component
@Scope
@Aspect
@Order(1) //order越小越是最先執行，但更重要的是最先執行的最後結束
public class LockAspect {
    /**
     * 思考：為什麼不用synchronized
     * service 預設是單例的，併發下lock只有一個實例
     */
    private static  Lock lock = new ReentrantLock(true); // 互斥鎖 參數預設false，不公平鎖

    // Service層切點     用於記錄錯誤日誌
    @Pointcut("@annotation(com.scorpios.secondkill.aop.ServiceLock)")
    public void lockAspect() {

    }

    @Around("lockAspect()")
    public  Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
        lock.lock();
        Object obj = null;
        try {
            obj = joinPoint.proceed();
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
   throw new RuntimeException();
        } finally{
            lock.unlock();
        }
        return obj;
    }
}

在業務方法上添加AOP註解

@Override
@ServiceLock // 使用Aop進行加鎖
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Result startSecondKillByAop(long skgId, long userId) {

    try {
        // 校驗庫存
        SecondKill secondKill = secondKillMapper.selectById(skgId);
        Integer number = secondKill.getNumber();
        if (number > 0) {
            //扣庫存
            secondKill.setNumber(number - 1);
            secondKillMapper.updateById(secondKill);
            //創建訂單
            SuccessKilled killed = new SuccessKilled();
            killed.setSeckillId(skgId);
            killed.setUserId(userId);
            killed.setState((short) 0);
            killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            successKilledMapper.insert(killed);

            //支付
            Payment payment = new Payment();
            payment.setSeckillId(skgId);
            payment.setSeckillId(skgId);
            payment.setUserId(userId);
            payment.setMoney(40);
            payment.setState((short) 1);
            payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            paymentMapper.insert(payment);
        } else {
            return Result.error(SecondKillStateEnum.END);
        }
    } catch (Exception e) {
        throw new ScorpiosException("異常了個乖乖");
    }
    return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

控制層：

@ApiOperation(value="秒殺實現方式二——Aop加鎖")
@PostMapping("/start/aop")
public Result startAop(long skgId){
    try {
        log.info("開始秒殺方式二...");
        final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
        Result result = secondKillService.startSecondKillByAop(skgId, userId);
        if(result != null){
            log.info("用戶:{}--{}", userId, result.get("msg"));
        }else{
            log.info("用戶:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，請稍後！");
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return Result.ok();
}

這種方式在對鎖的使用上，更高階、更美觀！

3.3 方式三（悲觀鎖一）

除了上面在業務代碼層面加鎖外，還可以使用資料庫自帶的鎖進行併發控制。

悲觀鎖，什麼是悲觀鎖呢？通俗的說，在做任何事情之前，都要進行加鎖確認。這種資料庫級加鎖操作效率較低。

使用for update一定要加上事務，當事務處理完後，for update才會將行級鎖解除

如果請求數和秒殺商品數量一致，會出現少賣

@ApiOperation(value="秒殺實現方式三——悲觀鎖")
@PostMapping("/start/pes/lock/one")
public Result startPesLockOne(long skgId){
    try {
        log.info("開始秒殺方式三...");
        final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
        Result result = secondKillService.startSecondKillByUpdate(skgId, userId);
        if(result != null){
            log.info("用戶:{}--{}", userId, result.get("msg"));
        }else{
            log.info("用戶:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，請稍後！");
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return Result.ok();
}

業務邏輯

@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Result startSecondKillByUpdate(long skgId, long userId) {
    try {
        // 校驗庫存-悲觀鎖
        SecondKill secondKill = secondKillMapper.querySecondKillForUpdate(skgId);
        Integer number = secondKill.getNumber();
        if (number > 0) {
            //扣庫存
            secondKill.setNumber(number - 1);
            secondKillMapper.updateById(secondKill);
            //創建訂單
            SuccessKilled killed = new SuccessKilled();
            killed.setSeckillId(skgId);
            killed.setUserId(userId);
            killed.setState((short) 0);
            killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            successKilledMapper.insert(killed);

            //支付
            Payment payment = new Payment();
            payment.setSeckillId(skgId);
            payment.setSeckillId(skgId);
            payment.setUserId(userId);
            payment.setMoney(40);
            payment.setState((short) 1);
            payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            paymentMapper.insert(payment);
        } else {
            return Result.error(SecondKillStateEnum.END);
        }
    } catch (Exception e) {
        throw new ScorpiosException("異常了個乖乖");
    } finally {
    }
    return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

Dao層

@Repository
public interface SecondKillMapper extends BaseMapper<SecondKill> {

    /**
     * 將此行數據進行加鎖，當整個方法將事務提交後，才會解鎖
     * @param skgId
     * @return
     */
    @Select(value = "SELECT * FROM seckill WHERE seckill_id=#{skgId} FOR UPDATE")
    SecondKill querySecondKillForUpdate(@Param("skgId") Long skgId);

}

上面是利用for update進行對查詢數據加鎖，加的是行鎖

3.4 方式四（悲觀鎖二）

悲觀鎖的第二種方式就是利用update更新命令來加表鎖

/**
 * UPDATE鎖表
 * @param skgId  商品id
 * @param userId    用戶id
 * @return
 */
@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Result startSecondKillByUpdateTwo(long skgId, long userId) {
    try {

        // 不校驗，直接扣庫存更新
        int result = secondKillMapper.updateSecondKillById(skgId);
        if (result > 0) {
            //創建訂單
            SuccessKilled killed = new SuccessKilled();
            killed.setSeckillId(skgId);
            killed.setUserId(userId);
            killed.setState((short) 0);
            killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            successKilledMapper.insert(killed);

            //支付
            Payment payment = new Payment();
            payment.setSeckillId(skgId);
            payment.setSeckillId(skgId);
            payment.setUserId(userId);
            payment.setMoney(40);
            payment.setState((short) 1);
            payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            paymentMapper.insert(payment);
        } else {
            return Result.error(SecondKillStateEnum.END);
        }
    } catch (Exception e) {
        throw new ScorpiosException("異常了個乖乖");
    } finally {
    }
    return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

Dao層

@Repository
public interface SecondKillMapper extends BaseMapper<SecondKill> {

    /**
     * 將此行數據進行加鎖，當整個方法將事務提交後，才會解鎖
     * @param skgId
     * @return
     */
    @Select(value = "SELECT * FROM seckill WHERE seckill_id=#{skgId} FOR UPDATE")
    SecondKill querySecondKillForUpdate(@Param("skgId") Long skgId);

    @Update(value = "UPDATE seckill SET number=number-1 WHERE seckill_id=#{skgId} AND number > 0")
    int updateSecondKillById(@Param("skgId") long skgId);
}

3.5 方式五（樂觀鎖）

樂觀鎖，顧名思義，就是對操作結果很樂觀，通過利用version欄位來判斷數據是否被修改

樂觀鎖，不進行庫存數量的校驗，直接做庫存扣減

這裡使用的樂觀鎖會出現大量的數據更新異常（拋異常就會導致購買失敗）、如果配置的搶購人數比較少、比如120:100(人數:商品) 會出現少買的情況，不推薦使用樂觀鎖。

@ApiOperation(value="秒殺實現方式五——樂觀鎖")
@PostMapping("/start/opt/lock")
public Result startOptLock(long skgId){
    try {
        log.info("開始秒殺方式五...");
        final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
        // 參數添加了購買數量
        Result result = secondKillService.startSecondKillByPesLock(skgId, userId,1);
        if(result != null){
            log.info("用戶:{}--{}", userId, result.get("msg"));
        }else{
            log.info("用戶:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，請稍後！");
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return Result.ok();
}
@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Result startSecondKillByPesLock(long skgId, long userId, int number) {

    // 樂觀鎖，不進行庫存數量的校驗，直接
    try {
        SecondKill kill = secondKillMapper.selectById(skgId);
        // 剩餘的數量應該要大於等於秒殺的數量
        if(kill.getNumber() >= number) {
            int result = secondKillMapper.updateSecondKillByVersion(number,skgId,kill.getVersion());
            if (result > 0) {
                //創建訂單
                SuccessKilled killed = new SuccessKilled();
                killed.setSeckillId(skgId);
                killed.setUserId(userId);
                killed.setState((short) 0);
                killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                successKilledMapper.insert(killed);

                //支付
                Payment payment = new Payment();
                payment.setSeckillId(skgId);
                payment.setSeckillId(skgId);
                payment.setUserId(userId);
                payment.setMoney(40);
                payment.setState((short) 1);
                payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                paymentMapper.insert(payment);
            } else {
                return Result.error(SecondKillStateEnum.END);
            }
        }
    } catch (Exception e) {
        throw new ScorpiosException("異常了個乖乖");
    } finally {
    }
    return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}
@Repository
public interface SecondKillMapper extends BaseMapper<SecondKill> {

    /**
     * 將此行數據進行加鎖，當整個方法將事務提交後，才會解鎖
     * @param skgId
     * @return
     */
    @Select(value = "SELECT * FROM seckill WHERE seckill_id=#{skgId} FOR UPDATE")
    SecondKill querySecondKillForUpdate(@Param("skgId") Long skgId);

    @Update(value = "UPDATE seckill SET number=number-1 WHERE seckill_id=#{skgId} AND number > 0")
    int updateSecondKillById(@Param("skgId") long skgId);

    @Update(value = "UPDATE seckill  SET number=number-#{number},version=version+1 WHERE seckill_id=#{skgId} AND version = #{version}")
    int updateSecondKillByVersion(@Param("number") int number, @Param("skgId") long skgId, @Param("version")int version);
}

樂觀鎖會出現大量的數據更新異常（拋異常就會導致購買失敗），會出現少買的情況，不推薦使用樂觀鎖

3.6 方式六（阻塞隊列）

利用阻塞隊類，也可以解決高併發問題。其思想就是把接收到的請求按順序存放到隊列中，消費者線程逐一從隊列里取數據進行處理，看下具體代碼。

阻塞隊列：這裡使用靜態內部類的方式來實現單例模式，在併發條件下不會出現問題。

// 秒殺隊列(固定長度為100)
public class SecondKillQueue {

    // 隊列大小
    static final int QUEUE_MAX_SIZE = 100;

    // 用於多線程間下單的隊列
    static BlockingQueue<SuccessKilled> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<SuccessKilled>(QUEUE_MAX_SIZE);

    // 使用靜態內部類，實現單例模式
    private SecondKillQueue(){};

    private static class SingletonHolder{
        // 靜態初始化器，由JVM來保證線程安全
        private  static SecondKillQueue queue = new SecondKillQueue();
    }

    /**
     * 單例隊列
     * @return
     */
    public static SecondKillQueue getSkillQueue(){
        return SingletonHolder.queue;
    }

    /**
     * 生產入隊
     * @param kill
     * @throws InterruptedException
     * add(e) 隊列未滿時，返回true；隊列滿則拋出IllegalStateException(“Queue full”)異常——AbstractQueue
     * put(e) 隊列未滿時，直接插入沒有返回值；隊列滿時會阻塞等待，一直等到隊列未滿時再插入。
     * offer(e) 隊列未滿時，返回true；隊列滿時返回false。非阻塞立即返回。
     * offer(e, time, unit) 設定等待的時間，如果在指定時間內還不能往隊列中插入數據則返回false，插入成功返回true。
     */
    public  Boolean  produce(SuccessKilled kill) {
        return blockingQueue.offer(kill);
    }
    /**
     * 消費出隊
     * poll() 獲取並移除隊首元素，在指定的時間內去輪詢隊列看有沒有首元素有則返回，否者超時後返回null
     * take() 與帶超時時間的poll類似不同在於take時候如果當前隊列空了它會一直等待其他線程調用notEmpty.signal()才會被喚醒
     */
    public  SuccessKilled consume() throws InterruptedException {
        return blockingQueue.take();
    }

    /**
     * 獲取隊列大小
     * @return
     */
    public int size() {
        return blockingQueue.size();
    }
}

消費秒殺隊列：實現ApplicationRunner介面

// 消費秒殺隊列
@Slf4j
@Component
public class TaskRunner implements ApplicationRunner{

    @Autowired
    private SecondKillService seckillService;

    @Override
    public void run(ApplicationArguments var){
        new Thread(() -> {
            log.info("隊列啟動成功");
            while(true){
                try {
                    // 進程內隊列
                    SuccessKilled kill = SecondKillQueue.getSkillQueue().consume();
                    if(kill != null){
                        Result result = seckillService.startSecondKillByAop(kill.getSeckillId(), kill.getUserId());
                        if(result != null && result.equals(Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS))){
                            log.info("TaskRunner,result:{}",result);
                            log.info("TaskRunner從消息隊列取出用戶，用戶:{}{}",kill.getUserId(),"秒殺成功");
                        }
                    }
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }
}
@ApiOperation(value="秒殺實現方式六——消息隊列")
@PostMapping("/start/queue")
public Result startQueue(long skgId){
    try {
        log.info("開始秒殺方式六...");
        final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
        SuccessKilled kill = new SuccessKilled();
        kill.setSeckillId(skgId);
        kill.setUserId(userId);
        Boolean flag = SecondKillQueue.getSkillQueue().produce(kill);
        // 雖然進入了隊列，但是不一定能秒殺成功 進隊出隊有時間間隙
        if(flag){
            log.info("用戶:{}{}",kill.getUserId(),"秒殺成功");
        }else{
            log.info("用戶:{}{}",userId,"秒殺失敗");
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return Result.ok();
}

註意：在業務層和AOP方法中，不能拋出任何異常， throw new RuntimeException()這些拋異常代碼要註釋掉。因為一旦程式拋出異常就會停止，導致消費秒殺隊列進程終止！

使用阻塞隊列來實現秒殺，有幾點要註意：

消費秒殺隊列中調用業務方法加鎖與不加鎖情況一樣，也就是seckillService.startSecondKillByAop()、seckillService.startSecondKillByLock()方法結果一樣，這也很好理解
當隊列長度與商品數量一致時，會出現少賣的現象，可以調大數值
下麵是隊列長度1000，商品數量1000，併發數2000情況下出現的少賣

3.7.方式七（Disruptor隊列）

Disruptor是個高性能隊列，研發的初衷是解決記憶體隊列的延遲問題，在性能測試中發現竟然與I/O操作處於同樣的數量級，基於Disruptor開發的系統單線程能支撐每秒600萬訂單。

// 事件生成工廠（用來初始化預分配事件對象）
public class SecondKillEventFactory implements EventFactory<SecondKillEvent> {

    @Override
    public SecondKillEvent newInstance() {
        return new SecondKillEvent();
    }
}
// 事件對象（秒殺事件）
public class SecondKillEvent implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private long seckillId;
    private long userId;

 // set/get方法略

}
// 使用translator方式生產者
public class SecondKillEventProducer {

    private final static EventTranslatorVararg<SecondKillEvent> translator = (seckillEvent, seq, objs) -> {
        seckillEvent.setSeckillId((Long) objs[0]);
        seckillEvent.setUserId((Long) objs[1]);
    };

    private final RingBuffer<SecondKillEvent> ringBuffer;

    public SecondKillEventProducer(RingBuffer<SecondKillEvent> ringBuffer){
        this.ringBuffer = ringBuffer;
    }

    public void secondKill(long seckillId, long userId){
        this.ringBuffer.publishEvent(translator, seckillId, userId);
    }
}
// 消費者(秒殺處理器)
@Slf4j
public class SecondKillEventConsumer implements EventHandler<SecondKillEvent> {

    private SecondKillService secondKillService = (SecondKillService) SpringUtil.getBean("secondKillService");

    @Override
    public void onEvent(SecondKillEvent seckillEvent, long seq, boolean bool) {
        Result result = secondKillService.startSecondKillByAop(seckillEvent.getSeckillId(), seckillEvent.getUserId());
        if(result.equals(Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS))){
            log.info("用戶:{}{}",seckillEvent.getUserId(),"秒殺成功");
        }
    }
}
public class DisruptorUtil {

    static Disruptor<SecondKillEvent> disruptor;

    static{
        SecondKillEventFactory factory = new SecondKillEventFactory();
        int ringBufferSize = 1024;
        ThreadFactory threadFactory = runnable -> new Thread(runnable);
        disruptor = new Disruptor<>(factory, ringBufferSize, threadFactory);
        disruptor.handleEventsWith(new SecondKillEventConsumer());
        disruptor.start();
    }

    public static void producer(SecondKillEvent kill){
        RingBuffer<SecondKillEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
        SecondKillEventProducer producer = new SecondKillEventProducer(ringBuffer);
        producer.secondKill(kill.getSeckillId(),kill.getUserId());
    }
}
@ApiOperation(value="秒殺實現方式七——Disruptor隊列")
@PostMapping("/start/disruptor")
public Result startDisruptor(long skgId){
    try {
        log.info("開始秒殺方式七...");
        final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
        SecondKillEvent kill = new SecondKillEvent();
        kill.setSeckillId(skgId);
        kill.setUserId(userId);
        DisruptorUtil.producer(kill);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return Result.ok();
}

經過測試，發現使用Disruptor隊列隊列，與自定義隊列有著同樣的問題，也會出現超賣的情況，但效率有所提高。

4. 小結

對於上面七種實現併發的方式，做一下總結：

一、二方式是在代碼中利用鎖和事務的方式解決了併發問題，主要解決的是鎖要載入事務之前
三、四、五方式主要是資料庫的鎖來解決併發問題，方式三是利用for upate對錶加行鎖，方式四是利用update來對錶加鎖，方式五是通過增加version欄位來控制資料庫的更新操作，方式五的效果最差
六、七方式是通過隊列來解決併發問題，這裡需要特別註意的是，在代碼中不能通過throw拋異常，否則消費線程會終止，而且由於進隊和出隊存在時間間隙，會導致商品少賣

上面所有的情況都經過代碼測試，測試分一下三種情況：