首页 > 数据库 >【Redis场景4】单机环境下秒杀问题

【Redis场景4】单机环境下秒杀问题

时间:2023-02-07 21:55:38浏览次数:61  
标签:return 单机 userId Redis voucherId 秒杀 Result 线程 id

单机环境下的秒杀问题

全局唯一ID

为什么要使用全局唯一ID:

当用户抢购时,就会生成订单并保存到订单表中,而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题:

  • 受单表数据量的限制
  • id的规律性太明显

场景分析一:如果我们的id具有太明显的规则,用户或者说商业对手很容易猜测出来我们的一些敏感信息,比如商城在一天时间内,卖出了多少单,这明显不合适。

场景分析二:随着我们商城规模越来越大,mysql的单表的容量不宜超过500W,数据量过大之后,我们要进行拆库拆表,但拆分表了之后,他们从逻辑上讲他们是同一张表,所以他们的id是不能一样的, 于是乎我们需要保证id的唯一性。

场景分析三:如果全部使用数据库自增长ID,那么多张表都会出现相同的ID,不满足业务需求。

在分布式系统下全局唯一ID需要满足的特点:

  1. 唯一性
  2. 递增性
  3. 安全性
  4. 高可用(服务稳定)
  5. 高性能(生成速度够快)

为了提高数据库性能,这里采用Java中的数值类型(Long--8(Byte)字节,64位),

  • ID的组成部分:符号位:1bit,永远为0
  • 时间戳:31bit,以秒为单位,可以使用69年
  • 序列号:32bit,秒内的计数器,支持每秒产生2^32个不同ID

img

类雪花算法开发

我们的生成策略是基于redis的自增长,及序列号部分,在实现的时候需要传入不同的前缀(即不同业务不同序列号)

我们开始实现时间戳位数,先设置一个基准值,即某一时间的秒数,使用的时候用当前时间秒数-基准时间=所得秒数即时间戳;

基准值计算:这里我是用2023/1/1 0:0:0;秒数为:1672531200

public static void main(String[] args) {
    LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2023, 1, 1, 0, 0, 0);
    //设置时区
    long l = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
    System.out.println(l);
}

开始生成时间戳:获得当前时间的秒数-基准值(BEGIN_TIMESTAMP=1672531200)

LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.now();
//秒数设置时区
long nowSecond = dateTime.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;

然后生成序列号,采用Redis的自增操作实现。keyPrefix业务Key(传入的)

long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix);

这一行代码的使用问题是,同一个业务使用的同一个key,但是redis的自增上上限为2^64,总有时候会超过32位,所以最好是让其同一业务也要有不同的key值,这里我们可以加上当前时间。

//获取当日日期,精确到天
String date = dateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
//自增长上限2^64
long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);

这样做的好处是:

  1. 在redis中缓存是分层的,方便查看,也方便统计每天、每月的订单量或者其他数据等
  2. 不会超过Redis的自增长的值,安全性提高

img

最后将时间戳和序列号进行拼接即可,位运算。COUNT_BITS=32

timestamp << COUNT_BITS | count;

首先将时间戳左移32位,低处补零,然后进行或运算(遇1得1),这样实现整个的全局唯一ID。

测试

在同一个业务中使用全局唯一ID生成。

/**
 * 测试全局唯一ID生成器
 * @throws InterruptedException
 */
@Test
public  void testIdWorker() throws InterruptedException {
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(300);
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(300);
    Runnable task = ()->{
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            long id = redisIdWorker.nextId("order");
            System.out.println("id:"+id);
        }
        //计数-1
        countDownLatch.countDown();
    };
    long begin = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 300; i++) {
        executorService.submit(task);
    }
    //等待子线程结束
    countDownLatch.await();
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time= "+(endTime-begin));
}

time= 2608ms=2.68s,生成数量:30000

取两个相近的十进制转为二进制对比:

id : 148285184708444304

0010 0000 1110 1101 0000 1001 0111 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001 0000

id : 148285184708444305

0010 0000 1110 1101 0000 1001 0111 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001 0001

短码生成策略

仅支持很小的调用量,用于生成活动配置类编号,保证全局唯一

import java.util.Calendar;
import java.util.Random;

/**
 * @author xbhog
 * @describe:短码生成策略,仅支持很小的调用量,用于生成活动配置类编号,保证全局唯一
 * @date 2022/9/18
 */
@Slf4j
@Component
public class ShortCode implements IIdGenerator {
    @Override
    public synchronized long nextId() {
        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        int year = calendar.get(Calendar.YEAR);
        int week = calendar.get(Calendar.WEEK_OF_YEAR);
        int day = calendar.get(Calendar.DAY_OF_WEEK);
        int hour = calendar.get(Calendar.HOUR_OF_DAY);
        log.info("年:{},周:{},日:{},小时:{}",year, week,day,hour);
        //打乱顺序:2020年为准 + 小时 + 周期 + 日 + 三位随机数
        StringBuilder idStr = new StringBuilder();
        idStr.append(year-2020);
        idStr.append(hour);
        idStr.append(String.format("%02d",week));
        idStr.append(day);
        idStr.append(String.format("%03d",new Random().nextInt(1000)));
        log.info("查看拼接之后的值:{}",idStr);
        return Long.parseLong(idStr.toString());
    }

    public static void main(String[] args) {
        long l = new ShortCode().nextId();
        System.out.println(l);
    }
}

日志记录:

14:40:22.336 [main] INFO ShortCode - 年:2023,周:5,日:7,小时:14
14:40:22.341 [main] INFO ShortCode - 查看拼接之后的值:314057012
314057012

秒杀下单功能及并发测试

完整代码GitHubhttps://github.com/xbhog/hm-dianping/tree/20230130-xbhog-redisSpike

秒杀条件分析:

  • 秒杀是否开始或结束,如果尚未开始或已经结束则无法下单
  • 库存是否充足,不足则无法下单

业务流程图:

img

开发流程:

优惠卷订单服务处理流程

  1. 查询优惠卷

  2. 判断用户是否在秒杀时间段内

  3. 判断是否库存充足

    1. 不足:返回异常信息
    2. 充足:执行步骤4
  4. 创建优惠卷订单

  5. 落库

  6. 返回订单ID

流程比较简单,这里需要注意的点是在库存扣减这部分

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
    // 1.查询优惠券
    // 2.判断秒杀是否开始
    // 3.判断秒杀是否已经结束
    // 4.判断库存是否充足
    if (voucher.getStock() < 1) {
        // 库存不足
        return Result.fail("库存不足!");
    }
    //5,扣减库
	//update tb_seckill_voucher set stock=stock -1  where voucher_id =  #{voucherId}
    boolean success  = seckillVoucherMapper.updateDateByVoucherId(voucherId);
    if (!success) {
        //扣减库存
        return Result.fail("库存不足!");
    }
    //6.创建订单
    // 6.1.全局唯一ID生成:订单id
    long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
    voucherOrder.setId(orderId);
    // 6.2.用户id
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    voucherOrder.setUserId(userId);
    // 6.3.代金券id
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    save(voucherOrder);

    return Result.ok(orderId);
}

jmeter进行测试:

条件:线程200,循环一次,查看汇总报告可以看出:

img

预期结果应该为异常是50%,但是这里显示为0%,查看数据库可以看出生成订单200个,库存为-100;

img

原因分析:

img

假设线程1过来查询库存,判断出来库存大于1,正准备去扣减库存,但是还没有来得及去扣减,此时线程2过来,线程2也去查询库存,发现这个数量一定也大于1,那么这两个线程都会去扣减库存,最终多个线程相当于一起去扣减库存,由此就会出现库存的超卖问题

锁解决超卖问题

完整代码GitHubhttps://github.com/xbhog/hm-dianping/tree/20230130-xbhog-redisSpike

解决方式

  1. 悲观锁:可以实现对于数据的串行化执行,比如syn,和lock都是悲观锁的代表,同时,悲观锁中又可以再细分为公平锁,非公平锁,可重入锁,等等
  2. 乐观锁:会有一个版本号,每次操作数据会对版本号+1,再提交回数据时,会去校验是否比之前的版本大1 ,如果大1 ,则进行操作成功,这套机制的核心逻辑在于,如果在操作过程中,版本号只比原来大1 ,那么就意味着操作过程中没有人对他进行过修改,他的操作就是安全的,如果不大1,则数据被修改过,当然乐观锁还有一些变种的处理方式比如cas

采用乐观锁解决超卖问题:

img

在操作时,对版本号进行+1 操作,然后要求version 如果是1 的情况下,才能操作,那么第一个线程在操作后,数据库中的version变成了2,但是他自己满足version=1 ,所以没有问题,此时线程2执行,线程2 最后也需要加上条件version =1 ,但是现在由于线程1已经操作过了,所以线程2,操作时就不满足version=1 的条件了,所以线程2无法执行成功。

修改上述代码有两种修改方式:

  1. 只要我扣减库存时的库存和之前我查询到的库存是一样的,就意味着没有人在中间修改过库存,那么此时就是安全的。
  2. 判断条件为库存数stock>0即可(解决问题)

测试第一种方式:100线程并发;数据库订单数为1,库存99(预期时库存0)。

img

通过测试发现会有99%失败的情况,跟我们预计的0%失败率来说相差很远,失败的原因在于:在使用乐观锁过程中假设100个线程同时都拿到了100的库存,然后大家一起去进行扣减,但是100个人中只有1个人能扣减成功,其他的人在处理时,他们在扣减时,库存已经被修改过了,所以此时其他线程都会失败。

解决方式就是修改库存数条件为stock>0

一人一单秒杀并发问题

完整代码GitHubhttps://github.com/xbhog/hm-dianping/tree/20230130-xbhog-redisSpike

上述秒杀订单有一个问题,一个用户可以秒杀多次;优惠卷是为了引流,但是目前的情况是,一个人可以无限制的抢这个优惠卷,所以我们应当增加一层逻辑,让一个用户只能下一个单,而不是让一个用户下多个单。

相关流程图如下:

img

在原来的代码上增加用户判断:

// 5.一人一单逻辑
// 5.1.用户id
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
// 5.2.判断是否存在
if (count > 0) {
    // 用户已经购买过了
    return Result.fail("用户已经购买过一次!");
}

存在问题:现在的问题还是和之前一样,并发过来,查询数据库,都不存在订单,所以我们还是需要加锁,但是乐观锁比较适合更新数据,而现在是插入数据,所以我们需要使用悲观锁操作

当前注意点:

  1. 线程安全实现
  2. 锁的范围(颗粒度)
  3. 事务问题

处理线程安全问题,将对数据库更新和插入的操作单独作为一个方法进行封装:

@Transactional
public synchronized Result createVoucherOrder(Long voucherId) {

    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
         // 5.1.查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        // 5.2.判断是否存在
        if (count > 0) {
            // 用户已经购买过了
            return Result.fail("用户已经购买过一次!");
        }

        // 6.扣减库存
        //开始扣减库存(通过乐观锁--->对应数据库中行锁实现)
        boolean success  = seckillVoucherMapper.updateDateByVoucherId(voucherId);
        if (!success) {
            // 扣减失败
            return Result.fail("库存不足!");
        }

        // 7.创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 7.1.订单id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        // 7.2.用户id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        // 7.3.代金券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        save(voucherOrder);

        // 7.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
}

当前操作虽然可以解决线程安全,但是效率太低,每个进来的线程都要锁一下,这里我们可以尝试以用户ID来作为锁条件,但是使用userId.toString(),是重新new了一个对象,这就造成每个线程进来都不一样,锁不住。

public static String toString(long i) {
    if (i == Long.MIN_VALUE)
        return "-9223372036854775808";
    int size = (i < 0) ? stringSize(-i) + 1 : stringSize(i);
    char[] buf = new char[size];
    getChars(i, size, buf);
    return new String(buf, true);
}

这里我们使用userId.toString().intern()从常量池中查找数据。解决锁对象不一致的问题。

Long userId = UserHolder.getUser().getId();
synchronized(userId.toString().intern()){
    .......
}
@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
	synchronized(userId.toString().intern()){
        log.info("开始进行用户秒杀活动:{}",userId);
        //一人一单逻辑
        Integer count = voucherOrderService.query().eq("voucher_id", voucherId).eq("user_id", userId).count();
        if(count > 0){
            return Result.fail("该用户已参加活动。");
        }
        //开始扣减库存(通过乐观锁--->对应数据库中行锁实现)
        boolean success  = seckillVoucherMapper.updateDateByVoucherId(voucherId);
        if(!success){
            return Result.fail("库存不足,正在补充!");
        }
        //创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        voucherOrder.setUserId(userId);
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        voucherOrderService.save(voucherOrder);
        return Result.ok(orderId);
    }
//这里事务还没有提交事务,但是锁已经释放了。
}

但是! 以上代码还是存在问题;

问题的原因在于当前方法被spring的事务控制,如果你在方法内部加锁,可能会导致当前方法事务还没有提交,但是锁已经释放也会导致问题.

解决:把用户ID放入外部.将当前方法整体包裹起来,确保事务不会出现问题

@Slf4j
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
    @Resource
    private SeckillVoucherMapper seckillVoucherMapper;
    @Resource
    private IVoucherOrderService voucherOrderService;
    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;


    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        //查询优惠卷库存信息
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        log.info("查询秒杀优惠卷:{}",voucher);
        //判断秒杀是否开始:开始时间,结束时间
        if(voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
            return Result.fail("活动暂未开始,敬请期待!");
        }
        if(voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){
            return Result.fail("活动已结束,请关注下次活动!");
        }
        //判断库存是否充足
        if(voucher.getStock() < 1){
            return Result.fail("库存不足,正在补充!");
        }
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    	//这一步有问题
        synchronized (userId.toString().intern()){
            return this.createVoucherOrder(voucherId);
        }
    }
    @Override
    @Transactional
    public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        log.info("开始进行用户秒杀活动:{}",userId);
        //一人一单逻辑
        Integer count = voucherOrderService.query().eq("voucher_id", voucherId).eq("user_id", userId).count();
        if(count > 0){
            return Result.fail("该用户已参加活动。");
        }
        //开始扣减库存(通过乐观锁--->对应数据库中行锁实现)
        boolean success  = seckillVoucherMapper.updateDateByVoucherId(voucherId);
        if(!success){
            return Result.fail("库存不足,正在补充!");
        }
        //创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        voucherOrder.setUserId(userId);
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        voucherOrderService.save(voucherOrder);
        return Result.ok(orderId);
    }
}

但是但是!还是有问题。

因为我们调用的方法,其实是this.的方式调用的,事务想要生效,还得利用代理来生效,所以这个地方,我们需要获得原始的事务对象, 来操作事务。

代理使用需要进行配置和包的引入:

<dependency>
    <groupId>org.aspectj</groupId>
    <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
</dependency>

在启动类中加入:@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true);暴露代理对象,不设置无法获取代理对象;

在调用时,通过AopContext来获取当前代理对象。

synchronized (userId.toString().intern()){
    //获取原始事务代理对象
    IVoucherOrderService iVoucherOrderService = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
    return iVoucherOrderService.createVoucherOrder(voucherId);
}

Jmeter测试条件:100线程,循环1次,查看结果树和汇总报告可以看出;

img

查看数据库,一个用户秒杀成功一个订单,对比异常率,满足我们的需求。

标签:return,单机,userId,Redis,voucherId,秒杀,Result,线程,id
From: https://www.cnblogs.com/xbhog/p/17099933.html

相关文章

  • redis实现分布式锁释放锁和分布式锁实现可重入性
    本文为上一篇redis使用setnx实现分布式锁的增加篇重在体会思想与开源的框架自然是无法比拟的 如果当前线程已经获取到锁的情况下,不需要重复获取锁,而是直接复用。 ......
  • redis使用setnx实现分布式锁
     packagecom.shanhe.service;importcom.shanhe.entity.CommodityDetails;importcom.shanhe.lock.impl.RedisLockImpl;importcom.shanhe.mapper.CommodityDetail......
  • Redis在java中的使用
    1.添加价包<!--Redis依赖--><dependency><groupId>org.springframework.data</groupId><artifactId>spring-data-redis</artifactId><version>......
  • redis超卖(分布式锁) setnx排他独占 最终效果,既可以防止死锁,又可以设置过期时间
    热点key过期,加一个锁,抢占到锁才会去查询mysql数据库,然后查到数据后重新写入redis,几百台服务器,几十个热点数据,不能用jvm锁            ----......
  • 一文搞懂Redis
    作者:京东物流刘丽侠姚再毅康睿刘斌李振一、Redis的特性1.1Redis为什么快?基于内存操作,操作不需要跟磁盘交互,单次执行很快命令执行是单线程,因为是基于内存操作,单次执行......
  • 单线程架构的Redis如此之快的 4 个原因
    前言作为内存中数据存储,Redis以其速度和性能着称,通常被用作大多数后端服务的缓存解决方案。但是,在内部,Redis采用单线程架构。为什么单线程设计依然会有这么高的性能?如......
  • 传奇单机架设教程及游戏GM设置方法
    架设前关杀毒确保自己的热血传奇客户端是13周年以后的最好用最新的.不要使用已经淘汰的10周年客户端和微端客户端否则会出现显示不全情况.注意HERO引擎版本在登录器方面不支......
  • redisson分布式锁的应用——秒杀、超卖 简单例子(分布式锁相关)
    1、常见的分布式事务锁1、数据库级别的锁乐观锁,给予加入版本号实现悲观锁,基于数据库的forupdate实现2、Redis,基于SETNX、EXPIRE实现3、Zookeeper,基于InterProcess......
  • Redis 压缩包单节点安装
    下载Redis稳定版本直接下载或者去官网自行下载​​Download|Redis​​wgethttps://download.redis.io/redis-stable.tar.gz编译Redistar-xzvfredis-stable.tar.gzcdre......
  • 复习redis持久化的两种方式RDB和AOF
    redis持久化----两种方式1、redis提供了两种持久化的方式,分别是RDB(RedisDataBase)和AOF(AppendOnlyFile)。2、RDB,简而言之,就是在不同的时间点,将redis存储的数据生成快照并......