首页 > 数据库 >Redis从入门到精通(七)Redis实战(四)库存超卖、一人一单与Redis分布式锁

Redis从入门到精通(七)Redis实战(四)库存超卖、一人一单与Redis分布式锁

时间:2024-04-06 10:30:04浏览次数:23  
标签:http nio exec Redis voucher 一单 超卖 id 8081

↑↑↑请在文章开头处下载测试项目源代码↑↑↑

文章目录

前言

Redis实战系列文章:

Redis从入门到精通(四)Redis实战(一)短信登录
Redis从入门到精通(五)Redis实战(二)商户查询缓存
Redis从入门到精通(六)Redis实战(三)优惠券秒杀

4.3 优惠券秒杀

4.3.4 库存超卖问题及其解决

4.3.4.1 问题分析

如上图所示,线程1查询库存,判断当前库存是1,正准备扣减库存,但还没来得及扣减完成,此时线程2也过来查询库存,线程2的查询结果也必然是1,因此也去扣减库存。最终结果是,线程1和线程2都扣减库存,但总库存只有1,从而出现库存超卖问题。

库存超卖问题是典型的多线程安全问题,针对这一问题的常见解决方案就是加锁。

常见的锁分为悲观锁和乐观锁:

乐观锁一般有一个版本号,每次操作数据都会对版本号+1,提交数据后,会校验版本号是否比之前大1,如果是则说明操作成功,如果不是则说明数据还被其他线程修改过,则操作失败。如下图:

4.3.4.2 问题解决

本项目采用的是校验库存是否被修改过。 修改后的代码如下:

// com.star.redis.dzdp.service.impl.VoucherOrderServiceImpl#seckillVoucher()

// 4.扣减库存
// boolean update = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1")
//        .eq("voucher_id", voucherId).update();

// 修改方案一
// where voucher_id = ? and stock = ?
boolean update = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1")
    .eq("voucher_id", voucherId)
    .eq("stock", seckillVoucher.getStock())
    .update();

以上代码的含义是,在扣减库存时需要校验库存是否和查询时的库存一致,一致的话则说明没有其他人修改过库存,是安全的,可以进行扣减;否则不能进行扣减。

但以上代码还是有一点问题的,假设有100个线程同时拿到了100个库存,然后同时进行库存扣减,正常来讲所有线程都可以成功扣减,但使用以上代码时只有一个线程可以成功扣减(where voucher_id = ? and stock = 100),其余99个线程都会失败。这就导致失败率太高。

我们可以做如下修改:

// com.star.redis.dzdp.service.impl.VoucherOrderServiceImpl#seckillVoucher()

// 修改方案二
// where voucher_id = ? and stock > 0
boolean update = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1")
        .eq("voucher_id", voucherId)
        .gt("stock", 0)
        .update();

以上代码中,不管其他线程是否扣减库存,只要判断出当前库存还大于0,就说明是安全的,当前线程就可以进行扣减。 这样也可以解决库存超卖问题。

4.3.5 一人一单需求

4.3.5.1 需求分析

现在有一个需求:同一个秒杀优惠券,一个用户只能下一单。

目前情况下,一个用户可以无限制地抢优惠券,因此要实现一人一单,就需要增加以下逻辑:在秒杀已开始、且库存充足的情况下,根据优惠券ID和用户ID查询是否已有订单,如果已有订单,则不能再下单。 如下图:

4.3.5.2 代码实现

在VoucherOrderServiceImpl实现类的seckillVoucher()方法中增加一人一单逻辑:

// com.star.redis.dzdp.service.impl.VoucherOrderServiceImpl#seckillVoucher()

// 3.判断库存是否充足...

// 增加一人一单规则
// 根据优惠券ID和用户ID查询订单是否已存在
int count = query().eq("voucher_id", voucherId).eq("user_id", userId).count();
log.info("old order count = {}", count);
if(count > 0) {
    // 该用户已下过单
    return BaseResult.setFail("每个帐号只能抢购一张优惠券!");
}

// 4.扣减库存...

简单测试下,调用/voucher/seckill/order接口:

4.3.5.3 并发问题

假设一个线程1过来,根据优惠券ID和用户ID查询订单不存在,准备进行扣减库存和创建订单的动作,但还没来得及完成,另一个线程2也进来了,线程2根据优惠券ID和用户ID查询订单的结果也是不存在,也进行扣减库存和创建订单的动作。最终结果是,创建了同一用户的两个订单。

我们可以在创建订单处打一个断点,调用/voucher/seckill/order接口,下单id=12的优惠券。如日志显示,线程2依次查询秒杀活动是否存在及在有效期内、判断该用户是否重复下单、扣减库存,最终停在断点处:

[http-nio-8081-exec-2] 开始秒杀下单...voucherId = 12, userId = 1012
// 查秒杀活动是否存在及在有效期内
[http-nio-8081-exec-2] ==>  Preparing: SELECT voucher_id,stock,create_time,begin_time,end_time,update_time FROM tb_seckill_voucher WHERE voucher_id=?
[http-nio-8081-exec-2] ==> Parameters: 12(Long)
[http-nio-8081-exec-2] <==      Total: 1
[http-nio-8081-exec-2] SeckillVoucher(voucherId=12, stock=999, createTime=Fri Apr 05 18:57:23 CST 2024, beginTime=Fri Apr 05 14:00:00 CST 2024, endTime=Sat Apr 06 18:00:00 CST 2024, updateTime=Fri Apr 05 19:01:44 CST 2024)
// 判断该用户是否重复下单
[http-nio-8081-exec-2] ==>  Preparing: SELECT COUNT( * ) FROM tb_voucher_order WHERE (voucher_id = ? AND user_id = ?)
[http-nio-8081-exec-2] ==> Parameters: 12(Long), 1012(Long)
[http-nio-8081-exec-2] <==      Total: 1
// 扣减库存
[http-nio-8081-exec-2] ==>  Preparing: UPDATE tb_seckill_voucher SET stock = stock - 1 WHERE (voucher_id = ? AND stock > ?)
[http-nio-8081-exec-2] ==> Parameters: 12(Long), 0(Integer)
[http-nio-8081-exec-2] <==    Updates: 1
[http-nio-8081-exec-2] update result = true
[http-nio-8081-exec-2] get orderId = 7354337750083960833

此时再次调用/voucher/seckill/order接口,下单id=12的优惠券。日志限制,新线程5仍然查询订单不存在,会直接创建订单:

[http-nio-8081-exec-5] 开始秒杀下单...voucherId = 12, userId = 1012
// 查秒杀活动是否存在及在有效期内
[http-nio-8081-exec-5] ==>  Preparing: SELECT voucher_id,stock,create_time,begin_time,end_time,update_time FROM tb_seckill_voucher WHERE voucher_id=?
[http-nio-8081-exec-5] ==> Parameters: 12(Long)
[http-nio-8081-exec-5] <==      Total: 1
[http-nio-8081-exec-5] SeckillVoucher(voucherId=12, stock=999, createTime=Fri Apr 05 18:57:23 CST 2024, beginTime=Fri Apr 05 14:00:00 CST 2024, endTime=Sat Apr 06 18:00:00 CST 2024, updateTime=Fri Apr 05 19:01:44 CST 2024)
// 判断该用户是否重复下单,仍然是没有
[http-nio-8081-exec-5] ==>  Preparing: SELECT COUNT( * ) FROM tb_voucher_order WHERE (voucher_id = ? AND user_id = ?)
[http-nio-8081-exec-5] ==> Parameters: 12(Long), 1012(Long)
[http-nio-8081-exec-5] <==      Total: 1
// 扣减库存
[http-nio-8081-exec-5] ==>  Preparing: UPDATE tb_seckill_voucher SET stock = stock - 1 WHERE (voucher_id = ? AND stock > ?)
[http-nio-8081-exec-5] ==> Parameters: 12(Long), 0(Integer)
[http-nio-8081-exec-5] <==    Updates: 1
[http-nio-8081-exec-5] update result = true
// 创建订单
[http-nio-8081-exec-5] get orderId = 7354337754378928129
[http-nio-8081-exec-5] ==>  Preparing: INSERT INTO tb_voucher_order ( id, user_id, voucher_id, pay_time ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )
[http-nio-8081-exec-5] ==> Parameters: 7354337754378928129(Long), 1012(Long), 12(Long), 2024-04-05 19:06:33.4(Timestamp)
[http-nio-8081-exec-5] <==    Updates: 1

放开断点,原线程2继续创建订单:

// 线程2继续创建订单
[http-nio-8081-exec-2] ==>  Preparing: INSERT INTO tb_voucher_order ( id, user_id, voucher_id, pay_time ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )
[http-nio-8081-exec-2] ==> Parameters: 7354337750083960833(Long), 1012(Long), 12(Long), 2024-04-05 19:06:32.351(Timestamp)
[http-nio-8081-exec-2] <==    Updates: 1

此时数据库订单表有两条订单记录:

4.3.5.4 悲观锁解决并发问题

乐观锁比较适合更新数据,此处是插入数据问题,因此可以使用悲观锁来处理。*我们可以把查询订单、扣减库存、创建订单这三步封装为一个方法,并在该方法上添加一把synchronized锁。

// com.star.redis.dzdp.service.impl.VoucherOrderServiceImpl

// 方法上添加synchronized锁
public synchronized BaseResult<Long> checkAndCreateVoucherOrder(Long voucherId, Long userId) {
    log.info("begin checkAndCreateVoucherOrder... voucherId = {}, userId = {}",
            voucherId, userId);
    // 1.增加一人一单规则
    int count = query().eq("voucher_id", voucherId).eq("user_id", userId).count();
    log.info("old order count = {}", count);
    if(count > 0) {
        // 该用户已下过单
        return BaseResult.setFail("每个帐号只能抢购一张优惠券!");
    }
    // 2.扣减库存
    boolean update = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1")
            .eq("voucher_id", voucherId)
            .gt("stock", 0)
            .update();

    log.info("update result = {}", update);
    if(!update) {
        // 扣减库存失败,返回抢券失败
        return BaseResult.setFail("库存不足,抢券失败!");
    }
    // 3.创建订单
    VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
    Long orderId = RedisIdWorker.nextId(stringRedisTemplate, "voucher_order");
    log.info("get orderId = {}", orderId);
    voucherOrder.setId(orderId);
    voucherOrder.setUserId(userId);
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    voucherOrder.setPayTime(new Date());
    voucherOrderService.save(voucherOrder);
    // 4.返回订单ID
    return BaseResult.setOkWithData(orderId);
}

再次以相同的步骤进行测试,日志打印如下:

[http-nio-8081-exec-5] 开始秒杀下单...voucherId = 13, userId = 1012
[http-nio-8081-exec-5] ==>  Preparing: SELECT voucher_id,stock,create_time,begin_time,end_time,update_time FROM tb_seckill_voucher WHERE voucher_id=?
[http-nio-8081-exec-5] ==> Parameters: 13(Long)
[http-nio-8081-exec-5] <==      Total: 1
[http-nio-8081-exec-5] SeckillVoucher(voucherId=13, stock=996, createTime=Fri Apr 05 19:30:37 CST 2024, beginTime=Fri Apr 05 14:00:00 CST 2024, endTime=Sat Apr 06 18:00:00 CST 2024, updateTime=Fri Apr 05 19:38:06 CST 2024)
// 线程5进入锁方法
[http-nio-8081-exec-5] begin checkAndCreateVoucherOrder... voucherId = 13, userId = 1012
[http-nio-8081-exec-5] ==>  Preparing: SELECT COUNT( * ) FROM tb_voucher_order WHERE (voucher_id = ? AND user_id = ?)
[http-nio-8081-exec-5] ==> Parameters: 13(Long), 1012(Long)
[http-nio-8081-exec-5] <==      Total: 1
[http-nio-8081-exec-5] old order count = 0
[http-nio-8081-exec-5] ==>  Preparing: UPDATE tb_seckill_voucher SET stock = stock - 1 WHERE (voucher_id = ? AND stock > ?)
[http-nio-8081-exec-5] ==> Parameters: 13(Long), 0(Integer)
[http-nio-8081-exec-5] <==    Updates: 1
[http-nio-8081-exec-5] update result = true
[http-nio-8081-exec-5] get orderId = 7354346232644370433
[http-nio-8081-exec-5] ==>  Preparing: INSERT INTO tb_voucher_order ( id, user_id, voucher_id, pay_time ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )
[http-nio-8081-exec-5] ==> Parameters: 7354346232644370433(Long), 1012(Long), 13(Long), 2024-04-05 19:39:27.61(Timestamp)
[http-nio-8081-exec-5] <==    Updates: 1
// 线程5结束
// 线程6开始
[http-nio-8081-exec-6] 开始秒杀下单...voucherId = 13, userId = 1012
[http-nio-8081-exec-6] ==>  Preparing: SELECT voucher_id,stock,create_time,begin_time,end_time,update_time FROM tb_seckill_voucher WHERE voucher_id=?
[http-nio-8081-exec-6] ==> Parameters: 13(Long)
[http-nio-8081-exec-6] <==      Total: 1
[http-nio-8081-exec-6] SeckillVoucher(voucherId=13, stock=995, createTime=Fri Apr 05 19:30:37 CST 2024, beginTime=Fri Apr 05 14:00:00 CST 2024, endTime=Sat Apr 06 18:00:00 CST 2024, updateTime=Fri Apr 05 19:39:27 CST 2024)
// 线程6进入锁方法
[http-nio-8081-exec-6] begin checkAndCreateVoucherOrder... voucherId = 13, userId = 1012
[http-nio-8081-exec-6] ==>  Preparing: SELECT COUNT( * ) FROM tb_voucher_order WHERE (voucher_id = ? AND user_id = ?)
[http-nio-8081-exec-6] ==> Parameters: 13(Long), 1012(Long)
[http-nio-8081-exec-6] <==      Total: 1
// 线程6查询发现订单已存在,不再继续往下执行
[http-nio-8081-exec-6] old order count = 1

查看此时的数据库,只有1条voucher_id=13的优惠券订单:

可见,加synchronized锁之后,只有一个线程可以进入checkAndCreateVoucherOrder()方法,也就是只有一个线程可以顺利地创建订单。等锁释放后,其他线程会发现订单已创建,而直接返回错误信息。

4.3.5.5 集群环境下的并发问题

通过加synchronized锁可以解决在单机情况下的“一人一单”安全问题,但是在集群模式下就不行了。 如下图:

集群模式下,由于们部署了多个tomcat,每个tomcat都有一个属于自己的jvm。假设在服务器A的tomcat内部,有两个线程,这两个线程由于使用的是同一份代码,它们的锁对象是同一个,是可以实现互斥的。

但是如果服务器B的tomcat内部,又有两个线程,它们的锁对象写的内容虽然和服务器A一样,但是由于是不同的jvm所以锁对象却不是同一个,所以线程3和线程4可以实现互斥,但是却无法和线程1和线程2实现互斥。

这就是集群环境下,synchronized锁失效的原因,在这种情况下,就需要使用分布式锁来解决这个问题。

4.4 分布式锁

4.4.1 分布式锁介绍

分布式锁即满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。它的核心思想就是,让所有线程都使用同一把锁,从而让线程串行执行。 如图:

分布式锁一般需要满足以下条件:

  • 可见性:多个线程能看到相同的结果。
  • 互斥性:互斥是分布式锁的最基本的条件,使得程序串行执行。
  • 高可用:程序不易崩溃,时时刻刻都保证较高的可用性。
  • 高性能:由于加锁本身就让性能降低,所有对于分布式锁则要求较高的加锁性能和释放锁性能。
  • 安全性:保证数据安全。

常见的分布式锁有三种:

  • MySQL:MySQL本身就带有锁机制,但是由于MySQL性能本身一般,所以使用MySQL作为分布式锁比较少见。
  • Redis:Redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式,利用其SETNX方法,如果插入Key成功,则表示获得到了锁,其他线程则无法获得到锁。
  • Zookeeper:zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案。

本案例使用Redis分布式锁。

4.4.2 Redis分布式锁的实现核心思路

如上图所示,利用Redis的SETNX方法。当第一个线程进入时,Redis中没有"lock"这个Key,则SETNX方法返回true,表示成功获取到了锁,该线程继续执行其他业务逻辑,最后释放锁。

在释放锁之前,如果有第二个线程进来,由于Redis中已经存在"lock"这个Key,所以SETNX方法返回false,表示没有获取到锁,则等待一段时间后继续重试。

4.4.3 代码实现分布式锁

首先创建一个ILock接口,定义加锁和解锁的两个基本方法:

// com.star.redis.dzdp.utils.ILock

public interface ILock {

    /**
     * 尝试获取锁
     * @author hsgx
     * @since 2024/4/5 21:07
     * @param timeout 超时时间
     * @return boolean
     */
    boolean tryLock(long timeout);

    /**
     * 释放锁
     * @author hsgx
     * @since 2024/4/5 21:07
     * @param
     * @return void
     */
    void unlock();
    
}

然后创建一个SimpleRedisLock类实现ILock接口,重写基本方法:

// com.star.redis.dzdp.utils.SimpleRedisLock

@Slf4j
public class SimpleRedisLock implements ILock {
    
    private String key;
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public SimpleRedisLock(String key, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.key = key;
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long timeout) {
        // 1.获取线程ID
        long threadId = Thread.currentThread().getId();
        // 2.获取锁,并设置超时时间
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock:" + key, threadId + "", timeout, TimeUnit.SECONDS);
        log.info("set to Redis : Key = {}, Value = {}. set result = {}", "lock:" + key, threadId, flag);
        // 3.返回
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        // 1.释放锁
        Boolean flag = stringRedisTemplate.delete("lock:" + key);
        log.info("del from to Redis : Key = {}. del result = {}", "lock:" + key, flag);
    }

}

最后修改业务代码:

// com.star.redis.dzdp.service.impl.VoucherOrderServiceImpl

@Override
public BaseResult<Long> seckillVoucher(Long voucherId, Long userId) {
    log.info("开始秒杀下单...voucherId = {}, userId = {}", voucherId, userId);
    // 1.查询秒杀优惠券信息
    SeckillVoucher seckillVoucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
    // 2.判断秒杀活动是否开启或结束
    if(seckillVoucher == null) {
        // 秒杀活动不存在
        return BaseResult.setFail("秒杀活动不存在!");
    } else if(seckillVoucher.getBeginTime().after(new Date())) {
        // 秒杀活动未开始
        log.info("beginTime = {}", seckillVoucher.getBeginTime());
        return BaseResult.setFail("秒杀尚未开始!");
    } else if(seckillVoucher.getEndTime().before(new Date())) {
        // 秒杀活动已结束
        log.info("endTime = {}", seckillVoucher.getEndTime());
        return BaseResult.setFail("秒杀已结束!");
    }
    log.info("{}", seckillVoucher.toString());
    // 3.判断库存是否充足
    if(seckillVoucher.getStock() < 1) {
        // 库存不足
        return BaseResult.setFail("库存不足,抢券失败!");
    }

    // 创建锁对象
    SimpleRedisLock simpleRedisLock = new SimpleRedisLock("voucher_order:" + userId, stringRedisTemplate);
    // 尝试获取锁
    boolean lock = simpleRedisLock.tryLock(1200);
    // 加锁失败,则说明该用户已有一条线程
    if(!lock) {
        return BaseResult.setFail("每个帐号只能抢购一张优惠券!");
    }
    // 加锁成功,则执行业务代码
    try {
        return checkAndCreateVoucherOrder(voucherId, userId);
    } finally {
        // 释放锁
        simpleRedisLock.unlock();
    }
}

下面模拟有3个线程同时到达,其日志打印如下:

// 用户ID=1012的线程10
[http-nio-8081-exec-10] token from client => ccedd4ea-c73e-42cd-b9f2-3a637cbcca9b
[http-nio-8081-exec-10] user from redis => {"id":1012,"phone":"18922102124","password":"","nickName":"18922102124","icon":"","createTime":1712041918000,"updateTime":1712041918000}
[http-nio-8081-exec-10] 开始秒杀下单...voucherId = 14, userId = 1012
[http-nio-8081-exec-10] ==>  Preparing: SELECT voucher_id,stock,create_time,begin_time,end_time,update_time FROM tb_seckill_voucher WHERE voucher_id=?
// 用户ID=1012的线程1
[http-nio-8081-exec-1] token from client => ccedd4ea-c73e-42cd-b9f2-3a637cbcca9b
[http-nio-8081-exec-10] ==> Parameters: 14(Long)
// 用户ID=1012的线程9
[http-nio-8081-exec-9] token from client => ccedd4ea-c73e-42cd-b9f2-3a637cbcca9b
[http-nio-8081-exec-9] user from redis => {"id":1012,"phone":"18922102124","password":"","nickName":"18922102124","icon":"","createTime":1712041918000,"updateTime":1712041918000}
[http-nio-8081-exec-1] user from redis => {"id":1012,"phone":"18922102124","password":"","nickName":"18922102124","icon":"","createTime":1712041918000,"updateTime":1712041918000}
[http-nio-8081-exec-10] <==      Total: 1
[http-nio-8081-exec-10] SeckillVoucher(voucherId=14, stock=999, createTime=Fri Apr 05 19:36:15 CST 2024, beginTime=Fri Apr 05 14:00:00 CST 2024, endTime=Sat Apr 06 18:00:00 CST 2024, updateTime=Fri Apr 05 21:27:47 CST 2024)
[http-nio-8081-exec-1] 开始秒杀下单...voucherId = 14, userId = 1012
// 线程10拿到了互斥锁
[http-nio-8081-exec-10] set to Redis : Key = lock:voucher_order:1012, Value = 42. set result = true
[http-nio-8081-exec-9] 开始秒杀下单...voucherId = 14, userId = 1012
[http-nio-8081-exec-10] begin checkAndCreateVoucherOrder... voucherId = 14, userId = 1012
[http-nio-8081-exec-1] ==>  Preparing: SELECT voucher_id,stock,create_time,begin_time,end_time,update_time FROM tb_seckill_voucher WHERE voucher_id=?
[http-nio-8081-exec-9] ==>  Preparing: SELECT voucher_id,stock,create_time,begin_time,end_time,update_time FROM tb_seckill_voucher WHERE voucher_id=?
[http-nio-8081-exec-1] ==> Parameters: 14(Long)
[http-nio-8081-exec-9] ==> Parameters: 14(Long)
[http-nio-8081-exec-10] ==>  Preparing: SELECT COUNT( * ) FROM tb_voucher_order WHERE (voucher_id = ? AND user_id = ?)
[http-nio-8081-exec-10] ==> Parameters: 14(Long), 1012(Long)
[http-nio-8081-exec-1] <==      Total: 1
[http-nio-8081-exec-1] SeckillVoucher(voucherId=14, stock=999, createTime=Fri Apr 05 19:36:15 CST 2024, beginTime=Fri Apr 05 14:00:00 CST 2024, endTime=Sat Apr 06 18:00:00 CST 2024, updateTime=Fri Apr 05 21:27:47 CST 2024)
[http-nio-8081-exec-10] <==      Total: 1
[http-nio-8081-exec-9] <==      Total: 1
[http-nio-8081-exec-10] old order count = 0
[http-nio-8081-exec-9] SeckillVoucher(voucherId=14, stock=999, createTime=Fri Apr 05 19:36:15 CST 2024, beginTime=Fri Apr 05 14:00:00 CST 2024, endTime=Sat Apr 06 18:00:00 CST 2024, updateTime=Fri Apr 05 21:27:47 CST 2024)
// 线程1没有拿到互斥锁
[http-nio-8081-exec-1] set to Redis : Key = lock:voucher_order:1012, Value = 33. set result = false
// 线程9没有拿到互斥锁
[http-nio-8081-exec-9] set to Redis : Key = lock:voucher_order:1012, Value = 41. set result = false
// 最终只有线程10进行扣减库存和创建订单
[http-nio-8081-exec-10] ==>  Preparing: UPDATE tb_seckill_voucher SET stock = stock - 1 WHERE (voucher_id = ? AND stock > ?)
[http-nio-8081-exec-10] ==> Parameters: 14(Long), 0(Integer)
[http-nio-8081-exec-10] <==    Updates: 1
[http-nio-8081-exec-10] update result = true
[http-nio-8081-exec-10] get orderId = 7354374484939243521
[http-nio-8081-exec-10] ==>  Preparing: INSERT INTO tb_voucher_order ( id, user_id, voucher_id, pay_time ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )
[http-nio-8081-exec-10] ==> Parameters: 7354374484939243521(Long), 1012(Long), 14(Long), 2024-04-05 21:29:05.933(Timestamp)
[http-nio-8081-exec-10] <==    Updates: 1
[http-nio-8081-exec-10] del from to Redis : Key = lock:voucher_order:1012. del result = true

可见,三条线程只有一条线程可以拿到锁,并执行扣减库存和创建订单的逻辑,其余两条线程均拿不到锁,也就无法扣减库存和创建订单。

本节完,更多内容请查阅分类专栏:Redis从入门到精通

感兴趣的读者还可以查阅我的另外几个专栏:

标签:http,nio,exec,Redis,voucher,一单,超卖,id,8081
From: https://blog.csdn.net/weixin_42739799/article/details/137410411

相关文章

  • 详解 Redis 在 Ubuntu 系统上的安装
    在Ubuntu20.04安装Redis1.先切换到root用户在Ubuntu20.04中,可以通过以下步骤切换到root用户:输入以下命令,以root用户身份登录:sudosu-按回车键,并输入当前用户的密码(即具有sudo权限的用户的密码)如果密码正确,将会切换到root用户,并且提示符会变为以r......
  • Redis中惰性策略的启发和流量包应用设计
    引言    在技术领域,许多中间件之所以获得巨大成功,部分原因在于它们所采用的思想之先进。这些思想解决了一个个世纪难题,接下来我将讲述一个我学习到的思想,并将其应用至工作中的案例。        惰性策略在日常编码中随处可见,但究竟什么是惰性策略呢?简而言之,惰性......
  • Redis各个方面入门详解
    目录一、Redis介绍二、分布式缓存常见的技术选型方案三、Redis和Memcached的区别和共同点四、缓存数据的处理流程五、Redis作为缓存的好处六、Redis常见数据结构以及使用场景七、Redis单线程模型八、Redis给缓存数据设置过期时间九、Redis判断数据过期的原理十......
  • 【爬虫】项目篇-爬取豆瓣电影周榜Top10,保存至Redis
    写法一:编写两个爬虫程序文件:爬虫1将豆瓣一周口碑榜的电影url添加到redis中名为movie_url的列表中(注意避免多次运行导致重复的问题);爬虫2从movie_url中读出网址,爬取每一部电影的导演、主演、类型、制片国家/地区、语言、上映日期、片长,并将它们保存到redis的hash表(自行命名)中。d......
  • Redis数据库——群集(主从、哨兵)
    目录前言 一、主从复制1.基本原理2.作用3.流程4.搭建主动复制4.1环境准备4.2修改主服务器配置4.3从服务器配置(Slave1和Slave2)4.4查看主从复制信息4.5验证主从复制二、哨兵模式——Sentinel1.定义2.原理3.作用4.组成5.工作机制6.搭建哨兵模式6.1环境准备6.......
  • Redis缓存穿透和缓存雪崩
    一、缓存穿透1什么是缓存穿透        缓存穿透说简单点就是大量请求的key根本不存在于缓存中,导致请求直接到了数据库上,根本没有经过缓存这一层。举个例子:某个黑客故意制造我们缓存中不存在的key发起大量请求,导致大量请求落到数据库。2处理流程如下图所示,用户......
  • redis6.2.6配置文件说明
     导游Redis版本配置文件说明###UNIT(单位)###(了解)###INCLUDES(包含)###(了解)###MODULES(模块)###(了解)###NETWORK(网络)###(需记)###TLS/SSL(安全套接字)###(了解)###GENERAL(通用)###(精通)###SNAPSHOTTING(快照)###(需记)###REPLICATION(主从)###(必会)###KEYSTRACKING(键跟踪)###(了......
  • 【Redis系列】Redis安装与使用
    ......
  • Redis 的主从复制、哨兵
    目录一.Redis主从复制1.介绍2.作用3.流程4.搭建Redis主从复制 安装redis修改master的Redis配置文件修改slave的Redis配置文件验证主从效果二.Redis哨兵模式1.介绍2.原理3.哨兵模式的作用4.工作流程4.1故障转移机制4.2主节点的选举5.搭......
  • redis持久化
        redis是一个基于内存的数据库,如果没有持久化的话,那么一旦服务器重启或者断电,之前的数据都会丢失(RAM)        redis的持久化有两种方式:    一种是RDB(RedisDatabase),另一种是AOF(AppendOnlyFile)RDB    是将内存中的数据快照写入快照,它......