淮安网站建设报价,网页界面设计要重点掌握哪四个要点,用dw个人网站怎么做,wordpress资讯插件文章目录 难题全局唯一IDRedis实现全局唯一Id 超卖问题问题解决方案乐观锁问题 一人一单 难题
要解决优惠卷秒杀的问题我们要考虑到三个个问题#xff0c;全局唯一ID#xff0c;超卖问题#xff0c;一人一单。
全局唯一ID
用户抢购时#xff0c;就会生成订单并保存到同一… 文章目录 难题全局唯一IDRedis实现全局唯一Id 超卖问题问题解决方案乐观锁问题 一人一单 难题
要解决优惠卷秒杀的问题我们要考虑到三个个问题全局唯一ID超卖问题一人一单。
全局唯一ID
用户抢购时就会生成订单并保存到同一张表中而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题
id的规律性太明显受单表数据量的限制
场景分析如果我们的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。
全局ID生成器是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具一般要满足下列特性 为了增加ID的安全性我们可以不直接使用Redis自增的数值而是拼接一些其它信息 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
Redis实现全局唯一Id
Component
public class RedisIdWorker {/*** 开始时间戳*/private static final long BEGIN_TIMESTAMP 1640995200L;/*** 序列号的位数*/private static final int COUNT_BITS 32;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate stringRedisTemplate;}public long nextId(String keyPrefix) {// 1.生成时间戳LocalDateTime now LocalDateTime.now();long nowSecond now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);long timestamp nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;// 2.生成序列号// 2.1.获取当前日期精确到天String date now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(yyyy:MM:dd));// 2.2.自增长long count stringRedisTemplate.opsForValue().increment(icr: keyPrefix : date);// 3.拼接并返回return timestamp COUNT_BITS | count;}
}超卖问题
秒杀下单应该思考的内容
下单时需要判断两点
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
下单核心逻辑分析
当用户开始进行下单我们应当去查询优惠卷信息查询到优惠卷信息判断是否满足秒杀条件
比如时间是否充足如果时间充足则进一步判断库存是否足够如果两者都满足则扣减库存创建订单然后返回订单id如果有一个条件不满足则直接结束。 Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {// 1.查询优惠券SeckillVoucher voucher seckillVoucherService.getById(voucherId);// 2.判断秒杀是否开始if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {// 尚未开始return Result.fail(秒杀尚未开始);}// 3.判断秒杀是否已经结束if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {// 尚未开始return Result.fail(秒杀已经结束);}// 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扣减库存boolean success seckillVoucherService.update().setSql(stock stock -1).eq(voucher_id, voucherId).update();if (!success) {//扣减库存return Result.fail(库存不足);}//6.创建订单VoucherOrder voucherOrder new VoucherOrder();// 6.1.订单idlong orderId redisIdWorker.nextId(order);voucherOrder.setId(orderId);// 6.2.用户idLong userId UserHolder.getUser().getId();voucherOrder.setUserId(userId);// 6.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);return Result.ok(orderId);}问题
其实按照串行的方法我们上面的代码已经实现的解决了超卖问题但在现实中web往往是高并发的我们的代码任然存在以下问题 if (voucher.getStock() 1) {// 库存不足return Result.fail(库存不足);}//5扣减库存boolean success seckillVoucherService.update().setSql(stock stock -1).eq(voucher_id, voucherId).update();if (!success) {//扣减库存return Result.fail(库存不足);}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此时就会出现库存的超卖问题。
解决方案
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而对于加锁我们通常有两种解决方案 悲观锁 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 乐观锁 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。
乐观锁
乐观锁解决超卖问题的核心就是版本号法它的流程大致如下图 代码实现
boolean success seckillVoucherService.update().setSql(stock stock -1) //set stock stock -1.eq(voucher_id, voucherId).eq(stock,voucher.getStock()).update(); //where id and stock ?以上逻辑的核心含义是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但是以上这种方式通过测试发现会有很多失败的情况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
问题
虽然以上代码解决了超卖问题但是代码的效率还是太低了因为每次用户都需要检测库存是否一致但是我们的需求要把库存扣减最低控制到零所以我们只需要保证库存大于0就可以
boolean success seckillVoucherService.update().setSql(stock stock -1).eq(voucher_id, voucherId).update().gt(stock,0); //where id ? and stock 0一人一单
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
具体操作逻辑如下比如时间是否充足如果时间充足则进一步判断库存是否足够然后再根据优惠卷id和用户id查询是否已经下过这个订单如果下过这个订单则不再下单否则进行下单 **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。
Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {Long userId UserHolder.getUser().getId();synchronized(userId.toString().intern()){// 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boolean success seckillVoucherService.update().setSql(stock stock - 1) // set stock stock - 1.eq(voucher_id, voucherId).gt(stock, 0) // where id ? and stock 0.update();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idlong orderId redisIdWorker.nextId(order);voucherOrder.setId(orderId);// 7.2.用户idvoucherOrder.setUserId(userId);// 7.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);// 7.返回订单idreturn Result.ok(orderId);}
}
