day08-优惠券秒杀04

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功能03-优惠券秒杀04

4.功能03-优惠券秒杀

4.7Redis优化秒杀

4.7.1优化分析

现在来回顾一下优惠券秒杀业务的两个主要问题：

（1）首先是对优惠券的扣减，需要防止库存超卖现象；

（2）其次，需要对每个用户下单数量进行限制，实现一人一单的功能。

处理秒杀优惠券的业务：

先根据获取到的优惠券id，先到数据库中判断是否存在，若存在；
再判断优惠券是否在设定的有效期，如果是，则进行一人一单的业务处理：
- 2.1 利用分布式锁，key存储的是order+用户id：当同一时间，一个用户发起了多个线程请求，其中的某个线程获取到了锁，由于互斥性，无论这个用户发起了多少个请求，只有一个线程能进入接下来的业务。（不同用户发起的不同线程之间不影响）
- 2.2 接下来，查询该用户是否已经买过这张秒杀券了，如果买过了，则不允许重复购买，如果是第一次购买，就进入到防止超卖的业务：
  - 2.2.1 到这一步可能会有多个用户的单个线程进入这个业务，为了防止超卖问题，这里使用乐观锁方案。乐观锁的关键是判断之前查询到的数据是否有被修改过，但缺点是失败率高，因此我们又使用了mysql的行锁解决。（详见day05-优惠券秒杀01）

因为整个过程有很多对数据库的操作（查询优惠券、查询订单、减库存、创建订单），因此这个业务的性能并不是很好：

优化前：

上述业务看似复杂，实际上只有两个过程：（1）对于用户资格的校验：库存够不够，该用户买没买过（一人一单）（2）然后才是真正的下单业务。

我们可以对这两个过程进行分离，别分使用两个线程进行操作：主线程负责对用户购买资格的校验，如果有购买的资格，再开启一个独立的线程，来处理耗时较久的减库存和创建订单操作。

为了提高效率，使用redis判断秒杀库存和校验一人一单，如果校验通过，则redis会记录优惠券信息、用户信息、订单信息到阻塞队列。一方面：tomcat服务器去读取这个队列的信息，完成下单。另一方面：redis给用户返回一个订单号，代表该用户抢单成功，用户可以根据这个订单号去付款。

优化后：

这样，整个秒杀流程就变为：直接在redis中判断用户的秒杀资格和库存，然后将信息保存到队列里。

秒杀业务的流程变短了，而且是基于Redis，性能得到很大的提升，整个业务的吞吐能力、并发能力可以大大提高了。

那么，如何在Redis中完成对秒杀库存的判断和一人一单的判断呢？

首先是对数据的存储：

使用String类型，key存储业务前缀+秒杀券id，value保存优惠券对应的库存；
因为要保证一人一单，使用set类型，key保存业务前缀+秒杀券id，value保存下单的用户id，保证元素不可重复。

优化后，在Redis中需要执行的具体流程：

异步秒杀优化总结：

上述的优化操作，一方面缩短了秒杀业务的流程，从而大大提高了秒杀业务的并发；另一方面，redis的操作和数据库的操作是异步的，对数据库操作的时效性不再要求那么高了，减轻了数据库的压力。

4.7.2代码实现

改进秒杀业务，提高并发性能。需求：

新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中
基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢占成功
如果抢占成功，将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列
开启线程任务，不断地从阻塞队列中获取信息，实现异步下单功能

需求1：新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到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;  /**  *  服务类  *  * @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;  /**  * 服务实现类  *  * @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) {         // 保存优惠券到数据库         save(voucher);         // 保存秒杀优惠券信息到数据库         SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();         seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());         seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());         seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());         seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());         seckillVoucherService.save(seckillVoucher);         //保存秒杀库存到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;          /**      * 新增秒杀券      * @param voucher 优惠券信息，包含秒杀信息      * @return 优惠券id      */     @PostMapping("seckill")     public Result addSeckillVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {         voucherService.addSeckillVoucher(voucher);         return Result.ok(voucher.getId());     } }

（1.4）使用postman进行测试，返回结过显示插入成功，data为插入的秒杀券的id

数据库和Redis中也分别插入成功了：

day08-优惠券秒杀04

需求2：基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢占成功

在resources目录下新建一个Lua脚本

seckill.lua：

-- 1.参数列表 --    1.1 优惠券id local voucherId = ARGV[1] --    1.2 用户id local userId = ARGV[2]  -- 2.数据key --  2.1 库存key local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId --  2.2 订单key local orderKey = 'seckill:order' .. voucherId  -- 3.脚本业务 --  3.1判断库存是否充足 get stockKey if (tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then     -- 3.2库存不足,返回1     return 1 end -- 3.3库存充足，判断用户是否下过单(判断用户id是否在订单key对应的集合中) -- sismember orderKey userId if (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then     -- 3.4 若存在，说明是重复下单，返回2     return 2 end -- 3.5 扣库存 incrby stockKey -1 redis.call('incrby', stockKey, -1) -- 3.6 下单（保存用户） sadd orderKey userId redis.call('sadd', orderKey, userId) return 0

需求3：如果抢占成功，将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列

需求4：开启线程任务，不断地从阻塞队列中获取信息，实现异步下单功能

修改VoucherOrderServiceImpl：

请求先来到seckillVoucher()方法，该方法先调用lua脚本，尝试判断用户有没有购买资格、库存是否充足。如果有，创建订单，放到阻塞对列中。此时整个秒杀业务就结束了，用户可以得到结果。
创建阻塞队列和线程池，在类初始化的时候就执行线程池。线程池的业务就是不断地从阻塞队列中获取订单信息，然后创建订单（调用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.*;  /**  * 服务实现类  *  * @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;      //类一加载就初始化脚本     static {         SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();         SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));         SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);     }      //阻塞队列：当一个线程尝试从队列中获取元素时，如果队列中没有元素，那么该线程就会被阻塞，直到队列中有元素，线程才会被唤醒并获取元素     private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);      //线程池     private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();      //在当前类初始化完毕之后就执行     @PostConstruct     private void init() {         SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());     }      //执行异步操作，从阻塞队列中获取订单     private class VoucherOrderHandler implements Runnable {         @Override         public void run() {             while (true) {                 try {                     //1.获取队列中的订单信息                     /* take()--获取和删除阻塞对列中的头部，如果需要则等待直到元素可用                                (因此不必担心这里的死循环会增加cpu的负担) */                     VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();                     //2.创建订单                     handleVoucherOrder(voucherOrder);                 } catch (Exception e) {                     log.error("处理订单异常", e);                 }             }         }     }      private IVoucherOrderService proxy;      private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {         //获取用户（因为目前的是线程池对象，不是主线程，不能使用UserHolder从ThreadLocal中获取用户id）         Long userId = voucherOrder.getUserId();         //创建锁对象，指定锁的名称         RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);         //获取锁（可重入锁）         boolean isLock = lock.tryLock();         //判断是否获取锁成功         if (!isLock) {             //获取锁失败             log.error("不允许重复下单");         }         try {             proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);         } finally {             //释放锁             lock.unlock();         }     }      @Override     public Result seckillVoucher(Long voucherId) {         //获取用户id         Long userId = UserHolder.getUser().getId();         //1.执行lua脚本         Long result = stringRedisTemplate.execute(                 SECKILL_SCRIPT,                 Collections.emptyList(),                 voucherId.toString(),                 userId.toString()         );         //2.判断脚本执行结果是否为0         int r = result.intValue();         if (r != 0) {             //2.1如果不为0，代表没有购买资格             return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");         }         //2.2如果为0，代表有购买资格，将下单信息保存到阻塞对列中         VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();         //设置订单id         long orderId = redisIdWorker.nextId("order");         voucherOrder.setId(orderId);         //设置用户id         voucherOrder.setUserId(userId);         //设置秒杀券id         voucherOrder.setVoucherId(voucherId);         //将上述信息保存到阻塞队列         orderTasks.add(voucherOrder);         //3.获取代理对象         proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();          //4.返回订单id         return Result.ok(0);     }      @Transactional     public void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {         //一人一单         Long userId = voucherOrder.getUserId();         //查询订单         int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();         if (count > 0) {//说明已经该用户已经对该优惠券下过单了             log.error("用户已经购买过一次!");             return;         }         //库存充足，则扣减库存（操作秒杀券表）         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) {//操作失败             log.error("秒杀券库存不足!");             return;         }         //将订单写入数据库（操作优惠券订单表）         save(voucherOrder);     } }

重启项目，进行测试：

（1）初始数据：

day08-优惠券秒杀04

（2）使用jemeter进行测试：使用1000个不同的用户同时向服务器发送抢购秒杀券的请求

测试结果：可以看到平均响应实现为216毫秒，最小值为17毫秒，比之前平均500毫秒的响应时间缩短了一半。

4.7.3秒杀优化总结

（1）秒杀业务的优化思路是什么？

先利用Redis完成库存余量判断、一人一单判断，完成抢单业务
再将下单业务放入阻塞队列，利用独立线程异步下单

（2）基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题？

内存限制问题：

这里我们使用的是JDK里面的阻塞队列，它使用的是JVM里面的内存。如果不加以限制，在高并发的情况下，可能会有非常多的订单对象需要去创建，放入阻塞队列中，可能会导致内存溢出。虽然我们限制了队列的长度，但是如果队列存满了，再有新的订单来，就放不下了。
数据安全问题：

现在的代码基于内存来保存订单信息，如果服务器宕机了，那么阻塞队列中的所有订单信息将会丢失

我们将在接下来的分析中对上述两个问题进行解决。

4.8Redis消息队列实现异步秒杀

要解决上面的两个问题，最佳的解决方案就是使用消息队列。

4.8.1什么是消息队列

消息队列（Message Queue，简称MQ），字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色：

消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）
生产者：发送消息到消息队列
消费者：从消息队列获取消息并处理消息

4.8.2消息队列实现异步秒杀的优势

使用消息队列实现异步秒杀的优势：

消息队列是JVM以外的独立服务，不受JVM内存的限制，这就解决了之前的内存限制问题
消息队列不仅仅是做数据存储，它还要确保数据安全，即消息队列里的所有消息都要做持久化，这样不管是服务宕机还是重启，数据都不会丢失
消息队列将消息投递给消费者之后，要求消费者做消息的确认。如果消息没有被确认，这个消息就会在队列中依然存在，下一次会再次投递给消费者，直到收到消息确认为止。

当下比较知名的消息引擎，包括：ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、Artemis 等

这里使用Redis实现消息队列：

Redis提供了三种不同的方式来实现消息队列：

list结构：基于List结构模拟消息队列
PubSub：基本的点对点消息模型
Stream：比较完善的消息队列模型

4.8.3基于List结构模拟的消息队列

Redis的List数据结构是一个双向链表，很容易模拟出队列效果。队列是入口和出口不在一边，我们可以利用：LPUSH结合RPOP、或者RPUSH结合LPOP来实现。

不过要注意的是，当队列中没有消息时，RPOP或LPOP操作会返回null，并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。

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

基于List的消息队列有哪些优缺点？

优点：