Redis優惠券秒殺功能怎么實現

本篇內容主要講解“Redis優惠券秒殺功能怎么實現”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Redis優惠券秒殺功能怎么實現”吧!

一、全局唯一ID

1. 全局ID生成器

每個店鋪都可以發布優惠券：

當用戶搶購時，就會生成訂單并保存到tb_voucher_order這張表中，而訂單表如果使用數據庫自增ID就存在一些問題：

• id的規律性太明顯

• 受單表數據量的限制

所以tb_voucher_order表的主鍵不能用自增ID：

create table tb_voucher_order
(
    id          bigint                                        not null comment '主鍵'
        primary key,
    user_id     bigint unsigned                               not null comment '下單的用戶id',
    voucher_id  bigint unsigned                               not null comment '購買的代金券id',
    pay_type    tinyint(1) unsigned default 1                 not null comment '支付方式 1：余額支付；2：支付寶；3：微信',
    status      tinyint(1) unsigned default 1                 not null comment '訂單狀態，1：未支付；2：已支付；3：已核銷；4：已取消；5：退款中；6：已退款',
    create_time timestamp           default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '下單時間',
    pay_time    timestamp                                     null comment '支付時間',
    use_time    timestamp                                     null comment '核銷時間',
    refund_time timestamp                                     null comment '退款時間',
    update_time timestamp           default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新時間'
);

全局ID生成器，是一種在分布式系統下用來生成全局唯一ID的工具，一般要滿足下列特性：

為了增加ID的安全性，我們可以不直接使用Redis自增的數值，而是拼接一些其它信息：

D的組成部分：

• 符號位：1bit，永遠為0，表示正數

• 時間戳：31bit，以秒為單位，可以使用69年

• 序列號：32bit，秒內的計數器，支持每秒產生2^32個不同ID

編寫全局ID生成器代碼：

@Component
public class RedisIdWorker {
    /**
     * 開始時間戳，以2022.1.1為基準計算時間差
     */
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
    /**
     * 序列號的位數
     */
    private static final int COUNT_BITS = 32;

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    /**
     * 生成帶有業務前綴的redis自增id
     * @param keyPrefix
     * @return
     */
    public long nextId(String keyPrefix) {
        // 1.生成時間戳
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;

        // 2.生成序列號
        // 2.1.獲取當前日期，精確到天
        // 加上日期前綴，可以讓存更多同一業務類型的數據，并且還能通過日期獲取當天的業務數量，一舉兩得
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 2.2.自增長
        long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);

        // 3.拼接并返回
        // 用于是數字類型的拼接，所以不能像拼接字符串那樣處理，而是通過位運算將高32位存 符號位+時間戳，低32位存 序列號
        return timestamp << COUNT_BITS | count;
    }

    public static void main(String[] args) {
        LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022, 1, 1, 0, 0, 0);
        long second = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        System.out.println(second);// 1640995200
    }
}

測試全局ID生成器：

@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {
	@Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(500);

	@Test
    void testIdWorker() throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);

        // 每個線程生成100個id
        Runnable task = () -> {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                long id = redisIdWorker.nextId("order");
                System.out.println("id = " + id);
            }
            latch.countDown();
        };
        // 300個線程
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 300; i++) {
            executorService.submit(task);
        }
        latch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("time = " + (end - begin));
    }
}

測試結果：

2. 全局唯一ID生成策略

• UUID（不是遞增的）

• Redis自增

• 雪花算法（snowflake）

• 數據庫自增（單獨建一張表存自增id，分配到分庫分表后的表中）

3. Redis自增ID策略

• 以日期作為前綴的key，方便統計訂單量

• 自增ID的結構：時間戳 + 計數器

二、實現優惠券秒殺下單

1. 添加優惠券

每個店鋪都可以發布優惠券，分為平價券和特價券。平價券可以任意購買，而特價券需要秒殺搶購：

優惠券表信息：

• tb_voucher：優惠券的基本信息，優惠金額、使用規則等（tb_voucher表的type字段區分是普通券還是秒殺券）

• tb_seckill_voucher：優惠券的庫存、開始搶購時間，結束搶購時間（秒殺券才需要填寫這些信息），同時秒殺券擁有普通券的基本信息（秒殺券表tb_seckill_voucher的主鍵id綁定的是普通券表tb_voucher的id）

create table tb_voucher
(
    id           bigint unsigned auto_increment comment '主鍵'
        primary key,
    shop_id      bigint unsigned                               null comment '商鋪id',
    title        varchar(255)                                  not null comment '代金券標題',
    sub_title    varchar(255)                                  null comment '副標題',
    rules        varchar(1024)                                 null comment '使用規則',
    pay_value    bigint(10) unsigned                           not null comment '支付金額，單位是分。例如200代表2元',
    actual_value bigint(10)                                    not null comment '抵扣金額，單位是分。例如200代表2元',
    type         tinyint(1) unsigned default 0                 not null comment '0,普通券；1,秒殺券',
    status       tinyint(1) unsigned default 1                 not null comment '1,上架; 2,下架; 3,過期',
    create_time  timestamp           default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '創建時間',
    update_time  timestamp           default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新時間'
);

create table tb_seckill_voucher
(
    voucher_id  bigint unsigned                     not null comment '關聯的優惠券的id'
        primary key,
    stock       int(8)                              not null comment '庫存',
    create_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '創建時間',
    begin_time  timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '生效時間',
    end_time    timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '失效時間',
    update_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新時間'
)
    comment '秒殺優惠券表，與優惠券是一對一關系';

2. 編寫添加秒殺券的接口

主要代碼：

@RestController
@RequestMapping("/voucher")
public class VoucherController {

    @Resource
    private IVoucherService voucherService;

    /**
     * 新增秒殺券
     * @param voucher 優惠券信息，包含秒殺信息
     * @return 優惠券id
     */
    @PostMapping("seckill")
    public Result addSeckillVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {
        voucherService.addSeckillVoucher(voucher);
        return Result.ok(voucher.getId());
    }
}

@Service
public class VoucherServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherMapper, Voucher> implements IVoucherService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Override
    @Transactional
    public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {
        // 保存優惠券
        save(voucher);
        // 保存秒殺信息
        SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();
        seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());
        seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());
        seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());
        seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());
        seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
    }
}

測試添加：

測試結果：

三、實現秒殺下單

下單時需要判斷兩點：

• 秒殺是否開始或結束，如果尚未開始或已經結束則無法下單

• 庫存是否充足，不足則無法下單

主要代碼：

@RestController
@RequestMapping("/voucher-order")
public class VoucherOrderController {
    @Resource
    private IVoucherOrderService voucherOrderService;

    @PostMapping("seckill/{id}")
    public Result seckillVoucher(@PathVariable("id") Long voucherId) {
        return voucherOrderService.seckillVoucher(voucherId);
    }
}

@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 1.查詢優惠券
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 2.判斷秒殺是否開始
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未開始
            return Result.fail("秒殺尚未開始！");
        }
        // 3.判斷秒殺是否已經結束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未開始
            return Result.fail("秒殺已經結束！");
        }
        // 4.判斷庫存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
            // 庫存不足
            return Result.fail("庫存不足！");
        }
        //5，扣減庫存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock= stock -1")
                .eq("voucher_id", voucherId).update();
        if (!success) {
            // 扣減庫存失敗
            return Result.fail("庫存不足！");
        }
        // 6.創建訂單
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 6.1.訂單id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        // 6.2.用戶id
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        voucherOrder.setUserId(userId);
        // 6.3.代金券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        save(voucherOrder);

        return Result.ok(orderId);

    }
}

簡單測試秒殺成功：

扣減庫存成功：

四、超賣問題

當有大量請求同時訪問時，就會出現超賣問題

超賣問題是典型的多線程安全問題，針對這一問題的常見解決方案就是加鎖：

1. 加鎖方式 - 樂觀鎖

樂觀鎖的關鍵是判斷之前查詢得到的數據是否有被修改過，常見的方式有兩種：

（1）版本號法

（2）CAS法

• 用庫存代替了版本號，可以少加一個字段

• 扣庫存時，與查詢時的庫存比較，沒被修改則可以扣減庫存

2. 樂觀鎖解決超賣問題

樂觀鎖方式，通過CAS判斷前后庫存是否一致，解決超賣問題：

// 之前的代碼
boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock= stock -1")
                .eq("voucher_id", voucherId).update();
                
// 樂觀鎖方式，通過CAS判斷前后庫存是否一致，解決超賣問題                
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 = ?

又出現新的問題：

• 假設100個線程同時請求，但通過CAS判斷后，只有一個線程能扣減庫存成功，其余99個線程全部失敗

• 此時，庫存剩余99，但是實際業務可以滿足其余99個線程扣減庫存

• 雖然能解決超賣問題，但是設計不合理

所以為了解決失敗率高的問題，需要進一步改進：

通過CAS 不再 判斷前后庫存是否一致，而是判斷庫存是否大于0

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

3. 小結

超賣這樣的線程安全問題，解決方案有哪些？
（1）悲觀鎖：添加同步鎖，讓線程串行執行

• 優點：簡單粗暴

• 缺點：性能一般

（2）樂觀鎖：不加鎖，在更新時判斷是否有其它線程在修改

• 優點：性能相對悲觀鎖好（但是仍然需要同時查數據庫，影響性能）

• 缺點：存在成功率低的問題（可以采用分段鎖方式提高成功率）

五、一人一單問題

需求：修改秒殺業務，要求同一個優惠券，一個用戶只能下一單

在扣減庫存之前，加上一人一單的邏輯：

// 5.一人一單邏輯
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
  // 5.1.查詢訂單數量
  int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
  // 5.2.判斷是否下過單
  if (count > 0) {
      // 用戶已經購買過了
      return Result.fail("用戶已經購買過一次！");
  }

此處仍會出現并發問題，當同一用戶模擬大量請求同時查詢是否下過單時，如果正好都查詢出count為0，就會跳過判斷繼續執行扣減庫存的邏輯，此時就會出現一人下多單的問題

解決方法：

• 由于是判斷查詢的數據是否存在，而不是像之前判斷查詢的數據是否修改過

• 所以這里只能加悲觀鎖

1. 加鎖分析

• 首先將一人一單之后的邏輯全部加鎖，所以將一人一單之后的邏輯抽取出一個方法進行加鎖，public Result createVoucherOrder(Long voucherId)

• 如果直接在方法上加鎖，則鎖的是this對象，鎖的對象粒度過大，就算是不同的人執行都會阻塞住，影響性能，public synchronized Result createVoucherOrder(Long voucherId)

• 所以將鎖的對象改為userId，但是不能直接使用synchronized (userId)，因為每次執行Long userId = UserHolder.getUser().getId();雖然值一樣，但是對象不同，因此需要這樣加鎖 synchronized (userId.toString().intern())，intern()表示每次從字符串常量池中獲取，這樣值相同時，對象也相同

• 為了防止事務還沒提交就釋放鎖的問題，則不能將鎖加在createVoucherOrder方法內部，例如：

@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
	synchronized (userId.toString().intern()) {
		。。。
	}
}

而是需要等事務提交完再釋放鎖，例如：

synchronized (userId.toString().intern()) {
 	// 獲取代理對象（事務）
    IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
    return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}

2. 事務分析

由于只有一人一單之后的邏輯涉及到修改數據庫，所以只需對該方法加事務
@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId)

由于只對createVoucherOrder方法加了事務，而該方法是在seckillVoucher方法中被調用，seckillVoucher方法又沒有加事務，為了防止事務失效，則不能直接在seckillVoucher方法調用createVoucherOrder方法，例如：

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
	。。。。
	synchronized (userId.toString().intern()) {
        return this.createVoucherOrder(voucherId);
    }
}

而是需要通過代理對象調用createVoucherOrder方法，因為@Transactional事務注解的原理是通過獲取代理對象執行目標對象的方法，進行AOP操作，所以需要這樣：

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
	。。。。
	// 獲取代理對象（事務）
    IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
    return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}

并且還要引入依賴：

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

還要開啟注解暴露出代理對象：

@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)
@MapperScan("com.hmdp.mapper")
@SpringBootApplication
public class HmDianPingApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HmDianPingApplication.class, args);
    }
}

完整VoucherOrderServiceImpl代碼：

@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 1.查詢優惠券
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 2.判斷秒殺是否開始
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未開始
            return Result.fail("秒殺尚未開始！");
        }
        // 3.判斷秒殺是否已經結束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未開始
            return Result.fail("秒殺已經結束！");
        }
        // 4.判斷庫存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
            // 庫存不足
            return Result.fail("庫存不足！");
        }

        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        synchronized (userId.toString().intern()) {
            // 獲取代理對象（事務）
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        }
        
    }

    @Transactional
    public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {

        // 5.一人一單邏輯
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 5.1.查詢訂單數量
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        // 5.2.判斷是否下過單
        if (count > 0) {
            // 用戶已經購買過了
            return Result.fail("用戶已經購買過一次！");
        }

        // 6，扣減庫存
        // 樂觀鎖方式，通過CAS判斷庫存是否大于0，解決超賣問題：
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock= stock -1")
                .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock",0).update(); // where id = ? and stock > 0

        if (!success) {
            // 扣減庫存失敗
            return Result.fail("庫存不足！");
        }

        // 7.創建訂單
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 7.1.訂單id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        // 7.2.用戶id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        // 7.3.代金券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        save(voucherOrder);

        // 8.返回訂單id
        return Result.ok(orderId);
    }
    
}

六、集群模式下并發安全問題

通過加鎖可以解決在單機情況下的一人一單安全問題，但是在集群模式下就不行了。

我們將服務啟動兩份，端口分別為8081和8082：

然后修改nginx的conf目錄下的nginx.conf文件，配置反向代理和負載均衡：

修改完后，重新加載nginx配置文件：

現在，用戶請求會在這兩個節點上負載均衡，再次測試下是否存在線程安全問題：

訪問8081端口的線程進入了synchronized中

訪問8082端口的線程也進入了synchronized中

最終同一個用戶下了2單扣了2個庫存，所以在集群模式下，出現了一人多單的問題：

分析：

• 鎖的原理是每個JVM中都有一個Monitor作為鎖對象，所以當對象相同時，獲取的就是同一把鎖

• 但是不同的JVM中的Monitor不同，所以獲取的不是同一把鎖

• 因此集群模式下，加synchronized鎖也會出現并發安全問題，需要加分布式鎖

到此，相信大家對“Redis優惠券秒殺功能怎么實現”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！