秒杀接口尝试

曾经终败给现在 2022-02-02 22:59 159阅读 0赞

**目录**

接口构造

第一次尝试

再次改进

第二次尝试

第三次试想

一个github秒杀接口项目

第四次

第5次

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### 接口构造 ###

秒杀数量放在缓存，然后进行秒杀，数量减少成功之后，将用户信息放在阻塞队列，使用mq去拿到队列元素发送消息进行数据库添加秒杀记录

## ##

### 第一次尝试 ###

使用redisTemplate INCR函数进行实现

当INCR的结果超过商品数量的时候不让用户秒杀

double result = redisTemplate.opsForValue().increment("1", 1);
    //商品数量为1500
            if (result > 1500) {
                return -1;
            } else {
                try {
                    arrayBlockingQueue.put(name);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
    
            return 1;

redis商品数量初始化的时候为0 ，每次秒杀加一

使用CountDownLoad进行模拟并发操作

CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(150);

150个并发，2000多个请求量，存放到队列

static ArrayBlockingQueue<String> arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue(100);
    
        @Override
        public Integer shop(String name) {
            double result = redisTemplate.opsForValue().increment("1", 1);
            if (result > 1500) {
                return -1;
            } else {
                try {
                    arrayBlockingQueue.put(name);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
    
            return 1;
        }

package com.example.demo;
    
    import java.util.concurrent.CountDownLatch;
    
    /**
     * Created on 2019/5/7.
     *
     * @author yangsen
     */
    public class MyThread implements Runnable {
    
        Service service;
    
        private String i;
    
        CountDownLatch latch;
    
        @Override
        public void run() {
            service.shop("dajitui" + i);
            latch.countDown();
        }
    
        public MyThread(String i, CountDownLatch latch,Service service) {
            this.service=service;
            this.latch = latch;
            this.i = i;
        }
    }

最后执行到mq发送大概在0.5秒，相当快

github地址[https://github.com/dajitui/shop][https_github.com_dajitui_shop]

sql

CREATE TABLE `shop` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL,
      `count` int(11) DEFAULT NULL,
      `point` int(11) DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=667 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;

### 再次改进 ###

当并发量到达1w的时候，报出redis连接数不够，所以我们对程序再次改写

@RequestMapping("/shop")
        public void shop() throws InterruptedException {
            long time=System.nanoTime();
    
            for(int i=0;i<10009;i++){
                new Thread(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        IServiceImpl.concurrentLinkedQueue.offer("1");
                        countDownLatch.countDown();
                    }
                }).start();
            }
            countDownLatch.await();
            System.out.println(IServiceImpl.concurrentLinkedQueue.isEmpty());
            while (true){
                if(!IServiceImpl.concurrentLinkedQueue.isEmpty()){
                    double result = redisTemplate.opsForValue().increment("1", 1);
                    if (result > 10009) {
                        break;
                    } else {
                        System.out.println("抢购"+atomicLong.incrementAndGet());
                    }
                }
            }
            long time1=System.nanoTime();
            System.out.println("使用increment消耗时间"+(time1-time));
        }

public static ConcurrentLinkedQueue<String> concurrentLinkedQueue = new ConcurrentLinkedQueue();

先把所有请求放在一个无界队列里面，然后再平稳的输出，再使用redis进行INCR操作，其实还可以再优化的，就是当一个因为数量不足失败之后，后面的可以都标识为失败。后续如果说支付不成功，我们再增加库存。

浏览器先访问http://localhost:8080/start进行redis数量重置，访问http://localhost:8080/shop进行操作，模拟1w并发，最后执行完大概在7秒多

github地址[https://github.com/dajitui/shop1][https_github.com_dajitui_shop1]

### 第二次尝试 ###

使用redis分布锁，每次请求都获取锁，得到锁再操作，没有的话循环去请求锁...

结果很蛋疼，因为变成了单线程去处理秒杀了（分布锁），虽然redis是单线程的，但是人家INCR函数使用时间肯定比你获取锁，执行本地操作，释放锁快，所以分布锁尝试失败

### 第三次试想 ###

一般逻辑都是去减库存，所以我们可以使用lua脚本来控制原子性操作，redis执行lua脚本，查询数量之后如果符合数量>0原子性将它数量减一。

这个目前没有完成，大家可以在评论中提供参考路径哦，让我学习学习

### 最近看了一个github秒杀接口的项目： ###

大概使用了很多个方法：

1.悲观锁

2.乐观锁

3.jvm锁（ReentranLock）

4.AOP+jvm锁

5.进程队列然后再进行消费

6.Disruptor方法

[https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-seckill][https_gitee.com_52itstyle_spring-boot-seckill]

个人看法：1，2点只适合小型并发，扛不住大型并发。第三种据作者反应会出现超卖的情况，可能是事务还没提交，就把锁释放导致的。而第四种可以解决第3种的问题。第5种其实在我个人的第一次尝试的改进使用了，效果算不错。第6种后面再讲。

### 第四次 ###

这一次是看别人的代码，上菜（上面的AOP+jvm锁）

@Servicelock

@Component
    @Scope
    @Aspect
    @Order(1)
    //order越小越是最先执行，但更重要的是最先执行的最后结束。order默认值是2147483647
    public class LockAspect {
    	/**
         * 思考：为什么不用synchronized
         * service 默认是单例的，并发下lock只有一个实例
         */
    	private static  Lock lock = new ReentrantLock(true);//互斥锁 参数默认false，不公平锁  
    	
    	//Service层切点     用于记录错误日志
    	@Pointcut("@annotation(com.itstyle.seckill.common.aop.Servicelock)")  
    	public void lockAspect() {
    		
    	}
    	
        @Around("lockAspect()")
        public  Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) { 
        	lock.lock();
        	Object obj = null;
    		try {
    			obj = joinPoint.proceed();
    		} catch (Throwable e) {
    			e.printStackTrace();
    			throw new RuntimeException();       
    		} finally{
    			lock.unlock();
    		}
        	return obj;
        } 
    }

其实也没有什么。就是在程序的开始还有结束获取锁，还有释放锁。

### 第5次 ###

重量级出场Disruptor

这个我也是第一次接触

Martin Fowler在自己网站上写了一篇LMAX架构的文章，在文章中
    他介绍了LMAX是一种新型零售金融交易平台，它能够以很低的延迟
    产生大量交易。这个系统是建立在JVM平台上，其核心是一个业务
    逻辑处理器，它能够在一个线程里每秒处理6百万订单。业务逻辑处
    理器完全是运行在内存中，使用事件源驱动方式。业务逻辑处理器
    的核心是Disruptor。

[http://ifeve.com/disruptor/][http_ifeve.com_disruptor]

大家可以看下Disruptor具体的实现，依赖RingBuffer环形的数据结构，Disruptor通过生成者还有消费者去获取共享数据。

为啥他如此优秀？这里只简单说下，它是一个无锁的队列，每次新增都会添加一个版本号，使用了cas去控制并发。好像牛逼的都是在数据结构还有使用cas实现的，比如concurrent

个人从之前的github项目里面抽出这一部分进行测试性能

[https://github.com/dajitui/Disruptor][https_github.com_dajitui_Disruptor]

创建了一个生成者，一个消费者，1w并发，处理完是在120秒

### 总结 ###

拿第一种跟第5种比较，第5种启动之后cpu很高，而且执行的时间比第一种还长。我们可以使用第一种来进行后续的改进，第5种对系统要求相当高

[https_github.com_dajitui_shop]: https://github.com/dajitui/shop
[https_github.com_dajitui_shop1]: https://github.com/dajitui/shop1
[https_gitee.com_52itstyle_spring-boot-seckill]: https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-seckill
[http_ifeve.com_disruptor]: http://ifeve.com/disruptor/
[https_github.com_dajitui_Disruptor]: https://github.com/dajitui/Disruptor