秒杀（四）Jmeter演示秒杀中的超卖和重复购买并解决问题

冷不防 2023-01-21 10:24 289阅读 0赞

**目录**

1、超卖现象

2、重复购买现象

3、Jmeter压测演示

4、Redis解决方案

--------------------

# 1、超卖现象 #

超卖现象大家都知道是什么，我们思考一下，为什么会超卖？

当库存接近于0的时候，在高并发的情况下会出现某时刻多个线程查询库存够的，但下一时刻某个线程秒杀成功，对库存进行减操作，使得库存变为0，照理现在的状态是不能下单成功的，因为库存已经不够了，但别的线程仍然认为数量还够，对库存进行减操作，从而导致库存出现负数的情况，那这就是超卖了。那么有小伙伴说这个问题简单，对库存加锁啊，Lock、Synchronized或者cas乐观锁，那不就解决了。加锁是一个思路，那我们再考虑一个问题，我们的秒杀服务部署是单机还是分布式呢？如果是单机的，加锁当然可以解决问题，就是可能性能会差点，并发量没有那么大，那如果是分布式部署，单机的锁已经无法解决问题了。所以我们需要换一个思路，使用redis来解决超卖的问题，以下上干货！

# 2、重复购买现象 #

同一个用户在同一时刻多次秒杀同一个商品，造成同一个用户可以购买多个秒杀商品的现象，这个问题与上面的超卖问题类似。

# 3、Jmeter压测演示 #

首先我们看下如何使用Jmeter来压测，着急的小伙伴直接通过目录跳到解决方案。

下载地址：[Apache JMeter - Download Apache JMeter][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

下载之后解压，双击/bin/jmeter.bat，会出现dos窗口，接着会出现jmeter界面，注意不要关闭dos窗口，否则jmeter也会跟着关闭了

具体的使用方法，这里也不说了，百度一下，自行解决。下面看下配置就行了

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

这里的线程组配置的是1000

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

one-one表示同一个人多次秒杀同一件商品，many-one表示多个人多次秒杀同一件商品。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

这里配置了一个同步定时器，表示的意思是依次启动1000个线程，当到达1000个线程的时候，同时去请求接口

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

这里可以看到redis缓存的库存数已经被减到负数了，这就是超卖的现象。。

# 4、Redis解决方案 #

方案一：使用Redis的Watch机制解决

具体的机制理解参考：[https://blog.csdn.net/qq\_43371004/article/details/103439599][https_blog.csdn.net_qq_43371004_article_details_103439599]

简单来说就是：对一个键设置监听器，当没有别的线程对这个键进行操作的时候，执行操作，代码类似下面这样

public boolean preOrder(Long userId, String goodsId) {
            //判断库存是否足够
            int preStock = goodsService.getStock(goodsId);
            if (preStock <= 0) {
                return false;
            }
    
            //先生成预订单，分布式锁，表示用户已经购买过了，否则并发情况下会产生重复购买的情况
            PreOrder preOrder = new PreOrder(userId, goodsId);
            long result = stringRedisService.hSet(RedisConstant.PREFIX_GOODS_SECKILLING + goodsId, userId.toString(), preOrder);
            if (result != 1) {
                return false;
            }
    
            //如果result == 1则成功，再扣库存
            boolean flag = goodsService.decrStock(goodsId);
            //可能存在并发情况，扣减之后的库存  < 0，表示库存扣减失败
            if (!flag) {
                logger.info("秒杀失败");
                //删除已经创建的预订单
                stringRedisService.hDel(RedisConstant.PREFIX_GOODS_SECKILLING + goodsId, userId.toString());
                return false;
            }
            //判断库存是否小于等于0，更新标志位已售完
            int afterStock = goodsService.getStock(goodsId);
            logger.info("秒杀成功");
            if (afterStock <= 0) {
                goodsService.setSaleOver(goodsId);
            }
            return true;
        }

更新库存的代码使用到watch机制，如下：

public boolean decr(String key) {
            Jedis jedis = null;
            try {
                jedis = jedisPool.getResource();
                jedis.watch(key);// watch key
                String result = jedis.get(key);
                if (StringUtils.isEmpty(result) || Integer.parseInt(result) <= 0) {//获取值，如果为0，则返回失败
                    return false;
                }
                Transaction tx = jedis.multi();// 开启事务
                tx.decr(key);
                return !CollectionUtils.isEmpty(tx.exec());//提交事务，如果此时key被改动了，则返回null，否则返回非空
            } finally {
                returnToPool(jedis);
            }
        }

这种方案虽然可以解决超卖问题，但是会存在问题，那就是不公平，先来的用户不一定先秒杀到，如下所示：

先来的线程都秒杀失败了，后面的反而成功了，当前如果不在意这些，使用这样方案基本可以解决超卖现象

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

方案二：使用Lua脚本借本

使用lua脚本解决公平性的问题，使得让先来的用户能够秒杀的商品，如果秒杀10个商品，先来的10个用户可以秒杀到商品，后面的用户没有机会秒杀到商品

代码如下，lua脚本的逻辑很容易看明白，这里不多解释，**注意**这里在扣减库存的同时也加入用户秒杀成功的订单，防止用户重复秒杀成功

/**
         * 输入参数
         * 1: goodsId
         * 2: userId
         * 3: goods_seckilling_key 用户预订单key
         * 4: goods_stock_key 库存key
         * 5：stock_over_key 售完的key
         * 6: stock_over_value 售完标志位
         * 7: pre_order 预订单
         * 返回结果：
         * 0：表示已经抢光了
         * 1: 表示抢成功了
         * 2：表示已经抢过了
         */
        private static final String decrScript =
                "local goods_id=KEYS[1];\r\n" +
                        "local user_id=KEYS[2];\r\n" +
                        "local goods_seckilling_key=KEYS[3];\r\n" +
                        "local stock_key=KEYS[4];\r\n" +
                        "local stock_over_key=KEYS[5];\r\n" +
                        "local stock_over_value=KEYS[6];\r\n" +
                        "local pre_order=KEYS[7];\r\n" +
                        "local userExists=redis.call(\"hexists\", goods_seckilling_key, user_id);\r\n" +
                        "if tonumber(userExists)==1 then \r\n" +
                        "   return 2;\r\n" +
                        "end\r\n" +
                        "local num = redis.call(\"get\" , stock_key);\r\n" +
                        "if tonumber(num)<=0 then \r\n" +
                        "   redis.call(\"hset\", stock_over_key, goods_id, stock_over_value);\r\n" +
                        "   return 0;\r\n" +
                        "else \r\n" +
                        "   redis.call(\"decr\", stock_key);\r\n" +
                        "   redis.call(\"hset\", goods_seckilling_key, user_id, pre_order);\r\n" +
                        "end\r\n" +
                        "return 1";
    
    
    public String decrStockAndSavePreOrder(String goodsId, String userId, PreOrder preOrder) {
            return stringRedisService.execLua(decrScript, goodsId, userId, RedisConstant.PREFIX_GOODS_SECKILLING + goodsId,
                    RedisConstant.PREFIX_GOODS_STOCK + goodsId, RedisConstant.GOODS_SALE_OVER, "1", JSON.toJSONString(preOrder)).toString();
        }

jmeter启动10000线程同时秒杀，效果如下：可以看到只有先来的线程能够秒杀成功，后面的线程全部显示秒杀结束，这样对所有的用户都是公平的，先来先得！！！

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

[Apache JMeter - Download Apache JMeter]: https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221020/5224d78ac90f49099a433c62840d07c5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221020/018818083d7d4a61b5c5233a8fe16741.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221020/6679e2e18f834a29ba954c4554824d4a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221020/46745e1f678d4e138214ef927d90fada.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221020/e5fb608fbffe499da187653aed90efce.png
[https_blog.csdn.net_qq_43371004_article_details_103439599]: https://blog.csdn.net/qq_43371004/article/details/103439599
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221020/4532c9e958f64fbda6371b7a5f9eebaf.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTAzNzAwODI_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221020/3b9c225bb11948e0b11e99755e3b3735.png