微服务Spring Boot 整合Redis 阻塞队列实现异步秒杀下单

旧城等待， 2024-05-01 04:31 9阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  ⛅引言
 *  一、秒杀优化 - 异步秒杀思路
 *  二、秒杀优化 - 基于Redis完成秒杀资格判断
 *  三、基于阻塞队列完成异步秒杀下单
 *  四、测试程序
 *  五、源码地址
 *  ⛵小结

## ⛅引言 ##

本章节，介绍**使用阻塞队列实现秒杀的优化，采用异步秒杀完成下单的优化**！

## 一、秒杀优化 - 异步秒杀思路 ##

当用户发起请求，此时**会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作**，分成如下几个步骤

1.  查询优惠卷
2.  判断秒杀库存是否足够
3.  查询订单
4.  校验是否是一人一单
5.  扣减库存
6.  创建订单，完成

在以上6个步骤中，我们可以采用怎样的方式来优化呢？

整体思路：当用户下单之后，**判断库存是否充足只需要导redis中去根据key找对应的value是否大于0即可**，如果不充足，则直接结束，如果充足，继续在redis中判断用户是否可以下单，**如果set集合中没有这条数据，说明他可以下单**，如果set集合中没有这条记录，则将userId和优惠卷存入到redis中，并且返回0，整个过程需要保证是原子性的，我们可以**使用Lua来操作**

当以上逻辑走完后，我们可以根据返回的结果来判断是否是0，如果是0，则可以下单，**可以存入 queue 队列中**，然后返回，前端可以通过返回的订单id来判断是否下单成功。

![在这里插入图片描述][dc58d30eeebb4861a74c0fd904972cd0.png_pic_center]

## 二、秒杀优化 - 基于Redis完成秒杀资格判断 ##

需求：

*  新增秒杀优惠卷的同时，需要将优惠卷信息保存在redis中
 *  基于Lua脚本实现，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢购成功
 *  如果抢购成功，将优惠卷id和用户id封装后存入阻塞队列
 *  开启线程任务，不断从阻塞队列中获取信息，实现异步下单功能

**新增优惠卷时，将优惠卷信息存入Redis**

**VoucherService**

@Override
        @Transactional
        public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {
        
            // 保存优惠券
            save(voucher);
            // 保存秒杀信息
            SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();
            seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());
            seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());
            seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());
            seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());
            seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
    
            // 保存秒杀库至redis  seckill:stock
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
        }

新增优惠卷时，可存入redis信息

![在这里插入图片描述][31f2396331624376b3b52d53107f78dd.png_pic_center]

> 编写 Lua 脚本，实现秒杀资格判断

**seckill Lua 秒杀脚本**

-- 1.参数列表
    -- 1.1 优惠卷id
    local voucherId = ARGV[1]
    -- 1.2 用户id
    local userId = ARGV[2]
    
    -- 2. 数据key
    -- 2.1 库存key 拼接 ..
    local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
    -- 2.2 订单key 拼接 ..
    local orderKey = "seckill:order" .. voucherId
    
    -- 3. 脚本业务
    -- 3.1 判断库存是否充足
    if (tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
        -- 3.2 库存不足
        return 1
    end
    -- 3.2 判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
    if (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
        -- 3.3 存在，证明是重复下单
        return 2
    end
    -- 3.4 扣库存 incrby stockKey -1
    redis.call('incrby', stockKey, -1)
    -- 3.5 下单 保存用户 sadd orderKey userId
    redis.call('sadd', orderKey, userId)
    return 0

## 三、基于阻塞队列完成异步秒杀下单 ##

> 基于阻塞队列实现异步秒杀下单

核心思路：**将请求存入阻塞队列中 进行缓存，开启线程池读取任务并依次处理。**

**VoucherOrderService**

private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
    
        static {
        
            SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
            SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
            SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
        }
    
    
        private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);
        private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
    
        //项目启动后执行该方法
        @PostConstruct
        private void init() {
        
            SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
        }
    
        // 用于线程池处理的任务
        // 当初始化完毕后 就会去从对列中去拿信息
        private class VoucherOrderHandler implements Runnable {
        
    
            @Override
            public void run() {
        
                while (true){
        
                    try {
        
                        // 1.获取队列中的订单信息
                        VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
                        // 2.创建订单
                        handleVoucherOrder(voucherOrder);
                    } catch (Exception e) {
        
                        log.error("处理订单异常", e);
                    }
                }
            }
        }
    
        private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        
            //1.获取用户
            Long userId = voucherOrder.getUserId();
            // 2.创建锁对象
            RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
            // 3.尝试获取锁
            boolean isLock = lock.tryLock();
            // 4.判断是否获得锁成功
            if (!isLock) {
        
                // 获取锁失败，直接返回失败或者重试
                log.error("不允许重复下单！");
                return;
            }
            try {
        
                //注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效
                proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
            } finally {
        
                // 释放锁
                lock.unlock();
            }
        }
    
    
        // 代理对象
        private IVoucherOrderService proxy;
    
        @Override
        public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        
            // 获取用户
            Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    
            // 获取订单id
            long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
    
            // 1. 执行lua 脚本
            Long result = stringRedisTemplate.execute(
                    SECKILL_SCRIPT,
                    Collections.emptyList(),
                    voucherId.toString(),
                    userId.toString(), String.valueOf(orderId)
            );
    
            int r = result.intValue();
    
            // 2. 判断结果是否为0
            if (r != 0) {
        
                // 2.1 不为0 代表没有购买资格
                return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不允许重复下单");
            }
            // 2.2 为0，有购买资格 把下单信息保存到阻塞队列
            // 2.2 有购买的资格，创建订单放入阻塞队列中
            VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
            // 2.3.订单id
            voucherOrder.setId(orderId);
            // 2.4.用户id
            voucherOrder.setUserId(userId);
            // 2.5.代金券id
            voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
            // 2.6.放入阻塞队列
            orderTasks.add(voucherOrder);
            //3.获取代理对象
            proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();
            // 2.3 返回订单id
    
            return Result.ok(orderId);
        }
    
    
        @Transactional
        public void createVoucherOrder (VoucherOrder voucherOrder){
        
            // 5.一人一单逻辑
            // 5.1.用户id
            Long userId = voucherOrder.getUserId();
    
            // 判断是否存在
            int count = query().eq("user_id", userId)
                    .eq("voucher_id", voucherOrder.getId()).count();
    
            // 5.2.判断是否存在
            if (count > 0) {
        
                // 用户已经购买过了
                log.error("用户已经购买过了");
            }
    
            //6，扣减库存
            boolean success = seckillVoucherService.update()
                    .setSql("stock= stock -1") //set stock = stock -1
                    .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock",0).update(); //where id = ？ and stock > 0
            // .eq("voucher_id", voucherId).eq("stock",voucher.getStock()).update(); //where id = ？ and stock = ?
    
            if (!success) {
        
                //扣减库存
                log.error("库存不足！");
            }
    
            save(voucherOrder);
        }

## 四、测试程序 ##

> **ApiFox 测试程序**

![在这里插入图片描述][c52c071f10fe4e62b131808465b291ed.png_pic_center]

测试成功，查看Redis

![在这里插入图片描述][82dc7b10d51a45269b99ddfff1bc05a7.png_pic_center]

**成功添加订单信息**

**库存信息**

![在这里插入图片描述][253aa7f0db114902880a00a32cc28b8f.png_pic_center]

**数据库信息**

![在这里插入图片描述][c9e760ec9f654a44af9e1f8b4ebe9031.png_pic_center]

> **Jmeter 进行压力测试**

**恢复数据，进行压力测试**

关于测试：**新增了1000条用户信息，存入数据库和Redis，token，Jmeter使用Tokens文件测试1000条并发**

**`相关资料见下文`**

**进行压测**

![在这里插入图片描述][f02fd1655bee4a7bb7fa4486a0a66311.png_pic_center]

**经过检测，性能提升了几十倍！**

**数据库**  
![在这里插入图片描述][a47eae7d5b1f42d082ca90e9278a1393.png_pic_center]

## 五、源码地址 ##

**源码地址及 Jmeter测试文件**： 公众号进行获取网盘地址，后续我会上传至百度网盘

## ⛵小结 ##

以上就是【**Bug 终结者**】对 **微服务Spring Boot 整合Redis 阻塞队列实现异步秒杀下单** 的简单介绍，**在分布式系统下，高并发的场景下，使用阻塞队列来优化秒杀下单，但依旧不是最优解，持续更新中！下章节 采用消息队列优化秒杀下单！**

> 如果这篇【文章】有帮助到你，希望可以给【**Bug 终结者**】点个赞👍，创作不易，如果有对【**后端技术**】、【**前端领域**】感兴趣的小可爱，也欢迎关注❤️❤️❤️ 【**Bug 终结者**】❤️❤️❤️，我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】💝💝💝！

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