Redis实现优惠券秒杀功能

Redis实现优惠券秒杀功能

  • 全局唯一ID
  • 实现优惠券秒杀下单
  • 实现一人一单
  • 分布式锁
  • Redis秒杀优化
  • Redis消息队列

全局唯一ID

订单表使用数据库自增ID的缺点：
1、ID规律性太明显。
2、受单表数据量限制，需要分库分表时数据库自增ID失效。
全局ID生成器：在分布式系统中生成全局唯一ID的工具，需要满足以下特性：
1、唯一性
2、高可用
3、高性能
4、递增性
5、安全性
例如Redis的string类型的incr命令。
但是为了ID安全性，不能直接使用Redis自增的数值，而是拼接其他信息。
例如，使用Long类型，占8个字节，64bit位，1bit符号位，前31bit使用时间戳，支持69年使用时间，后32位使用序列号，每秒产生2^32个不同ID。
基于Redis实现全局唯一ID例子：

@Component
public class RedisIdWorker {@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1704067200l;//序列号位数private static final int COUNT_BITS = 32;public long nextId(String keyPrefix) {//生成时间戳LocalDateTime now = LocalDateTime.now();long nowSeconds = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);long timestamp = nowSeconds - BEGIN_TIMESTAMP;//生成序列号，每天2^32个IDString date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));Long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("incr:" + keyPrefix + ":" + date);return timestamp << COUNT_BITS | count;}public static void main(String[] args) {LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2024, 1, 1, 0, 0, 0);long seconds = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);System.out.println(seconds);}
}

实现优惠券秒杀下单

优惠券分为平价券和特价券，平价券可以任意购买，特价券需要秒杀抢购。这里针对特价券而言。
tb_voucher包含平价券和特价券，tb_seckill_voucher只描述特价券，包含库存，生效时间，失效时间。
秒杀下单需要判断：
1、秒杀是否开始或者是否已经结束
2、库存是否足够，足够才扣减库存并且创建订单
功能实现后，高并发场景下出现了超卖，剩余库存是负数！原因是多个线程先查询库存，后续进行扣减，整个操作不是原子性的。
解决：
1、加悲观锁
比如synchronized，Lock，或者分布式锁。缺点是开销较大。
2、加乐观锁：
版本号法，每次修改时判断和刚刚查询的版本号是否一致，修改后版本号+1。优点是性能好，缺点是有可能出现少买。
判断库存大于0即可，判断条件为where id = ? and stock > 0; 完美解决。

实现一人一单

同一优惠券，一个用户只能下一单。
先判断订单表中是否存在用户id和优惠券id的记录，如果记录数大于0，则返回失败。
缺点，用户还是能下多单，因为多个线程判断成功后可以继续购买，和后续扣减库存，生成订单不是原子性操作。
这只能使用悲观锁，因为乐观锁只能适用修改，但是这里是新增操作。
这里对用户id加锁，但是为了防止对象变化，使用字符串，并且调用intern方法在字符串常量池中取对象。
锁的范围应该是整个事务提交之后，防止事务还没提交，但是锁被释放其他线程又加锁下单。
事务失效，使用this.createVoucherOrder()，需要拿到当前对象的代理对象。
需要添加依赖AspectJ，启动类添加注解暴露代理对象。

分布式锁

之前的锁都是本地锁，考虑分布式情况下，多个机器的锁不共享，需要使用分布式锁。
分布式锁参考博客。
为什么Redisson没有锁自动续期？
这里碰到一个问题，观察分布式锁的ttl时发现没有自动续期，而是过期删除了，这是因为使用Debug模式，因此Redisson没有自动续期。

Redis秒杀优化

原本流程：
1、查询优惠券
2、判断秒杀库存
3、查询订单
4、校验一人一单
5、减库存
6、创建订单
优化：
1、将秒杀库存和订单信息缓存到Redis中
2、保存优惠券id，用户id，订单id到阻塞队列，返回订单id
3、异步读取阻塞队列信息，完成下单
库存使用string类型，订单信息使用set类型，并且使用lua脚本保证原子性。
基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题？
1、使用的是JVM的阻塞队列，内存有限。
2、如果宕机，内存数据丢失。
解决：使用消息队列。

local voucherId = ARGV[1]
local userId = ARGV[2]
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherIdif (tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then--库存不足，返回1return 1
endif (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then--重复下单，返回2return 2
endredis.call('incrby', stockKey, -1)
redis.call('sadd', orderKey, userId)
--成功，返回0
return 0

@Slf4j
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {@Autowiredprivate ISeckillVoucherService seckillVoucherService;@Autowiredprivate RedisIdWorker redisIdWorker;@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;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();@PostConstructprivate void init() {SECKILL_ORDER_EXECUTOR.execute(new VoucherOrderHandler());}private class VoucherOrderHandler implements Runnable {@Overridepublic void run() {while (true) {try {VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();handlerVoucherOrder(voucherOrder);} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);}}}}private void handlerVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {Long userId = voucherOrder.getUserId();RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);boolean isLock = lock.tryLock();if (!isLock) {log.error("不允许重复下单");return;}try {proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);} finally {lock.unlock();}}//由于有扣减库存和写入订单，因此使用事务@Transactionalpublic void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {//一人一单Long userId = voucherOrder.getUserId();Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();if (count > 0) {log.error("用户已经购买过一次！");return ;}//扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1").eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).ge("stock", 1).update();if (!success) {log.error("库存不足！");return ;}//写入订单save(voucherOrder);}private IVoucherOrderService proxy;@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT,Collections.emptyList(),voucherId.toString(), userId.toString());int r = result.intValue();if (r != 0) {return Result.fail(r == 1 ? "库存不足！" : "不能重复下单！");}//保存信息到阻塞队列VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();//使用全局唯一ID生成订单ID，而不是使用数据库自增IDlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);voucherOrder.setUserId(userId);voucherOrder.setVoucherId(voucherId);orderTasks.add(voucherOrder);proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();return Result.ok(0);}}
}

Redis消息队列

1、基于List实现消息队列。
使用lpush结合rpop；或者rpush结合lpop，为了实现阻塞效果，取出时使用blopo和brpop。
2、基于PubSub实现消息队列。
在Redis2.0引入的消息传递模型。消费者可以订阅多个channel。
subcribe channel
publish channel msg
psubscribe pattern
3、基于stream实现消息队列。
在Redis5.0引入的新数据类型，可以实现功能完善的消息队列，并且可以持久化。
xadd key id field value，发送消息
xread count streams key id
缺点：ID为$表示读取最新消息，但是如果多条消息到达，只会读取最新的那条。
消费者组。

使用stream实现消息队列，实现异步秒杀下单
1、创建stream类型的消息队列，名为stream.orders
2、修改lua脚本，向stream.orders中添加消息，包含优惠券id，用户id，订单id
3、项目启动时，开启线程任务，尝试获取stream.orders小夏，完成下单
创建消息队列命令：

XGROUP CREATE stream.orders g1 0 MKSTREAM

lua脚本

local voucherId = ARGV[1]
local userId = ARGV[2]
local orderId = ARGV[3]local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherIdif (tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then--库存不足，返回1return 1
endif (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then--重复下单，返回2return 2
end--扣库存
redis.call('incrby', stockKey, -1)
--下单
redis.call('sadd', orderKey, userId)--发送到消息队列
redis.call("xadd", "stream.orders", "*", "userId", userId, "voucherId", voucherId, "id", orderId)--成功，返回0
return 0

@Slf4j
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {@Autowiredprivate ISeckillVoucherService seckillVoucherService;@Autowiredprivate RedisIdWorker redisIdWorker;@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;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 static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();@PostConstructprivate void init() {SECKILL_ORDER_EXECUTOR.execute(new VoucherOrderHandler());}private class VoucherOrderHandler implements Runnable {String queueName = "streams.order";@Overridepublic void run() {while (true) {try {List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),StreamOffset.create(queueName, ReadOffset.lastConsumed()));if (list == null || list.isEmpty()) {continue;}MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);Map<Object, Object> value = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);handlerVoucherOrder(voucherOrder);stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(queueName, "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);handlePendingList();}}}private void handlePendingList() {while (true) {try {List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1),StreamOffset.create(queueName, ReadOffset.from("0")));if (list == null || list.isEmpty()) {break;}MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);Map<Object, Object> value = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);handlerVoucherOrder(voucherOrder);stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(queueName, "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理pending-list异常", e);try {Thread.sleep(50);} catch (InterruptedException ex) {ex.printStackTrace();}}}}}// private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024*1024);//// private class VoucherOrderHandler implements Runnable {////     @Override//     public void run() {//         while (true) {//             try {//                 VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();//                 handlerVoucherOrder(voucherOrder);//             } catch (Exception e) {//                 log.error("处理订单异常", e);//             }//         }//     }// }private void handlerVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {Long userId = voucherOrder.getUserId();RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);boolean isLock = lock.tryLock();if (!isLock) {log.error("不允许重复下单");return;}try {proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);} finally {lock.unlock();}}//由于有扣减库存和写入订单，因此使用事务@Transactionalpublic void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {//一人一单Long userId = voucherOrder.getUserId();Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();if (count > 0) {log.error("用户已经购买过一次！");return ;}//扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1").eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).ge("stock", 1).update();if (!success) {log.error("库存不足！");return ;}//写入订单save(voucherOrder);}private IVoucherOrderService proxy;@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();//使用全局唯一ID生成订单ID，而不是使用数据库自增IDlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT,Collections.emptyList(),voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId));int r = result.intValue();if (r != 0) {return Result.fail(r == 1 ? "库存不足！" : "不能重复下单！");}proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();return Result.ok(0);}}
}

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