高并发抢票时，防止机器人刷票的令牌大闸，减轻服务器的压力（防刷+限流）

1. 为什么要引入令牌大闸？

场景1：分布式锁和限流都不能解决机器人刷票的问题，1000个请求抢票，900个限流快速失败，另外100个有可能是同一个在刷库。

引入令牌，令牌中记录用户信息，会进行校验用户是否拿过令牌，如果拿过令牌，那么几秒内不允许再获得令牌

场景2：没有余票时，需要查库存才能知道没票，会影响性能，不如查询令牌余票来的快

令牌的数量是和票数是相关的，令牌可以和票数相等，那么通过查询令牌就可以知道是否还有余票，会减少查询数据库，减少IO压力

2. 增加秒杀令牌表来维护令牌信息

增加一张表，表的创建SQL代码如下所示：

drop table if exists `sk_token`;  
create table `sk_token` (  `id` bigint not null comment 'id',  `date` date not null comment '日期',  `train_code` varchar(20) not null comment '车次编号',  `count` int not null comment '令牌余量',  `create_time` datetime(3) comment '新增时间',  `update_time` datetime(3) comment '修改时间',  primary key (`id`),  unique key `date_train_code_unique` (`date`, `train_code`)  
) engine=innodb default charset=utf8mb4 comment='秒杀令牌';

利用代码生成器生成相应的文件

3. 初始化车次信息时初始化令牌信息

在SkTokenService中实现genDaily方法

/**  * 初始化  */  
public void genDaily(Date date, String trainCode) {  LOG.info("删除日期【{}】车次【{}】的令牌记录", DateUtil.formatDate(date), trainCode);  SkTokenExample skTokenExample = new SkTokenExample();  skTokenExample.createCriteria().andDateEqualTo(date).andTrainCodeEqualTo(trainCode);  skTokenMapper.deleteByExample(skTokenExample);  DateTime now = DateTime.now();  SkToken skToken = new SkToken();  skToken.setDate(date);  skToken.setTrainCode(trainCode);  skToken.setId(SnowUtil.getSnowflakeNextId());  skToken.setCreateTime(now);  skToken.setUpdateTime(now);  //计算该车次共有多少个座位int seatCount = dailyTrainSeatService.countSeat(date, trainCode);  LOG.info("车次【{}】座位数：{}", trainCode, seatCount);  //查询该车次共有多少个车站long stationCount = dailyTrainStationService.countByTrainCode(date, trainCode);  LOG.info("车次【{}】到站数：{}", trainCode, stationCount);  // 3/4需要根据实际卖票比例来定，一趟火车最多可以卖（seatCount * stationCount）张火车票  int count = (int) (seatCount * stationCount); // * 3/4);  LOG.info("车次【{}】初始生成令牌数：{}", trainCode, count);  skToken.setCount(count);  skTokenMapper.insert(skToken);  
}

然后在生成每日数据时加入该方法即可

//生成该车次的车站数据  
dailyTrainStationService.genDaily(date,train.getCode());  
//生成该车次的车厢数据  
dailyTrainCarriageService.genDaily(date,train.getCode());  
//生成该车次的座位数据  
dailyTrainSeatService.genDaily(date,train.getCode());  
//生成该车次的余票数据  
dailyTrainTicketService.genDaily(dailyTrain,date,train.getCode());  
LOG.info("生成日期【{}】车次【{}】的信息结束", DateUtil.formatDate(date), train.getCode());  
//生成令牌余量数据  
skTokenService.genDaily(date,train.getCode());

4. 增加校验秒杀令牌功能

在执行核心业务之前加上下面代码

//校验令牌容量  
boolean validSkToken=skTokenService.validSkToken(req.getDate(),req.getTrainCode(), req.getMemberId());  
if(validSkToken){  LOG.info("令牌校验通过");  
}else{  LOG.info("令牌校验不通过");  throw new BusinessException(BusinessExceptionEnum.CONFIRM_ORDER_SK_TOKEN_FAIL);  
}

其对应逻辑：先从redis缓存中查询令牌余量，如果存在缓存（60s过期），则直接从缓存中查询令牌余量，
如果余量大于0，则获取令牌，同时更新缓存中令牌余量
如果不存在缓存，则从数据库中查询

/**  * 校验令牌  */  
public boolean validSkToken(Date date, String trainCode, Long memberId) {  LOG.info("会员【{}】获取日期【{}】车次【{}】的令牌开始", memberId, DateUtil.formatDate(date), trainCode);  // 需要去掉这段，否则发布生产后，体验多人排队功能时，会因拿不到锁而返回：等待5秒，加入20人时，只有第1次循环能拿到锁  // if (!env.equals("dev")) {  //     // 先获取令牌锁，再校验令牌余量，防止机器人抢票，lockKey就是令牌，用来表示【谁能做什么】的一个凭证  //     String lockKey = RedisKeyPreEnum.SK_TOKEN + "-" + DateUtil.formatDate(date) + "-" + trainCode + "-" + memberId;  //     Boolean setIfAbsent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockKey, 5, TimeUnit.SECONDS);    //     if (Boolean.TRUE.equals(setIfAbsent)) {    //         LOG.info("恭喜，抢到令牌锁了！lockKey：{}", lockKey);  //     } else {    //         LOG.info("很遗憾，没抢到令牌锁！lockKey：{}", lockKey);  //         return false;    //     }    // }  String skTokenCountKey = RedisKeyPreEnum.SK_TOKEN_COUNT + "-" + DateUtil.formatDate(date) + "-" + trainCode;  Object skTokenCount = redisTemplate.opsForValue().get(skTokenCountKey);  if (skTokenCount != null) {  LOG.info("缓存中有该车次令牌大闸的key：{}", skTokenCountKey);  Long count = redisTemplate.opsForValue().decrement(skTokenCountKey, 1);  if (count < 0L) {  LOG.error("获取令牌失败：{}", skTokenCountKey);  return false;  } else {  LOG.info("获取令牌后，令牌余数：{}", count);  redisTemplate.expire(skTokenCountKey, 60, TimeUnit.SECONDS);  // 每获取5个令牌更新一次数据库  if (count % 5 == 0) {  skTokenMapperCust.decrease(date, trainCode, 5);  }  return true;  }  } else {  LOG.info("缓存中没有该车次令牌大闸的key：{}", skTokenCountKey);  // 检查是否还有令牌  SkTokenExample skTokenExample = new SkTokenExample();  skTokenExample.createCriteria().andDateEqualTo(date).andTrainCodeEqualTo(trainCode);  List<SkToken> tokenCountList = skTokenMapper.selectByExample(skTokenExample);  if (CollUtil.isEmpty(tokenCountList)) {  LOG.info("找不到日期【{}】车次【{}】的令牌记录", DateUtil.formatDate(date), trainCode);  return false;  }  SkToken skToken = tokenCountList.get(0);  if (skToken.getCount() <= 0) {  LOG.info("日期【{}】车次【{}】的令牌余量为0", DateUtil.formatDate(date), trainCode);  return false;  }  // 令牌还有余量  // 令牌余数-1  Integer count = skToken.getCount() - 1;  skToken.setCount(count);  LOG.info("将该车次令牌大闸放入缓存中，key: {}， count: {}", skTokenCountKey, count);  // 不需要更新数据库，只要放缓存即可  redisTemplate.opsForValue().set(skTokenCountKey, String.valueOf(count), 60, TimeUnit.SECONDS);  skTokenMapper.updateByPrimaryKey(skToken);  return true;  }  // 令牌约等于库存，令牌没有了，就不再卖票，不需要再进入购票主流程去判断库存，判断令牌肯定比判断库存效率高  // int updateCount = skTokenMapperCust.decrease(date, trainCode, 1);  // if (updateCount > 0) {    //     return true;    // } else {    //     return false;    // }}

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