使用Redission分布式锁与Kafka消息队列，实现学生抢课系统（高并发秒杀场景）。
目录
- 一、思路
- 1.为频繁访问的信息设置缓存
- （1）登陆
- （2）课程任务信息
- （3）用户抢课记录
- 2.消息队列和分布式锁
- （1）抢课消息队列
- （2）锁定缓存抢夺
- （3）数量缓存操作
- 二、具体流程
- 1.抢课任务设置
- 2.用户抢课
- 三、实体类表
- 四、核心代码
- 1.消费端
- 2.数量缓存操作逻辑
- 五、两种分布式锁：
- 1.基于redis命令的分布式锁
- a.加锁
- b.解锁
- c.局限性
- 2. redission分布式锁
- 参考文章
一、思路
1.为频繁访问的信息设置缓存
后台设置抢课任务，配置抢课时间范围。一般情况下，用户会在抢课时间开始前至抢课前期一段的时间集中访问系统。
（1）登陆
系统在登陆时会查询数据库返回用户信息，所以需要对登陆接口进行改造，将用户信息（比如姓名、年级、班级、联系方式等）保存至缓存中。当用户信息发生变更时，才将信息从缓存中清除。
（2）课程任务信息
用户登陆进入系统后，进入到抢课任务模块对应的抢课任务中，进行课程选择。在抢课任务期间，用户会为频繁的访问该模块信息（抢课任务、关联课程、课程库存等），后台在进行信息校验时也会用到以上数据。
（3）用户抢课记录
在抢课期间，用户抢课退课操作和查询比较频繁，可将该数据保存至缓存，方便查询。
2.消息队列和分布式锁
为Kafka的抢课消息队列设置了一个主题五个分区，可处理大量并发抢课消息的情况。然而在每个分区内消息是有序的；不同分区中的消息无序，会出现多个进程同时进行的情况，而多个进程必须以互斥的方式独占共享资源（课程库存）。
为保证每一课程库存操作的独占性，为课程库存设置了锁定缓存(LockKey)和数量缓存(StockKey)。
注意：当消息抢夺到锁定缓存时，才可对数量缓存进行扣除（-1）的操作。
（1）抢课消息队列
对用户抢课数据进行校验（是否符合年级、已选课程日期冲突炖、课程班级人数限制、课程库存余量等），校验通过后将请求数据发送至Kafka抢课消息队列。
（2）锁定缓存抢夺
此处使用了Redission分布式锁，当同时有多个用户发送同一课程的消息时，消费端接收到消息在5秒内尝试获取锁定缓存(LockKey)，若获取成功加锁30秒，否则失效。
（3）数量缓存操作
获取锁定缓存(LockKey)成功后，查询数量缓存(StockKey)。此时需要对各项业务数据再次进行校验，因为在数据进入消息队列前进程仍是并发的，可能会出现数据已变动的情况。在满足抢课条件后，取出数量缓存(StockKey)库存进行数量减一的操作，操作完毕最终释放锁定缓存(LockKey)。
二、具体流程
1.抢课任务设置
（1）后台管理人员配置抢课任务信息（开始时间、结束时间、课程、课程时间等）。
（2）课程任务正式发布，保存信息（任务、关联课程、自定义课程可选人数等）到缓存；当任务取消发布时，需要将对应的缓存删除。
2.用户抢课
（1）首次登陆查询用户信息，并保存至缓存。
（2）进入抢课任务信息，查看可选课程列表。
（3）点击抢课按钮发送请求。
（4）选课成功：保存学生对应任务已选课程集合到缓存；更新任务课程库存数量等缓存信息。
（5）退课：更新学生已选课程缓存；清除任务课程库存数量缓存。
三、实体类表
此处列举部分核心数据库表设计。
1.课程表
| id | 课程名称 | 课程编号 | 课程教室 | 课程简介 | 教师id | 教师名称 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 舞蹈兴趣班 | C0001 | 1号楼6楼舞蹈教室 | 面向0基础学生 | 10001 | 王老师 |
| 2 | 画图兴趣班 | C0002 | 1号楼2楼美术教室 | 面向0基础学生 | 10002 | 李老师 |
| 3 | 音乐兴趣班 | C0003 | 3号楼1楼音乐教室 | 面向0基础学生 | 10003 | 陈老师 |
2.选课任务表
| id | 任务名称 | 可选年级id集合 | 可选班级id集合 | 学生可选课程总数 | 开始时间 | 结束时间 | 发布状态 | 发布时间 | 任务状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2023年秋季选课 | 2019级id,2020级id | 2020级-1班id,2020级-2班id,2019级-3班id | 2 | 2023-08-01 09:00:00 | 2023-08-07 20:00:00 | 已发布 | 2023-07-20 09:00:00 | 已结束 |
| 2 | 2024年春季选课 | 2019级id,2020级id | 3 | 2024-01-30 09:00:00 | 2024-01-07 20:00:00 | 已发布 | 2024-01-20 09:00:00 | 进行中 |
3.选课任务课程关联表
| id | 任务id | 课程id | 课程可选人数 | 开始日期 | 结束日期 | 课程表json |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | 50 | 2023-09-20 | 2023-12-30 | [{“name”:“周一”, “section”:[{“name”:“第5节”,“state”:“1”}]},{“name”:“周二”, “section”:[{“name”:“第3节”,“state”:“1”}]}] |
| 2 | 1 | 2 | 50 | 2023-09-20 | 2023-12-30 | [{“name”:“周二”, “section”:[{“name”:“第3节”,“state”:“1”}]},{“name”:“周四”, “section”:[{“name”:“第5节”,“state”:“1”}]}] |
| 3 | 1 | 3 | 50 | 2023-09-20 | 2023-12-30 | [{“name”:“周三”, “section”:[{“name”:“第5节”,“state”:“1”}]},{“name”:“周五”, “section”:[{“name”:“第5节”,“state”:“1”}]}] |
| 4 | 2 | 1 | 50 | 2024-03-01 | 2024-05-30 | [{“name”:“周一”, “section”:[{“name”:“第5节”,“state”:“1”}]},{“name”:“周二”, “section”:[{“name”:“第3节”,“state”:“1”}]}] |
| 5 | 2 | 2 | 50 | 2024-03-01 | 2024-05-30 | [{“name”:“周二”, “section”:[{“name”:“第3节”,“state”:“1”}]},{“name”:“周四”, “section”:[{“name”:“第5节”,“state”:“1”}]}] |
| 6 | 3 | 3 | 50 | 2024-03-01 | 2024-05-30 | [{“name”:“周三”, “section”:[{“name”:“第5节”,“state”:“1”}]},{“name”:“周五”, “section”:[{“name”:“第5节”,“state”:“1”}]}] |
4.学生选课关联表
| id | 任务id | 课程id | 学生id | 选课状态 | 老师帮选表示 | 选课时间 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | 1 | 已选课 | 是 | 2023-08-01 09:01:00 |
| 2 | 1 | 1 | 2 | 已取消 | 否 | 2023-08-01 09:01:01 |
四、核心代码
1.消费端
（1）Kafka配置：主题、分区初始化
（2）用户抢课数据初步通过校验，发送到消息队列中的处理逻辑。
@Component
@Slf4j
public class KafkaConsumer {
/*** 初始化学生选课主题分区 5个* 通过注入一个 NewTopic 类型的 Bean 来创建 topic，如果 topic 已存在，则会忽略。*/@Beanpublic NewTopic courseSelectionBatchTopic() {log.info("创建学生选课主题courseSelectionBatchTopic : szxy_oa_course_selection_student_add_topic，分区：5，副本数：1 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> ");NewTopic newTopic = new NewTopic(OaConstant.COURSE_SELECTION_STUDENT_ADD_TOPIC, 5, (short) 1);log.info("newTopic：topicName：{}，分区: {} >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> ", newTopic.name(), newTopic.numPartitions());return newTopic;}/***添加学生选课主题消息*/@KafkaListener(topics = OaConstant.COURSE_SELECTION_STUDENT_ADD_TOPIC,groupId = KafkaProducer.TOPIC_GROUP)public void courseSelectionStudentAddMsg(ConsumerRecord<?, ?> record, Acknowledgment ack, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic) {log.info("COURSE_SELECTION_STUDENT_ADD_TOPIC-学生选课队列消费端 topic:{}, 收到消息>>>>>>>>>>>>>>>>>", topic);try {Optional message = Optional.ofNullable(record.value());if (message.isPresent()) {Object msg = message.get();// 先判断消息是否已经已经消费过，5sString fullKey2 = redisLockUtil.getFullKey(COURSE_SELECTION_STUDENT_CONSUME_LOCK_PREFIX , String.valueOf(msg));if(redisLockUtil.getLock(fullKey2 , 5000)){// 获得学生选课入参CourseSelectionStudentParam param = objectMapper.readValue(String.valueOf(msg), CourseSelectionStudentParam.class);// 选课任务课程 key 任务id + 任务课程idLong taskId = param.getTaskId(); // 选课任务idLong taskcourseId = param.getTaskcourseId(); // 选课任务课程idString key = taskId + "::" + taskcourseId;// 获得课程容量库存锁：任务id + 任务课程id，才可以操作库存缓存String fullKey = redisLockUtil.getFullKey(COURSE_SELECTION_STUDENT_LOCK_PREFIX, key);final RLock lock = redissonClient.getLock(fullKey);// 尝试抢【课程容量库存锁】锁时间调整 5sboolean bool = lock.tryLock(5, 30, TimeUnit.SECONDS); // 5s内尝试加锁，加锁成功后30s失效if (bool) {tCourseSelectionStudentService.handleCourseSelectionStudent(param, lock);log.info("courseSelectionStudentAddMsg 取得更新库存锁，消费了： Topic:" + topic + ",Message:" + String.valueOf(msg));}}else {log.info("courseSelectionStudentAddMsg 已经被消费： Topic:" + topic + ",Message:" + String.valueOf(msg));}}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();log.error("解析 <"+OaConstant.COURSE_SELECTION_STUDENT_ADD_MESSAGE_KAFKA_TOPIC+"> 数据异常");} finally {ack.acknowledge();}log.info("COURSE_SELECTION_STUDENT_ADD_TOPIC-学生选课队列消费端 消费结束 >>>>>>>>>>>>>>>>>");}
}
2.数量缓存操作逻辑
通过Redission分布式锁抢夺锁定缓存后的处理逻辑。
/*** 处理学生抢课消息* 入库并修改库存缓存* 编辑学生选课列表redis* 通过验证后发送消费消息，需要再次校验redis是否已选课程* 加入锁对象*/@Overridepublic void handleCourseSelectionStudent(CourseSelectionStudentParam param, RLock lock) {Date current = new Date();// 库存余量判断 -> 查询库存keyString stockKey = COURSE_SELECTION_STUDENT_STOCK_PREFIX + param.getTaskId() + "::" + param.getTaskcourseId();String stockNumStr = redisTemplate.opsForValue().get(stockKey);log.info("handleCourseSelectionStudent-学生抢课添加处理，开始>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> key={}，stockNum={}，stuIndentityId={}", stockKey, stockNumStr, param.getStuIdentityId());if (StringUtils.isBlank(stockNumStr)) {log.error("handleCourseSelectionStudent-学生抢课添加处理，未查询到库存， key={}，stockNum={}", stockKey, stockNumStr);// 释放锁if (lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()) {// 是当前执行线程的锁lock.unlock();}return;}int num = Integer.parseInt(stockNumStr) - 1;if (num < 0) {log.error("handleCourseSelectionStudent-学生抢课添加处理，库存余量不足，key={}，stockNum={}，studentNum={}", stockKey, stockNumStr, 1);// 释放锁if (lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()) {// 是当前执行线程的锁lock.unlock();}return;}// 入库前再次校验是否已选该课程// 查询对该课程的选课结果 redis key = taskcourseId + classId + stuIdentityId，防止多次重复点击选课String couseSelectionStudentPkIdKey2 = CourseSelectionConstants.COURSE_SELECTION_CLASS_STUDENT_PKID_PREFIX + param.getTaskcourseId() + ":" + param.getClassId() + ":" + param.getStuIdentityId();String courseSelectionPkId = redisTemplate.opsForValue().get(couseSelectionStudentPkIdKey2);if (StringUtils.isNotBlank(courseSelectionPkId)) {log.error("handleCourseSelectionStudent-学生抢课添加处理，已存在学生选课记录，key={}，taskcourseId={}，stuIndentityId={}", couseSelectionStudentPkIdKey2, param.getTaskcourseId(), param.getStuIdentityId());// 释放锁
// redisLockUtil.delLock(redisLockUtil.getFullKey(COURSE_SELECTION_STUDENT_LOCK_PREFIX, param.getTaskId() + "::" + param.getTaskcourseId()));if (lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()) {// 是当前执行线程的锁lock.unlock();}return;}// 入库前再次校验，所属班级是否有剩余人数// 查询是否超过班级可选限制if (!"0".equals(param.getClassLimit())) {// 校验是否超过班级可选人数，班级可选人数配置从taskcourse中获取int classSelectNum = 0;String classLimitKey = CourseSelectionConstants.COURSE_SELECTION_TASKCOURSE_CLASSLIMIT_PREFIX + param.getOrgId() + ":" + param.getTaskId() + ":" + param.getTaskcourseId() + ":" + param.getClassId();String classLimitStr = redisTemplate.opsForValue().get(classLimitKey);if (StringUtils.isNotBlank(classLimitStr)) {classSelectNum = Integer.parseInt(classLimitStr);}// 校验是否超过任务选课数量上限// 查询学生当前任务的课程记录列表（已选 + 已取消） redis中获取String stuCourseListKey3 = CourseSelectionConstants.COURSE_SELECTION_STUDENT_COURSELIST_PREFIX + param.getOrgId() + ":" + param.getTaskId() + ":" + param.getStuIdentityId();String stuCourseStr3 = redisTemplate.opsForValue().get(stuCourseListKey3);List<CourseSelectionTaskcourseVo> selectionCourseList = new ArrayList<>();if (StringUtils.isNotBlank(stuCourseStr3)) {selectionCourseList = JSONUtil.toList(JSONUtil.toJsonStr(stuCourseStr3), CourseSelectionTaskcourseVo.class);if (CollectionUtil.isNotEmpty(selectionCourseList)) {// 筛选出是已选状态的课程列表selectionCourseList = selectionCourseList.stream().filter(c -> "1".equals(c.getSelectionStatus())).collect(Collectors.toList());}}if (CollectionUtil.isNotEmpty(selectionCourseList)) {// 筛选学生已选当前任务的课程数量、是否存在当前课程的选课记录、是否存在重复上课时间int taskCourseNum = 0; // 学生在该任务中已选的任务数量for (CourseSelectionTaskcourseVo taskcourseVo : selectionCourseList) {String taskId = taskcourseVo.getTaskId();if (taskId.equals(param.getTaskId().toString())) {taskCourseNum ++;}}if (taskCourseNum >= param.getMaxSelectNum()) {log.error("handleCourseSelectionStudent-当前选课任务选课数量已达到上限，任务id：{}，学生id：{}", param.getTaskId(), param.getStuIdentityId());return;}}// 添加选课信息TCourseSelectionStudent selectionStudent = new TCourseSelectionStudentDTO();BeanUtil.copyProperties(param, selectionStudent);selectionStudent.setSelectionStatus(1); //1 选中selectionStudent.setDelFlag(0);selectionStudent.setCreatorId(UserHandle.getUserId()); // 学生id/教师idselectionStudent.setCreateTime(new Date());getBaseMapper().insert(selectionStudent);// 修改redis缓存库存，释放锁redisTemplate.opsForValue().decrement(stockKey, 1); // 库存量-1// 添加选课结果 redis key = taskcourseId + classId + stuIdentityId，value = pkId，保存30天，退课时删除。String couseSelectionStudentPkIdKey = CourseSelectionConstants.COURSE_SELECTION_CLASS_STUDENT_PKID_PREFIX + selectionStudent.getTaskcourseId() + ":" + selectionStudent.getClassId() + ":" + selectionStudent.getStuIdentityId();redisTemplate.opsForValue().set(couseSelectionStudentPkIdKey, selectionStudent.getPkId().toString(), 30, TimeUnit.DAYS);// 构造个人选课记录缓存String stuCourseListKey = CourseSelectionConstants.COURSE_SELECTION_STUDENT_COURSELIST_PREFIX + selectionStudent.getOrgId() + ":" + selectionStudent.getTaskId() + ":" + selectionStudent.getStuIdentityId();String stuCourseStr = redisTemplate.opsForValue().get(stuCourseListKey);List<CourseSelectionTaskcourseVo> taskcourseList = new ArrayList<>();if (StringUtils.isNotBlank(stuCourseStr)) {taskcourseList = JSONUtil.toList(JSONUtil.toJsonStr(stuCourseStr), CourseSelectionTaskcourseVo.class);}// 构造学生选课记录列表对象CourseSelectionTaskcourseVo courseVo = new CourseSelectionTaskcourseVo();courseVo.setTaskId(param.getTaskId().toString());courseVo.setPkId(param.getTaskcourseId().toString());courseVo.setCourseName(param.getTaskcourseName());courseVo.setCourseNo(param.getTaskcourseNo());courseVo.setWeekSection(param.getWeekSection());courseVo.setCourseNumber(param.getCourseNumber());courseVo.setCourseSelectionStudentId(selectionStudent.getPkId().toString()); // 学生选课记录idcourseVo.setSelectionStatus("1"); //设置为1已选courseVo.setTeacherSelection(param.getTeacherSelection().toString());courseVo.setCreateTime(current);taskcourseList.add(courseVo);// 保存个人选课记录30天redisTemplate.opsForValue().set(stuCourseListKey, JSONUtil.toJsonStr(taskcourseList), 30, TimeUnit.DAYS);// 最后才释放锁if (lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()) {// 是当前执行线程的锁lock.unlock();}}
五、两种分布式锁：
1.基于redis命令的分布式锁
a.加锁
1）setnx(lockKey, expireTime)
set if not exist，如果不存在就设置锁。原子方法，返回1代表成功存入锁。
2）get(lockKey)
获取值oldExpireTime，与当前系统时间比较，判断锁是否已超时。若已超时允许其他请求重新获取。
3）getset(lockKey, newValue)
返回当前锁的过期时间。如果与（2）的oldExpireTime相等，说明获取到了锁；否则失败。
b.解锁
delete(lockKey)
在锁定时间内完成操作，主动调用delete解锁
c.局限性
多服务器并发进行getset会出现过期时间覆盖问题。
锁不具备拥有者表示，任何客户端都可解锁。
不支持阻塞等待和重入。
2. redission分布式锁
（1）lua脚本：原子性执行加锁、解锁、广播解锁消息。
（2）可重入锁：通过redis的hash结构实现，内含一对键值对。锁名为hash的名称，UUID+线程ID作为hash的key，锁被重入的次数为value。
（3）等待锁：订阅解锁消息，获取解锁时间，阻塞待唤醒或者超时。
参考文章
Redis分布式锁-这一篇全了解(Redission实现分布式锁完美方案)
redis分布式锁RedissonLock的实现细节
Redis 分布式锁实现的一些方法 setnx()、get()、getset()
