dp秒杀优惠券

1、全局id生成器

当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中，而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题：

id的规律性太明显
受单表数据量的限制

场景分析：如果我们的id具有太明显的规则，用户或者说商业对手很容易猜测出来我们的一些敏感信息，比如商城在一天时间内，卖出了多少单，这明显不合适。

场景分析二：随着我们商城规模越来越大，mysql的单表的容量不宜超过500W，数据量过大之后，我们要进行拆库拆表，但拆分表了之后，他们从逻辑上讲他们是同一张表，所以他们的id是不能一样的，于是乎我们需要保证id的唯一性

@Component
public class RedisIdWorker {/*** 开始时间戳*/private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;/*** 序列号的位数*/private static final int COUNT_BITS = 32;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}public long nextId(String keyPrefix) {// 1.生成时间戳LocalDateTime now = LocalDateTime.now();long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);// 2.生成序列号long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;// 2.1.获取当前日期，精确到天// 2.2.自增长String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));Long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);// 3.拼接并返回return timestamp << COUNT_BITS | count;}}

利用线程池创建300个并发线程，每个线程生成100个id，总耗时time = 2629ms

@Test
void testIdWorker() throws InterruptedException {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);Runnable task = () -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {long id = redisIdWorker.nextId("order");System.out.println("id = " + id);}latch.countDown();
};
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 300; i++) {es.submit(task);
}
latch.await();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time = " + (end - begin));
}

2、添加优惠券,实现秒杀下单

下单时需要判断两点：

秒杀是否开始或结束，如果尚未开始或已经结束则无法下单
库存是否充足，不足则无法下单

@Service
@Transactional
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {@Resourceprivate SeckillVoucherServiceImpl seckillVoucherService;@Resourceprivate RedisIdWorker redisIdWorker;@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {// 1、查询优惠券信息SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);// 2、判断秒杀是否开始if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now()) || voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){return Result.fail("秒杀未开始");}// 3、判断库存是否充足if(voucher.getStock()<1) {return Result.fail("库存不足");}// 4、扣减库存voucher.setStock(voucher.getStock()-1);boolean success = seckillVoucherService.updateById(voucher);if(!success) {return Result.fail("库存不足");}// 5、创建订单VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 5.1.订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 5.2.用户idLong userId = UserHolder.getUser().getId();voucherOrder.setUserId(userId);// 5.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);return Result.ok(orderId);}
}

3、解决超卖问题

jmeter分析时记得在HTTP信息头管理器中加上token

测试1秒200个并发量，发现会出现超卖问题，100个订单扣减，库存剩下-9个。

乐观锁解决超卖问题

// 4、扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId)
.gt("stock", 0)
.update();

4、一人一单

需求：修改秒杀业务，要求同一个优惠券，一个用户只能下一单

// 根据用户id与优惠券id，判断订单是否存在
Long useId = UserHolder.getUser().getId();
Integer count = query().eq("user_id", useId).eq("voucher_id", voucherId).count();
if(count > 0) {return Result.fail("用户已经购买过一次！");
}
// 4、扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock= stock -1").eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0).update();

但是上述代码涉及到查询与修改，因此还是会有多线程安全问题。用jmeter测试，发现还是有相同用户id与优惠券id的订单超卖，没有达到一人一单的需求。

因此尝试加锁。由于存在较多的写操作，因此采用悲观锁。但如果对后面一大段设计增删改查的代码加锁，锁粒度太大。如下代码所示。

@Transactional
public synchronized Result createVoucherOrder(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 5.1.查询订单int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();// 5.2.判断是否存在if (count > 0) {// 用户已经购买过了return Result.fail("用户已经购买过一次！");}// 6.扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0.update();if (!success) {// 扣减失败return Result.fail("库存不足！");}// 7.创建订单VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 7.1.订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 7.2.用户idvoucherOrder.setUserId(userId);// 7.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);// 7.返回订单idreturn Result.ok(orderId);
}

存在两个问题：

1）且由于在createVoucherOrder代码外加上事务，事务包含锁，因此会导致加锁读操作后事务还未提交，就提前将所释放，下一个线程获取锁时，读取到的数据库的值为旧值，造成数据不一致性，因此需要在事务外加锁。

2）将synchronized加在方法上，相当于是对this加锁，因此多线程过来加的是一把锁，串行化，性能差。由于需求是一人一单，因此只需要对同一用户加锁。因此去除ThreadLocal中的userId进行加锁。但每次线程进入createVoucherOrder方法都会新建一个userId对象，所以其实本质上还是对不同的对象进行了加锁，userId.toString()的底层也是new一个string对象，但我们需要的是同一用户只有一把锁，因此需要intern() 这个方法从常量池中拿到数据。修改代码：

@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {// 1、查询优惠券信息SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);// 2、判断秒杀是否开始if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now()) || voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){return Result.fail("秒杀未开始");}// 3、判断库存是否充足Integer stock = voucher.getStock();if(voucher.getStock()<1) {return Result.fail("库存不足");}Long userId = UserHolder.getUser().getId();synchronized (userId.toString().intern()) {return createVoucherOrder(voucherId);}}@Transactionalpublic Result createVoucherOrder(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 根据用户id与优惠券id，判断订单是否存在int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();if(count > 0) {return Result.fail("用户已经购买过一次！");}// 4、扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock= stock -1").eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0).update();if (!success) {//扣减库存return Result.fail("库存不足！");}// 5、创建订单VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 5.1.订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 5.2.用户idvoucherOrder.setUserId(userId);// 5.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);return Result.ok(orderId);}

但是以上做法依然有问题，因为你调用的方法，其实是this.的方式调用的，事务想要生效，还得利用代理来生效，所以这个地方，我们需要获得原始的事务对象，来操作事务

1）在启动类上加上

2）在pom.xml文件里加上依赖

<dependency><groupId>org.aspectj</groupId><artifactId>aspectjweaver</artifactId>
</dependency>

3）修改代码

synchronized (userId.toString().intern()) {IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}

记得将seckillVoucher方法上的事务注解取消，否则还是会出现上述问题。

查看数据库，成功实现一人一单

5、集群环境下的并发问题

通过加锁可以解决在单机情况下的一人一单安全问题，但是在集群模式下就不行了。

开启两份服务，同一用户下单两次（负载均衡算法采用轮询），库存扣减两次。

有关锁失效原因分析

由于现在我们部署了多个tomcat，每个tomcat都有一个属于自己的jvm，那么假设在服务器A的tomcat内部，有两个线程，这两个线程由于使用的是同一份代码，那么他们的锁对象是同一个，是可以实现互斥的，但是如果现在是服务器B的tomcat内部，又有两个线程，但是他们的锁对象写的虽然和服务器A一样，但是锁对象却不是同一个，所以线程3和线程4可以实现互斥，但是却无法和线程1和线程2实现互斥，这就是集群环境下，syn锁失效的原因，在这种情况下，我们就需要使用分布式锁来解决这个问题。