基于阻塞队列实现异步秒杀

以你之姓@ 2024-03-22 13:55 102阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*   *  1 异步秒杀思路
     *  2 Redis完成秒杀资格判断
     *  3 基于阻塞队列实现秒杀优化
     *  总结

### 1 异步秒杀思路 ###

我们来回顾一下下单流程

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

在这六步操作中，又有很多操作是要去操作数据库的，而且还是一个线程串行执行， 这样就会导致我们的程序执行的很慢，所以我们需要异步程序执行，那么如何加速呢？

在这里笔者想给大家分享一下课程内没有的思路，看看有没有小伙伴这么想，比如，我们可以不可以使用异步编排来做，或者说我开启N多线程，N多个线程，一个线程执行查询优惠卷，一个执行判断扣减库存，一个去创建订单等等，然后再统一做返回，这种做法和课程中有哪种好呢？答案是课程中的好，因为如果你采用我刚说的方式，如果访问的人很多，那么线程池中的线程可能一下子就被消耗完了，而且你使用上述方案，最大的特点在于，你觉得时效性会非常重要，但是你想想是吗？并不是，比如我只要确定他能做这件事，然后我后边慢慢做就可以了，我并不需要他一口气做完这件事，所以我们应当采用的是课程中，类似消息队列的方式来完成我们的需求，而不是使用线程池或者是异步编排的方式来完成这个需求

![1653560986599][]

优化方案：我们将耗时比较短的逻辑判断放入到redis中，比如是否库存足够，比如是否一人一单，这样的操作，只要这种逻辑可以完成，就意味着我们是一定可以下单完成的，我们只需要进行快速的逻辑判断，根本就不用等下单逻辑走完，我们直接给用户返回成功， 再在后台开一个线程，后台线程慢慢的去执行queue里边的消息，这样程序不就超级快了吗？而且也不用担心线程池消耗殆尽的问题，因为这里我们的程序中并没有手动使用任何线程池，当然这里边有两个难点

第一个难点是我们怎么在redis中去快速校验一人一单，还有库存判断

第二个难点是由于我们校验和tomcat下单是两个线程，那么我们如何知道到底哪个单他最后是否成功，或者是下单完成，为了完成这件事我们在redis操作完之后，我们会将一些信息返回给前端，同时也会把这些信息丢到异步queue中去，后续操作中，可以通过这个id来查询我们tomcat中的下单逻辑是否完成了。

![1653561657295][]

我们现在来看看整体思路：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

当以上判断逻辑走完之后，我们可以判断当前redis中返回的结果是否是0 ，如果是0，则表示可以下单，则将之前说的信息存入到到queue中去，然后返回，然后再来个线程异步的下单，前端可以通过返回的订单id来判断是否下单成功。

![1653562234886][]

### 2 Redis完成秒杀资格判断 ###

需求：

*  新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中
 *  基于Lua脚本，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，将优惠券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
    
    ![1656080546603][]

VoucherServiceImpl

@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);
        // 保存秒杀库存到Redis中
        //SECKILL_STOCK_KEY 这个变量定义在RedisConstans中
        //private static final String SECKILL_STOCK_KEY ="seckill:stock:"
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
    }

完整lua表达式

-- 1.参数列表
    -- 1.1.优惠券id
    local voucherId = ARGV[1]
    -- 1.2.用户id
    local userId = ARGV[2]
    -- 1.3.订单id
    local orderId = ARGV[3]
    
    -- 2.数据key
    -- 2.1.库存key
    local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
    -- 2.2.订单key
    local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId
    
    -- 3.脚本业务
    -- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
    if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
        -- 3.2.库存不足，返回1
        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，说明是重复下单，返回2
        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)
    -- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
    redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
    return 0

当以上lua表达式执行完毕后，剩下的就是根据步骤3,4来执行我们接下来的任务了

VoucherOrderServiceImpl

@Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        
        //获取用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        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" : "不能重复下单");
        }
        //TODO 保存阻塞队列
        // 3.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }

### 3 基于阻塞队列实现秒杀优化 ###

VoucherOrderServiceImpl

修改下单动作，现在我们去下单时，是通过lua表达式去原子执行判断逻辑，如果判断我出来不为0 ，则要么是库存不足，要么是重复下单，返回错误信息，如果是0，则把下单的逻辑保存到队列中去，然后异步执行

//异步处理线程池
    private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
    
    //在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的
    @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 redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
                // 3.尝试获取锁
                boolean isLock = redisLock.lock();
                // 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
                    redisLock.unlock();
                }
        }
         //a
    	private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);
    
        @Override
        public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        
            Long userId = UserHolder.getUser().getId();
            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" : "不能重复下单");
            }
            VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
            // 2.3.订单id
            long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
            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();
            //4.返回订单id
            return Result.ok(orderId);
        }
         
        @Transactional
        public  void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        
            Long userId = voucherOrder.getUserId();
            // 5.1.查询订单
            int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).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");
               return ;
            }
    
            // 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) // where id = ? and stock > 0
                    .update();
            if (!success) {
        
                // 扣减失败
                log.error("库存不足");
                return ;
            }
            save(voucherOrder);
     
        }

### 总结 ###

秒杀业务的优化思路是什么？

*  先利用Redis完成库存余量、一人一单判断，完成抢单业务
 *  再将下单业务放入阻塞队列，利用独立线程异步下单
 *  基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题？
    
     *  内存限制问题：我们自定义的阻塞队列的大小是我们自己设置的，一旦订单数量过多，导致阻塞队列内存占满，此时就会有订单丢失的风险。
     *  数据安全问题：一旦我们redis服务宕机，阻塞队列的内存就会被清空，用户下单的数据也会随之丢失，因此存在数据的安全问题。

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