秒杀系统设计学习|青训营笔记

xiaolihuamao
117 阅读2分钟

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第10天，今天学习了秒杀系统设计，下面是我的笔记。 img

1、秒杀系统设计架构

  • 基础的三层架构，controller , service, dao
  • Redis+RocketMQ中间件,优化性能

秒杀业务的特点：瞬时流量高，读多写少，实时性要求高

  • 主要实现功能：

  • 秒杀活动发布

  • 秒杀商品详情

  • 秒杀下单

2、dao层数据库设计

  • 对于电商秒杀系统而言，最主要的元素是商品信息，所以商品表的设计尤为重要

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  • 持久化层框架使用hiberate封装SQL，在mapper.xml文件中统一编写SQL语句。完成基础的增删改查等持久化操作。

3、controller层设计

@Slf4j
@Controller
@ResponseBody
@RequestMapping("/api/v1/promo/product")
public class CategoryController {

    @Resource
    private HCategoryService hCategoryService;
    @Resource
    private HSpecDetailService hSpecDetailService;
    @Resource
    private OrderProducer orderProducer;

    @GetMapping("/list")
    public ResponseData<?> listCategory(@RequestParam Long id) {
        HCategory category = hCategoryService.queryById(id);
        return ResponseData.Success(category);
    }

  • 采用spring的依赖注入，和springmvc的注解请求开发进行controller层的开发，将service层的实体类接口使用@Resource注解注入到controller层，方便后续调用。

  • @GetMapping("/list")注解简单开发了一个url接口，表示接收--/list的get请求，@RequestParam Long id)注解表示接收前端传的/list/?id=(id)，是非Restful类型的接口

  • 在Java springmvc中使用@Pathvariable注解表示可以接收 /list/(id)风格的请求，这是Restful风格的请求。

  • 一个controller要完成的工作有：设置接口准备接收请求，收集请求信息，解析校验参数，传参给service层方法执行业务逻辑代码，收集业务逻辑处理后的信息，根据前端需求封装service层传回的信息，响应前端。

4、service层

作为主要业务逻辑层，最为复杂，也应该是代码量最多的一层。

  • 采用接口+实现类的方式
  • 封装一些业务：例如缓存业务（Redis实现），Redis业务，风险控制业务（秒杀系统必备），时间业务等。

5、复杂实现

5.1、Redis介入实现秒杀下单

// 从原库存扣除活动库存
List<CreatePromoProductModel> successList = new ArrayList<>(promoProducts.size());
for (CreatePromoProductModel model : promoProducts) {
    int decreaseStock = this.hSkuService.decreaseStock(model.getSkuId(), model.getPromoStock());

    if (decreaseStock == 1) {
        this.redisService.setVal(Constant.generatePromoStockKey(promoId, model.getSkuId(), model.getSpuId()), model.getPromoStock());
        successList.add(model);
    }
}

由于秒杀的并发量较大，所以采用Redis实现高并发下扣除库存的操作。之后刷新缓存，统一刷回数据库进行扣减操作。

5.2、Lua脚本实现Redis原子操作

if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 1) then
    local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]))
    if (stock == -1) then
        return 1
    end
    if (stock > 0) then
        redis.call('incrby', KEYS[1], -1)
        return stock - 1
    end
    return 0
end
return -1

lua脚本防止产生扣减数大于原库存数，用于解决超卖问题。

5.3、RocketMQ的使用

  • 秒杀系统的所有请求不直接交给数据库去操作，而是先装入RocketMQ这样的一个消息队列，使用生产消费者模式，先进先出，对于消息异步消费，大幅度增加了系统的性能。
  • 消息队列重试机制，确保消息成功消费，保证了缓存和数据库的数据一致性。
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