黑马Redis项目笔记 基于Java阻塞队列的异步秒杀

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秒杀业务流程回顾

这里对之前的业务流程进行一下回顾: 当我们发起请求时,此时会请求nginx,nginx会访问tomcat,而tomcat中的程序会进行串行操作,分成如下几个步骤

  1. 查询优惠券
  2. 判断秒杀库存是否足够
  3. 查询订单
  4. 校验是否一人一单
  5. 扣减库存
  6. 创建订单

流程图

image.png

其中大部分操作都在MySQL中进行操作,而且是在同一个线程内串行执行,这样就会导致效率不高,所以,这里我们将其改造为并发执行。

思路

假如用异步来做的话,可以设想一下开启n个线程,一个线程查询,一个执行扣减库存,一个执行创建订单等等,然后统一返回。但是这只是一种教科书式的处理方式,如果并发量一大,线程池里面的线程是不够用的。所以我们可以把查询和写入分开,因为查询返回的结果正确就可以进行写入,而用户不关心什么时候写入,只需要让用户感知到查询结果就行了。在这里,我们使用消息队列的方式来进行改造。

消息队列优化方案

image.png

这里我们将耗时比较短的步骤放入Redis中作缓存,只要Redis返回的结果正常,则说明可以执行操作MySQL的逻辑。当Redis返回正常时我们就可以直接返回前端信息给用户。后端则通过其他线程处理。

实现

首先,我们在Redis返回成功后的操作有两个

  1. 返回成功结果给前端
  2. 告知消息队列需要创建订单

image.png

Redis的业务流程与改造

首先我们进行Redis的改造,在Redis中创建如下数据结构

image.png

图中第一个是秒杀券的剩余库存,假如卖出一个就要自减1,而第二个是一个Set队列,里面存储的是购买了该秒杀券的用户的id,如果Set中有了某个用户的id,则说明他买过了这个优惠券。

在Redis侧判断用户有没有购买资格的流程图如下,因为要保证原子性,所以这里使用Lua脚本来实现该流程

image.png

改造后的流程图如下

image.png

总结出来的需求

  1. 新增秒杀优惠券的同时,将优惠券信息保存到Redis中
  2. 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
  3. 如果抢购成功,将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列
  4. 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

首先保存秒杀券到MySQL的同时,保存到Redis中

@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());
}

新建一个lua表达式,并且写入如下脚本

-- 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

当以上代码写完后,则需要修改service层的代码了

@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);
}

基于阻塞队列进行秒杀优化

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

private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
static {
    SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
    SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
    SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}

//异步处理线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
//消息队列实现
private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);


//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());
}

IVoucherOrderService proxy;
// 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();
            }
    }


    @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完成资格判断
  • 完成判断后把MySQL操作放入阻塞队列,利用独立线程完成

存在什么问题

  1. 内存限制问题
  2. 数据安全问题