Springboot黑马点评(3)——优惠券秒杀

【还剩Redisson的最后两节没测试 后续补上】
另外，后期单独整理一份关于分布式锁笔记

1 优惠券秒杀实现

1.1 用户-优惠券订单设计

1.1.1 全局ID生成器

使用数据库自增ID作为订单ID存在问题

1.1.2 考虑全局唯一ID生成逻辑

• 时间戳(Long类型 31bit):采取将当前时间与标定时间(自设定一个历史时间)相减,将其秒数相减，采用纪元秒数方法（不可时间节点之间直接相减）
  long timeInSeconds = localDateTime.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);

当我们把本地日期时间localDateTime如2019-11-15T13:15:30转换为纪元秒时，那么结果将是1970-01-01T00:00:00Z到2019-11-15T13:15:30的时间差距，单位为秒，这也是我们平时说的时间戳

• 序列号(直接调用StringRedisTemplate中针对value值的自增长 即opsValueFor().increment())
  对于该部分id的生成，对应的key需要特殊考虑：
  1）考虑到不同业务对应的下单序列值 要拼接keyPrefix作为业务区分
  2）考虑到使用相同key对该业务的id无限制地自增，将超出Redis中对于键值的最大数量限制，且不同时间批次下单的用户没有区分度，会造成冗余，使用用户下单的当天日期作为key拼接进去，便于统计当日下单订单数
  

  

• 拼接得到总id
  总id值 = 时间戳值左移32位（空余出序列号的位数）再和序列号作 “或” 运算
  

  

1.2 简单的秒杀券下单逻辑

数据库表中维护普通优惠券voucher以及秒杀优惠券killVoucher，秒杀优惠券除了具备普通优惠券的一般属性外，还具备库存、秒杀开始时间、秒杀结束时间。

1.2.1 用户下单秒杀券的逻辑：

（秒杀的前提是查验该用户是否登录状态，通用拦截器首先在该接口的最前端取到请求头的用户信息，添加到该请求对应的threadlocal中，统一刷新所有请求登录用户/非登录用户的ttl，再经过前置登录拦截器查验threadlocal中用户是否为空即验证某些必须登录才能访问的接口）

鉴权后，接口首先检查当前时间是否在秒杀时间段内，其次检查该秒杀券的库存是否为0，两层逻辑检查完之后，即可扣减该秒杀券的库存-1
创建用户-秒杀券的订单记录

1.2.2 超卖问题

1.2.3 超卖问题的解决方案

1. 乐观锁：
   

   

   
   

   

   
   【乐观锁存在的弊端】
   

   

   
   乐观锁容易在短时间内阻碍多线程争取足够库存 导致成功率极低
   所以 改变约束条件：stock>0 提高并发的成功率

1.3 一人一单逻辑实现

在建立订单时查询该用户id和该优惠券id的订单是否存在，需要保证相同优惠券 一人只能下一单，如果存在则扣除库存失败且不建立该订单。
但是该逻辑存在线程并发的问题，当同一用户的多线程并发访问时，将同时查询到订单不存在而创建新的订单，还是会存在一人多单。

1.3.1 解决一人多单问题

1. 单机模式下解决方法：悲观锁
   （因为该业务是在查询数据而非修改数据，无法作类似乐观锁似的修改检查）
   

   

   
   由于Transaction注解(事务注解)要处理的表单数据处理是在该代码块结束的时候提交事务，所以要保证加锁在提交事务之后释放锁，保证该事务处理已完成。（难点）
   

   

2. 集群模式下解决方法：分布式锁
   但synchronized()互斥锁 在多实例分布式部署到多台机器上 形成负载均衡的集群时存在问题
   模拟多机部署环境
   

   

   
   调用nginx(8080)ip来访问模拟集群，在nginx端下同一用户请求该集群，由于负载均衡，请求会在集群中平均传到各个服务实例上，然而互斥锁只在同一实例中生效
   

   

   
   

   

   
   (1) 集群模式下采用synchronized()存在的问题
   不加锁的正常查询创建订单逻辑：
   

   

   
   加锁后
   

   

   
   加锁存在于集群模式中：
   

   

   
   

   

   
   (2) 考虑使用“分布式”锁
   

   

   
   引出“分布式锁”：在分布式系统或者集群模式下，多线程可见且互斥的锁
   

   

   
   (3) Redis实现“互斥”锁
   对于Redis实现互斥锁的问题，如果系统中的某个机器或微服务宕机了，其申请的setnx键值对将持续保留在系统中（即 持续加锁中），其他服务无法实现请求，将出现死锁的局面。
   

   

   
   实现Redis分布式锁初级版本
   

   

   
   

   

   
   

   

   
   初级版本存在的问题：
   

   

   
   

   

   
   改造分布式锁初级版本
   之前用的是 线程id（自动递增）
   集群模式下 每个jvm都维护一列递增的线程id 容易存在重复的线程标识
   因此 借助UUID+线程ID来避免重复
   

   

   
   

   

   
   模拟当其一任务未结束的线程的key过期时，该并发任务解锁，其他线程获得锁之后，该任务尝试解锁时，核对了键值对中包含的线程信息，发现与自己的线程标识并不匹配，避免了误删其他线程锁的情况
   

   

   
   判断完 释放前阻塞
   

   

   
   Redis的事务和mysql的事务Transaction不同：
   编写lua脚本
   

   

   
   

   

   
   

   

   
   基于Redis实现的弊端
   

   

3. 可重入锁
   在Redis实现基础上的改造方法：
   改变之前字符串存储的方式，value存入类型改为HashMap，用来存储该线程方法嵌套加锁放锁时，每一层嵌套作各自的标记。
   每一层嵌套加锁时，判断该key是否存在，进一步判断key内部存储的线程标识是否嵌套调用该方法的线程标识，修改其嵌套加锁标记+1
   每一层嵌套放锁时，判断该key存储的线程标识是否嵌套调用该方法的线程标识，修改其嵌套加锁标记-1，若修改结果为0则意味着该嵌套是最后一层，放锁即结束线程所有的任务，这时便可删除该键值了。