基于redis实现秒杀下单
下单时需要判断两点：
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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
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库存是否充足，不足则无法下单
下单核心逻辑分析：
当用户开始进行下单，我们应当去查询优惠卷信息，查询到优惠卷信息，判断是否满足秒杀条件
比如时间是否充足，如果时间充足，则进一步判断库存是否足够，如果两者都满足，则扣减库存，创建订单，然后返回订单id，如果有一个条件不满足则直接结束。
此时需要操作两张表，一个是优惠券表，一个是订单表，此时需要在方法上加spring事务， 那么这样就真的没问题了吗？
@Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { // 1.查询优惠券 SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId); // 2.判断秒杀是否开始 if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) { // 尚未开始 return Result.fail("秒杀尚未开始！"); } // 3.判断秒杀是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) { // 尚未开始 return Result.fail("秒杀已经结束！"); } // 4.判断库存是否充足 if (voucher.getStock() < 1) { // 库存不足 return Result.fail("库存不足！"); } //5，扣减库存 boolean success = seckillVoucherService.update() .setSql("stock= stock -1") .eq("voucher_id", voucherId).update(); if (!success) { //扣减库存 return Result.fail("库存不足！"); } //6.创建订单 VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder(); // 6.1.订单id long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); voucherOrder.setId(orderId); // 6.2.用户id Long userId = UserHolder.getUser().getId(); voucherOrder.setUserId(userId); // 6.3.代金券id voucherOrder.setVoucherId(voucherId); save(voucherOrder); return Result.ok(orderId); }
在多线程并发的情况下，还是有超卖的问题：
有关超卖问题分析：在我们原有代码中是这么写的
if (voucher.getStock() < 1) { // 库存不足 return Result.fail("库存不足！"); } //5，扣减库存 boolean success = seckillVoucherService.update() .setSql("stock= stock -1") .eq("voucher_id", voucherId).update(); if (!success) { //扣减库存 return Result.fail("库存不足！"); }
假设线程1过来查询库存，判断出来库存大于1，正准备去扣减库存，由于CPU是来回切换执行任务的，还没有来得及去扣减，此时线程2过来，线程2也去查询库存，发现这个数量一定也大于1，那么这两个线程都会去扣减库存，最终多个线程相当于一起去扣减库存，此时就会出现库存的超卖问题。
如何保证判断库存大于1和扣减库存插入订单，这块逻辑是原子性的呢，加锁，或者使用lua脚本。完成相关操作
超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一问题的常见解决方案就是加锁：而对于加锁，我们通常有两种解决方案：见下图：
悲观锁可以实现对于数据的串行化执行，比如syn，和lock都是悲观锁的代表，同时，悲观锁中又可以再细分为公平锁，非公平锁，可重入锁，等等数据库的锁也是悲观锁，
公平锁： 竞争锁失败时，排队等着执行
非公平锁：竞争锁时直接去抢
可重入锁：获取锁后，对象本身可以再次调用这个锁，加锁计数器+1,释放锁时-1，直到锁计数器为0
乐观锁：会有一个版本号，每次操作数据会对版本号+1，再提交回数据时，会去校验是否比之前的版本大1 ，如果大1 ，则进行操作成功，这套机制的核心逻辑在于，如果在操作过程中，版本号只比原来大1 ，那么就意味着操作过程中没有人对他进行过修改，他的操作就是安全的，如果不大1，则数据被修改过，当然乐观锁还有一些变种的处理方式比如cas
乐观锁的典型代表：就是cas，利用cas进行无锁化机制加锁，var5 是操作前读取的内存值，while中的var1+var2 是预估值，如果预估值 == 内存值，则代表中间没有被人修改过，此时就将新值去替换 内存值
其中do while 是为了在操作失败时，再次进行自旋操作，即把之前的逻辑再操作一次。
int var5; do { var5 = this.getIntVolatile(var1, var2); } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4)); return var5;
课程中的使用方式是没有像cas一样带自旋的操作，也没有对version的版本号+1 ，他的操作逻辑是在操作时，对版本号进行+1 操作，然后要求version 如果是1 的情况下，才能操作，那么第一个线程在操作后，数据库中的version变成了2，但是他自己满足version=1 ，所以没有问题，此时线程2执行，线程2 最后也需要加上条件version =1 ，但是现在由于线程1已经操作过了，所以线程2，操作时就不满足version=1 的条件了，所以线程2无法执行成功
修改操作数据库的逻辑：在判断库存大于0时，我们已经获取了库存的数量，我们更新时，判断数量是否是我们当时获取时那样的。（这里实际上利用了数据库的行级锁）
boolean success = seckillVoucherService.update() .setSql("stock= stock -1") //set stock = stock -1 .eq("voucher_id", voucherId).eq("stock",voucher.getStock()).update(); //where id = ？ and stock = ?
以上逻辑的核心含义是：只要我扣减库存时的库存和之前我查询到的库存是一样的，就意味着没有人在中间修改过库存，那么此时就是安全的，但是以上这种方式通过测试发现会有很多失败的情况，失败的原因在于：在使用乐观锁过程中假设100个线程同时都拿到了100的库存，然后大家一起去进行扣减，但是100个人中只有1个人能扣减成功，其他的人在处理时，他们在扣减时，库存已经被修改过了，所以此时其他线程都会失败
上面的逻辑没有问题了，但是符合业务的需求吗？业务需要做的是防止超卖，那么我们不需要让数量不相等的失败，只需要让数量小于等于0的失败即可。
之前的方式要修改前后都保持一致，但是这样我们分析过，成功的概率太低，所以我们的乐观锁需要变一下，改成stock大于0 即可
boolean success = seckillVoucherService.update() .setSql("stock= stock -1") .eq("voucher_id", voucherId).update().gt("stock",0); //where id = ? and stock > 0
如果业务只能通过判断版本号的形式，我们为了提高成功率，可以使用分段加锁的方式，不再给100个全部加锁，加10个的锁，具体如何实现呢
Java8 提供的一个对AtomicLong改进后的一个类，LongAdder
大量线程并发更新一个原子性的时候，天然的问题就是自旋，会导致并发性问题，当然这也比我们直接使用syn来的好
所以利用这么一个类，LongAdder来进行优化
如果获取某个值，则会对cell和base的值进行递增，最后返回一个完整的值
