秒杀优化-异步秒杀思路
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
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
第二个难点是由于我们校验和tomct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。
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。
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新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中
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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
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如果抢购成功，将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列
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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
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
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); }
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()); }
private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024); // 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); } } }
原理就是： 在lua 执行完确认可以购买后，将信息加入 private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);
但是 ArrayBlockingQueue 是
秒杀业务的优化思路是什么？
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先利用Redis完成库存余量、一人一单判断，完成抢单业务
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再将下单业务放入阻塞队列，利用独立线程异步下单
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基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题？
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内存限制问题 ==============基于jvm的内存的，存储有限，
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数据安全问题 ============== 没有消息确认机制，消息容易丢失
那还有什么好的方式可以完成解耦，异步下单吗？ 消息队列可以。
